Morbilidad y mortalidad por COVID-19 en Latinoamérica: estudio en tres países - febrero a julio de 2020
Morbidity and mortality due to COVID-19 in latin america: study of three countries - february to july 2020
DOI:
https://doi.org/10.15446/rsap.v22n2.89682Palabras clave:
Pandemia por el nuevo coronavirus (2019-nCoV), infección por coronavirus 2019-ncov, América Latina, análisis por conglomerados (es)COVID-19 pandemic, SARS-CoV-2 infection, Latin America, cluster analysis (en)
Descargas
El 11 de marzo de 2020 la OMS declara el estado de pandemia por COVID-19. Para el 31 de julio de 2020, se han reportado 17 106 007 casos y 668 910 muertes a nivel global. La región de las Américas ha reportado 9 152 173 casos (53%) y 351 121 muertes (52,2%), por lo que resulta de interés el análisis de los datos en países de esta región. Argentina, Chile y Colombia, debido a sus características culturales, políticas y económicas, presentan similitudes que favorecen su estudio y comparación.
Objetivo Realizar un análisis exploratorio de variables relacionadas con los sistemas de salud y datos epidemiológicos de COVID-19 en Argentina, Chile y Colombia.
Metodología Estudio descriptivo de variables reportadas por los organismos oficiales de cada Estado.
Resultados Se presentaron diferencias importantes en los casos activos, el número de pruebas realizadas y la mortalidad entre los tres países. La Ciudad Autónoma de Buenos Aires presenta la mayor tasa de casos activos a julio de 2020. De estos tres países, Colombia presenta las mayores cifras de fallecimientos confirmados por COVID-19 con cierre a 31 de julio de 2020. Se sugiere la unificación de un sistema de información para América Latina que permita hacer un monitoreo integral de variables de interés, que favorezca la calidad de los datos y que unifique el lenguaje técnico.
On March 11, 2020 the WHO declared the state of pandemic by COVID-19. As of July 29, 2020, 17 106 007 cases and 668 910 deaths have been reported globally. The region of the Americas has reported 9 152 173 cases (53%) and 351 121 deaths (52,2%), so the aggregate analysis of the data in countries in this region is of interest. Argentina, Chile and Colombia, due to their demographic and economic characteristics, are countries that can be studied.
Objetive Analyze variables related to health systems and epidemiological data of SARS-CoV-2 virus disease in Argentina, Chile and Colombia.
Methods A descriptive study of variables reported by the official organisms of each state was used.
Results There is an important difference in active cases and mortality among the three countries; the Autonomous City of Buenos Aires has the highest number of active cases as of July 2020. Colombia has the highest numbers of deaths confirmed by COVID-19 in the months of February to July 2020. We suggest the unification of an information system for Latin America that allows a comprehensive monitoring of variables, improves the quality of data and unifies the technical language.
Referencias
China CDC. An Outbreak of NCIP (2019-nCoV) Infection in China-Wuhan, Hubei Province, 2019−2020 [Internet]. China CDC Weekly. Chinese Center for Disease Control and Prevention; 2020 [cited 2020 Julio 31]. Available from: https://bit.ly/3m9sLty.
World Health Organization. Timeline of WHO’s response to COVID-19 [Internet]. Geneva: WHO; 2020 [cited 2020 Julio 31]. Available from: https://bit.ly/3bIGZg9.
World Health Organization. Coronavirus disease (COVID-19) Situation Report 193 [Internet]. Geneva: WHO; 2020 [cited 2020 Julio 31]. Available from: https://bit.ly/3mc6rPJ.
Ministerio de Salud Argentina. Datos Abiertos del Ministerio de Salud - COVID-19. Casos registrados en la República Argentina [Internet]. Gobierno de Argentina: Ministerio de Salud Argentina; 2020 [cited 2020 Julio 31]. Available from: https://bit.ly/33jCox5.
Instituto Nacional de Salud. Coronavirus (COVID-19) en Colombia [Internet]. Resumen diario. Bogotá: Gobierno de Colombia; 2020 [cited 2020 Julio 21]. Available from: https://bit.ly/2FkNtFV.
Ministerio de Salud de Chile. Covid-19 en Chile: la realidad nacional en datos [Internet]. Santiago: Gobierno de Chila. 2020 [cited 2020 Julio 31]. Available from: https://bit.ly/3igK35C.
