差异化隔离政策对COVID-19死亡率的影响:以巴西和秘鲁为例

Angelo Cozzubo, J. Herrera, Mireile Razafindrakoto, François Roubaud
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Complementariamente, se plantea un modelo de estudio de eventos de fallecimientos distritales para ambos países entre 2019-2020, y se miden impactos heterogéneos por edad, sexo, pobreza y movilidad residencial. El análisis espacial muestra que el patrón de muertes dista de ser aleatorio en el espacio; y que los hotspots de sobremortalidad comienzan en las “grandes ciudades” y se diseminan en el tiempo. Del mismo modo, el estudio de eventos muestra que el efecto no es lineal, sino que hay una evolución de corto y largo plazo de las muertes donde los grupos más afectados resultan ser los hombres y adultos mayores. 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摘要

根据约翰霍普金斯大学的数据,巴西和秘鲁是世界上感染人数最多的五个国家(2020年10月),这五个国家的COVID-19死亡率最高。本研究旨在确定COVID-19对死亡率的影响,考虑到遏制措施、贫困和居住流动性;这与秘鲁和巴西形成了鲜明对比,后者是两个截然相反的紧急政策案例。为了回答研究问题,分析使用了两国每日更新和市级分类的死亡率信息。本研究的目的是分析在不同国家的地方和全球死亡率水平之间的空间关系和异质性,考虑到统一的数据。此外,提出了2019-2020年两国地区死亡事件的研究模型,并按年龄、性别、贫困和居住流动性衡量了不同的影响。空间分析表明,死亡模式在空间上远非随机的;在过去的几十年里,世界各地的死亡率都在上升。同样,事件研究表明,这种影响不是线性的,但死亡有短期和长期的演变,其中受影响最严重的群体是男性和老年人。最后,考虑到利马的情况,有可能验证流动性对过度死亡率有显著和积极的影响,特别是在贫困地区,这是隔离结束的条件。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
El impacto de políticas diferenciadas de cuarentena sobre la mortalidad por COVID-19: el caso de Brasil y Perú
Según la Universidad Johns Hopkins, Brasil y el Perú se encuentran entre los cinco países con el mayor número de infectados en el mundo (octubre 2020) y donde la letalidad por COVID-19 ha sido de las más elevadas. Este estudio propone determinar el impacto del COVID-19 sobre la mortalidad, considerando las medidas de confinamiento, la pobreza y la movilidad residencial; ello contrastando Perú y Brasil como dos casos de políticas de emergencia contrarias. Para responder a la pregunta de investigación, el análisis emplea información de mortalidad de actualización diaria y desagregada a nivel municipal para ambos países. El análisis aplica un conjunto de medidas de relación y heterogeneidad espacial local y global entre los niveles de sobremortalidad subnacionales considerando datos armonizados. Complementariamente, se plantea un modelo de estudio de eventos de fallecimientos distritales para ambos países entre 2019-2020, y se miden impactos heterogéneos por edad, sexo, pobreza y movilidad residencial. El análisis espacial muestra que el patrón de muertes dista de ser aleatorio en el espacio; y que los hotspots de sobremortalidad comienzan en las “grandes ciudades” y se diseminan en el tiempo. Del mismo modo, el estudio de eventos muestra que el efecto no es lineal, sino que hay una evolución de corto y largo plazo de las muertes donde los grupos más afectados resultan ser los hombres y adultos mayores. Finalmente, considerando el caso de Lima, es posible verificar que la movilidad tiene un efecto significativo y positivo en la sobremortalidad, particularmente en distritos pobres, lo cual se condice con el final de la cuarentena.
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