El uso del transporte público puede matarte
Relación existente entre el uso del transporte público y las hospitalizaciones en la CDMX durante la emergencia sanitaria
Sánchez Mandujano Emilio
Con base en el estudio Epidemiology and Relative Severity of Influenza Subtypes in Singapore in the Post-Pandemic Period from 2009 to 2010 ( https://academic.oup.com/cid/article/65/11/1905/4210640 ) podemos afirmar que el uso del transporte público puede aumentar entre el 50% - 86% el riesgo de contagio por enfermedades respiratorias. De igual forma una nota emitida por The Telegraph.co UK ( https://www.telegraph.co.uk/global-health/science-and-disease/coronavirus-public-transport-how-avoid-catch-travelling-advice-tubes/ ) especifica que el uso del transporte público puede aumentar hasta 6 veces la probabilidad de contraer alguna enfermedad respiratoria, considerando de esta forma al transporte público como el ambiente idóneo para contraer este tipo de enfermedades.
Ciudad de México: una de las ciudades más pobladas en todo el mundo con una población mayor a 8 millones de habitantes en donde un día en el transporte público con afluencia “normal” significa tener más de 7 millones de viajes realizados en donde lamentablemente muchas de las personas que habitamos esta ciudad y viajan por transporte público, tienen una la mala higiene ya sea por tiempo, trabajo, escuela, recursos (baños), descuido etc. Pero debemos de aceptar que al menos una vez en nuestra vida nos hemos tocado la cara con las manos sucias y cabe mencionar que algunas veces esto es inevitable.
Después de todo esto nos preguntamos ¿cuantas veces al día nos tocamos la cara sin antes haber lavado nuestras manos?
La Universidad de Nueva Gales del Sur en Australia ( https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/25637115/ ) Demostró que dentro de un grupo de 26 personas, en promedio, cada persona se tocaba el rostro 23 veces por hora.
El virus: Dentro de las diferentes clasificaciones de virus causantes de enfermedades respiratorias se encuentra el nuevo virus SARSCOV-2 el cual se cree proviene de los murciélagos siendo así un virus que muto a un virus capaz de contagiar a los seres humanos. Se puede transmitir de persona a persona mediante el contacto directo, inhalando partículas expedidas por la persona infectada al toser, estornudar o al hacer contacto con nuestra cara luego de hacer contacto con alguna superficie contaminada. El virus se considera hasta el momento como un virus zoonótico.
Es por eso que durante esta emergencia sanitaria nos pusimos a investigar y comprobar si existe relación entre los cambios en hospitalizaciones por COVID-19 y la afluencia el transporte público en la CDMX.
Partimos del análisis de 2 diferentes bases de datos: afluencia de trasporte público preliminar en la CDMX y hospitalizados totales en la CDMX en donde revisando los datos recabados podemos ver como el recuento de hospitalizados inicia el día que inicia la jornada nacional de sana distancia 23/03/2020 - 30/05/2020 y se mantiene hasta hoy en día, es aquí en donde partiendo del primer casos de coronavirus en la ciudad de México 29/02/2020, casi 1 mes antes del inicio de la jornada nacional de sana distancia mientras que el inicio del registro de datos de afluencia preliminar en el transporte Público inicia el 1 de Marzo, 23 días antes que la jornada de sana distancia y 23 días antes de que el primer hospitalizado en la CDMX fuera registrado, después de esto podemos ver un incremento en la tasa de hospitalizados al igual que una reducción de la afluencia pero, podemos ver que después de este descenso de la afluencia inicia un incremento de las hospitalizaciones seguido de una planicie, en las 2 curvas y a finales de este mes se puede observar un incremento de la afluencia pudiéndose ver un poco reflejada en los datos acerca de hospitalizaciones, si tomamos en cuenta la relación que existe entre el periodo de incubación y la afluencia en el transporte ya que a partir de estos 7-14 días extra de margen que estamos dando podemos ver un ligero incremento en la curva, esto destacando el mal uso del servicio que se ha presentado por algunos usuarios durante la emergencia sanitaria.
