dc.contributorCarmona Peña, Ivonnen
dc.contributorEpidemiologia y Evaluacion en Salud Publica
dc.creatorCarmona Peña, Ivonnen
dc.date.accessioned2023-02-08T19:55:52Z
dc.date.accessioned2023-06-06T23:11:58Z
dc.date.available2023-02-08T19:55:52Z
dc.date.available2023-06-06T23:11:58Z
dc.date.created2023-02-08T19:55:52Z
dc.date.issued2022
dc.identifierhttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/83388
dc.identifierUniversidad Nacional de Colombia
dc.identifierRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombia
dc.identifierhttps://repositorio.unal.edu.co/
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/6651148
dc.description.abstractObjetivos: Describir el comportamiento epidemiológico de la infección ocasionada por el virus SARS-Cov-2 en los departamentos, distritos y municipios de Colombia durante el año 2020, definir la influencia de los factores sociodemográficos, sanitarios y geográficos en la mortalidad por el COVID-19 y estimar la carga de mortalidad prematura. Método: Se realizó un análisis epidemiológico descriptivo del comportamiento del COVID-19 en Colombia desde el 06 de marzo del 2020 hasta el 31 de diciembre del mismo año usando las bases de datos del SIVIGILA. Se hizo un estudio ecológico mixto en los 50 municipios con mayor tasa de mortalidad debida al virus y se evalúo la asociación de la variable dependiente (tasa de mortalidad) con las distintas variables independientes. Se construyeron modelos con la técnica estadística de regresión lineal múltiple (programa SPSS) que mostraron la relación entre el COVID-19 y las variables predictoras y mediante un análisis posterior se definió el mejor modelo explicativo para la muestra definida. Resultados: El modelo 6 explicó en un 86% la variación en la mortalidad por el evento COVID-19 a nivel municipal durante el 2020; incluye como variables predictoras: densidad poblacional, % personas ≥ 60 años, indicador pobreza multidimensional, índice camas UCI, índice capacidad hospitalaria y altitud. En cuanto a los años potenciales de vida (AVPP) se perdieron en total 854 761 años de los cuales el 62.19% eran hombres y 37.81% mujeres; así mismo, los AVPP que aportaron los hombres fue 1.64 veces más que las mujeres. Conclusión: Los resultados proponen ampliar el marco de análisis a otros factores sociales como las políticas de confinamiento, los aspectos culturales, la dinámica social que podrían mejorar a comprender mejor el comportamiento de las muertes por el COVID-19. (Texto tomado de la fuente)
dc.description.abstractObjective: Describe the epidemiological behavior of the infection caused by the SARS-Cov-2 virus in the departments, districts, and municipalities of Colombia during the year 2020, define the influence of sociodemographic, health and geographic factors on mortality from COVID-19 and estimate the burden of premature mortality. Methods: A descriptive epidemiological analysis of the behavior of COVID-19 in Colombia was carried out from March 6 to December 31, 2020, the SIVIGILA database was used. A mixed ecological study was carried out in the 50 municipalities with the highest mortality rate due to the virus and the association of the dependent variable (mortality rate) with the different independent variables defined for each municipality was evaluated. Models were built with the multiple linear regression statistical technique (SPSS program) that showed the relationship between COVID-19 and the predictor variables, and through a subsequent analysis the best explanatory model for the defined sample was defined. Results: The Model 6 explained 86% of the variation in mortality due to the COVID-19 event at the municipal level during 2020; It includes as predictor variables: population density, % people ≥ 60 years, multidimensional poverty indicator, ICU bed index, hospital capacity index, and altitude. As of December 31, 2020, a total of 854,761 years of life lost (YLLs) due to COVID-19 occurred in Colombia; in men was 62.19% while in women was the 37.81%. YLLs for males was 1.64 times greater than for females. Conclusion: The results propose expanding the analysis framework to other social factors such as confinement policies, cultural aspects, and social dynamics that could improve a better understanding of the behavior of deaths from COVID-19.
