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Revista Medica Herediana

Print version ISSN 1018-130XOn-line version ISSN 1729-214X

Rev Med Hered vol.32 no.1 Lima Jan-Mar 2021

http://dx.doi.org/10.20453/rmh.v32i1.3944 

Investigación Original

Relación de los indicadores económicos, sociodemográficos, de salud y de desarrollo social con el curso de la mortalidad por COVID-19 en los primeros 120 días de pandemia

Relationship between economical and sociodemographic health indicators and social development with COVID-19 mortality in the first 120 days of the pandemic

Renato Ferrándiz Espadin1  , Médico Cirujano

Javier Cieza Zevallos1  , Médico Nefrólogo

1. Universidad Peruana Cayetano Heredia. Lima, Perú.

RESUMEN

Objetivo

: Describir y analizar la mortalidad por la Covid-19 en función de aspectos sociales: indicadores económicos, sociodemográficos, de salud y de desarrollo social, de los primeros países afectados al inicio de la pandemia.

Material y métodos:

Estudio longitudinal descriptivo y analítico del modelo de casos. Se escogió en total 63 países afectados en diferentes magnitudes y seguidos diariamente desde su primer caso declarado hasta el día 31 de mayo del año 2020 con datos de la OMS, PAHO, KNOEMA, DATOS MACRO, INDEX MUNDI y la fuente de datos de la Universidad de Johns Hopkins.

Resultados:

En la mortalidad temprana y a los 60 días, la variable más relevante fue el día promedio que se confirmó el primer caso. A los 75 días la variable más fuertemente asociada fue la obesidad de adultos.

Conclusiones:

Se aprecia que sociedades con mayor esperanza de vida y donde prevalecen 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 y, que a pesar de que un país cuente con abundantes recursos económicos, existen elementos que inevitablemente conllevan a desenlaces fatales.

PALABRAS CLAVE: Coronavirus; mortalidad; factores de riesgo; epidemiología

SUMMARY

Objective:

To describe mortality of COVID-19 in relationship with social aspects, economical and sociodemographic indicators of health of the first countries affected at the beginning of the pandemic.

Methods:

A longitudinal descriptive study was carried-out, 63 countries affected at different magnitude were selected and followed from the first day they declare the first patient until May 31st 2020 with data gathered from WHO, PAHO, KNOEMA, DATOS MACRO, INDEX MUNDI and from the Johns Hopkins University.

Results:

At 60-days the mean day of conformation of the first case correlated with mortality, at 75-days of the pandemic obesity correlated with mortality.

Conclusions:

At the beginning of the pandemic, societies with higher life expectancies, where obese people and people with significant co-morbidities predominate, had higher mortality rates compared to less developed countries where transmissible diseases predominate. Fatal outcomes occur despite of having abundant economical resources, revealing the existence of elements that inevitable led to negative outcomes.

KEYWORDS: Coronavirus infections; mortality; risk factors; epidemiology

INTRODUCCIÓN

La pandemia generada por el virus SARS CoV-2 reconocida por la OMS como Covid-19 1, ha tenido un curso evolutivo cambiante que ha conllevado a estudios y opiniones muy diversas sobre el reporte de casos y muertos por artículos científicos y reportes en los medios periodísticos 2-7. Sin embargo, aún hay poca información respecto a cómo esta enfermedad afectó, afecta y afectará a los países del mundo 8-10, y como sucede con toda enfermedad, su impacto es una estrecha interacción entre el huésped (o huéspedes) y la injuria con sus características intrínsecas.

Este trabajo tuvo como objetivo describir y analizar la mortalidad por la Covid-19 en función de aspectos sociales: indicadores económicos, sociodemográficos, de salud y de desarrollo social, de los primeros países afectados al inicio de la pandemia; esto debido a que ante la falta de conocimiento inicial del comportamiento del virus, esta información resulta interesante para proyectar como los países pueden comportarse ante futuras pandemias de acuerdo a esas características y como pueden cambiar el curso de las mismas.

Siendo tan diversos los países del mundo creemos necesario conocer el comportamiento de esta enfermedad infectocontagiosa y su asociación con variables propias de los países afectados en los primeros 120 días desde el inicio de la pandemia para reflexionar sobre los cambios y perspectivas ahora que se vive una nueva normalidad y normas de convivencia con el virus.

