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INTRODUCCIÓN
Actualmente la pandemia de COVID-19 continúa posicionándose como la enfermedad con la más alta tasa de muerte debido a un solo agente infeccioso. Asimismo la rápida diseminación de esta enfermedad ha promovido una serie de disrupciones en los servicios de prestación de salud a nivel mundial.1
Esta disrupción afecta especialmente a los pacientes con padecimientos crónicos no transmisibles como por ejemplo cáncer, hipertensión arterial, enfermedades respiratorias crónicas y diabetes mellitus ya que se han reportado que los cuadros severos de esta enfermedad son más frecuentes en este grupo de personas.2
Acorde con reportes de la Organización Mundial de la Salud (OMS) , la región América Latina y el Caribe se encuentra en una crisis sanitaria prolongada a la cual se le ha agregado un persistente deterioro del desarrollo social con la llegada de la pandemia a esta región. América Latina y el Caribe abarcan más de 44 millones de casos y casi 1,5 millones de muertes debido a COVID-19. Esto quiere decir que a pesar de solo contar con el 8,4% de población mundial, la región América Latina y el Caribe contiene el 20% de casos y el 30% de muertes por COVID-19 a nivel mundial.3
A nivel nacional además de contar con un sistema de salud fragmentado, se cuenta con una baja cantidad de médicos por población (13,6 médicos por cada 10 000 personas). Afectando gravemente a los centros de salud primarios.3) Asimismo la escasez de recursos e insumos tecnológicos ha sido determinante en la decisión de la destinación de estos a las unidades de cuidados intensivos, dejando de lado los centros de atención primaria5. Es aquí donde el perfil epidemiológico puede brindarnos una visión general del estado de salud de una población6de los centros de atención primaria, en los cuales se realizan actividades relacionadas al control de la pandemia, como sería el caso en estos últimos años la implementación de estrategias de vacunación COVID-19 a nivel nacional.3,7
Por lo descrito, el objetivo del presente estudio es determinar el perfil epidemiológico de la población que acudió a una campaña de salud en Subtanjalla, Ica, en el año 2021.
MÉTODOS
Diseño y área de estudio
El presente es un estudio de tipo observacional, descriptivo con componentes analíticos y retrospectivos.
Población y muestra
Se usó la información de la población obtenida con los criterios de inclusión y exclusión, la cual estuvo conformada por 289 historias clínicas recabadas de la campaña de salud integral organizada por el Policlínico de la Facultad de Medicina Humana de la Universidad Ricardo Palma en conjunto con el Área de Extensión Cultural y Proyección Social en Subtanjalla, Ica. Se incluyeron a todas historias clínicas de atenciones brindadas durante en la campaña de salud integral en Subtanjalla, Ica, durante los días 16 y 17 de octubre del año 2021, excluyéndose todas las historias clínicas sin un diagnóstico especificado.
Variables e instrumentos
Las variables independientes fueron el sexo (femenino y masculino), edad (el cual se dividió en tres grupos de 0 a 14 años, de 15 a 59 años y de 60 a más años de edad), Comorbilidades (se agrupó en no comorbilidades, hipertensión arterial, diabetes mellitus y obesidad), Patologías (el cual se agrupó en paciente sano, patología cardiovascular, respiratoria, neurológica, dermatológica, endocrinológica, infecciosa, gastrointestinal, del aparato locomotor y otras patologías), Signos y síntomas (los cuales se agruparon en no signos y síntomas, fiebre, disnea, rinorrea, tos, estornudo, dolor de garganta, cefalea, dolor abdominal, epigastralgia, inapetencia, mareos/nauseas, vómitos, diarrea, estreñimiento, orina cargada, disuria, mialgia, artralgia, cansancio/fatiga, prurito, otros) y vacuna contra COVID-19.
La variable dependiente fue: Diagnóstico de COVID-19. Se utilizó como instrumento de recopilación de información una ficha de recolección de datos clínicos.
Procedimientos
Se aplicó una ficha de recolección de datos clínicos a todos los pacientes, la cual fue tabulada en una hoja de datos Excel 2013 y por último se ingresaron los datos en el programa IBM SPSS Statistics v25 para la obtención de resultados.
Análisis estadísticos
Se realizó una estadística descriptiva con tablas. Los datos se procesarán mediante la hoja de datos de Excel 2013 y el análisis, tablas y gráficos se procesarán por el programa IBM SPSS Statistics v25; se estimó la frecuencia y porcentajes de las variables ya descritas. Asimismo se realizó la prueba de Chi cuadrado en las variables “Comorbilidades” y “Signos y Síntomas”, con la variable “COVID-19”.
