Grup d’Anàlisi Quantitativa Regional (AQR–UB)
AQR COVID-19 / #9
Barcelona, 25 de Maig de 2020
Antecedents i objectius
La creixent disponibilitat d’informació estadística sobre la propagació i la incidència de la COVID-19 amb detall territorial està permetent fer un seguiment de la distribució espacial de l’epidèmia i vincular la seva incidència amb diverses característiques dels territoris. En el cas de Catalunya, l’Agència de Qualitat i Avaluació Sanitàries (AQuAS) ha anant proporcionant, des de finals del mes de març, la informació relativa al nombre diari de casos positius de la COVID-19 per Àrees Bàsiques de Salut (ABS) i per municipis.
En notes anteriors hem mostrat evidència sobre l’associació entre la distribució geogràfica de la COVID-19 i alguns factors d’interès, com ara la densitat de població, els factors meteorològics o les condicions socio-econòmiques de la població en els diferents territoris, entre d’altres factors. L’objectiu d’aquesta píndola és analitzar les diferències existents en la propagació de la COVID-19 entre els municipis urbans i rurals i la seva evolució temporal. En aquesta anàlisi definim com a municipi rural aquell que té una població de menys de 2000 habitants. Aquest criteri permet dividir els 947 municipis del territori català en dos grups formats per 353 municipis urbans i 594 municipis rurals. Aquesta divisió es mostra a la figura 1. Als primers hi resideix aproximadament el 95% de la població tot i que només representen un 35% dels 32.108 km2 del territori català. Evidentment, aquestes xifres es tradueixen en densitats de població molt diferents entre tots dos grups de municipis, sent aquest un dels factors que s’han mostrat com rellevants en la transmissió de la COVID-19. Aquesta píndola no pretén aportar nova evidència sobre els efectes de la densitat (un aspecte recollit a una píndola anterior) sinó què, entenent que aquesta és una dimensió rellevant en la comparació entre les zones urbanes i les rurals, es pretén analitzar si hi ha altres factors que poden haver contribuït a les diferències observades entre ambdós grups de municipis. En aquest sentit, les interaccions, tant en freqüència com en intensitat, de les poblacions d’àrees rurals poden ser diferents a les de les urbanes, el que segurament va afectar tant a l’arribada del virus als diferents tipus de municipis com a la velocitat de la seva propagació als mateixos. Per tant, una vegada recuperats els patrons de comportament i mobilitat previs al confinament, les zones rurals encara podrien estar en risc de patir la COVID-19 encara que no hi hagin presentat casos fins a l’actualitat. Aquest problema fa que els llocs rurals siguin invisibles estadísticament, creant una falsa sensació d’immunitat rural[i].
Figura 1. Municipis urbans (0) i rurals (1) a Catalunya
Font: Elaboració pròpia a partir de dades de l’IDESCAT
Diferències entre municipis rurals i urbans
Tal i com es pot observar a la figura 2, l’evolució temporal dels casos positius ha estat similar als municipis urbans i rurals amb la diferència que la malaltia va arribar amb posterioritat a les zones rurals respecte a les urbanes. La figura 3 complementa la informació anterior mostrant una estimació de la distribució del nombre de dies en què s’ha produït el primer cas positiu de COVID-19 als municipis rurals i urbans (comptant des del dia 24 de febrer, el dia anterior al primer contagi registrat a Catalunya). Tal i com es pot observar a la figura 3, la gran majoria de municipis urbans va registrar el primer cas com a molt durant els primers 30 dies, mentre que la distribució pels municipis rurals està desplaçada cap a la dreta. La figura 4 mostra la mateixa informació acumulada per dies. Així doncs, s’hi pot apreciar com mentre que a meitats/finals de març s’havia detectat algun cas positiu a gairebé el 100% dels 353 municipis urbans, només s’havia produït aquesta situació a la meitat dels municipis rurals. De fet, a finals de maig aquest percentatge no ha superat encara el 60% dels municipis rurals. Hi ha, per tant, 237 municipis rurals on no s’ha confirmat cap contagi en el moment d’escriure aquesta píndola.
Figura 2. Evolució dels casos positius als municipis rurals i urbans a Catalunya (valors observats i mitjana mòbil centrada d’ordre 7)
Font: Elaboració pròpia a partir de dades del Departament de Salut de la Generalitat de Catalunya i AQuAS.
