RESUMEN
Introducción: El comportamiento no homogéneo de la cantidad de casos confirmados con COVID-19 en diferentes regiones de Cuba aún no se ha esclarecido, lo cual resultaría de utilidad para la toma de decisiones en futuras epidemias en el país. Objetivo: Determinar la influencia de la entrada de viajeros y la densidad poblacional sobre la distribución no homogénea de la cantidad de casos con COVID-19 por provincias en Cuba. Métodos: Se desarrolló un estudio ecológico, exploratorio, de grupos múltiples, comparando las provincias cubanas según variables del nivel global y agregado, relacionadas con la cantidad de casos con COVID-19, confirmados durante la epidemia en Cuba. Se aplicó el análisis de regresión lineal múltiple para seleccionar el modelo que mejor describe el comportamiento de los datos y el análisis de clúster para visualizar la agrupación de las provincias. Resultados: Se evidenció una correlación significativa entre la cantidad de casos con COVID-19 y la cantidad de viajeros con COVID-19, la cantidad total de viajeros que arribaron al país en marzo y los eventos de trasmisión. En el modelo de regresión resultaron significativas la densidad poblacional y las cantidades de viajeros total y con COVID-19. El análisis de clúster reveló la formación de cuatro grupos de provincias. Conclusiones: La cantidad de casos con COVID-19 por provincia se relaciona con la cantidad de viajeros que entraron al país, con y sin COVID-19, y la densidad poblacional. Se forman cuatro grupos de provincias por su similitud en los aspectos identificados en la regresión(AU)
Introduction: The non-homogeneous behavior of the number of COVID-19 confirmed cases in different regions of Cuba has not yet been clarified, which would be useful for decision-making in future epidemics in the country. Objective: To determine the influence of the arrival of travelers and the population density on the non-homogeneous distribution of the number of COVID-19 cases by provinces in Cuba. Methods: An ecological, exploratory, multiple group study was carried out, comparing Cuban provinces according to variables of the global and aggregate levels, related to the number of COVID-19 cases, confirmed during the epidemic in Cuba. Multiple linear regression analysis was applied to select the model that best describes the behavior of the data and cluster analysis to visualize the grouping of the provinces. Results: A significant correlation was proved between the number of COVID-19 cases and the number of travelers with COVID-19, the total number of travelers who arrived in Cuba in March, and transmission events. In the regression model, the population density and the total number of travelers and those with COVID-19 were significant. The cluster analysis revealed the formation of four groups of provinces. Conclusions: The number of cases with COVID-19 by province is related to the number of travelers who arrived in the country, with and with no COVID-19, and the population density. Four groups of provinces are formed by their similarity in the aspects identified at regression(AU)