Aspectos éticos
En la realización del presente trabajo se tomó en cuenta la confidencialidad de la información recabada de las historias clínicas, asimismo se guardó el anonimato de los participantes, se respetaron los principios éticos y no habrá riesgos para los participantes. El presente estudio fue aprobado por el Instituto de Investigaciones en Ciencias Biomédicas y el Comité de Ética en Investigación de la Facultad de Medicina Humana de la Universidad Ricardo Palma, Código del Comité: PG 022 - 2022.
RESULTADOS
Se incluyó una población de 289 pacientes, predominando el sexo femenino con 64,7%. De los pacientes evaluados con la prueba diagnóstica para la COVID-19 el 8,3% del sexo femenino dio positivo a COVID-19 y el 4,2% de sexo masculino. En la variable edad los que dieron COVID-19 positivo fueron mayormente en el rango de 15 a 59 años (37%). Se observa que la comorbilidad con mayor frecuencia fue la obesidad con 26,6%, seguido por hipertensión arterial con 11,8% y diabetes mellitus con 3,8%. Asimismo se obtuvo que el 5,5% de pacientes con obesidad dio positivo para la COVID-19.Por el contrario las pacientes que contestaron no presentar comorbilidad y no COVID-19 fueron 172 (59,5%).Con respecto a la variable signos y síntomas se encontraron la mialgia (22,8%), tos (15,6%), rinorrea (11,1%) y disnea (9,3%). (Tabla 1)
Tabla 1. Frecuencias y porcentajes las variables sexo, edad, comorbilidades y signos y síntomas vs COVID-19, de pacientes que se atendieron en la campaña de atención integral en Subtanjalla, Ica, 16 a 17 de octubre del año 2021.
| COVID-19 | ||||||||
| Variable | Si n (%) | No n (%) | Total | |||||
| Sexo | Masculino | 12 (4,2) | 90 (31,1) | 102 (35,3) | ||||
| Femenino | 24 (8,3) | 163 (56,4) | 187 (64,7) | |||||
| <= 14 | 81 (28,0) | 0 (0,0) | 81 (28,0) | |||||
| Edad | 15 - 59 | 107 (37,0) | 26 (9,0) | 133 (46,0) | ||||
| 60+ | 65 (22,5) | 10 (3,5) | 75 (26,0) | |||||
| No Comorbilidad | Afirmaron | 17 (5,9) | 172 (59,5) | 189 (65,4) | ||||
| Negaron | 19 (6,6) | 81 (28) | 100 (34,6) | |||||
| Comorbilidades | Obesidad | Si | 16 (5,5) | 61 (21,1) | 77 (26,6) | |||
| No | 20 (6,9) | 192 (66,4) | 212 (73,4) | |||||
| Hipertensión arterial | Si | 5 (1,7) | 29 (10) | 34 (11,8) | ||||
| No | 31 (10,7) | 224 (77,5) | 255 (88,2) | |||||
| Diabetes Mellitus | Si | 1 (0,3) | 10 (3,5) | 11 (3,8) | ||||
| No | 35 (12,1) | 243 (84,1) | 278 (96,2) | |||||
| No signos ni síntomas | Si | 4 (14) | 39 (13,5) | 43 (14,9) | ||||
| No | 32 (11,1) | 214 (74) | 246 (85,1) | |||||
| Signos y Síntomas | Mialgia | Si | 12 (4,2) | 54 (18,7) | 66 (22,8) | |||
| No | 24 (8,3) | 199 (68,9) | 223 (77,2) | |||||
| Tos | Si | 9 (3,1) | 36 (12,5) | 45 (15,6) | ||||
| No | 27 (9,3) | 217 (75,1) | 244 (84,4) | |||||
| Rinorrea | Si | 3 (1) | 29 (10) | 32 (11,1) | ||||
| No | 33 (11,4) | 224 (77,5) | 257 (88,9) | |||||
| Disnea | Si | 13 (4,5) | 14 (4,8) | 27 (9,3) | ||||
| No | 23 (8) | 239 (82,7) | 262 (90,7) | |||||
| Cefalea | Si | 1 (0,3) | 24 (8,3) | 25 (8,7) | ||||
| No | 35 (12,1) | 229 (79,2) | 264 (91,3) | |||||
| Artralgia | Si | 2 (0,7) | 14 (4,8) | 16 (5,5) | ||||
| No | 34 (11,8) | 239 (82,7) | 273 (94,5) | |||||
| Inapetencia | Si | 0 (0) | 14 (4,8) | 14 (4,8) | ||||
| No | 36 (12,5) | 239 (82,7) | 275 (95,2) | |||||
| Dolor abdominal | Si | 0 (0) | 11 (3,8) | 11 (3,8) | ||||
