La investigación evalúa el papel que desempeñan las características sociodemográficas de la población en los pacientes confirmados de covid-19. A partir de un diseño observacional, retrospectivo y transversal se aplica la técnica de regresión logística múltiple multinomial (RLMM) empleando una base de datos depurada de 501,729 casos confirmados de covid-19, alimentada y retroalimentada por la Secretaría de Salud del gobierno federal de México. A esta base madre se fusiona (merge) el Índice de Rezago Social Municipal 2020 elaborado por el Consejo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social (Coneval), lo que fue posible porque en ambas bases existe la variable llave que identifica la clave municipal.
Los resultados indican que la significancia estadística y fuerza predictora de las comorbilidades cardiometabólicas se mantiene casi invariante a través de los diferentes estadios de severidad, tanto cuando se ajusta como cuando no por los determinantes sociales.
Inclusive, su fuerza predictiva tiende a incrementarse ligeramente a medida que aumenta la severidad del estadio, lo que también se observa en el determinante social de la desigualdad del acceso (derecho) a la seguridad social.
La veloz propagación del sars-CoV-2 en México amplía el riesgo de progresión a estadios de mayor severidad del covid-19 en pacientes con comorbilidades. Este riesgo es capaz de potenciarse, neutralizarse o encontrarse interferido por los determinantes sociales de la salud asociados a la privación y rezago social, en un país caracterizado por altas tasas de incidencia de enfermedades cardiometabólicas y patrones persistentes de reproducción de la desigualdad social.
Identificar el efecto y fuerza de las comorbilidades sobre los estadios de severidad del covid-19 con la finalidad de evaluar su significancia estadística (relevancia) y capacidad predictiva, controlando los efectos de los determinantes sociales de la salud asociados a la desigualdad.
Identificar el efecto y fuerza de las comorbilidades sobre los estadios de severidad del covid-19 con la finalidad de evaluar su significancia estadística (relevancia) y capacidad predictiva, controlando los efectos de los determinantes sociales de la salud asociados a la desigualdad.
Hipótesis 1: Las comorbilidades son predictores estadísticamente significativos de los estadios de severidad del covid-19 cuando se evalúan sus efectos sin controlar los efectos de los determinantes sociales (modelo básico).
Hipótesis 2: Aislados los efectos de los determinantes sociales, las comorbilidades pierden su significancia estadística en la predicción de los estadios de severidad (modelo ampliado). Confirmar esta hipótesis permitiría afirmar que la relevancia explicativa de las comorbilidades se encuentra influida en gran medida por los determinantes sociales.
Hipótesis 3: Aislados los efectos de los determinantes sociales, las comorbilidades reducen su capacidad predictiva (fuerza de sus coeficientes) sobre los estadios de severidad (modelo ampliado). Confirmar esta hipótesis permitiría afirmar que la fuerza explicativa de las comorbilidades se encuentra mediada por los determinantes sociales.
Hipótesis 4: El modelo básico, que evalúa el efecto de las comorbilidades sobre los estadios de severidad sin ajustar por los efectos que intermedian de los determinantes sociales, reporta una menor capacidad predictiva respecto al modelo ampliado, donde los efectos de los determinantes sociales, en tanto predictores, son controlados. Confirmar esta hipótesis supone refrendar la relevancia de las comorbilidades, pero también de los determinantes sociales asociados a la desigualdad (seguridad social, ascendencia indígena y grado de rezago social), en tanto predictores de los estadios de severidad.
Hipótesis 5: En la medida que se progresa hacia un estadio de mayor severidad del covid-19, tanto las comorbilidades como los determinantes sociales, siempre que sean estadísticamente significativos, intensifican su capacidad predictiva (fuerza de los coeficientes). Confirmar esta hipótesis sugiere que en el contexto de un sistema de servicios de atención en salud como el de México, sumamente fragmentado y subfinanciado (Gutiérrez y Bertozzi, 2020), las desigualdades sociales que conforman determinantes de la salud incrementan su intensidad cuando de acceder al segundo (hospitalización general) y tercer nivel (ingreso a una Unidad de Cuidados Intensivos, UCI) de atención en salud se trata. En otros términos, se reducirían las probabilidades de conseguirlo para la población de menor nivel socioeconómico y mayor privación de acceso efectivo a los derechos sociales.
Productos derivados:
https://bit.ly/3IdY6XK
https://premioeliseomendoza.cucea.udg.mx/ganador/27
https://comunicacionsocial.diputados.gob.mx/index.php/boletines/presenta-cesop-el-libro-premio-nacional-de-investigacion-social-y-de-opinion-publica-xi-edicion-2021-
UDG-CUCEA-2023-039
Aplicada
Sector público
Sobre el método de análisis, se basa en la técnica estadística multivariante de la regresión logística múltiple multinomial,con base en la cual es posible conocer la influencia que ejerce una o más variables independientes, también llamadas covariables o predictores, sobre una variable dependiente cualitativa politómica en términos de probabilidades de ocurrencia. En este sentido, las relaciones analizadas entre las variables no se establecen estrictamente sobre un principio de causalidad; no obstante, implícitamente podría inferirse.
UDG-CA-525
SUJETOS Y PROCESOS EN LAS ORGANIZACIONES
2021-09-01
2024-12-31
Público