Ministerio de Salud de Chile. Información técnica [Internet]. Santiago: Gobierno de Chile. 2020 [cited 2020 Julio 31]. Available from: https://bit.ly/33eo5cZ.
Ministerio de Salud Argentina. Resolución 680/2020 RESOL-2020-680-APN-MS [Internet]. Buenos Aires: Gobierno de Argentina; 2020 [cited Julio 31]. Available from: https://bit.ly/3hbFcBi.
Instituto Nacional de Salud (INS). Instructivo para la vigilancia en salud pública intensificada de infección respiratoria aguda y la enfermedad asociada al nuevo coronavirus 2019 (COVID-19) [Internet]. 2020 [cited 2020 Julio 31]. Bogotá: Gobierno de Colombia. Available from: https://bit.ly/32lX0pj.
Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura. Perfil de País - Chile [Internet]. Roma: FAO; 2015 [cited 2020 Julio 31]. Available from: https://bit.ly/35pnh7O.
Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura.Perfil de País - Colombia [Internet]. Roma: FAO; 2015 [cited 2020 Julio 31]. Available from: https://bit.ly/3ikaFT1.
Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura. Perfil de País - Argentina [Internet]. Roma: FAO; 2015 [cited 2020 Julio 31]. Available from: https://bit.ly/35q5uNU.
Instituto Nacional de Estadísticas de Chile. Censos de Población y Vivienda [Internet]. Santiago: Gobierno de Chile; 2017 [cited 2020 Julio 31]. Available from: https://bit.ly/32h0Rnh.
Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE). ¿Cuántos somos? [Internet]. Censo Nacional de Población y Vivienda. 2018 [cited 2020 Julio 31]. Available from: https://bit.ly/2RfDMem.
Instituto Nacional de Estadística y Censos-República Argentina. INDEC: Instituto Nacional de Estadística y Censos de la República Argentina [Internet]. Buenos Aires: INDEC; 2010 [cited 2020 Julio 31]. Available from: https://www.indec.gob.ar/.
World Health Organization. Physicians (per 1,000 people) [Internet]. Geneva: WHO; 2017 [cited 2020 Julio 31]. Available from: https://bit.ly/3ilFEyb.
World Health Organization. Nurses and midwives (per 1,000 people) [Internet]. Geneva: WHO; 2017 [cited 2020 Julio 31]. Available from: https://bit.ly/2FhpzLF.
World Health Organization. Global Health Expenditure Database [Internet]. Geneva: WHO; 2017 [cited 2020 Julio 31]. Available from: https://bit.ly/2DKYeRc.
Belló M, Becerril-Montekio VM. Sistema de salud de argentina. Salud Publica Mex [Internet]. 2011 [cited 2020 Julio 31]; 53(Suppl 2):96-108. Available from: https://bit.ly/32eP3Sx.
Becerril-Montekio V, de Dios Reyes J, Manuel A. Sistema de salud de Chile. Salud Publica Mex. 2011; 53(SUPPL. 2). Available from: https://bit.ly/32fAWwb.
Congreso de la República de Colombia. Ley 100 de 1993 [Internet]. Consultado en Available from: https://bit.ly/3m9f3GZ.
Congreso de la República de Colombia. Ley 1438 de 2011 [Internet]. Artículo 32 Colombia; 2011. Available from: https://bit.ly/3hifgE7.
Guerrero R, Gallego A, Becerril-Montekio V, Vásquez J. Sistema de salud de Colombia. Salud Publica Mex. 2011; 53 (5 sup 2):369. Available from: https://bit.ly/3k9n0dd. DOI: https://doi.org/10.1590/S0036-36342011000500003
Ministerio de la Protección Social. Resolución 3778 de 2011. Por la cual se establecen los puntos de corte del Sisbén Metodología III y se dictan otras disposiciones. 2011 [Internet]. Bogotá: República de Colombia. Available from: https://bit.ly/3hiY0hO.
Ministerio de Salud y Protección Social. Número de afiliados por departamento, régimen y administradora para el año 2018 [Internet]. Datos Abiertos Colombia. 2018 [cited 2020 Julio 31]. Available from: https://bit.ly/3ij3UB4.
Ministerio de Salud y Protección Social. Decreto 780 de 2016 [Internet]. Colombia; 2016 [cited 2020 Julio 31]. Available from: https://bit.ly/3hgxvd1.