| No | 36 (12,5) | 242 (83,7) | 278 (96,2) | |||||
| Estornudo | Si | 0 (0) | 8 (2,8) | 8 (2,8) | ||||
| No | 36 (12,5) | 245 (84,8) | 281 (97,2) | |||||
| Dolor de garganta | Si | 2 (0,7) | 6 (2,1) | 8 (2,8) | ||||
| No | 34 (11,8) | 247 (85,5) | 281 (97,2) | |||||
| Mareos/Nauseas | Si | 1 (0,3) | 5 (1,7) | 6 (2,1) | ||||
| No | 35 (12,1) | 248 (85,8) | 283 (97,9) | |||||
| Diarrea | Si | 0 (0) | 6 (2,1) | 6 (2,1) | ||||
| No | 36 (12,5) | 247 (85,5) | 283 (97,9) | |||||
| Prurito | Si | 0 (0) | 6 (2,1) | 6 (2,1) | ||||
| No | 36 (12,5) | 247 (85,5) | 283 (97,9) | |||||
| Orina cargada | Si | 0 (0) | 5 (1,7) | 5 (1,7) | ||||
| No | 36 (12,5) | 248 (85,8) | 284 (98,3) | |||||
| Epigastralgia | Si | 0 (0) | 4 (1,4) | 4 (1,4) | ||||
| No | 36 (12,5) | 249 (86,2) | 285 (98,6) | |||||
| Vómitos | Si | 0 (0) | 3 (1) | 3 (1) | ||||
| No | 36 (12,5) | 250 (86,5) | 286 (99) | |||||
| Estreñimiento | Si | 0 (0) | 3 (1) | 3 (1) | ||||
| No | 36 (12,5) | 250 (86,5) | 286 (99) | |||||
| Cansancio/Fatiga | Si | 1 (0,3) | 2 (0,7) | 3 (1) | ||||
| No | 35 (12,1) | 251 (86,9) | 286 (99) | |||||
| Fiebre | Si | 0 (0) | 2 (0,7) | 2 (0,7) | ||||
| No | 36 (12,5) | 251 (86,9) | 287 (99,3) | |||||
| Disuria | Si | 0 (0) | 1 (0,3) | 1 (0,3) | ||||
| No | 36 (12,5) | 252 (87,2) | 288 (99,7) | |||||
| Otros | Si | 15 (5,5) | 74 (25,6) | 90 (31,1) | ||||
| No | 20 (6,9) | 179 (61,9) | 199 (68,9) | |||||
En laTabla 2se puede apreciar que solo el 12,5% de pacientes refirió el antecedente de haber padecido COVID-19, por otro lado el 87,5% contestó que no tuvo COVID-19. Con respecto a la vacuna contra COVID-19, se puede observar que el 19,7% recibió la vacuna, mientras que el 80,3% negó haber sido inmunizado al momento de la evaluación.
Asimismo se encontró que las patologías presentes más frecuentes fueron las patologías respiratorias con 26,3%, del aparato locomotor con 25,3%, endocrinológicas con 12,1%, cardiovascular con 11,1% e infecciosa con 11,1%. Por el contrario no se encontró patologías en el 8,3% de la población.
Tabla 2. Frecuencia de COVID-19, vacuna COVID-19 y patologías de pacientes atendidos en la campaña de salud integral en tiempo de covid-19 en Subtanjalla, Ica, 16 a 17 de octubre del año 2021.
| Variables | Frecuencias | Porcentajes | |
| COVID-19 | Si | 36 | 12,5 |
| No | 253 | 87,5 | |
| Vacuna COVID-19 | Si | 57 | 19,7 |
| No | 232 | 80,3 | |
| Paciente sin patología | |||
| Respiratoria | 76 | 26,3 | |
| Aparato locomotor | 73 | 25,3 | |
| Endocrinológica | 35 | 12,1 | |
| Cardiovascular | 32 | 11,1 | |
| Patologías | Infecciosa | 32 | 11,1 |
| Gastroenterológica | 31 | 10,7 | |
| Otras | 20 | 6,9 | |
| Dermatológica | 17 | 5,9 | |
| Neurológica | 14 | 4,8 | |
Observamos en laTabla 3la asociación entre las variables “signos y síntomas” y “comorbilidades”, con “COVID-19”, encontrándose como significativas las variables “no comorbilidades” (p = 0,014; IC 95 [0,208-0,853]; OR = 0,421), obesidad (p = 0,010; IC 95% [1,228-5,161] OR = 2,518) y disnea (p = 0,000; IC 95 [4,052-22,980]; OR = 9,649). Se reportó que el hecho de no tener comorbilidades es un factor protector en 0,421 veces para el desarrollo de COVID-19. Se obtuvo que el hecho de tener obesidad es un factor de riesgo en 2,518 veces para tener COVID-19. Por último se encontró que el hecho de tener disnea es un factor de riesgo en 9,649 veces para tener COVID-19.