Se escoge la mortalidad porque que es el mayor daño que le ocurre a una población definida, y probablemente el dato más duro a trabajar, y no tanto en los casos o muertos como números abstractos que además, están sujetos a sesgos ya reconocidos como la disparidad de la ejecución de pruebas de descarte por en cada país y la gran variabilidad de los resultados por el número de pruebas moleculares realizadas y el uso masivo de pruebas rápidas por algunos países 11-13, entre otras variables. El número de muertos a su vez minimiza el efecto más grave en poblaciones pequeñas y magnifica el impacto en grandes poblaciones, además de describir y analizar la incidencia y la letalidad acumulada en cada país.

MATERIAL Y MÉTODOS

Estudio longitudinal, descriptivo y analítico de modelo de casos. Los casos fueron países afectados en diferentes magnitudes y seguidos diariamente desde su primer caso declarado hasta el día 31 de mayo del año 2020 (130 días aproximadamente desde el 22 de enero del 2020, considerado día 1). Los países seleccionados fueron seleccionados por conveniencia considerando tener por lo menos 60 días de seguimiento hasta la fecha de cierre, al menos 500 pacientes confirmados y ser países representativos de la afección de la pandemia en la región del mundo al que pertenecen. Los países fueron tomados de diferentes regiones del mundo considerando un reporte regular diario de casos. El total de países seleccionados fueron 63. Los datos provinieron de la información de la Organización Mundial de la Salud (OMS), Banco Mundial, Organización Panamericana de la Salud (PAHO), KNOEMA, DATOSMACRO e INDEX MUNDI y la fuente de datos de la Universidad de Johns Hopkins 1,14-19.

En función de la población oficial del Banco Mundial al 2019, se calculó la mortalidad (muertos reportados/millón de habitantes) 14, la incidencia (casos reportados/millón de habitantes) y la letalidad (muertos acumulados/casos acumulados). Esta última fue calculada cuando cada país seleccionado tuvo desde 500 casos hasta 125,000 casos registrados.

Los 63 países incluidos según regiones del mundo fueron: 1) Europa: Alemania, Austria, Bélgica, Dinamarca, España, Finlandia, Francia, Grecia, Países Bajos, Italia, Noruega, Portugal, Reino Unido, República Checa, Rumanía, Rusia, Serbia, Suecia, Suiza, Ucrania. 2) América del Norte: Canadá, Estados Unidos y México. 3) América Central: Costa Rica, Cuba, El Salvador, Guatemala, Honduras, Panamá, República Dominicana. 4) América del Sur: Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Ecuador, Paraguay, Perú, Uruguay. 5) Asia: Arabia Saudita, China, Corea del Sur, Filipinas, India, Indonesia, Irán, Israel, Japón, Malasia, Pakistán, Singapur, Tailandia, Turquía. 6) África y Oceanía: Argelia, Australia, Burkina Faso, Camerún, Ghana, Egipto, Nigeria, Nueva Zelanda, República Democrática del Congo y Sudáfrica.

Las variables de cada país consideradas para el análisis estudio fueron de orden: económicas (PBI per cápita en dólares constantes), turísticas (gastos en turismo exterior y arribos turísticos al país en millones de arribos), demográficas (población en millones de habitantes, densidad poblacional, esperanza de vida al nacer, porcentaje de mayores de 65 y 75 años), sanitarias (gasto en salud per cápita en dólares constantes, camas por 1 000 habitantes, prevalencia de VIH, mortalidad por TBC y porcentaje de adultos varones, de diabéticos y obesos adultos), de costumbres y hábitos de la población adulta (consumo de alcohol, tabaco e inactividad física) y porcentajes de mortalidad (por enfermedades cardiovasculares, por enfermedades respiratorias crónica y por cáncer). También se consideraron las mortalidades por enfermedades transmisibles, no transmisibles y por lesiones en valores porcentuales). Finalmente también fueron considerados para el análisis de indicadores estandarizados internacionalmente y compuestos (Indicador de Percepción de Corrupción, Índice Gini, Indicador de Desarrollo Humano e Indicador de Felicidad).

El análisis se realizó comparando medias por terciles de la mortalidad e incidencia a los 30, 60 y 75 días desde su primer caso aplicando el estadístico ANOVA y el estadístico eta cuadrado para evaluar la relevancia de la significancia estadística en las variables que la tuvieran. La letalidad se estudió mediante correlación lineal con las variables antes mencionadas de cada país. Se consideró significancia estadística un p<0,05. Los resultados son presentados como tablas de contingencia y gráficos según sea lo conveniente.

