Perfiles de transición epidemiológica-nutricional y carga de morbi-mortalidad por Covid-19 en Argentina

Un Estudio Ecológico

Bibliographic Data

ID5168697
AuthorsGraciela Fabiana Scruzzi (0000-0002-3187-5112, Universidad Nacional de Córdoba, Argentina; Universidad Católica de Córdoba, Argentina), Natalia Tumas (0000-0003-4730-6624, Universidad Católica de Córdoba, Argentina; Universidad Nacional de Córdoba, Argentina), Sonia Alejandra Pou (0000-0002-8571-9318, Universidad Nacional de Córdoba)
Year2021
Volume37
Issue7
Pagese00345920-e00345920
Publication date2021-01-01
Peer ReviewedYes
Open AccessYes
TypeARTICLE
VenueCadernos de Saude Publica (JOURNAL)
Journal identifiersISSN: 0102-311X • E-ISSN: 1678-4464
PublisherFapUNIFESP (SciELO) (PUBLISHER)
DOI10.1590/0102-311x00345920
PMID34287589
OpenAlexW3184297741
SCIELO_PIDS0102-311X2021000705005
LanguageES
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References cited19

El objetivo de este trabajo fue identificar perfiles epidemiológico-nutricionales en Argentina, y comparar su carga de morbi-mortalidad por COVID-19. Se condujo un estudio ecológico multigrupal (24 unidades geográficas de Argentina). Se estimó el porcentaje de cambio 2005-2018 de indicadores de transición epidemiológica-nutricional, y sociodemográficos por unidad geográfica. Se condujo un análisis de componentes principales y análisis de clúster jerárquico para identificar agrupamientos geográficos que definan perfiles de transición epidemiológica-nutricional. Por grupo, se calcularon medidas resumen de incidencia acumulada (IA), mortalidad y tasa de letalidad por COVID-19 (semana epidemiológica 50), estableciendo comparaciones mediante prueba t de Student. Se identificaron tres perfiles denominados: (1) reemergencia de enfermedades infecciosas, (2) persistencia de enfermedades cardiovasculares con mejoras sociosanitarias y en estilos de vida, y (3) consolidación de la tríada obesidad-sedentarismo-enfermedades cardiometabólicas. La IA y mortalidad por COVID-19 promedio fue mayor en provincias con perfil 1, en comparación con el perfil 2 (IA: p = 0,0159; mortalidad: p = 0,0187) y el perfil 3 (IA: p = 0,0205). La letalidad resultó mayor en el perfil 3, que aglomera provincias con situación socioeconómica más desfavorable, estimándose diferencias significativas respecto al perfil 2 (p = 0,0307). En conclusión, existen distintos perfiles epidemiológico-nutricionales en Argentina, que tienden a diferenciarse en su situación epidemiológica de COVID-19. Las estrategias contra COVID-19 deberían considerar las características epidemiológico-nutricionales y sociodemográficas de base

Art · Coronavirus disease 2019 (COVID-19) · Disease · Humanities · Infectious disease (medical specialty) · COVID-19 epidemiological studies · Global Public Health Policies and Epidemiology · Health disparities and outcomes · Medicine

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