Análisis de datos en los confinamientos selectivos de Madrid
viernes, 2 de octubre de 2020

Análisis de datos en los confinamientos selectivos de Madrid

¿Qué hay de cierto en que las zonas confinadas corresponden a los barrios con mayor tasa de pobreza e inmigración?

Para responder a esta pregunta hemos analizado las características sociodemográficas más discriminantes de las zonas con restricciones frente a las no confinadas a fecha 28 de septiembre. Buscamos descubrir cuáles son las variables que tienen más relación con la alta incidencia de COVID, al menos en el caso del municipio de Madrid.

Sin duda, correlación no implica causalidad, pero nos puede ayudar mucho a entender lo que está sucediendo. En el ámbito de la salud, poco se puede saber del origen concreto de una enfermedad, más allá de sintomatología y factores de riesgo: por ejemplo, fumar y tener cáncer de pulmón.

En este artículo se detallan cómo son los 21 distritos del municipio de Madrid y sus zonas de salud. Para la realización del estudio se han tenido en cuenta indicadores de distintos ámbitos: económicos, salud, inversión, etc. Los indicadores utilizados han sido proporcionados por el Ayuntamiento de Madrid a nivel de distrito. Se ha considerado que en estos distritos hay restricciones si las áreas de salud restringidas están contenidas total o parcialmente en ellos, y se ha estudiado la correlación que tienen los mismos en la tasa de incidencia COVID acumulada a 14 días, siendo conscientes del reducido tamaño muestral. Los indicadores sociodemográficos más representativos serían:

  1. Estructura de Población: Proporción de inmigrantes
  2. Indicadores Económicos: Renta media anual de los hogares
  3. Indicadores Económicos: Pensión media mensual (Hombres / Mujeres)
  4. Hábitos y Estilos de vida: Sedentarismo, Obesidad
  5. Educación: Nivel de estudios de la población mayor a 25 años
  6. Desempleo: Parados que no reciben ninguna prestación económica
  7. Vivienda: Superficie media de vivienda (m2)
  8. Resultados de las elecciones locales

 

1.Estructura de Población: Proporción de inmigrantes

Dentro de los 8 distritos a los que pertenecen las zonas de salud restringidas, 5 de ellos tienen una proporción de inmigrantes superior a la media (9,2%). Destacan los distritos de Usera, Carabanchel, Villaverde y Puente de Vallecas, en los que la proporción de extranjeros respecto de la población total del distrito supera el 14%.

 

2. Indicadores Económicos: Renta media anual de los hogares

Los distritos con un menor valor de renta media neta anual por hogar presentan una tasa acumulada de COVID superior a los 800 casos por 100.000 habitantes.

Destacan los distritos de Puente de Vallecas, Usera y Villaverde superando los 1.000 casos.

3. Indicadores Económicos: Pensión media mensual (Hombres / Mujeres)

Si tenemos en cuenta los 21 distritos analizados, la pensión media en hombres se sitúa en torno a los 1.480 € frente a 960€ en el caso de mujeres. En ambos casos, la tasa de COVID acumulada tiene una incidencia superior en aquellos distritos en los que no se superan estos límites.

Tal y como se puede ver en los dos gráficos siguientes, las zonas con mayor incidencia de la enfermedad son zonas habitadas por población con una pensión de media un 34% inferior (en el caso de hombres) y un 37% (en el caso de mujeres) en comparación con la pensión media máxima.


4. Hábitos y Estilos de vida: Sedentarismo, Obesidad

Actualmente la existencia de diversos hábitos y estilos de vida están afectando de manera significativa a la incidencia de COVID.

Tanto la obesidad como el sedentarismo afectan de manera notable.

Como se puede observar, a partir del 30% población con estilo de vida sedentaria, la tasa de incidencia acumulada empieza a ascender hasta llegar a los 1.186 casos en el distrito de Puente de Vallecas con un % de sedentarismo del 38%.