Los autores declaran no tener conflicto de intereses y la información usada se encuentra libremente en internet en bases de datos internacionales.

RESULTADOS

Las correlación entre los casos y los muertos de los países considerados y el reporte de todos los países del mundo fue r=0,988, p=0,000 para los casos y fue r=0,998, p=0,000 para los muertos. La correlación de la diferencia promedio diaria entre los casos de los países seleccionados y los del mundo fue 0,94 (IC 95% 1,02 a 0,96) y la diferencia promedio de los muertos de los países seleccionados y los del mundo reportados diariamente fue 0,98 (IC 95% 1,02 a 0,94).

La mortalidad a los 60 días tuvo una correlación estadística con la incidencia desde los 30 días (r=0,538, p=0,000, n=60). La correlación entre la mortalidad a los 60 días con la mortalidad a los 75 día fue alta (r=0,855, p=0,000, n=56). El gráfico 1 muestra el curso de la incidencia y mortalidad de los 63 países estudiados y el gráfico 2 el curso de la letalidad hasta el 31 de mayo del 2020

Gráfico 1 Curso de la incidencia y mortalidad en los 63 países estudiados a partir de su primer caso hasta el 31 de mayo del 2020. 

Gráfico 2 Curso de la letalidad en los 63 países estudiados a partir de su primer caso hasta el 29 de mayo del 2020. 

Las características de la mortalidad, incidencia y letalidad según las regiones de los países al 31 de mayo del 2020 se muestran en la Tabla 1. Todas las variables mostraron diferencias estadísticamente significativas según ANOVA, siendo las más relevantes el día del primer caso (eta cuadrado 0,434) y la mortalidad (0,320).

Tabla 1 Mortalidad, incidencia, letalidad, día del primer casos, número de casos y muertos por regiones al 29 de mayo del 2020. 

*Al 31 de Mayo del 2020

PMP: por millón de personas

+Contado desde el 22 de enero del 2020

Las medias y desviación estándar de las variables económicas, sociodemográficas, de salud y de desarrollo social, relacionadas con la mortalidad a los 30, 60 y 75 días del primer caso detectado, se muestran en las tablas 2, 3 y 4, respectivamente. Las cuatro variables asociadas de manera sostenida con la mortalidad desde los 30 a los 75 días fueron el PBI per cápita, la pobreza, la esperanza de vida que registraban los países en los años 2018-19.

Tabla 2 Variables económicas, sociodemográficas, de salud y de desarrollo social, según nivel de mortalidad a los 30 días del primer caso. 

Tabla 3 Variables económicas, sociodemográficas, de salud y de desarrollo social, según nivel de mortalidad a los 60 días del primer caso.  

pmp: por millón de personas

Tabla 4 Variables económicas, sociodemográficas, de salud y de desarrollo social, según nivel de mortalidad a los 75 días del primer caso.  

PMP: Por millón de personas

En la mortalidad temprana (a los 30 días de su primer caso, tabla 2), y a los 60 días, la variable más relevante fue el día promedio que se confirmó el primer caso (eta cuadrado = 0,54 a los 30 días y 0,48 a los 60 días). A los 75 días la variable más fuertemente asociada fue la obesidad de adultos (eta cuadrado 0,37).

Los arribos turísticos, el porcentaje de población mayor de 65 años, la mortalidad por enfermedades cardiovasculares y cáncer tampoco tuvieron significancia estadística, así como tampoco lo tuvieron la prevalencia de VIH, el consumo de alcohol, de tabaco y la inactividad física.

No hubieron hallazgos significativos con respecto a: mortalidad existente, el tamaño de la población de los países y los indicadores compuestos como el Índice de Desarrollo Humano, la Percepción de la corrupción y el coeficiente Gini según se puede apreciar en las tablas.

En el gráfico 3 se muestra el curso de la mortalidad según las regiones de los países estudiados. Al analizar si la mortalidad a los 30 días tenía correlación con la mortalidad a los 60, 75 y hasta 90 días en los países que alcanzaron este período de seguimiento según su primer caso confirmado, ésta fue de r=0,538, p=0,000 para los 60 días (n=60), r=0,283, p=0,035 (n=56) para los 75 días y no hubo correlación en los 33 países que tenían 90 días de seguimiento. Sin embargo, la correlación entre la mortalidad a los 60 y 75 días (n=56) fue r=0,853, p=0,000 y la correlación entre la mortalidad a los 60 y 90 días (n=33) fue r=0,712, p=0,000.

