RESUMO
Introducción: La pandemia por COVID-19 ha puesto de manifiesto las grandes desigualdades en la población mundial. Objetivo: Describir la correlación entre la competitividad y la mortalidad por COVID-19 en el Perú, teniendo como elemento de estudio a los gobiernos subnacionales. Material y Métodos: Estudio observacional basado en el análisis secundario de las muertes por COVID-19 en el 2020 y el índice de competitividad regional de los gobiernos subnacionales 2019. Se calcularon: tasas bruta y estandarizada, índice de efecto y de desigualdad de la pendiente, diferencia y razón de tasas brutas y estandarizadas, riesgo atribuible poblacional, gradiente social, así como brechas relativas y absolutas de mortalidad por COVID-19. Resultados: En el año 2020, la tasa estandarizada de mortalidad por COVID-19 (TEM-COVID-19) fue 267,61 muertes x 105 habitantes. El 21,53 por ciento de la varianza de la TEM-COVID-19 es explicada por el índice de competitividad regional del año 2019 (p= 0,019); el índice de desigualdad de la pendiente fue 29,68 y, por cada punto en el INCORE 2019, la TEM-COVID-19 aumentó 100,78 puntos (R2a= 0,181). En el quintil 1 de competitividad regional, esta fue 151,83, mientras que en el quintil 5 llegó a 449,15. La brecha de desigualdad absoluta entre ambos quintiles fue 297,32 y alcanzó 2,95 en la brecha de desigualdad relativa. La curva de concentración evidenció la desigualdad socio geográfica de las muertes por COVID-19 en el año 2020. Conclusiones: La mortalidad por COVID-19 se incrementó a medida que aumentaba la competitividad de los gobiernos subnacionales evidenciando la desigualdad socio-geográfica del impacto de la pandemia(AU)
Introduction: The COVID-19 pandemic has revealed high disparities in the world population. Objective: To describe the correlation between competitiveness and mortality from COVID-19 in Peru, with subnational governments as an element of study. Material and Methods: Observational study based on the secondary analysis of deaths from COVID-19 that occurred in 2020 and the regional competitiveness index of subnational governments in 2019. The crude and standardized rates, the effect index, the difference and ratio of crude and standardized rates, the population attributable risk, the inequality gradient, and the relative and absolute gaps in mortality from COVID-19 were calculated. Results: In 2020, the standardized mortality rate for COVID-19 (COVID-19-SMR) was 267,61 deaths per 105 inhabitants. Additionally, 21,53 percent of the variance from the COVID-19-SMR is explained by the regional competitiveness index 2019 (p= 0,019); the slope inequality index was 29,68 and, for each point in the INCORE 2019, the COVID-19-SMR increased 100,78 points (R2a= 0,181). In quintile 1 of regional competitiveness, it was 151,83, while in quintile 5 it reached 449,15. The absolute inequality gap between both quintiles was 297,32 and it reached 2,95 in the relative inequality gap. The concentration curve evidenced the socio-geographic inequality of deaths from COVID-19 in 2020. Conclusions: Mortality increased as subnational governments became more competitive, evidencing the socio-geographical inequality of the impact of the COVID-19 pandemic(AU)
Assuntos
HumanosRESUMO
Objetivo: analizar las características sociodemográficas de la población urbana de Zaragoza afectada por COVID-19. Objetivos específicos: describir dicha población según edad, sexo, origen, nivel socioeconómico y destino tras la consulta; describir las características de los contagios por COVID-19; y analizar la asociación entre el origen de la población, el nivel socioeconómico y el contagio por contacto estrecho. Método: estudio descriptivo transversal con los casos contagiados de COVID-19 entre febrero y septiembre de 2020 de un centro de salud urbano en Zaragoza, España (N= 1.277). Los datos se obtuvieron de la base de datos de Atención Primaria, las bases públicas de Aragón, del Servicio de Vigilancia en Salud Pública y de las encuestas epidemiológicas de rastreo. Se realizaron pruebas de Chi cuadrado con una significación estadística p< 0,05. Resultados: se incluyeron 1.277 casos (100%). El 54,74% era mujer con una mediana de edad de 39 años, el 62,02% era población extranjera, el 62,96% tenía una renta inferior a 18.000 anuales y el 91,3% volvió al domicilio tras la consulta. Un 67,80% tuvo un contacto con una persona contagiada principalmente en el domicilio (62,63%). Se halló asociación entre el origen de la población y el nivel de renta, siendo inferior en las personas extranjeras (p< 0,001), quienes tuvieron además más contagios por contacto estrecho (p= 0,009), especialmente en el ámbito domiciliar frente al social de la población autóctona (p= 0,039). Conclusiones: la pandemia por COVID-19 afecta de manera más acusada a las poblaciones vulnerables, especialmente a la población extranjera con menos recursos. Se deben impulsar estrategias de educación de salud adaptadas a la comunidad.(AU)
Objective: to analyse the sociodemographic characteristics of the urban population of Zaragoza affected by COVID-19. Specific objectives: to describe said population according to age, gender, origin, socioeconomic level, and destination after consultation; to describe the characteristics of COVID-19 contagions; and to analyse the association between the origin of the population, their socioeconomic level, and infection by close contact. Method: a cross-sectional study with the cases of COVID-19 contagion between February and September 2020, from an urban Primary Care Centre in Zaragoza, (N= 1,277). Data were retrieved from the Primary Care database, the public bases from Aragon, the Public Health Surveillance Service, and the epidemiological screening surveys. Square Chi tests were conducted, and statistical significance was p< 0.05. Results: the study included 1,277 cases (100%); 54.74% were female with a median age of 39 years, 62.02% were of foreign origin, 62.96% had an income <18,000 euros per year, and 91.3% went back home after the consultation. 67.80% of them had contact with an infected person, mainly at home (62.63%). An association was found between the origin of the population and their income level, which was lower for foreigners (p< 0.001), who also presented a higher number of contagions due to close contact (p= 0.009), particularly in the home setting vs. the social setting for the native population (p= 0.039). Conclusions: the COVID-19 pandemic had a higher impact on vulnerable populations, particularly the foreign population with lower income. Health education strategies must be promoted, which are adapted to the community.(AU)