Tabla 3. Asociación de comorbilidades y de signos y síntomas para COVID-19, de pacientes que se atendieron en la campaña de atención integral en Subtanjalla, Ica, 16 a 17 de octubre del año 2021.
| Variable | Valor de p* | Odds Ratio (OR) | IC 95% | ||
| LI | LS | ||||
| No Comorbilidad | 0,014 | 0,421 | 0,208 | 0.853 | |
| Comorbilidades | Obesidad | 0,010 | 2,518 | 1,228 | 5,161 |
| Hipertensión arterial | 0,672 | 1,246 | 0,449 | 3,457 | |
| Diabetes Mellitus | 0,730 | 0,694 | 0,086 | 5,591 | |
| No signos ni síntomas | 0,497 | 0,686 | 0,230 | 2,048 | |
| Signos y Síntomas | Disnea | 0,000 | 9,649 | 4,052 | 22,980 |
| Rinorrea | 0,576 | 0,702 | 0,202 | 2,435 | |
| Tos | 0,095 | 2,009 | 0,874 | 4,621 | |
| Dolor de garganta | 0,276 | 2,422 | 0,470 | 12,483 | |
| Cefalea | 0,180 | 0,273 | 0,036 | 2,079 | |
| Mareos/Nauseas | 0,752 | 1,417 | 0,161 | 12,486 | |
| Mialgia | 0,109 | 1,843 | 0,866 | 3,922 | |
| Artralgia | 0,996 | 1,004 | 0,219 | 4,612 | |
| Cansancio/Fatiga | 0,271 | 3,586 | 0,317 | 40,582 | |
| Otros | 0,065 | 1,935 | 0,950 | 3,940 | |
DISCUSIÓN
En el estudio realizado se encontró una predominancia de pacientes de sexo femenino con una frecuencia de 187 (64,7%). Se encontraron resultados similares en el estudio de Aguilar-Martín I, Ferra-Murcia S, et al. Donde se encontró una predominancia de sexo femenino (70,9%).8Por el contrario en el estudio realizado a nivel nacional por Garcia Inga BO, Martínez Véliz MR, et al. Se encontró que la mayoría era de sexo masculino con un 78.8%.9Asimismo en la investigación de Geyner Yonatan Becerra Uriarte, et al. Se encontró que del total de pacientes 59% eran de sexo masculino y 41% femenino.10
Las edades más frecuentemente reportadas fueron de 15 a 59 años (46%), seguido de 0 a 14 años (28%) y por último de 60 años a más (26%). De la misma manera se observó una mayor cantidad de pacientes de 15 a 59 años afectados por COVID-19 (37%), en contraste con las edades de 0 a 14 años (28%) y 60 años a más (22,5%). Resultados similares se encontraron en el estudio de Jmaa MB, Ayed HB, et al. En el cual se reportó una edad media de 39 años.11Asimismo en la investigación de Pezo Dianderas Katia Michelle, Chávez Fernández Diego Rolando, et al. En la cual se reportó el rango de edad con mayor porcentaje de casos fue de 50 a 59 años (34,83 %)12y en el estudio de Suárez V, Suarez Quezada M, et al. En el cual de un total de 12 656 casos confirmados la mayoría estuvo entre las edades de 30 a 59 años (65,85%).13
Del total de pacientes se encontró que la mayoría tenía obesidad (26,6%), seguida de hipertensión arterial (11,8%) y diabetes mellitus (3,8%). De la misma manera de los casos que refirieron haber tenido COVID-19 se encontró que el mayor porcentaje presentó obesidad (5,5%), seguido de la hipertensión arterial (1,7%) y la diabetes mellitus (0,3%). Se puede observar una distribución similar en el estudio de Díaz-Lazo Aníbal, Montalvo Otivo Raul, et al. Donde se reportó que las comorbilidades más frecuentes fueron la obesidad (4,47 %), diabetes mellitus (2,76 %) e hipertensión arterial (1,31 %).14Asimismo en el estudio de Haw NJL, Uy J, et al. Se encontró como principales comorbilidades a la hipertensión arterial con 17,9% y diabetes mellitus con 12.7%.15
Del total de pacientes se encontró que los signos y síntomas más frecuentes fueron la mialgia (22,8%), tos (15,6%), rinorrea (11,1%) y disnea (9,3%). Con respecto a su distribución en los pacientes que refirieron COVID-19 se encontraron estas mismas variables en diferente frecuencia teniendo disnea (4,5%), mialgia (4,2%), tos (3,1%) y rinorrea (1%). Asimismo se reportaron estos signos y síntomas en el estudio de Zuccone G, Albornoz V, et al. En el cual encontraron tos seca (46,95%), mialgias (41,46%), disnea (19,51%), tos productiva (14,63%), congestión nasal (5,49%).16Por otro lado en la investigación de Llaro M, Eyzer B, Campos K. et al. Se reportó una distribución diferente a la descrita en el presente estudio, teniendo como predominantes la disnea (91,30%) y tos (86,96%), y con un menor porcentaje a la rinorrea (8,70%).17