Gráfico 3 Curso de la mortalidad (muertes por millón de personas) según las regiones de los países estudiados a partir del primer día de caso confirmado hasta el 31 de mayo del 2020. 

La correlación entre la mortalidad a los 75 días en los 33 países que tuvieron seguimiento hasta 90 días fue 0,925, p=0,000. El gráfico 4 muestra la relación entre mortalidad a los 60 y 75 días, y la relación entre la mortalidad a los 75 y 90 días.

Gráfico 4 Correlación entre la mortalidad a los 60, 75 y 90 días de seguimiento en los países estudiados según tiempo de seguimiento. 

La tabla 5 presenta el orden descendente de los países centro y sudamericanos según su mortalidad al día 60 de haberse confirmado su primer caso.

Tabla 5 Incidencia, mortalidad, razón incidencia/mortalidad y al 31 de mayo del 2020 desde el primer caso de covid-19 y tasa de mortalidad por TBC en los países latinoamericanos incluidos en el estudio.  

*Casos registrados/millón habitantes; + Muertos por COVID-19/ millón habitantes

Finalmente se estudió la correlación de la mortalidad a los 45, 60, 75 y 90 días de haber confirmado el primer caso en cada país con las variables seleccionadas de cada uno de ellos. Los resultados se presentan en la tabla 6. Se han resaltado las variables más relevantes en el transcurso de estos cotes de tiempo.

Tabla 6 Correlación con la mortalidad observada a los 45, 60, 75 y 90 días del primer caso en los países estudiados con diversas variables económicas, sociodemográficas, de salud y de desarrollo  

DISCUSIÓN

El presente trabajo permite valorar aspectos sociales relacionados a varios países que han podido influir en la mortalidad durante la pandemia y como determinadas características de estos pueden servir de lección para tomar decisiones en cuanto a salud pública a futuro. La correlación de los casos y los muertos de los países seleccionados con un error menor al 1% permite hacer inferencias al resto del mundo con un nivel de confianza aceptable.

Un primer comentario de los resultados radica en observar que las variables relacionadas a la mortalidad temprana (30 días) y las relacionadas a los 60 y 75 son cambiantes. Esto es, el efecto de la pandemia en los países no sigue un modelo único, es cambiante. Sin embargo, hay algunas variables que son sostenidas a lo largo del seguimiento y que están relacionadas a la pobreza, a la población de edad avanzada (asociada al porcentaje de personas mayores de 65 y sobre todo de 75 años a los 75 días y la esperanza de vida) y al bienestar económico percibidos a través del PBI per cápita y gasto en salud.

La pobreza en los primeros 30 días está relacionada al tercio medio de las mortalidades los países estudiados (tabla 2), posteriormente la pobreza se relacionó a las más bajas mortalidades (tablas 3 y 4). Este mismo patrón, pero en forma inversa es observado para la esperanza de vida y el PBI per cápita que a los 60 y 75 días de la enfermedad estuvo ligada a mayor mortalidad.

En resumen, en los primeros 30 días que la pandemia afectó a los países, hay una diversidad de variables relacionadas a la mortalidad como la pobreza, el bienestar económico y concepto de vida de las personas como el consumo de alcohol, la distribución de la riqueza, la corrupción y la sensación de felicidad y desarrollo humano. Posteriormente muchas de estas variables se van decantando dejando como variables sostenibles a la pobreza, el bienestar económico, la longevidad de vida de las personas y el momento que aparece la enfermedad. Por ejemplo, el PBI más alto y la mayor longevidad están asociados a mayor mortalidad desde los 60 días en adelante.

Es también importante apreciar que la mortalidad por enfermedades respiratorias crónicas de los países, tienen significancia estadística solamente en los primeros 30 días de afectación, pero otras como la mortalidad por TBC o por cáncer son también relevantes, la primera a lo largo de todo el período analizado y la segunda temprana como tardíamente. Estas tasas de mortalidad están asociadas a la pobreza (la TBC) y a longevidad de la población (cáncer), situación que explicaría en la última que los esfuerzos para evitar desenlaces fatales en estas poblaciones tienen un límite que resulta comprensible que se torne inevitable al pasar el tiempo.