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Nacional de Colombia
dc.publisherBogotá - Medicina - Maestría en Salud Pública
dc.publisherFacultad de Medicina
dc.publisherBogotá, Colombia
dc.publisherUniversidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá
dc.relationAccinelli, R. A., Zhang Xu, C. M., Ju Wang, J. der, Yachachin-Chávez, J. M., Cáceres-Pizarro, J. A., Tafur-Bances, K. B., Flores-Tejada, R. G., & Paiva-Andrade, A. D. C. (2020). COVID-19: La pandemia por el nuevo virus SARS-CoV-2. Revista Peruana de Medicina Experimental y Salud Pública, 37(2), 302-311. https://doi.org/10.17843/RPMESP.2020.372.5411
dc.relationAdekunle, I. A., Tella, S. A., Oyesiku, K. O., & Oseni, I. O. (2020). Spatio-temporal analysis of meteorological factors in abating the spread of COVID-19 in Africa. Heliyon, 6(8). https://doi.org/10.1016/J.HELIYON.2020.E04749
dc.relationBiswas, M., Rahaman, S., Kumar Biswas, T., Haque, Z., & Ibrahim, B. (2019). Association of Sex, Age, and Comorbidities with Mortality in COVID-19 Patients: A Systematic Review and Meta-Analysis. Meta-Analysis Intervirology, 64, 36-47. https://doi.org/10.1159/000512592
dc.relationCandia Calderon, A. G., Olivera-Villarroel, S.-M., Candia Calderon, A. G., & Olivera-Villarroel, S.-M. (2021). Indice de vulnerabilidad del sector salud en México: La infraestructura hospitalaria ante la COVID-19. Horizonte Sanitario, 20(2), 218-225. https://doi.org/10.19136/HS.A20N2.3891
dc.relationCano Perez, E., Torres Pacheco, J., Fragozo Ramos, M. C., Enesis García Díaz, G. ´, Montalvo Varela, E., & Carlos Pozo Palacios, J. (2020). Negative Correlation between Altitude and COVID-19 Pandemic in Colombia: A Preliminary Report. Am. J. Trop. Med. Hyg, 103(6), 2347-2349. https://doi.org/10.4269/ajtmh.20-1027
dc.relationConti, P., & Younes, A. (2020). Coronavirus COV-19/SARS-CoV-2 affects women less than men: clinical response to viral infection. J Biol Regul Homeost Agents., 34(2), 339-343. https://doi.org/10.23812/Editorial-Conti-3
dc.relationDANE. Censo Nacional de Población y Vivienda. (2018). Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE). https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/demografia-y-poblacion/censo-nacional-de-poblacion-y-vivenda-2018
dc.relationDANE. Nacimientos y Defunciones. (s. f.). Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE). Recuperado 16 de noviembre de 2022, a partir de https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/demografia-y-poblacion/nacimientos-y-defunciones
dc.relationDANE. Pobreza multidimensional. (s. f.). Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE). Recuperado 16 de noviembre de 2022, a partir de https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/pobreza-y-condiciones-de-vida/pobreza-multidimensional
dc.relationDepartamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE). (2010). Proyecciones nacionales y departamentales 2005-2020. https://www.dane.gov.co/files/investigaciones/poblacion/proyepobla06_20/7Proyecciones_poblacion.pdf
dc.relationDhama, K., Khan, S., Tiwari, R., Sircar, S., Bhat, S., Malik, Y. S., Singh, K. P., Chaicumpa, W., Bonilla-Aldana, D. K., & Rodriguez-Morales, A. J. (2020). Coronavirus disease 2019–COVID-19. Clinical Microbiology Reviews, 33(4), 1-48. https://doi.org/10.1128/CMR.00028-20