Afluencia diaria
Fuente: Elaboración propia con datos abiertos de la CDMX
Hospitalizaciones diarias
Fuente: Elaboración propia con datos abiertos de la CDMX
De existir esta relación, estaríamos hablando de un mal uso de los servicios de transporte por parte de algunos usuarios es decir, no se estarían siguiendo las normas de higiene establecidas por los organismos de salubridad lo cual es alarmante ya que con la posible llegada de un semáforo verde a la ciudad podría darle más valor a algunas personas de volver a realizar su vida como era antes del COVID lo que podría significar un repunte de la afluencia seguido de un incremento en los contagios y por ende una mayor posibilidad de terminar internado y morir. Es por eso que mediante este articulo buscamos que las personas se den cuenta que, de no atender las recomendaciones sanitarias, hacer mal uso del servicio y hacer salidas innecesarias podría aumentar de forma considerable la cantidad de contagios en la CDMX seguido de una mayor tasa de hospitalización en la ciudad y en el peor de los casos la muerte de más personas.
A continuación, mediante un modelo clásico de regresión lineal (MCRL) analizamos más a fondo si existe dicha relación entre estas variables por lo cual, se presenta un gráfico con la recta de regresión (y = -0.001x + 6343.8) la cual tiene una pendiente negativa, indicando que cuando la afluencia en el transporte público aumenta 1 unidad las hospitalizaciones se reducen en 0.001. Cabe destacar que esto no descarta relación que habíamos establecido ya que los resultados arrojados por este análisis mediante un modelo clásico de regresión lineal (MCRL) fueron obtenidos mediante la comparación de las 2 variables a partir del 24/03/2020 justo cuando la afluencia del transporte público ya se encontraba por debajo de su promedio habitual, además de no poder agregar los retardos de datos generados con base en el periodo de incubación del virus.
Recta de regresión
##
## Call:
## lm(formula = Datos$Hospitalizaciones_darias ~ Datos$Afluencia_diaria)
##
## Coefficients:
## (Intercept) Datos$Afluencia_diaria
## 6.344e+03 -9.622e-04## 2.5 % 97.5 %
## (Intercept) 5082.97180911 7.604699e+03
## Datos$Afluencia_diaria -0.00152976 -3.946102e-04##
## Call:
## lm(formula = Datos$Hospitalizaciones_darias ~ Datos$Afluencia_diaria)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -4543.1 -1727.6 916.2 1509.4 2201.1
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 6.344e+03 6.367e+02 9.963 < 2e-16 ***
## Datos$Afluencia_diaria -9.622e-04 2.866e-04 -3.357 0.00106 **
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 2011 on 118 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.08718, Adjusted R-squared: 0.07945
## F-statistic: 11.27 on 1 and 118 DF, p-value: 0.001061Fuente: Elaboración propia con datos abiertos de la CDMX
Para un análisis más preciso de los datos, lo ideal sería utilizar un modelo del tipo vector auto regresivo (VAR), este se ocupa cuando queremos caracterizar las interacciones simultaneas entre un grupo de variable en pocas palabras, el VAR es un modelo de ecuaciones simultaneas formado por un sistema de ecuaciones de forma reducida sin restringir. Constituido por un bloque de retardos de cada una de las variables del modelo lo cual nos ayudaría de forma muy significativa para poder hacer un análisis de los datos más preciso.
Sugerimos no salir a la calle si no tenemos algo importante porque salir, mantener la higiene personal e intentar utilizar diferentes formas de traslado como: bicicleta, scooter, patineta,caminar, etc. De esta forma reduciremos la cantidad de contactos con superficies posiblemente contaminadas, evitando un posible contagio y reduciendo significativamente las posibilidades de terminar hospitalizado o muerto. De igual forma te invitamos a seguir atendiendo las recomendaciones establecidas por el sector salud para poder contener la propagación del virus y por favor, ¡Quédate en casa!.
Este artículo fue generado mediante R en July 31, 2020 y forma parte de las actividades realizadas en las materias de Estadística y Taller IV. Facultad de Economía, Ciudad Universitaria. Contacto: contacto.estadistica.practica@gmail.com. Creative Commons (CC).
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