Correlación entre indicadores de calidad del aire (PM10, PM2,5 y O3) con la incidencia de casos Covid-19, en Bogotá durante el año 2020

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2023-08

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Resumen

La enfermedad por coronavirus (COVID-19) declarada como pandemia el 11 de marzo de 2020 por la OMS, afectó a un gran número de personas con consecuencias sanitarias, socioeconómicas y ambientales, entre los impactos ambientales, numerosos estudios suponen que existe correlación entre la contaminación atmosférica y los contagios de COVID-19. Por lo anterior, este estudio tiene como objetivo identificar la correlación entre indicadores de calidad del aire (material particulado 2.5, material particulado 10, ozono (O3) con la incidencia de casos Covid-19, en Bogotá D.C, durante el año 2020. Materiales y métodos: estudio ecológico, con análisis espacial y estadístico, la población de estudio son los casos reportados con COVID-19 presentes en las áreas de influencia (4km) de estaciones de monitoreo con peor y mejor calidad del aire por cada uno de los contaminantes criterio (material particulado 2,5, material particulado 10 y ozono (O3)). Para este análisis se utilizaron software de análisis estadístico, espacial y big data como Access, Excel, R y ArcGIS, se calculó el coeficiente de correlación de Spearman mensual/diario y se estimaron las tasas de incidencia COVID-19 para estas estaciones, desagregado por contaminante.

Descripción

Abstract

The coronavirus disease (COVID-19) declared a pandemic on March 11, 2020 by the WHO, affected a large number of people with health, socioeconomic and environmental consequences, among the environmental impacts, numerous studies assume that there are roots Between environmental pollution and COVID-19 infections. Therefore, this study aims to identify the connection between air quality indicators (particulate matter 2.5, particulate matter 10, ozone (O3) with the incidence of Covid-19 cases, in Bogotá D.C, during the year 2020. Materials and methods: ecological study, with spatial and statistical analysis, the study population is the reported cases with COVID-19 present in the areas of influence (4km) of monitoring stations with the worst and best air quality for each of the polluting criteria (particulate matter 2.5, particulate matter 10 and ozone (O3)). For this analysis, statistical, spatial, and big data analysis software such as Access, Excel, R, and ArcGIS were used, the monthly/daily Spearman conversion coefficient was calculated, and the COVID-19 incidence rates were estimated for these stations, disaggregated by pollutant

Palabras clave

Contaminación del aire, Coronavirus, COVID-19, Material particulado 10, Material particulado 2,5

Keywords

Air pollution, Coronavirus, COVID-19, Particulate matter 10, Particulate matter 2.5

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