Prieto Silva R. Aproximaciones conceptuales y metodológicas en la medición de condiciones de vida y de salud en Colombia. Av en Enfermería. 2001; 19(1).
World Health Organization. Health Accounts [Internet]. Geneva: WHO; 2015 [cited 2020 Aug 5]. Available from: https://bit.ly/3hjd27e.
Robinson J, Wharrad H. Invisible nursing: exploring health outcomes at a global level. Relationships between infant and under-5 mortality rates and the distribution of health professionals, GNP per capita, and female literacy. J Adv Nurs. 2000; 32(1):28–40. DOI:10.1046/j.1365-2648.2000.01458.x. DOI: https://doi.org/10.1046/j.1365-2648.2000.01458.x
Anand PS, Bärnighausen T. Human resources and health outcomes: Cross-country econometric study. Lancet. 2004; 364(9445):1603-9. DOI:10.1016/S0140-6736(04)17313-3. DOI: https://doi.org/10.1016/S0140-6736(04)17313-3
Mattos E, Mazetto D. Assessing the impact of more doctors’ program on healthcare indicators in Brazil. World Dev. 1 de noviembre de 2019; 123:104617. DOI:10.1016/j.worlddev.2019.104617. DOI: https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2019.104617
Sánchez-Duque JA, Arce-Villalobos LR, Rodríguez-Morales AJ. Coronavirus disease 2019 (COVID-19) in Latin America: Role of primary care in preparedness and response. Aten Primaria. 2020 [cited 2020 Julio 31]; 52(6):369-72.
Burki T. COVID-19 in Latin America. Lancet Infect Dis [Internet]. 1 de mayo de 2020; 20(5):547–8. DOI:10.1016/j.aprim.2020.04.001. DOI: https://doi.org/10.1016/j.aprim.2020.04.001
Cómo citar
APA
ACM
ACS
ABNT
Chicago
Harvard
IEEE
MLA
Turabian
Vancouver
Descargar cita
CrossRef Cited-by
1. Oswaldo Medina-Gómez, Jordi Josué Medina-Villegas. (2024). Desigualdades sociales en la letalidad por COVID-19 en los pueblos indígenas de México. Ciência & Saúde Coletiva, 29(12) https://doi.org/10.1590/1413-812320242912.05012024.
2. Edith Johana Medina Hernández, Jorge Luis Muñiz Olite, Evelyn Barco Llerena. (2022). Análisis multidimensional de la evolución de la pandemia de la COVID-19 en países de las Américas. Revista Panamericana de Salud Pública, 46, p.1. https://doi.org/10.26633/RPSP.2022.49.
3. Oswaldo Medina-Gómez, Jordi Josué Medina-Villegas. (2024). Social inequalities in COVID-19 lethality among Indigenous peoples in Mexico. Ciência & Saúde Coletiva, 29(12) https://doi.org/10.1590/1413-812320242912.05012024en.
4. Marco Antonio Chilipio Chiclla, Karen Campos Correa. (2022). Altitud y su relación con la incidencia, letalidad y mortalidad por COVID-19 en Perú: 2020-2021. Revista de la Facultad de Medicina, 71(2), p.e101180. https://doi.org/10.15446/revfacmed.v71n2.101180.
5. Mónica Ayala, Nydia Obregón, María Figueroa Varela. (2023). Narrativas de mujeres mexicanas frente al covid-19: precarización laboral y sobrecarga familiar. Revista Colombiana de Sociología, 46(1), p.69. https://doi.org/10.15446/rcs.v46n1.100929.
6. Wendy Valladares, José Bayardo Cabrera. (2022). Desempeño del sistema de vigilancia COVID-19 en Honduras 2020: Análisis de la ley de Benford. Bionatura, 7(3), p.1. https://doi.org/10.21931/RB/2022.07.03.9.
Dimensions
PlumX
Visitas a la página del resumen del artículo
Descargas
Licencia
Derechos de autor 2020 Revista de Salud Pública

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Esta revista provee acceso libre inmediato a su contenido bajo el principio de que hacer disponible gratuitamente investigación al publico apoya a un mayor intercambio de conocimiento global.
Todos los contenidos de esta revista, excepto dónde está identificado, están publicados bajo una Licencia Creative Commons Atribución 4.0.