dc.relationDiaz-Quijano, F. A. (2016). Regresiones aplicadas al estudio de eventos discretos en epidemiología. Rev Univ Ind Santander Salud, 48(1). https://doi.org/10.18273/revsal.v48n1-2016001
dc.relationDNP. Terridata. (s. f.). Departamento Nacional de Planeación. Recuperado 16 de noviembre de 2022, a partir de https://terridata.dnp.gov.co/index-app.html#/perfiles/68081
dc.relationDong, Y., Dai, T., Liu, J., Zhang, L., & Zhou, F. (2020). Coronavirus in Continuous Flux: From SARS-CoV to SARS-CoV-2. Advanced Science, 7(20), 2001474. https://doi.org/10.1002/ADVS.202001474
dc.relationEscallón T., Fajardo E., García A., & Rodríguez N. (2020). Análisis de la pandemia COVID-19 según la vulnerabilidad en Colombia (DANE). Periodo: Caso índice hasta la finalización de la cuarentena, 2020. [Universidad del Rosario-CES]. https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/30906
dc.relationEstimación ponderada - Documentación de IBM. (s. f.). Recuperado 16 de noviembre de 2022, a partir de https://www.ibm.com/docs/es/spss-statistics/saas?topic=regression-weight-estimation
dc.relationForchette, L., Sebastian, W., & Liu, T. (2021). A Comprehensive Review of COVID-19 Virology, Vaccines, Variants, and Therapeutics. Current Medical Science, 41(6), 667-690. https://doi.org/10.1007/s11596-021-2395-1
dc.relationGaravito Daniel. (2018). Estadistica descriptiva: medidas de tendencia central y sus propiedades. https://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/413416_76da60e60722461da91499d8ec6c3761.html
dc.relationGuarin Norberto. (2002). Libro Estadística aplicada. Universidad Nacional de Colombia. https://www.studocu.com/co/document/universidad-de-medellin/estadistica-aplicada/libro-estadistica-aplicada-basica-completo/21015638
dc.relationHenao-Cespedes, V., Garcés-Gómez, Y. A., Ruggeri, S., & Henao-Cespedes, T. M. (2022). Relationship analysis between the spread of COVID-19 and the multidimensional poverty index in the city of Manizales, Colombia. Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, 25(1), 197-204. https://doi.org/10.1016/J.EJRS.2021.04.002
dc.relationHerrera, C., Lage, A., Betancourt, J., Barreto, E., Sanchez, L., & Hernandez L. (2022). La edad como variable asociada a la gravedad en pacientes con la COVID-19. Revista Cubana de Medicina Militar. http://www.revmedmilitar.sld.cu/index.php/mil/article/view/1766/1201
dc.relationHuang, C., Wang, Y., Li, X., Ren, L., Zhao, J., Hu, Y., Zhang, L., Fan, G., Xu, J., Gu, X., Cheng, Z., Yu, T., Xia, J., Wei, Y., Wu, W., Xie, X., Yin, W., Li, H., Liu, M., … Cao, B. (2020). Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China. The Lancet, 395(10223), 497-506. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30183-5
dc.relationIDEAM. Consulta y Descarga de Datos Hidrometeorológicos. (s. f.). IDEAM - Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales. Recuperado 16 de noviembre de 2022, a partir de http://dhime.ideam.gov.co/atencionciudadano/
dc.relationINS. BoletinesCasosCOVID19Colombia. (2020). Instituto Nacional de Salud. https://www.ins.gov.co/BoletinesCasosCOVID19Colombia/Forms/AllItems.aspx
dc.relationINS. PortalSivigila2019 datos. (2020). Instituto Nacional de Salud. http://portalsivigila.ins.gov.co/Paginas/datos.aspx?cod=138
dc.relationInstituto Nacional de Salud. (2020). COVID-19 en Colombia, pandemia en desarrollo. Décimo segundo Informe Técnico. https://www.ins.gov.co/Direcciones/ONS/Resumenes%20Ejecutivos/Resumen%20ejecutivo%20informe%2012%20COVID-19%20en%20Colombia,%20consecuencias%20de%20una%20pandemia%20en%20desarrollo.pdf
