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[[File:Espana_Localizacion-de-comportamientos-espaciales-diferenciados_2020_mapa_18050_spa.jpg|left|thumb|300px|Mapa: Localización de comportamientos espaciales diferenciados. 2020. España. [//centrodedescargas.cnig.es/CentroDescargas/busquedaRedirigida.do?ruta=PUBLICACION_CNIG_DATOS_VARIOS/aneTematico/Espana_Localizacion-de-comportamientos-espaciales-diferenciados_2020_mapa_18050_spa.pdf PDF]. [//centrodedescargas.cnig.es/CentroDescargas/busquedaRedirigida.do?ruta=PUBLICACION_CNIG_DATOS_VARIOS/aneTematico/Espana_Localizacion-de-comportamientos-espaciales-diferenciados_2020_mapa_18050_spa.zip Datos].]]
 
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Los ejemplos presentados son cinco como se puede ver en el mapa de ''[[:File:Espana_Localizacion-de-comportamientos-espaciales-diferenciados_2020_mapa_18050_spa.jpg|Localización de las áreas estudiadas]]'': Galicia, la ciudad de Zaragoza, Barcelona y su área metropolitana, la Comunidad de Madrid y la propia ciudad y, por último, Málaga. En los casos de las ciudades de Zaragoza y Málaga, la cartografía se ciñe al entorno municipal; en Galicia, se parte de una visión de conjunto de la comunidad autónoma para descender después a las ciudades de A Coruña, Ourense, Santiago de Compostela y Vigo, en las que se refleja la dispersión de los focos de contagio, presumiblemente ligada esa dispersión a la propia estructura del hábitat gallego y ubicación de residencias de mayores en las afueras de las ciudades.
 
 
En el caso de Barcelona y su entorno, se toma una doble perspectiva que va desde el contexto metropolitano, al propiamente municipal de la ciudad con sus distritos y barrios. En el ejemplo de Madrid, también se presta atención a una doble aproximación: la estrictamente municipal con sus distritos y la del territorio autónomo como marco más general.
 
 
En los casos de las ciudades de Barcelona y Madrid, se ha elaborado un índice sintético de vulnerabilidad social, teniendo como unidad espacial de análisis a la sección censal. Se estima que ello puede contribuir a una mejor comprensión de la afección diferenciada de la pandemia en el territorio y en la comunidad humana que lo habita.
 
 
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{{ANETextoDestacado|titulo=IDEAS CLAVE CONTENIDAS EN LOS EJEMPLOS PRESENTADOS EN ESTE TEMA|contenido=
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{{ANETextoDestacado|titulo=KEY NOTES|contenido=
1. La estructura del poblamiento ha podido influir en el grado de afección de la pandemia al ser un elemento de contención del virus, cuando aquella muestra mayor dispersión social y, en definitiva, una menor intensidad del contacto físico.
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1. Population distribution influenced the incidence of the pandemic. Scattered population and reduced physical contact worked to contain the spread of the virus.
  
2. No resulta arriesgado manifestar, aunque sea como hipótesis dotada con suficiente fundamento, que la pobreza y precariedad social han podido provocar en la primera ola de la pandemia, así como en las posteriores, más contagios y víctimas entre los más vulnerables.
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2. Poverty and difficult social situations caused more infections and resulted in more deaths.
  
3. La distinta capacidad de reducir la movilidad que hace uso básicamente de los medios públicos de transporte dentro del espacio urbano, ligada al tipo de trabajo desempeñado por determinados grupos sociales y a su condición económica más precaria, puede ser uno de los factores o condicionantes que parece han incidido en una afección de la pandemia más acusada.
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3. One of the factors that affected the impact of the pandemic was the lower capacity to reduce mobility amongst social groups that use public transport. This links to the type of work undertaken by these people as well as their more fragile financial position.
  
4. El factor densidad demográfica en un entorno urbano tuvo, en la primera ola de la pandemia, una clara relación con la distribución del número de afectados, aunque no fue el único. Más bien, hay que acudir a un modelo multifactorial más complejo para tratar de encontrar una explicación satisfactoria.
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4. Population density had a direct relation to the amount of people infected in urban areas. However, a multi-factor model is required to provide a full explanation.
  
5. A tenor de la respuesta ciudadana a una encuesta sobre la situación anímica de la población durante el confinamiento domiciliario en la gran ciudad, se ha detectado que, en determinados sectores urbanos con un grado de vulnerabilidad social alto, el número de respuestas de cariz positivo frente a la situación anímica vivida ha sido significativamente elevado lo que indica una alta capacidad de resiliencia en los mismos.
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5. A survey on the emotional well-being of the population in big cities during lockdown concluded that the number of positive responses to the experience was rather high in certain urban areas with severe social vulnerability, what points out the high levels of resilience in these areas.
  