Figura 3. Dies fins al primer positiu des del 24 de febrer als municipis urbans i rurals
Font: Elaboració pròpia a partir de dades del Departament de Salut de la Generalitat de Catalunya i AQuAS
Figura 4. Percentatge de municipis en què s’ha detectat algun cas positiu
Font: Elaboració pròpia a partir de dades del Departament de Salut de la Generalitat de Catalunya i AQuAS
La figura 5 mostra l’evolució de la taxa de positius COVID-19 per cada 10000 habitants a tots els municipis de Catalunya, distingint entre urbans i rurals, mentre que a la figura 6 es mostra la mateixa informació però només pels municipis on s’ha detectat algun cas, és a dir, excloent els municipis amb 0 casos (1 municipi urbà i 237 rurals). Tal i com es pot observar, la visió que ofereixen totes dues figures és força diferent. La primera figura mostra clarament una bretxa entre municipis rurals i urbans, de manera que als rurals hi ha una menor incidència de la malaltia. Aquesta bretxa s’ha anat ampliant al llarg del temps de manera que, segons les dades més recents, se situa, en promig, al voltant dels 40 punts, pràcticament la meitat que la taxa observada als municipis urbans. En canvi, la segona figura ens mostra una visió diferent: durant l’inici de la pandèmia, la incidència als municipis rurals on s’havia confirmat algun cas va ser superior a la dels urbans i va ser només a partir de meitats d’abril que la situació es va invertir. A mode de síntesi, la figura 7 recull l’evolució de la bretxa promig entre municipis rurals i urbans a partir de les taxes mostrades a les figures anteriors.
Figura 5. Taxa positius COVID-19 per cada 10000 habitants
Font: Elaboració pròpia a partir de dades del Departament de Salut de la Generalitat de Catalunya i AQuAS
Figura 6. Taxa positius COVID-19 per cada 10000 habitants (només municipis amb algun cas confirmat).
Font: Elaboració pròpia a partir de dades del Departament de Salut de la Generalitat de Catalunya i AQuAS
Figura 7. Diferència en la Taxa COVID-19 entre municipis rurals i urbans
Font: Elaboració pròpia a partir de dades del Departament de Salut de la Generalitat de Catalunya i AQuAS
Aquest comportament diferencial també s’observa si s’analitza l’evolució del promig de la Taxa R0 als municipis rurals i urbans considerant únicament aquells municipis on s’ha confirmat aquest contagi (figura 8). La Taxa R0 és superior a l’àmbit rural durant març i abril.
Figura 8. Evolució del promig de la Taxa R0 als municipis rurals i urbans
Font: Elaboració pròpia a partir de dades del Departament de Salut de la Generalitat de Catalunya i AQuAS
Per tal d’analitzar quins són els factors que podrien estar associats amb aquest comportament, s’ha estimat un model de dades de recompte per la taxa de casos acumulats fins al 30 de març i fins al 24 d’abril on s’ha controlat l’efecte de les condicions meteorològiques (temperatura i humitat relativa dues setmanes abans de les dates considerades), els nivells de contaminació atmosfèrica (diòxid de nitrogen i partícules en suspensió de mida inferior a 10 μm) promig els últims 3 anys, el percentatge de població de 65 anys i més a cada municipi, el nombre de residències de la tercera edat per càpita, així com indicadors de la renda per càpita municipal i de la taxa d’atur. També s’afegeix el nombre de dies transcorreguts des del primer cas confirmat a cada municipi (i el seu quadrat) així com una variable de control per als municipis de la Conca d’Òdena que van patir un brot inicial especialment intens. En concret, s’ha estimat un model binomial negatiu inflat de zeros, on s’han utilitzat com a variables relacionades amb la probabilitat que no hi hagi cap cas la densitat de població, la distància a la ciutat de Barcelona i el seu quadrat[ii], mentre que com a variable d’exposició s’ha utilitzat la població de cada municipi. Els resultats, que es troben disponibles prèvia petició als autors, mostren que després de controlar per la influència de tots aquests factors, la ràtio de la taxa d’incidència associada als municipis rurals és estadísticament superior a 1[iii]. Per tant, i en contra del que semblava a partir de la comparació de les dades brutes, un cop controlat l’efecte de les variables esmentades anteriorment, s’observa una major taxa de contagi als municipis rurals en relació als urbans, diferència que es redueix substancialment (però no s’elimina totalment) en el model amb dades més recents. Aquests resultats també es confirmen quan s’utilitza com a alternativa a aquesta modelització un model de regressió lineal amb les variables transformades en logaritmes (excepte la taxa d’atur, la humitat relativa, el percentatge de població de 65 anys o més i el nombre de dies des del primer cas i el seu quadrat).
