Cambios

              
    

          
          
        
        

            
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17
t\u00e9cnico del Observatorio Metropolitano:\r\n\r\nParedes Tavares, 
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t\u00e9cnico del Observatorio Metropolitano:\r\n\r\nParedes Tavares, 
            
18
J., Valdez Pe\u00f1a, I (2020) Una Descripci\u00f3n Geogr\u00e1fica de 
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J., Valdez Pe\u00f1a, I (2020) Una Descripci\u00f3n Geogr\u00e1fica de 
            
19
la Infraestructura de Salud y la Poblaci\u00f3n Vulnerable en 
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la Infraestructura de Salud y la Poblaci\u00f3n Vulnerable en 
            
20
M\u00e9xico Frente al COVID-19. Centro de Investigaci\u00f3n en 
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M\u00e9xico Frente al COVID-19. Centro de Investigaci\u00f3n en 
            
21
Ciencias de Informaci\u00f3n Geoespacial.\r\n\r\nNotas:\r\n\r\nUna 
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Ciencias de Informaci\u00f3n Geoespacial.\r\n\r\nNotas:\r\n\r\nUna 
            
22
forma de leer la variable 'Vulnerabilidad x Poblaci\u00f3n' es como 
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forma de leer la variable 'Vulnerabilidad x Poblaci\u00f3n' es como 
            
23
enfermos hipot\u00e9ticos proporcionales a la comorbilidad, es decir, 
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enfermos hipot\u00e9ticos proporcionales a la comorbilidad, es decir, 
            
24
esta columna es la suma del 17% de los hipertensos, el 8% los 
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esta columna es la suma del 17% de los hipertensos, el 8% los 
            
25
diab\u00e9ticos (que no son hipertensos), y 5% de los enfermos 
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diab\u00e9ticos (que no son hipertensos), y 5% de los enfermos 
            
26
card\u0131\u0301acos (que no son hipertensos ni diab\u00e9ticos). Note 
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card\u0131\u0301acos (que no son hipertensos ni diab\u00e9ticos). Note 
            
27
que estos enfermos no son reales y que los enfermos reales no pueden 
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que estos enfermos no son reales y que los enfermos reales no pueden 
            
28
estimarse sin un modelo que considere la din\u00e1mica del COVID-19, 
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estimarse sin un modelo que considere la din\u00e1mica del COVID-19, 
            
29
\u00fanicamente sirven como referencia para saber donde existe una 
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\u00fanicamente sirven como referencia para saber donde existe una 
            
30
mayor cantidad de poblaci\u00f3n vulnerable.\r\n\r\nEs posible 
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mayor cantidad de poblaci\u00f3n vulnerable.\r\n\r\nEs posible 
            
31
apreciar que los estados m\u00e1s vulnerables en proporci\u00f3n (las 
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apreciar que los estados m\u00e1s vulnerables en proporci\u00f3n (las 
            
32
Baja Californias y Yucat\u00e1n), no son los m\u00e1s grandes en 
32
Baja Californias y Yucat\u00e1n), no son los m\u00e1s grandes en 
            
33
poblaci\u00f3n, por ejemplo, un 1% de poblaci\u00f3n del Estado de 
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poblaci\u00f3n, por ejemplo, un 1% de poblaci\u00f3n del Estado de 
            
34
M\u00e9xico es mayor que el 21% de la poblaci\u00f3n de Baja 
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M\u00e9xico es mayor que el 21% de la poblaci\u00f3n de Baja 
            
35
California Sur.\r\n\r\nEn el mismo sentido la variable 'Vulnerabilidad 
35
California Sur.\r\n\r\nEn el mismo sentido la variable 'Vulnerabilidad 
            
36
x Poblaci\u00f3n / Camas' indica cuantos de estos enfermos 
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x Poblaci\u00f3n / Camas' indica cuantos de estos enfermos 
            
37
hipot\u00e9ticos habr\u00eda por cada cama de hospital.", 
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Poblaci\u00f3n, Camas, Vulnerabilidad, Saturaci\u00f3n, Vulnerabilidad 
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