dc.relationInstituto Nacional de Salud. (2020). Anexo. Instructivo para la Vigilancia en salud pública Intensificada de infección Respiratoria aguda y la Enfermedad asociada al Nuevo coronavirus 2019 (COVID-19). https://www.ins.gov.co/BibliotecaDigital/anexo-instructivo-vigilancia-covid-v16.pdf
dc.relationKadi, N., & Khelfaoui, M. (2020). Population density, a factor in the spread of COVID-19 in Algeria: statistic study. Bulletin of the National Research Centre, 4. https://doi.org/10.1186/s42269-020-00393-x
dc.relationLiu, Y. C., Kuo, R. L., & Shih, S. R. (2020). COVID-19: The first documented coronavirus pandemic in history. Biomedical Journal, 43(4), 328-333. https://doi.org/10.1016/j.bj.2020.04.007
dc.relationMartinez, R., Soliz, P., Caixeta, R., & Ordunez, P. (2019). Informe especial Años de vida perdidos por muerte prematura: una medida versátil y abarcadora para el monitoreo de la mortalidad por enfermedades no transmisibles*. Pan American Journal of Public Health Rev Panam Salud Publica, 43. https://doi.org/10.1093/ije/dyy254
dc.relationMin Salud. Ocupación y disponibilidad de camas por tipo de servicio. (s. f.). Ministerio de Salud y Protección Social. Recuperado 16 de noviembre de 2022, a partir de https://minsalud.maps.arcgis.com/apps/dashboards/c0d2569e9c0e4a17ab21db6b0e3a181c
dc.relationMinisterio de Salud y Protección Social. (2020). Plan de contingencia para responder ante la emergencia por COVID-19. En Oficina Gestión Territorial Emergencias y Desastres. https://www.minsalud.gov.co/salud/publica/PET/Documents/PLAN%20DE%20CONTINGENCIA%20PARA%20RESPONDER%20ANTE%20LA%20EMERGENCIA%20POR%20COVID-19.pdf
dc.relationMorgenstern, H. (1995). Ecologic studies in epidemiology: Concepts, principles, and methods. Annual Review of Public Health, 16, 61-81. https://doi.org/10.1146/annurev.pu.16.050195.000425
dc.relationPan American Health Organization. (2020). COVID-19 Daily Update: 31 December 2020. https://iris.paho.org/handle/10665.2/53494
dc.relationPan, J., Yao, Y., Liu, Z., Meng, X., Ji, J. S., Qiu, Y., Wang, W., Zhang, L., Wang, W., & Kan, H. (2021). Warmer weather unlikely to reduce the COVID-19 transmission: An ecological study in 202 locations in 8 countries. Science of The Total Environment, 753, 142272. https://doi.org/10.1016/J.SCITOTENV.2020.142272
dc.relationRan, J., Zhao, S., Han, L., Liao, G., Wang, K., Wang, M. H., & He, D. (2020). A re-analysis in exploring the association between temperature and COVID-19 transmissibility: an ecological study with 154 Chinese cities. European Respiratory Journal, 56(2). https://doi.org/10.1183/13993003.01253-2020
dc.relationRojas-Botero, M.-L., Julián, ;, Fernández-Niño, A., Molina-Rivera, A.-N., & Fernando Ruiz-Gómez, ; (2020). Artículo científico Premature deaths and years of potential life lost, what has changed in Colombia during the COVID-19 pandemic? Salud UIS, 52(4). https://doi.org/10.18273/revsal.v52n4-2020008
dc.relationRozenberg, S., Vandromme, J., & Charlotte, M. (2020). Are we equal in adversity? Does Covid-19 affect women and men differently? Maturitas, 138, 62. https://doi.org/10.1016/J.MATURITAS.2020.05.009
dc.relationSalazar, D., Uzquiano, M., Rivera, G., & Velasco, E. (2020). Mecanismos de transmisión del SARS-CoV-2 Transmission mechanisms of SARS-CoV-2. ACTA NOVA, 9, 1683-0768.