En este mismo sentido quedan las asociaciones con la mortalidad por la Covid-19, de las tasas de mortalidad por enfermedades transmisibles y no transmisibles de los países. Mientras más mortalidad existe por enfermedades transmisibles, se aprecia menor mortalidad por la Covid-19 y mientras más mortalidad por enfermedades no transmisible hay, más mortalidad por la pandemia. En este mismo sentido quedan las asociaciones con la mortalidad por la Covid-19, de las tasas de mortalidad por enfermedades transmisibles y no transmisibles de los países. Mientras más mortalidad existe por enfermedades transmisibles, se aprecia menor mortalidad por la Covid-19 y mientras más mortalidad por enfermedades no transmisible hay, más mortalidad por la pandemia. El concepto más relevante sería que los países más pobres económicamente, a su vez tienen mayor mortalidad por enfermedades transmisibles y ellos muestran paradójicamente menor mortalidad por la Covid-19 a partir de los 60 días de su afectación o que estos países poseen menor población mayor de 65 20. Esta tendencia debería seguirse en un análisis posterior La edad mayor de 65 años solo tuvo significancia en los primeros dos períodos estudiados (30 y 60 días), en tanto que la población mayor de los 75 años fue relevante en los primeros 30 días y a los 75 días.

Un tercer patrón de reflexión lo dan las variables que provienen de coeficientes compuestos como el Índice de percepción de corrupción (los valores más bajos indican mayor corrupción), el coeficiente Gini que expresa la desigualdad de los ingresos de un país, pero que puede usarse para medir cualquier forma de desigualdad (el valor “0” corresponde con la perfecta igualdad).

Se puede observar que los mayores índices de corrupción y desigualdad son relevantes tempranamente con mortalidades de rango intermedio, siguiendo el patrón de la pobreza entre otros.

Los otros dos índices: el Índice de Desarrollo Humano (a valor más alto mayor desarrollo humano de sus ciudadanos) y el Índice de Felicidad (percepción de una vida feliz, a un valor más alto) muestra nuevamente que siguen el patrón de la pobreza en forma inversa al inicio y a los 75 días, en tanto que a los 60 días no alcanzan significancia estadística (situación que solamente podrá ser explicable por el tamaño de la muestra.

Es sobresaliente observar que la obesidad se relacionó con la mortalidad a los 75 días y en forma muy importante (eta cuadrado de 0,37), situación manifiestamente asociada a una gran cantidad de comorbilidades y al comportamiento de la Covid 19 21-25 y también al crecimiento económico de los países.

Respecto a la letalidad, ésta es relevante tardíamente. Probablemente la gran magnitud de muertos asociados a una gran incidencia hace insostenible cualquier esfuerzo para evitar la mortalidad por razones que transitan desde aspectos microbiológicos, hasta las características de los seres humanos afectados y sus mismos comportamientos que al presente llamamos estilos de vida; otro evento es que, a mayor diagnóstico de casos, la mortalidad es menor, lo que va de acuerdo a que la capacidad de diagnóstico de cada país varía 2.

Como debilidades se encuentra el hecho de que muchos de los países naturalmente, tienen un subreporte de la mortalidad, por lo que podría explicarse la baja mortalidad al inicio en los países pobres por carecer de métodos de registro adecuado. Un análisis posterior permitiría apreciar ese cambio.

En conclusión, este análisis hecho al inicio de la pandemia por Covid-19 permite apreciar que sociedades con mayor esperanza de vida y donde prevalecen 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 y, que a pesar de que un país cuente con abundantes recursos económicos, existen elementos que inevitablemente conllevan a desenlaces fatales independientemente de la calidad de vida del país, por lo que controlar esta pandemia depende mucho de estrategias que han demostrado funcionar contra este virus y no solo de la riqueza de cada país.

También es una opinión particular que se debe reconsiderar sobre los supuestos modelos del cuidado de la salud y lo que significa un envejecimiento saludable, que debería ser entendido como una armonía que debemos guardar con nuestro medio ambiente y lo que nos rodea antes que el tan solo entender la salud como curar enfermedades, a veces hasta límites impensables e insostenibles.

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1Declaración de financiamiento y de conflictos de intereses: Los autores declaran que este trabajo fue autofinanciado y no declaran conflicto de intereses.

Received: July 28, 2020; Accepted: December 29, 2020

Correspondencia: Renato Ferrándiz Espadín Paseo del prado 230 Las Lomas de la Molina. Lima, Perú Correo electrónico: renatoferrandiz@gmail.com

Contribución de autoría: RFE preparó el marco teórico, revisó y analizó los resultados y contribuyó a discusión. JCZ hizo el análisis bioestadístico y analizó resultados y contribuyó a discusión.

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