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Arch. latinoam. nutr ; 73(4): 276-286, dic. 2023. tab, graf
Artigo em Espanhol | LILACS, LIVECS | ID: biblio-1537477

RESUMO

Introducción. La investigación sobre la pandemia de COVID-19, se ha estudiado en tiempo real, ha sido y sigue siendo reveladora. Objetivo. Analizar la morbilidad y la mortalidad por COVID-19, asociadas a factores de riesgo metabólicos en población no indígena e indígena de México. Materiales y métodos. Utilizamos la Base Nacional de Datos COVID-19, durante los años críticos 2020-2021- 2022. Se trabajó con 5.380.247 casos que representaron la población total de positivos al SARS-CoV-2. Se analizaron las discrepancias entre las prevalencias de población no indígena, población indígena, defunción y no defunción. Se definió población indígena, con la clasificación oficial de auto-identificación. Se aplicó el modelo de regresión logística para determinar el riesgo de morir para cada variable: enfermedades cardiovasculares, hipertensión, diabetes, obesidad, sexo, edad y condición indígena. El análisis de multicolinealidad se analizó a través de la prueba de asociación Phi para variables dicotómicas y a través del ajuste de Nagelkerke. Resultados. En los positivos totales 99,2% fue población no indígena y 0,8% indígenas, mientras su porcentaje de letalidad fue de 5,8% y 11,1% respectivamente. En ambos grupos, murieron más hombres (61,5%) que mujeres (38,5%) y las edades de mayor defunción fueron 60 a 79 años. La mortalidad por enfermedades cardiovasculares fue la de mayor incidencia, 26,6% en población general y 32,3% en indígena; por diabetes 22,1% y 27,9%; hipertensión 20,0% y 26,7%y la obesidad 11, 3% y 17,4% respectivamente. Los análisis de regresión logística se ajustaron por sexo, edad y condición indígena. El condicionante de mayor riesgo de muerte, fueron las comorbilidades metabólicas y el de menor riesgo, la condición indígena. Conclusiones. El impacto de la pandemia por COVID-19 fue más grave cuando hubo padecimientos metabólicos tanto en la población no indígena como en la indígena(AU)


Introduction. Research on the COVID-19 pandemic, studied in real time, has been and continues to be revealing. Objective. To analyze morbidity and mortality from COVID-19, associated with metabolic risk factors in non-indigenous and indigenous populations of Mexico. Materials and methods. We use the National COVID-19 Database, during the critical years 2020-2021-2022. We worked with 5,380,247 cases that represented the total population of SARS-CoV-2 positives. The discrepancies between the prevalence of non-indigenous population, indigenous population, death and non-death were analyzed. The indigenous population was defined, with the official self-identification classification. The logistic regression model was applied to determine the risk of dying for each variable: cardiovascular diseases, hypertension, diabetes, obesity, sex, age and indigenous status. The multicollinearity analysis was analyzed through the Phi association test for dichotomous variables and through the Nagelkerke adjustment. Results. Of the total positives, 99.2% were non-indigenous people and 0.8% were indigenous, while their fatality percentage was 5.8% and 11.1% respectively. In both groups, more men (61.5%) than women (38.5%) died and the ages of greatest death were 60 to 79 years. Mortality from cardiovascular diseases was the one with the highest incidence, 26.6% in the general population and 32.3% in the indigenous population; due to diabetes 22.1% and 27.9%; hypertension 20.0% and 26.7% and obesity 11.3% and 17.4% respectively. Logistic regression analyzes were adjusted for sex, age, and indigenous status. The condition with the highest risk of death was metabolic comorbidities and the lowest risk was indigenous status. Conclusions. The impact of the COVID-19 pandemic was more serious when there were metabolic disorders in both the non-indigenous and indigenous populations(AU)


Assuntos
Humanos , Masculino , Adulto , Pessoa de Meia-Idade , Povos Indígenas , COVID-19/mortalidade , Doenças Metabólicas , Doenças Cardiovasculares , Diabetes Mellitus , Fatores Sociodemográficos , Hipertensão , Obesidade
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