Datos territoriales para la gestión de la pandemia: el caso del COVID-19 en Bolivia
| dc.contributor.author | Acuña, José | |
| dc.contributor.author | Andersen, Lykke E. | |
| dc.contributor.author | Gonzáles, Luis | |
| dc.coverage.spatial | Bolivia | |
| dc.date.accessioned | 2026-03-23T15:47:08Z | |
| dc.date.available | 2026-03-23T15:47:08Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.description | No. 34 | |
| dc.description.abstract | Este estudio presenta un índice de vulnerabilidad con el objetivo de caracterizar a los municipios con respecto a las condiciones estructurales y capacidad de respuesta sanitaria que tienen para afrontar la pandemia. Debido al nivel de desagregación del índice, se convierte en una fuente de información relevante, en el sentido de que permite abordar la problemática considerando el componente geográfico/espacial. Este componente es relevante al momento del diseño de políticas focalizadas, que permitan gestionar la pandemia reduciendo los niveles de contagio/muertes y a su vez, minimizando los costos económicos inducidos por la pandemia. El índice se construye en base a tres dimensiones principales i) Riesgo de Propagación, ii) Situación subyacente de salud y, iii) Capacidad de respuesta. Entre los principales resultados se destaca el hecho de que el 60% de los municipios pertenecientes al decil más alto de vulnerabilidad son los más grandes entre capitales y municipios altamente poblados. | es |
| dc.description.abstract | We estimate a COVID vulnerability index in order to characterize all Bolivian municipalities with regard to their structural conditions and their sanitary capacity facing the pandemic. The municipal disaggregation of the index becomes a relevant source of information when prioritizing the demands of the epidemic. For example, it can help guide the distribution of tests, protective equipment and vaccines so as to reduce the levels of contagion and deaths while also minimizing the economic costs incurred. The index is constructed based on three main dimensions: i) Risk of propagation, ii) Underlying health situation, and iii) Response capacity. Among the main results, stands out the fact that 60% of the municipalities belonging to the highest decile of vulnerability are the most populous municipalities. | en |
| dc.identifier.uri | http://www.scielo.org.bo/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2074-47062020000200002&tlng=es | |
| dc.identifier.uri | https://andeanlibrary.org/handle/123456789/94636 | |
| dc.language.iso | es | |
| dc.publisher | rlde | |
| dc.relation | http://www.scielo.org.bo/pdf/rlde/n34/n34_a02.pdf | |
| dc.relation.ispartof | rlde | |
| dc.source | SciELO Bolivia | |
| dc.subject | COVID-19 | |
| dc.subject | vulnerabilidad | |
| dc.subject | municipalidades | |
| dc.subject | COVID-19 | |
| dc.subject | Vulnerability | |
| dc.subject | Municipalities | |
| dc.title | Datos territoriales para la gestión de la pandemia: el caso del COVID-19 en Bolivia | |
| dc.title.alternative | Territorial data for pandemics: The case of COVID-19-Bolivia | |
| dc.type | Artículo Científico Publicado |