Ilabaca Marileo, MauricioPavés Morales, RaquelRamírez Campos, Carolina AlejandraRiquelme Mora, Felipe AndrésRivera Alonso, Luxza AlejandraZhunio Morocho, PabloInstituto de Salud Pública2023-10-102023-10-102022https://repositorio.unab.cl/xmlui/handle/ria/53428Tesis (Magíster en Salud Pública)Introducción: La COVID-19 ha generado un gran impacto a nivel mundial, tanto en el ámbito sanitario como económico y social. Esto ha incentivado una importante actividad investigativa, entre otros aspectos, en torno a los factores pronósticos de la evolución de esta enfermedad. Sin embargo, existen discrepancias respecto a algunos factores de riesgo estudiados, y aún existe escasa investigación en Chile, especialmente en regiones. Objetivo: En este estudio se persigue aportar al conocimiento respecto a los factores pronósticos de letalidad por esta enfermedad a nivel local, en particular factores sociodemográficos (edad, sexo, índice de desarrollo comunal y previsión) y clínicos (comorbilidades como diabetes, hipertensión, enfermedad pulmonar crónica, cáncer, otras inmunosupresiones y obesidad), en pacientes internados en hospitales de alta complejidad de la región del Biobío. Para ello se propuso describir las variables sociodemográficas y clínicas en la población en estudio, determinar la tasa de letalidad en esta población, y evaluar la existencia de asociación entre las variables estudiadas y la letalidad. Material y método: Se realizó un estudio observacional, analítico, de cohorte retrospectivo, en una muestra de pacientes de 15 a 99 años, con COVID-19, egresados entre el primero de septiembre de 2020 y el 31 de agosto de 2021, del Hospital de Concepción, Talcahuano o Los Ángeles. La información se obtuvo solicitando por transparencia las planillas de registro de la Unidad de Gestión Centralizada de Camas elaborada por cada hospital, previamente anonimizadas, y que fueron vaciadas a una plantilla Excel elaborada por los investigadores. Excluyendo los casos fuera del rango etario o que fueron dados de alta a otro establecimiento hospitalario, se reunió una muestra de 4881 sujetos. Los datos se analizaron con el programa estadístico STATA, versión 16 (StataCorp, 2019). Se definió como variable dependiente el estado al egreso, con categorías vivo y fallecido, y como variables independientes los factores sociodemográficos y clínicos ya mencionados. Se analizó la distribución de las variables independientes en la población total, por sexo y en los distintos grupos etarios. Se calculó la tasa de letalidad de la población en estudio, y se tabuló el estado al egreso para cada una de las variables independientes, evaluando la significancia estadística de la asociación mediante una prueba de Pearson de Chi2, considerando significativo un pr menor o igual a 0,05 (intervalo de confianza de 95%). Se construyó un modelo de regresión logística bivariado con las variables que resultaron estar asociadas con significancia estadística a la letalidad, obteniendo así los OR de cada variable en forma independiente. Se aplicó una prueba de ajuste de bondad del modelo. Resultados La letalidad fue similar a la encontrada por otros autores en pacientes hospitalizados por COVID-19. Se encontró asociación significativa entre letalidad y edad, diabetes, hipertensión, inmunosupresiones y presencia de dos o más comorbilidades (multimorbilidad). Sin embargo, solo para la edad y multimorbilidad, se obtuvo un OR estadísticamente significativo con relación al estado al egreso en el modelo de regresión logística. Conclusiones De acuerdo con los resultados del presente estudio, la mayor edad y la multimorbilidad, fueron factores independientes de riesgo de morir para pacientes con COVID-19, internados en hospitales de alta complejidad de la región del Biobío durante el periodo estudiado. La baja calidad de los datos, por sub-registro de variables en la base de datos original, disminuyó la potencia estadística del estudio, por lo que no es posible descartar asociación de otras comorbilidades con la letalidad. Recomendaciones Se requieren estudios con una fuente de datos más completa, o que incluyan en su diseño la revisión de fichas clínicas, para evitar el subregistro de datos, permitiendo un mayor poder estadístico de la muestra en estudio. Se deben utilizar variables, distintas al tramo FONASA y al IDC, como mejores proxy de nivel socioeconómico, e incluir otros factores de vulnerabilidad para estudiar en mayor profundidad la relación entre letalidad por COVID y los determinantes sociales de la salud, por ejemplo nivel educacional, redes de apoyo, entre otras. En cuanto a las comorbilidades, es importante diferenciar el tiempo de evolución, grado de avance y estado de compensación, además de considerar la multimorbilidad. Otro aspecto importante a incluir en futuros estudios es la asociación de la letalidad con el estado de inmunización.esCOVID-19 pandemia, 2020Análisis MulticéntricoChileRegión del Bio BíoTesis