Lo mismo ocurre con la obesidad, el % de personas con obesidad es más elevado en los distritos de Carabanchel, Villaverde y Puente de Vallecas con una incidencia de COVID de entre 1.000 y 1.185 personas por 100.000 habitantes.

5. Educación: Nivel de estudios de la población mayor a 25 años


Como podemos observar en ambos gráficos que muestran la incidencia del virus en función del nivel educativo de la población mayor de 25 años, se observa que la incidencia es más alta en aquellos distritos en los que el nivel formativo de la población es escaso o casi nulo.

El comportamiento inverso se detecta en el siguiente gráfico, dada la correlación negativa con la categoría de la variable:

6. Desempleo: Parados que no reciben ninguna prestación económica

Otro de los indicadores que tiene un impacto elevado en la tasa de incidencia es el número de parados que no recibían ninguna prestación económica a febrero 2020. A su vez, este porcentaje de parados tiene una alta correlación con la variable nivel educativo (Sin estudios o Primaria incompleta).

Todos los distritos con restricciones parciales o totales tienen más de un 50% de parados en esta situación. Destaca Villaverde y Vicálvaro con un 63%, Villa de Vallecas con un 62%, así como Puente de Vallecas y Usera con un 61%, reflejando tasas de incidencia de COVID superior a los 800 casos por 100.000 habitantes.

7. Vivienda: Superficie media de vivienda (m2)

Los distritos en los que predominan viviendas con una superficie media inferior a 80 m2 presentan una incidencia elevada de COVID (más de 800 casos por 100.000 habitantes). Hay que destacar los distritos de Puente de Vallecas y Carabanchel en los que las viviendas son de menos o igual a 70 m2 y en los que se notifican un gran número de casos. Se puede asumir que a menos superficie de vivienda, mayor dificultad de confinamiento y aislamiento en familias con varios miembros, y mayor posibilidad de contagio.

8. Resultados de las elecciones locales

Los distritos con menor incidencia COVID acumulada a 14 días son distritos con un porcentaje de votantes de PP y VOX mayor

Los distritos en los que predominan los votos a fuerzas políticas con ideologías de izquierdas  (PSOE y Más Madrid) tienen una TASA de COVID acumulada a 14 días más elevada.


Conclusiones

Como mencionábamos al inicio del estudio, correlación no implica causalidad. Esto quiere decir que una alta correlación entre la tasa COVID y el nivel de estudios no implica que si la población española deja los estudios primarios, España vaya a tener una tasa de COVID mayor.

Este estudio caracteriza las zonas con mayor incidencia de COVID: se trata de zonas con rentas más bajas, superficies de vivienda menores y una menor formación educativa que otros distritos en general.

De las estudiadas, hay variables que tienen una fuerte relación en la incidencia de la tasa COVID acumulada a 14 días. Por orden de mayor relación serían:

  • Tasa de Inmigración
  • Nivel de estudios
  • Renta
  • Superficie media de vivienda

Observando estos campos, podría valorarse si hay otros factores relacionados con estas variables que sí se ha comprobado que afectan directamente a una mayor probabilidad de contagio, como puede ser la forma de movilidad principal en el municipio, o si se desempeñan trabajos que difícilmente puedan realizarse manteniendo distancia de seguridad o de forma remota.

Metodología

Para estudiar las características de las áreas de salud con restricciones de cada zona básica de salud nos basamos en los distintos distritos en los que están englobados. La referencia a medias en algún comentario está referido a la media resultante con los 21 distritos que componen el municipio de Madrid (28079). En algún caso como en el apartado de información presupuestaria solo se hace referencia a 19 de los 21 distritos debido a la no disponibilidad de dicha información para los mismos.

Fuentes

Incidencia de las zonas de salud: Datos ofrecidos en abierto por la Comunidad de Madrid

Datos de población: INE

Resto de indicadores: Datos ofrecidos en abierto por la Comunidad de Madrid

Autoras

Gloria García
Data Analyst en DataCentric
María Cabanillas
Analista GIS en DataCentric

Coordinadora

Rocio Jiménez
Head of Analytics en DataCentric