Geography of COVID-19 in Denmark

Abstract

Aim: To investigate the COVID-19 situation across geographical areas of Denmark over time. Methods: We used COVID-19 data from the Danish State Serum Institute on national, regional and municipality level. Cumulative number of tests, incidence, hospitalizations and deaths per 100,000 inhabitants were analysed for the five Danish regions and for all of Denmark. The cumulative number of tested and incidence of COVID-19 per 100,000 was compared for the two municipalities, Lolland and Gentofte. A sensitivity analysis of the COVID-19 indicators on a regional level was performed using number of tested as the denominator. Results: The Capital Region ranked highest on all analysed COVID-19 indicators with 10,849 tested, 365 cases, 63 hospitalized and 18 deaths per 100,000 by 2 June 2020. The three regions in western Denmark all had low levels, while Region Zealand ranked second highest. Despite general low health status in Lolland municipality, the cumulative incidence of COVID-19 was consistently below that of Gentofte. Sensitivity analysis showed that the Capital Region had the highest number of COVID-19 cases per 100,000 tested, but Region Zealand had a higher number of hospitalized and similar number of deaths per 100,000 tested as the Capital Region over time. Conclusion: COVID-19 had affected eastern Denmark, especially the Capital Region, considerably more than western Denmark. The difference may relate to population density and housing conditions.

Risk of severe COVID‐19 in patients treated with IBD medications: a French nationwide study

“…In population‐based studies, this rate over the same period was 80 (15/19 717) in Denmark 10 and 170 (59/34 763) in the Netherlands 11 . These results are consistent with the incidence of hospitalisation for COVID‐19 in the general population over the same period: 134 per 100 000 in France, 12 39 in Denmark 13 and 84 in the Netherlands 11 …”

Switchover phenomenon induced by epidemic seeding on geometric networks

“…We highlight the importance to follow not only the rate but also the spatial distribution of new infection cases of a spreading disease or its variants during the early phase of an epidemic. This could lead to inventive testing strategies, which disclose the spatial distribution of the epidemic during its initial phase, as this was the case in some countries (like Denmark) ( 50 ) from the beginning of the COVID-19 pandemic. Based on these early-time observations our theory provides understanding about the long-term consequences of an epidemic by considering the commonly overlooked convoluted effects of epidemic seeding and the geometric structure of human populations and mobility.…”

Dimensión temporal y territorial de la pandemia COVID-19 en Asturias

“…Se trata, de un lado, de análisis supranacionales, como el realizado sobre 119 economías regionales en 9 países de la Unión Europea con el objeto de buscar explicación a los factores subyacentes a la pandemia, indagando acerca de cómo la calidad del aire, la demografía, la interconexión global, las tendencias de urbanización, las tendencias históricas en el gasto en salud y las políticas implementadas para mitigar la pandemia han influido en una tasa de mortalidad regionalmente desigual (Kapitsinis, 2020); el que tiene como objeto de atención el impacto regional desigual de la COVID-19 en los países del sur de la Unión Europea (Gialis & Kapitsinis, 2020); o el que explora los patrones espacio-temporales de la pandemia a escala regional europea y a escala de país, concretado en Dinamarca (Holmager et al, 2020).…”

“…Precisamente es en la escala nacional en la que la producción de estudios sobre las relaciones espacio-temporales de la pandemia han sido más abundantes a lo largo de los últimos meses. Es el caso de los trabajos sobre Inglaterra, donde se aborda el proceso de concentración de los efectos de la pandemia en las comunidades postindustriales del norte del país, caracterizadas por formas de desigualdad arraigadas histórica y geográficamente (Robinson et al, 2020); el de Grecia, donde se aborda el análisis del aumento del desempleo, a pesar del plan de recuperación económica adoptado por el gobierno griego, y la desigual huella que en términos espaciales ha generado la COVID-19 en la crisis del empleo (Kapitsinis & Sykas, 2020); el de Italia, donde se estudia el impacto de las restricciones de movilidad durante el brote de COVID-19 (Scala et al, 2020), la evolución de los contagios a nivel nacional y lombardo (Casti, 2020), o la propagación subnacional de la pandemia desde una perspectiva de geografía económica (Ascani et al, 2021); el de Dinamarca, que investiga la situación de la COVID-19 en las áreas geográficas del país a lo largo del tiempo, concluyendo que han sido las regiones del este, especialmente la Región Capital, las más afectadas (Holmager et al, 2020); el de Alemania, que se ocupa de identificar los procesos clave de difusión de la enfermedad en el espacio, para con ello tratar de explicar los patrones espaciales (Kuebart & Stabler, 2020); el de Polonia, donde se pone la atención en los efectos de la contracción urbana, el transindustrialismo, la minería del carbón y el policentrismo (Krzysztofik et al, 2020); el de Rumanía, que, tras un análisis del proceso, considera algunas de las posibles implicaciones de la pandemia a largo plazo para el país (Remus & Light, 2020); el de los Países Bajos, que investiga el papel de la densidad de población (Boterman, 2020); el de Portugal, que incide en la expresión geográfica del número de casos confirmados (Marques da Costa & Marques da Costa, 2020); o el de España, que Boletín de la Asociación de Geógrafos Españoles, (91) analiza la rapidez del proceso de expansión de la COVID-19 (Perez-Bermejo & Murillo-Llorente, 2020).…”