6. Otra hipótesis que parece vislumbrarse y reclama la atención de los especialistas es el diferente comportamiento de la pandemia según sexos. Los datos apuntan a un mayor impacto en los varones en cuanto a los hospitalizados, ingresados en UCI y fallecidos, a pesar de diagnosticarse como positivas un mayor número de mujeres. Este hecho parece evidenciar una mayor gravedad de los síntomas y repercusiones de la enfermedad en los hombres.}}
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6. Gender was also found to be a differentiating factor. Data show that more women tested positive for the disease. However, more men were admitted to hospitals and to Intensive Care Units and died. This suggests that the symptoms and effects of the disease were more severe on men.}}
  
 
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Revision as of 10:23, 24 March 2022


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The COVID-19 pandemic in Spain. First wave: from the first cases to the end of June 2020

Monographs from the National Atlas of Spain. New content


Thematic structure > The COVID-19 pandemic in Spain > Different spatial behaviours


  • HABITANTES A 1 DE ENERO DE 2020
    MUNICIPIOS
    A Coruña 247.640
    Vigo 296.629
    Ourense 105.643
    Santiago de Compostela 97.848
    Zaragoza 681.877
    Barcelona 1.664.182
    Madrid 3.334.730
    Málaga 578.460
    ÁMBITO SUPRAMUNICIPAL
    Galicia 2.701.819
    Área Metropolitana de Barcelona 3.339.279
    Comunidad de Madrid 6.779.888
    Fuente: Estadística del Padrón continuo 2020. INE. Se relacionan las ciudades y ámbitos supramunicipales que se analizan en los ejemplos contenidos en este tema. Figuran en el orden en el que aparecen en la publicación

    The impact of the first wave of the COVID-19 pandemic on health in Spain was uneven from a spatial point of view. Accordingly, whilst the province was the territorial unit of analysis and mapping in preceding chapters, this excerpt looks through a more detailed lens at metropolitan areas, municipalities, boroughs, neighbourhoods and census sections.

    The first image to emerge is the decisive importance of human factors on the incidence of the pandemic in cities and metropolitan areas. Mobility, income, unemployment, percentage of the population living below the poverty line, type of housing and spatial distribution of nursing homes are just some of the factors that must be taken into account when assessing the impact on health. This chapter goes one step further by considering synthetic indices that highlight risk, vulnerability and danger in even smaller spatial units, such as census sections.

    The key map shows the five areas used to assess the impact of the pandemic on health in urban areas, i.e. Galicia, the cities of Saragossa (Zaragoza) and Málaga, Barcelona and its metropolitan area, and the city of Madrid together with the Region of Madrid (Comunidad de Madrid). Maps for the cities of Saragossa (Zaragoza) and Málaga are limited to the municipal boundaries. In Galicia, an overview on the whole region is first taken whilst the text delves afterwards into the specific towns of Corunna (A Coruña), Ourense, Santiago de Compostela and Vigo. Both a metropolitan and a municipal perspective is taken for Barcelona, including the surrounding towns, boroughs and neighbourhoods. A two-pronged approach is also used for Madrid, looking at both the boroughs in the city and a more general framework: the Region of Madrid (Comunidad de Madrid). In addition, a synthetic index of social vulnerability was developed for the cities of Barcelona and Madrid, using the census section as the spatial unit of analysis.

    File:Espana Localizacion-de-comportamientos-espaciales-diferenciados 2020 mapa 18050 spa.jpg
    Mapa: Localización de comportamientos espaciales diferenciados. 2020. España. PDF. Datos.


    KEY NOTES

    1. Population distribution influenced the incidence of the pandemic. Scattered population and reduced physical contact worked to contain the spread of the virus.

    2. Poverty and difficult social situations caused more infections and resulted in more deaths.

    3. One of the factors that affected the impact of the pandemic was the lower capacity to reduce mobility amongst social groups that use public transport. This links to the type of work undertaken by these people as well as their more fragile financial position.

    4. Population density had a direct relation to the amount of people infected in urban areas. However, a multi-factor model is required to provide a full explanation.

    5. A survey on the emotional well-being of the population in big cities during lockdown concluded that the number of positive responses to the experience was rather high in certain urban areas with severe social vulnerability, what points out the high levels of resilience in these areas.

    6. Gender was also found to be a differentiating factor. Data show that more women tested positive for the disease. However, more men were admitted to hospitals and to Intensive Care Units and died. This suggests that the symptoms and effects of the disease were more severe on men.


    AUTORES.jpg

    Co-authorship of the text in Spanish: José Sancho Comíns. See the list of members engaged


    BAJADA-01.jpg

    You can download the complete publication The COVID-19 pandemic in Spain. First wave: from the first cases to the end of June 2020 in Libros Digitales del ANE site.

    Categoría:Servicios y equipamientos sociales Categoría:Población, poblamiento y sociedad