Evaluación de los determinantes epidemiológicos de la pandemia de COVID-19 relacionados con factores sociales y económicos a nivel mundial
Autores: Hassan, Mohammad Mahmudul; Kalam, Md. Abul; Shano, Shahanaj; Nayem, Md. Raihan Khan; Rahman, Md. Kaisar; Khan, Shahneaz Ali; Islam, Ariful
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Evaluación de los determinantes epidemiológicos de la pandemia de COVID-19 relacionados con factores sociales y económicos a nivel mundial
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión de recursos
Palabras clave
Pandemia
Estado económico
Densidad de población
Edad media
Patrón de urbanización
Tasa de recuperación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 15
Citaciones: Sin citaciones
La pandemia de COVID-19 se ha manifestado como más que una crisis de salud y ha impactado severamente en las crisis sociales, económicas y de desarrollo en el mundo. La relación de COVID-19 con el estado económico de los países y otros estados demográficos es un criterio importante para evaluar el impacto de este brote actual. Basándonos en los datos disponibles de la plataforma en línea, probamos las hipótesis sobre el estado económico de un país, la densidad de población, la edad media de la población y el patrón de urbanización que influyen en las tasas de pruebas, ataque, letalidad y recuperación de COVID-19. Realizamos análisis de correlación y regresión logística multinomial multivariada con razón de riesgo relativo (RRR) para probar las hipótesis. El análisis de correlación mostró que la densidad de población y la tasa de pruebas tenían una asociación significativamente negativa (r = -0.2384, p = 0.00). En contraste, la edad media tuvo una correlación positiva significativa con la tasa de recuperación (r = 0.4654, p = 0.00) y la tasa de letalidad (r = 0.2847, p = 0.00). La tasa de población urbana tuvo una correlación positiva significativa con la tasa de recuperación (r = 0.1610, p = 0.04). Los países de ingresos medianos-bajos tuvieron una correlación negativa significativa con la tasa de letalidad (r = -0.3310, p = 0.04). El análisis de regresión logística multinomial multivariada reveló que los países de bajos ingresos tienen más probabilidades de tener un mayor riesgo de tasa de letalidad (RRR = 0.986, intervalo de confianza del 95%; IC = 0.97-1.00, p < 0.05) y tasa de recuperación (RRR = 0.967, IC del 95% = 0.95-0.98, p = 0.00). Los países de ingresos bajos son más propensos a tener un mayor riesgo en caso de tasa de ataque (RRR = 0.981, IC del 95% = 0.97-0.99, p = 0.00) y tasa de recuperación (RRR = 0.971, IC del 95% = 0.96-0.98, p = 0.00). De manera similar, los países de ingresos medianos-altos tienen más probabilidades de tener un mayor riesgo en caso de tasa de ataque (RRR = 0.988, IC del 95% = 0.98-1.0, p = 0.01) y tasa de recuperación (RRR = 0.978, IC del 95% = 0.97-0.99, p = 0.00). Los países de bajos y medianos-bajos ingresos deberían invertir más en servicios de salud e implementar medidas adecuadas de prevención de COVID-19 para reducir la carga de riesgo. Recomendamos un enfoque participativo, de todo el gobierno y de toda la sociedad para responder a los desafíos socioeconómicos de COVID-19 y garantizar sistemas de salud más resilientes y robustos para salvaguardar contra muertes prevenibles y la pobreza mediante la mejora de los resultados de salud pública.
Descripción
La pandemia de COVID-19 se ha manifestado como más que una crisis de salud y ha impactado severamente en las crisis sociales, económicas y de desarrollo en el mundo. La relación de COVID-19 con el estado económico de los países y otros estados demográficos es un criterio importante para evaluar el impacto de este brote actual. Basándonos en los datos disponibles de la plataforma en línea, probamos las hipótesis sobre el estado económico de un país, la densidad de población, la edad media de la población y el patrón de urbanización que influyen en las tasas de pruebas, ataque, letalidad y recuperación de COVID-19. Realizamos análisis de correlación y regresión logística multinomial multivariada con razón de riesgo relativo (RRR) para probar las hipótesis. El análisis de correlación mostró que la densidad de población y la tasa de pruebas tenían una asociación significativamente negativa (r = -0.2384, p = 0.00). En contraste, la edad media tuvo una correlación positiva significativa con la tasa de recuperación (r = 0.4654, p = 0.00) y la tasa de letalidad (r = 0.2847, p = 0.00). La tasa de población urbana tuvo una correlación positiva significativa con la tasa de recuperación (r = 0.1610, p = 0.04). Los países de ingresos medianos-bajos tuvieron una correlación negativa significativa con la tasa de letalidad (r = -0.3310, p = 0.04). El análisis de regresión logística multinomial multivariada reveló que los países de bajos ingresos tienen más probabilidades de tener un mayor riesgo de tasa de letalidad (RRR = 0.986, intervalo de confianza del 95%; IC = 0.97-1.00, p < 0.05) y tasa de recuperación (RRR = 0.967, IC del 95% = 0.95-0.98, p = 0.00). Los países de ingresos bajos son más propensos a tener un mayor riesgo en caso de tasa de ataque (RRR = 0.981, IC del 95% = 0.97-0.99, p = 0.00) y tasa de recuperación (RRR = 0.971, IC del 95% = 0.96-0.98, p = 0.00). De manera similar, los países de ingresos medianos-altos tienen más probabilidades de tener un mayor riesgo en caso de tasa de ataque (RRR = 0.988, IC del 95% = 0.98-1.0, p = 0.01) y tasa de recuperación (RRR = 0.978, IC del 95% = 0.97-0.99, p = 0.00). Los países de bajos y medianos-bajos ingresos deberían invertir más en servicios de salud e implementar medidas adecuadas de prevención de COVID-19 para reducir la carga de riesgo. Recomendamos un enfoque participativo, de todo el gobierno y de toda la sociedad para responder a los desafíos socioeconómicos de COVID-19 y garantizar sistemas de salud más resilientes y robustos para salvaguardar contra muertes prevenibles y la pobreza mediante la mejora de los resultados de salud pública.