dc.relationSanyaolu, A., Okorie, C., Marinkovic, A., Patidar, R., Younis, K., Desai, P., Hosein, Z., Padda, I., Mangat, J., & Altaf, M. (s. f.). Comorbidity and its Impact on Patients with COVID-19. https://doi.org/10.1007/s42399-020-00363-4/Published
dc.relationSarmadi, M., Rahimi, S., Evensen, D., Vahid, &, & Moghaddam, K. (s. f.). Interaction between meteorological parameters and COVID-19: an ecological study on 406 authorities of the UK. https://doi.org/10.1007/s11356-021-15279-2/Published
dc.relationSethuraman, N., Jeremiah, S. S., & Ryo, A. (2020). Interpreting Diagnostic Tests for SARS-CoV-2. En JAMA - Journal of the American Medical Association (Vol. 323, Issue 22, pp. 2249-2251). American Medical Association. https://doi.org/10.1001/jama.2020.8259
dc.relationSong, P., Han, H., Feng, H., Hui, Y., Zhou, T., Meng, W., Yan, J., Li, J., Fang, Y., Liu, P., Li, X., & Li, X. (2022). High altitude Relieves transmission risks of COVID-19 through meteorological and environmental factors: Evidence from China. Environmental Research, 212. https://doi.org/10.1016/J.ENVRES.2022.113214
dc.relationSu, D., Chen, Y., He, K., Zhang, T., Tan, M., Zhang, Y., & Zhang, X. (2020). Influence of socio-ecological factors on COVID-19 risk: a cross-sectional study based on 178 countries/regions worldwide. MedRxiv : The Preprint Server for Health Sciences. https://doi.org/10.1101/2020.04.23.20077545
dc.relationSy, K. T. L., White, L. F., & Nichols, B. E. (2021). Population density and basic reproductive number of COVID-19 across United States counties. PloS One, 16(4). https://doi.org/10.1371/JOURNAL.PONE.0249271
dc.relationValero, C., Barba, R., Marcos, D. P., Puente, N., Riancho, J. A., & Santurtún, A. (2022). Influencia de los factores meteorológicos en la incidencia de COVID-19 en España. Medicina Clínica, 159(6), 255-261. https://doi.org/10.1016/J.MEDCLI.2021.10.010
dc.relationVilà, R., Torrado, M., & Reguant, M. (2019). Análisis de regresión lineal múltiple con SPSS: un ejemplo práctico. REIRE Revista de Innovación Recerca En Educación, 12 (2). https://doi.org/10.1344/reire2019.12.222704
dc.relationWeissleder, R., Lee, H., Ko, J., & Pittet, M. J. (2020). COVID-19 diagnostics in context. Science Translational Medicine, 12(546), 1931. https://doi.org/10.1126/SCITRANSLMED.ABC1931/SUPPL_FILE/ABC1931_SM.PDF
dc.relationWong, D. W. S., & Li, Y. (2020). Spreading of COVID-19: Density matters. PloS One, 15(12). https://doi.org/10.1371/JOURNAL.PONE.0242398
dc.relationWorld Health Organization. (2020a). Novel Coronavirus(2019-nCoV) Situation Report - 10.
dc.relationWorld Health Organization. (2020b). Origin of SARS-CoV-2, 26 March 2020. En World Health Organization (WHO). https://apps.who.int/iris/handle/10665/332197
dc.relationWorld Health Organization. (2020c). COVID-19 Weekly Epidemiological Update Global epidemiological situation. https://www.who.int/publications/m/item/weekly-epidemiological-update---29-december-2020
dc.relationYan, Y., Chang, L., & Wang, L. (2020). Laboratory testing of SARS-CoV, MERS-CoV, and SARS-CoV-2 (2019-nCoV): Current status, challenges, and countermeasures. Reviews in Medical Virology, 30(3). https://doi.org/10.1002/RMV.2106
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.titleImpacto epidemiológico de la infección por Covid-19 en Colombia desde marzo a diciembre de 2020
dc.typeTrabajo de grado - Maestría


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