{"id":181145,"date":"2025-11-21T17:11:54","date_gmt":"2025-11-21T23:11:54","guid":{"rendered":"https:\/\/tecscience.tec.mx\/es\/?post_type=divulgacion-ciencia&p=181145"},"modified":"2025-11-26T15:42:12","modified_gmt":"2025-11-26T21:42:12","slug":"inequidad-hospitalaria","status":"publish","type":"divulgacion-ciencia","link":"https:\/\/tecscience.tec.mx\/es\/divulgacion-ciencia\/inequidad-hospitalaria\/","title":{"rendered":"Inequidad hospitalaria: cuando la ubicaci\u00f3n define la atenci\u00f3n m\u00e9dica oportuna"},"content":{"rendered":"\n

Por Mar\u00eda Carolina Quintana Noriega<\/a><\/p>\n\n\n\n

Las disparidades en la cobertura de infraestructura sanitaria<\/a> en la Ciudad de M\u00e9xico revelan una realidad: la ubicaci\u00f3n de hospitales y cl\u00ednicas no es equitativa<\/strong>, lo que afecta principalmente a quienes viven en la periferia de la ciudad. En este art\u00edculo se examina esta problem\u00e1tica y se ofrece un an\u00e1lisis para entender qu\u00e9 sucede y c\u00f3mo podemos mitigar estas condicionantes.<\/p>\n\n\n\n

En la investigaci\u00f3n \u201cImplementation of Spatial Correlations and Kernel Densities to Identify Deficiencies in the Coverage of Public Health Infrastructure<\/a>\u201d se revisaron los patrones de concentraci\u00f3n<\/strong> de casos activos de COVID-19 en \u00e1reas con menor cobertura hospitalaria. <\/p>\n\n\n\n

Encontramos que dentro del primer per\u00edmetro de contenci\u00f3n urbana \u2014es decir, el \u00e1rea central consolidada de la ciudad\u2014 se encuentra el 57.29% de las unidades de salud p\u00fablica, en el segundo per\u00edmetro hay 39.58%, mientras que el tercer per\u00edmetro, en la periferia, solo cuenta con el 3.23% de unidades.<\/p>\n\n\n\n

Al comparar estos datos con las medidas de pobreza, se observ\u00f3 una correlaci\u00f3n entre la ubicaci\u00f3n de las instalaciones de salud y los niveles m\u00e1s altos de pobreza urbana. <\/strong>Las \u00e1reas perif\u00e9ricas no solo carecen de servicios de salud, sino tambi\u00e9n de otros servicios urbanos b\u00e1sicos, lo que agrava a\u00fan m\u00e1s las condiciones de vida de sus habitantes.<\/p>\n\n\n\n

\r\n \r\n \"\"\r\n <\/picture>
Equipamientos de salud por per\u00edmetro de contenci\u00f3n urbana (PCU), Ciudad de M\u00e9xico. El 57.29% de las unidades se ubican en el \u00e1rea central de la ciudad, el 39.58% en zonas en expansi\u00f3n y el 3.23% en la periferia.
<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

La pandemia como espejo de la inequidad<\/h2>\n\n\n\n

El an\u00e1lisis muestra una correlaci\u00f3n lineal de hospitales saturados con casos de COVID-19 en el centro y el norte de la ciudad. Los mapas de calor \u2014elaborados en funci\u00f3n de la capacidad hospitalaria\u2014 revelaron \u00e1reas cr\u00edticas de saturaci\u00f3n y disponibilidad.<\/p>\n\n\n\n

\r\n \r\n \"\"\r\n <\/picture>
Poblaci\u00f3n urbana en condiciones de pobreza por \u00c1rea Geoestad\u00edstica B\u00e1sica (AGEB) y equipamientos de salud localizados en los Per\u00edmetros de Contenci\u00f3n Urbana 2 y 3. Las zonas con mayor marginaci\u00f3n urbana coinciden con una menor presencia de servicios de salud y de infraestructura b\u00e1sica. <\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

De acuerdo con los datos de casos activos diarios por colonia para la Ciudad de M\u00e9xico, del Sistema de Vigilancia de Enfermedades Respiratorias (SINAVE) de la Secretar\u00eda de Salud, se identificaron grupos de colonias con una alta significancia en su proporci\u00f3n de casos activos.<\/p>\n\n\n\n

Dado que el SARS-CoV-2 es un virus de transmisi\u00f3n directa entre la poblaci\u00f3n, un an\u00e1lisis de correlaciones espaciales basado en casos activos es relevante, porque permite ubicar los grupos m\u00e1s significativos de \u00e1reas urbanas, en este caso de infecciones y no contagios por COVID-19. <\/p>\n\n\n\n

