jueves, abril 25, 2024

Science publica estudio: «El estatus socioeconómico determina la incidencia de COVID-19 y la mortalidad relacionada en Santiago, Chile»

"Encontramos una fuerte asociación entre el nivel socioeconómico y la mortalidad, medida por las muertes atribuidas a COVID-19 o el exceso de muertes", sostiene el estudio.

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La revista científica Science publica un estudio que revela otros aspectos demoledores de la pandemia en Chile y que están íntimamente relacionados con la desigualdad titulado: «El estatus socioeconómico determina la incidencia de COVID-19 y la mortalidad relacionada en Santiago, Chile»

La publicación reseña: «La pandemia actual de COVID-19 ha afectado a las ciudades de manera particularmente dura. Aquí, proporcionamos una caracterización en profundidad de la incidencia y mortalidad de las enfermedades, y su dependencia de los estratos demográficos y socioeconómicos en Santiago, una ciudad altamente segregada y la capital de Chile. Nuestros análisis muestran una fuerte asociación entre el nivel socioeconómico y los resultados de COVID-19 y la capacidad de salud pública. Las personas que vivían en municipios con un nivel socioeconómico bajo no redujeron su movilidad durante los encierros tanto como las que vivían en municipios más prósperos. Los volúmenes de pruebas pueden haber sido insuficientes al principio de la pandemia en esos lugares, y tanto las tasas de positividad de las pruebas como las demoras en las pruebas fueron mucho más altas. Encontramos una fuerte asociación entre el nivel socioeconómico y la mortalidad, medida por las muertes atribuidas a COVID-19 o el exceso de muertes. 

Finalmente, Mostramos que las tasas de mortalidad por infección en los jóvenes son más altas en los municipios de bajos ingresos. Juntos, estos resultados destacan las consecuencias críticas de las desigualdades socioeconómicas en los resultados de salud«.

A diferencia de muchos otros países, Chile estableció un sistema de informes notablemente completo y puso a disposición del público muchos conjuntos de datos clave. Para comprender las variaciones espaciales en la carga de enfermedad, estimamos el exceso de muertes y las tasas de mortalidad por infección en esta área urbana. Para comprender las disparidades en el sistema de atención médica, analizamos la capacidad de prueba y las demoras en los municipios. Luego demostramos fuertes asociaciones de estos indicadores de salud con factores demográficos y socioeconómicos. Juntos, nuestros resultados muestran que las disparidades socioeconómicas explican una gran parte de la variación en las muertes por COVID-19 y el subregistro, sostiene la publicación.

En el análisis establece que: La zona del Gran Santiago está compuesta por 34 municipios –definidos por tener más del 95% de su área urbanizada– y alberga a casi 7 millones de personas. Si bien este centro urbano representa el 36% de la población del país, ha reportado el 55% de los casos confirmados de COVID-19 y el 65% de las muertes atribuidas al COVID-19 antes de la semana epidemiológica 36 (finales de agosto de 2020). El estatus socioeconómico (NSE) en los municipios varía ampliamente, con Vitacura teniendo el valor más alto (NSE = 93.7) y La Pintana el más bajo (NSE = 17.0; Fig. 1A), y esta diferencia se refleja en el impacto de la pandemia durante el invierno del hemisferio sur de 2020. La máxima incidencia en Vitacura fue de 22,6 casos semanales por cada 10.000 individuos a mediados de mayo, mientras que La Pintana reportó un máximo de 76,4 casos semanales por año. 10,000 individuos durante la primera semana de junio ( Fig. 1B ). Como se muestra en la Fig. 1C y la fig. S1, las muertes atribuidas por COVID-19 siguen un patrón temporal similar (aunque retrasado) al número de casos de COVID-19 notificados. Por ejemplo, la tasa más alta de 4.4 muertes semanales por cada 10,000 personas se observa en San Ramón, un municipio con un SES de 19.7, mientras que Vitacura reportó un máximo de 1.6 muertes semanales por cada 10,000 en junio. Estas desigualdades sociales impactan las tasas generales de mortalidad de COVID-19 como se muestra enFigura 1D .

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