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INTRODUCCIÓN
El Índice de Desarrollo Humano (IDH), usa tres dimensiones básicas de desarrollo: esperanza de vida, acceso a educación y el nivel de ingresos. El IDH pretende ser un indicador más confiable de desarrollo en comparación con el crecimiento del Producto Bruto Interno pues considera otras dimensiones además del nivel de ingreso1.
El IDH se ha propuesto como una posible correlación entre la tasa de infección (proporción de casos confirmados entre la población) y la tasa de letalidad de COVID-19 2,3. Un estudio en Brasil, evaluó el Índice de Vulnerabilidad Socioeconómica (SVI) (índice que se basa en características del hogar y el IDH), encontrando que la propagación inicial de COVID-19 se vio afectada principalmente por patrones de vulnerabilidad socioeconómica en lugar de la estructura de edad de la población y la prevalencia de factores de riesgo para la salud4.
En el mundo, los grupos socioeconómicamente vulnerables son los menos protegidos y enfrentan el mayor riesgo de COVID-19, lo que amplía las desigualdades socioeconómicas y de salud inaceptables5.
La densidad de población es un indicador potencial de la propagación de la infección y está relacionada con las estimaciones de incidencia y mortalidad por COVID-196, pero estas estimaciones pueden verse influenciadas por otros factores, incluidos los indicadores socioeconómicos, la adherencia a las políticas de distanciamiento social, la infraestructura de atención de la salud y el grado de conectividad7.
En este estudio, se pretende evaluar la correlación entre IDH, índice de inequidad GINI, esperanza de vida al nacer, educación, tasa de médicos, proporción de adultos mayores y la tasa de letalidad por COVID-19 en países de américa.
EL ESTUDIO
Población y muestra
Se desarrolló un estudio observacional ecológico, utilizando las métricas de COVID 19 de países de latino américa publicado en https://www.worldometers.info/coronavirus/ 8, considerando los indicadores de letalidad por cada 100 pacientes por COVID 19; así como los indicadores de los IDH del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (UNDP) publicados en http://hdr.undp.org/en/data9. Se tomaron los datos hasta la fecha del 2 de diciembre del 2021.
Variables
Se consideraron las siguientes variables para el análisis8,9:
Tasa de letalidad por COVID 19: Se refiere a la proporción entre el número de pacientes fallecidos por COVID 19 entre el total de pacientes infectados por COVID 19 por 100.
Índice de desarrollo Humano: Un índice compuesto que mide el logro promedio en tres dimensiones básicas del desarrollo humano: una vida larga y saludable, conocimientos y un nivel de vida decente.
Índice de Inequidad (GINI): El coeficiente Gini es el método más utilizado para medir la desigualdad salarial. Es una herramienta analítica que suele emplearse para medir la concentración de ingresos entre los habitantes de una región, en un periodo de tiempo determinado. Medida de la desviación de la distribución del ingreso entre individuos u hogares dentro de un país de una distribución perfectamente equitativa. Un valor de 0 representa igualdad absoluta, un valor de 100 desigualdad absoluta 10.
Índice de Esperanza de Vida: Número de años que podría esperar vivir un recién nacido si los patrones predominantes de tasas de mortalidad específicas por edad en el momento del nacimiento permanecen iguales durante toda la vida del recién nacido.
Índice de Educación: El índice de educación es un promedio de años promedio de escolaridad (de adultos) y años esperados de escolaridad (de niños), ambos expresados como un índice obtenido escalando con los máximos correspondientes
Procedimientos
Una vez recopilada la información por países, se unieron los datos de las variables a usar en un Microsoft Excel 2010®. Después se procedió a verificar datos erróneos y limpieza de variables.
Análisis de datos
Para el análisis univariado, las variables cuantitativas se calculó medias y desviación estándar, la mediana, percentil 25 y 75. Para el análisis bivariado se obtuvieron gráficos de dispersión y se calculó la correlación entre la tasa de mortalidad por COVID con el índice de desarrollo humano, índice de Inequidad GINI, índice de esperanza de vida y el índice de Educación; Utilizándose el método de correlación de spearman, con un nivel de significancia de 95%. Todos los cálculos fueron realizados con el programa estadístico SPSS versión 24.
Los datos fueron obtenidos de portales web oficiales con bases de datos de acceso abierto, utilizando datos consolidados, sin posibilidad de obtener identificación de los individuos. Por lo cual no requirió aprobación del comité de ética.