Esta misma correlaci\u00f3n puede utilizarse para identificar localidades de atenci\u00f3n prioritaria no solo durante la pandemia, sino tambi\u00e9n para revisar la planificaci\u00f3n urbana de equipamientos de salud<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

\r\n \r\n \"\"\r\n <\/picture>
Casos activos por colonia al 15 de agosto de 2020 y agrupaci\u00f3n de colonias por correlaci\u00f3n espacial de casos activos. <\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Una vez identificados estos patrones de agrupamiento, se localizaron las instalaciones de salud p\u00fablica y se prest\u00f3 atenci\u00f3n a la capacidad hospitalaria<\/strong> de sus unidades de cuidados intensivos. <\/p>\n\n\n\n

Este ejercicio de mapeo mostr\u00f3 una correlaci\u00f3n lineal de hospitales <\/strong>cuyas unidades estuvieron saturadas con casos de COVID-19. Para dimensionar esta saturaci\u00f3n, se elaboraron mapas de calor basados en la capacidad hospitalaria de unidades de cuidados intensivos.<\/p>\n\n\n\n

La visualizaci\u00f3n territorial de estos elementos permite identificar las \u00e1reas con saturaci\u00f3n en capacidad hospitalaria y las \u00e1reas con disponibilidad, pero tambi\u00e9n permite conocer los grupos de instalaciones de salud que, aunque est\u00e1n en niveles cr\u00edticos de capacidad de atenci\u00f3n, representan aquellas \u00e1reas de la ciudad donde se est\u00e1 brindando la mayor atenci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

Al comparar esta tendencia territorial con la distribuci\u00f3n de correlaciones de vecindarios con casos activos, se puede observar que hay pr\u00e1cticamente una correlaci\u00f3n negativa entre los dos. <\/strong><\/p>\n\n\n\n

\r\n \r\n \"\"\r\n <\/picture>
Capacidad hospitalaria de las Unidades de Cuidados Intensivos (UCI) de los equipamientos de salud y agrupaci\u00f3n ponderada por ocupaci\u00f3n de las UCI (mapa de calor). <\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Geograf\u00eda detr\u00e1s de la inequidad en salud<\/h2>\n\n\n\n

Para verificar esta observaci\u00f3n, se elaboraron mapas de densidad a partir del punto central (centroide) de los casos activos diarios por colonia en la Ciudad de M\u00e9xico. Este an\u00e1lisis geoespacial revela una clara segregaci\u00f3n territorial <\/strong>en las zonas con mayor concentraci\u00f3n de casos.<\/p>\n\n\n\n

La lectura de esta representaci\u00f3n cartogr\u00e1fica muestra que la ubicaci\u00f3n de los puntos de referencia con los mayores casos de infecci\u00f3n activa por COVID-19 no constituye un agrupamiento territorial, sino una segregaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

Este patr\u00f3n de ubicaci\u00f3n de casos activos segregados, no solo de otras \u00e1reas con menos casos sino tambi\u00e9n de las mayores \u00e1reas de atenci\u00f3n de salud de la ciudad, permite inferir una falta de cobertura y poca accesibilidad<\/strong> a los servicios de salud en las \u00e1reas detectadas<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

\r\n \r\n \"\"\r\n <\/picture>
Puntos de referencia en colonias con casos activos y densidades de n\u00facleo para casos activos. <\/em>
<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Un mapa que revela la desigualdad<\/h2>\n\n\n\n

Este estudio concluye que la falta de instalaciones de salud en las periferias de la Ciudad de M\u00e9xico no es solo una percepci\u00f3n, sino una realidad comprobada<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

La metodolog\u00eda utilizada demuestra la importancia de integrar este tipo de an\u00e1lisis en la planificaci\u00f3n urbana<\/strong> para promover asentamientos humanos inclusivos y servicios de salud accesibles para todas las personas. Implementar pol\u00edticas basadas en estos hallazgos podr\u00eda mejorar significativamente la calidad de vida en las ciudades latinoamericanas.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, debe destacarse que la aplicaci\u00f3n de sistemas de informaci\u00f3n geogr\u00e1fica en la planeaci\u00f3n urbana permite hacer visible lo intangible (problem\u00e1ticas que suelen pasar desapercibidas) y mejorar lo que se puede medir.<\/p>\n\n\n\n

Concluimos que la falta percibida de instalaciones de salud en las periferias de la ciudad, espec\u00edficamente en las \u00e1reas de asentamientos irregulares, surge de una verdadera deficiencia en su ubicaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

\r\n \r\n \"\"\r\n <\/picture>
Representaci\u00f3n cartogr\u00e1fica de resultados (correlaci\u00f3n de datos). <\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Referencia<\/strong>s<\/h4>\n\n\n\n