Factores asociados a la infección y muerte por Covid-19, un análisis ecológico

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Vive Rev. Salud

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La pandemia del SARS-CoV-2 y Covid-19 ha sido una amenaza a la vida en todo el planeta. El objetivo del presente estudio fue identificar los factores de riesgo asociados a la infección y mortalidad por Covid-19 a nivel global. Se realizó un análisis ecológico de los factores asociados en 91 países pertenecientes los cinco continentes del planeta. Los datos fueron tomados de la base de datos de acceso libre creada por la organización Our World in Data adscrita a la Universidad de Oxford para tres fechas 30 de junio y 30 de noviembre del año 2020 así como, 4 de junio del 2021. Se analizaron 11 variables predictoras para la infección y muerte por Covid 19 mediante correlación y regresión lineal múltiple en el programa SPSS 25.0. Existió correlación de 7 variables; sin embargo, solo algunas tienen poder explicativo. Los modelos para las tres fechas fueron diferentes. La fracción de adultos mayores de 65 años o más fue la única variable que explica los contagios por país en las tres fechas estudiadas. Las muertes fueron explicadas por el IDH en el mes de junio del año 2020, la proporción de adultos mayores a 65 años en el mes de noviembre del año 2020 y junio del 2021. La fracción de mujeres fumadoras también fue explicativa en junio del. Los hallazgos investigativos corroboran y contradicen investigaciones previas mostrando la heterogeneidad y complejidad en la interacción de los determinantes en salud en el ámbito de la pandemia de Covid-19.
The SARS-CoV-2 and Covid-19 pandemic has been a threat to life across the planet. The objective of this study was to identify the risk factors associated with Covid-19 infection and mortality at a global level. An ecological analysis of the associated factors was carried out in 91 countries belonging to the five continents of the planet. The data were taken from the open access database created by the Our World in Data organization attached to the University of Oxford for three dates June 30 and November 30, 2020 as well as June 4, 2021. They were analyzed 11 predictor variables for Covid 19 infection and death by correlation and multiple linear regression in the SPSS 25.0 program. There was a correlation of 7 variables; however, only some have explanatory power. The models for the three dates were different. The fraction of adults older than 65 years or more was the only variable that explains the infections by country in the three dates studied. The deaths were explained by the HDI in June 2020, the proportion of adults over 65 years in the month of November 2020 and June 2021. The fraction of women smokers was also explanatory in June of. The research findings corroborate and contradict previous research showing the heterogeneity and complexity in the interaction of health determinants in the field of the Covid-19 pandemic.

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Vol. 4, No. 12

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