La asignación de vacunas COVID en función de factores socioeconómicos y de salud podría reducir la mortalidad

La asignación de vacunas COVID en función de factores socioeconómicos y de salud podría reducir la mortalidad

Se estima que el 43 por ciento de la variabilidad en la mortalidad por COVID-19 en EE. UU. Está relacionada con indicadores socioeconómicos y vulnerabilidades de salud a nivel de condado, y la asociación más fuerte se observa en las proporciones de personas que viven con enfermedad renal crónica y que viven en hogares de ancianos. El estudio realizado por investigadores de la Escuela de Salud Pública Mailman de la Universidad de Columbia sugiere que la asignación de vacunas en función de estos factores podría ayudar a minimizar los resultados graves, en particular las muertes. Los resultados se publican en la revista de acceso abierto. Medicina PLOS.

“Es bien sabido que las muertes por COVID-19 se concentran en comunidades con vulnerabilidades socioeconómicas y de salud subyacentes. Nuestro estudio estima un aumento en el riesgo de algunas de las características clave de salud y socioeconómicas en los EE. UU. ”, Dice Sasikiran Kandula, MS, primer autor del estudio y asociado senior del Departamento de Ciencias de la Salud Ambiental de la Escuela de Salud Pública Columbia Mailman.

"Esta información puede orientar la distribución de vacunas, particularmente en partes del mundo donde el suministro de vacunas es limitado, para llevarlas a las comunidades donde más se necesitan", agrega el autor principal Jeffrey Shaman, Ph.D., profesor de medio ambiente ciencias de la salud en Columbia Mailman School of Public Health.

Actualmente, las estrategias de vacunación contra COVID-19 en los Estados Unidos se basan en características individuales como la edad y la ocupación. La efectividad de los indicadores socioeconómicos y de salud a nivel de población para determinar el riesgo de mortalidad por COVID-19 está poco estudiada.

Para probar su hipótesis de que los indicadores socioeconómicos y de salud pueden modelar con precisión el riesgo de mortalidad por COVID-19, Shaman y Kandula extrajeron estimaciones a nivel de condado de 14 indicadores asociados con la mortalidad por COVID-19 de fuentes de datos públicos. Luego modelaron la proporción de mortalidad por COVID-19 a nivel de condado explicada por indicadores socioeconómicos y de salud identificados, y evaluaron el efecto estimado de cada predictor.

Descubrieron que el 43 por ciento de la variabilidad en la mortalidad por COVID-19 en los EE. UU. Se puede rastrear a 9 indicadores socioeconómicos a nivel de condado y vulnerabilidades de salud después de ajustar las asociaciones en las tasas de muerte entre condados adyacentes.

Entre los indicadores de salud, se estima que la mortalidad aumenta en 43 por cada mil residentes por cada aumento del 1% en la prevalencia de enfermedad renal crónica, y en 10 para enfermedades cardíacas crónicas, 7 para diabetes, 4 para EPOC, 4 para colesterol alto, 3 para presión arterial alta y 3 para la prevalencia de obesidad, respectivamente. Entre los indicadores socioeconómicos, se estima que la mortalidad aumentará en 39 muertes por mil por cada aumento del 1 por ciento en el porcentaje que vive en hogares de ancianos, y en 3 y 2 por cada aumento del 1 por ciento en el porcentaje de la población de edad avanzada (65 años o más). y personas de entre 18 y 64 años sin seguro médico, respectivamente. Se estima que la tasa de mortalidad disminuirá en 2 por cada aumento de mil dólares en el ingreso per cápita.

Aunque la investigación sugiere una correlación entre los indicadores socioeconómicos y de salud y la mortalidad por COVID-19, el estudio se vio limitado por los retrasos en la notificación de casos y muertes por COVID-19 y, por lo tanto, estos pueden haber sido subestimados.

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