Las enfermedades fueron agrupadas en patologías reportándose entre las más frecuentes la patología respiratoria (26,3%), del aparato locomotor (25,3%), endocrinológica (12,1%), cardiovascular (11,1%) e infecciosa (11,1%). Podemos observar que en el estudio de Marín-Sánchez A. se reportaron principalmente enfermedades que entrarían en el grupo de patología respiratoria la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (16%), en endocrinológica diabetes mellitus (21%) y por último en cardiovascular la hipertensión arterial (35%) y el grupo enfermedades cardiovasculares y cerebrovasculares (19%).18
Se encontró que la variable no Comorbilidad tiene significancia estadística (p = 0,014; IC 95 [0,208-0,853]; OR = 0,421), para ser asociada como un factor protector para el desarrollo de COVID-19, de la misma manera en el estudio de Franco VD, Morales Chorro L, Baltrons Orellana R., et al. Se encontró significancia estadística para los pacientes sin comorbilidades (HR = 0,31; IC 95% [0,27-0,35]; p< 0,01), reportando una relación entre la ausencia de comorbilidad con un menor riesgo de muerte en pacientes con COVID-19.19En este caso en el que los pacientes refirieron no comorbilidad, se podría deducir que el paciente ya presentaba esta ausencia de comorbilidad al momento de haber padecido de COVID-19.
Se obtuvo que la obesidad presentaba significancia estadística (p = 0,010; IC 95% [1,228-5,161] OR = 2,518) para ser asociada como factor de riesgo para el desarrollo de COVID-19, asimismo se tiene que en el estudio de C. Kaeuffer, C. Le Hyaric, T. Fabacher, et al. Se encontró significancia estadística para los pacientes que presentaron un IMC ≥ 30 (OR = 2,2; IC 95 % [1,5-3,3]), el cual es considerado como obesidad, encontrando relación entre esta comorbilidad y el desarrollo de una forma severa de COVID-19.20De manera similar a la descrita en la variable no Comorbilidad, se podría deducir que con respecto a la variable obesidad, al ser considerada en la literatura como una enfermedad crónica, ya haya estado presente al momento que el paciente padeció de COVID-19.
Por último se observó que la disnea presentaba significancia estadística (p = 0,000; IC 95 [4,052-22,980]; OR = 9,649) para ser asociada como factor de riesgo para presentar COVID-19, de la misma manera se tiene que en el estudio de C. Kaeuffer, C. Le Hyaric, T. Fabacher, et al. Se encontró significancia estadística para los pacientes que presentaron disnea (OR = 2,5; IC 95 % [1,8-3,4]), encontrando relación entre esta variable y el desarrollo de una forma severa de COVID-19.20
Con relación a la variable significativa disnea, esta ha sido descrita en la literatura como un síntoma para el diagnóstico de COVID-19 e incluso como factor predictor de la evolución de esta enfermedad hacia formas más severas.
Los resultados de esta investigación presentan las limitaciones propias de un estudio observacional, retrospectivo. Adicionalmente esta investigación presenta la limitación de no contar con el dato exacto de la fecha en que el paciente contrajo COVID-19.
CONCLUSIONES
En la población que acude a una campaña de salud integral en tiempos de COVID-19, se encontró mayor frecuencia de pacientes de sexo femenino. La comorbilidad más frecuente fue la obesidad. Las patologías más frecuentes fueron las respiratorias. Los signos y síntomas más frecuentes fueron la mialgia, tos, rinorrea y disnea. Se encontró que la ausencia de comorbilidades muestra asociación protectora para COVID-19, mientras que la obesidad y la disnea muestran asociación de riesgo.