Una possible especulació sobre el per què d’aquest resultat estaria relacionada amb el fet que durant el mes de març i abans que s’adoptessin mesures estrictes de confinament, les interaccions en el mon rural fossin menys freqüents però més intenses (en l’àmbit familiar o en cercles d’amics molt més estrets) que en l’àmbit urbà contribuint així a una major propagació del coronavirus. També podria influir el fet que els moviments per raons laborals o d’estudi acostumen a ser molt més llargs que en l’àmbit urbà. Un altre factor a considerar seria el possible efecte de la mobilitat per raons d’oci des de zones urbanes cap a segones residències i zones turístiques, un aspecte que analitzarem en futures píndoles. Ara bé, un cop iniciat l’estat d’alarma, el distanciament social i la reducció dels fluxos laborals, d’estudis i d’oci haguessin tingut un impacte igual o superior que a l’àmbit urbà reduint així la seva importància.
Conclusió
Els resultats que se
sintetitzen a aquesta nota suggereixen que els diferencials observats entre
zones rurals i urbanes podrien amagar una realitat molt més complexa de les que
mostren la comparació de les taxes brutes de contagi. En concret, tot i que les
zones rurals tenen característiques que les fan més resistents a la propagació
del COVID-19, l’anàlisi dels diferencials observats a partir de mètodes de
descomposició mostren com durant les primeres setmanes de propagació de la
pandèmia la intensitat en els contagis va ser superior a les zones rurals en
relació a les urbanes. Aquesta circumstància pot ser particularment important
pel seguiment de rebrots de l’epidèmia en general i, en particular durant els
períodes de desconfinament. Donada l’experiència derivada de la fase expansiva
de la malaltia, no s’haurien de menysprear rebrots en qualsevol municipi rural
donat que, pel tipus de mobilitat i interaccions existent a aquestes zones, es podria
estendre a una proporció important de la seva població tenint present que el
grau d’envelliment de la població rural és notablement superior a la urbana i
que la mobilitat i les capacitats sanitàries de les zones rurals són clarament
inferiors a les urbanes[iv].
Aquesta nota sintetitza alguns dels resultats sobre l’anàlisi de la distribució geogràfica de la COVID-19 a Catalunya que s’està duent a terme per part
d’investigadors del Grup de Recerca AQR de la UB (http://www.ub.edu/aqr/). En ella es posa especial èmfasi a considerar els aspectes geogràfics i
territorials, fets d’especial interès en la recerca del grup.
Els resultats detallats que s’han fet servir en aquesta nota es troben a disposició del lector interessat.
En l’elaboració d’aquesta nota han participat Josep Lluís Carrion-i-Silvestre, Antonio Di Paolo, Alicia García, Enrique López-Bazo, Jordi López-Tamayo, Alessia Matano, Rosina Moreno, Ernest Pons, Raul Ramos i Jordi Suriñach.
[i] Davis, P. J. (2020). Rural Areas Face Higher and Distinct Risks of Serious COVID‐19 Outcomes than Urban Areas. https://ruralopioids.soc.iastate.edu/wp-content/uploads/sites/210/2020/04/STR1059_covid19.pdf
[ii] També es va considerar la distància respecte la Conca d’Òdena però el seu efecte no va resultar significatiu des d’un punt de vista estadístic.
[iii] Aquest resultat mostra la necessitat de realitzar testos a la població urbana atès que aquesta població és més susceptible de patir les conseqüències més greus de l’exposició a la COVID-19 tal i com mostren Souch et al (2020). Souch, J. M., Cossman, J. S. (2020), A Commentary on Rural‐Urban Disparities in COVID‐19 Testing Rates per 100,000 and Risk Factors, The Journal of Rural Health, forthcoming. https://doi.org/10.1111/jrh.12450
[iv] Rao JS, Zhang H and Mantero A. (2020) Contextualizing COVID-19 spread: a county level analysis, urban versus rural, and implications for preparing for the next wave. F1000Research 2020, 9:418 https://doi.org/10.12688/f1000research.23903.1