HALLAZGOS
Se registró un total de 24 países, cuyos principales resultados fueron: La mediana de IDH fue 0.77 (0.71 a 0.81), así como la mediana del índice GINI fue 45.1 (41.5 a 48.2). Más detalles se presentan en la Tabla 1. Al evaluar la tasa de letalidad por COVID 19, se puede ver una mediana de 2.86 (1.55 a 3.04), sin embargo se observan valores extremos por encima de 5 en los países como Ecuador, México y Perú con 6.41, 7.57 y 9.12 respectivamente. (Ver Figura 1)
En la Figura 2, se muestran los análisis de correlación entre tasa de letalidad por COVID-19 y el IDH, así como el resto de co-variables de interés. Se observó correlación lineal débil negativa entre el IDH y tasa de letalidad por COVID-19 (rho= -0.253; p=0.233). Adicionalmente, se evidencia correlación lineal débil negativa entre el Índice de educación (rho= -0.342; p=0.102) y esperanza de vida (rho= -0.342; p=0.102).
Figura 02 . Correlación del índice de desarrollo humano (IDH), Índice GINI, esperanza de vida, años de escolaridad, proporción mayor de 60 años, PBI per cápita y tasa de letalidad por COVID-19. Leyenda: A=Índice de Desarrollo Humano (IDH), B = Indice GINI, C = Esperanza de vida, D= Años de Escolaridad, E= Proporción > 60 años y F= PBI per Cápita.
No se observó correlación con el Índice de inequidad GINI, médicos por cada mil habitantes, PBI per cápita y proporción de adultos mayores de 65 años.
DISCUSIÓN
Hallazgos principales
De los 24 países evaluados, la tasa de letalidad mostró una correlación débil negativa con IDH, índice de escolaridad y esperanza de vida. En todos los análisis se observó que Perú, México y Ecuador mantuvieron datos extremos.
Índices y letalidad por COVID-19
En este estudio se observó correlación lineal negativa débil entre el IDH y la tasa de letalidad por COVID-19, sin embargo no se evidenció significancia estadística. Esto es distinto de una investigación similar realizada a nivel distrital de Lima Metropolitana, en la cual se observó correlación significativa entre IDH y letalidad por COVID-19 11, si bien este estudio fue realizado en un solo país, puede que los resultados intraobservaciones (Perú), difiera de lo observado entre grupos (Países de América). Explicado probablemente por ser una evaluación en comunidades distritales más homogéneas en un contexto socioeconómico y cultural similar.
Los hallazgos indican que IDH por sí sólo no genera una asociación favorable sobre la pandemia de COVID 19, lo cual podría explicarse por otras variables que influyen en los sistemas de salud y su contención de la pandemia, así como aspectos de contexto poblacional como aquellos países con mayor esperanza de vida, porcentaje elevado de población mayor de 60 años, ambos puntos condicionan tener una mayor prevalencia de personas con mayores tasas de obesidad y enfermedades pulmonares crónicas tuvieron un riesgo de mortalidad significativamente mayor al inicio de la pandemia con respecto a países donde predominan las enfermedades transmisibles 12. La explicación de esto es un estudio realizado en países del primer mundo, donde encontraron que el hábito de fumar, el porcentaje de población anciana y la frecuencia de las pruebas son las variables más significativas asociadas con la morbilidad y mortalidad 13.
Por otro lado, el índice de educación muestra una correlación inversa débil, aunque no significativa, aporta en sugerir que a mayor nivel de educación de una población fortalece la respuesta ante la recepción de mensajes claves para reducir la posibilidad de contagió a través de medidas de promoción de la salud, y reducir la letalidad al acudir tempranamente a los centros asistenciales. Así la educación, permite tener oportunidades para la prevención y ayuda a orientar a los servicios sanitarios con medidas que atiendan los principales problemas de salud de la comunidad como el contexto COVID y fortalece los servicios de promoción, prevención, tratamiento y rehabilitación necesarios ante diversas coyunturas. 14,15
Esta investigación presenta algunas limitaciones. Primero, al ser un estudio ecológico, no podemos inferir la causalidad de los hallazgos a nivel individual. Segundo, podrían existir problemas en la calidad de información registrada durante la pandemia por COVID-19 en los países evaluados, lo cual conlleva a sesgo de información. Tercero, podría encontrarse potenciales diferencias entre los clusters de los países evaluados, por lo cual, habría que considerarlo para evitar alguna falacia ecológica.
CONCLUSIONES
Se evidenció correlación lineal negativa débil entre el IDH y la tasa de letalidad por COVID-19, no obstante, no se observó diferencia estadística. Adicionalmente, se observó correlación lineal negativa débil entre tasa de letalidad por COVID-19 y el índice de escolaridad y esperanza de vida.
