Rev. Ciencias Sociales 174: 143-165 / 2021 (IV) ISSN Impreso: 0482-5276 ISSN ELECTRÓNICO: 2215-2601
ATENCIÓN HOSPITALARIA A INDÍGENAS MEXICANOS
CONTAGIADOS INICIANDO LA PANDEMIA COVID-19 1
HOSPITAL CARE FOR INDIGENOUS MEXICANS CONTAGED INITIATING THE COVID-19 PANDEMIC
Jorge Horbath Corredor *
RESUMEN
En este artículo se busca identificar los determinantes en el cambio del riesgo de hos- pitalización con y sin intubación respecto a la atención ambulatoria de acuerdo a con- diciones de indigenismo con covid-19 al inicio de la pandemia. Con información de la Secretaría de Salud de México del 22 de mayo de 2020 se elaboran modelos logísticos multinomiales para ambos grupos de pacientes, ajustando por variables socioeconómi- cas, condiciones de salud y lugar de residencia.
PALABRAS CLAVE: PANDEMIA * SERVICIO DE SALUD * POBLACIÓN INDÍGENA * DEMOGRAFÍA * MÉXICO
ABSTRACT
Identify the determinants of the change in the risk of hospitalization with and without and with intubation with respect to outpatient care in indigenous and non-indigenous patients according to conditions of indigenism with covid-19 at the beginning of the pandemic. With information from the Ministry of Health of Mexico on May 20, 2020, multinomial logistic models are developed for both groups of patients, adjusting for socioeconomic variables, health conditions and place of residence that show common conditions such as pneumonia and others, as well as residence in large cities for indigenous people due to their migration.
KEYWORDS: PANDEMIC * HEALTH SERVICE * INDIGENOUS POPULATION * DEMOGRAPHY * MEXICO
1
El presente documento contiene resultados del proyecto en curso “Exclusión, discriminación y pobreza de los indígenas urbanos en México: segunda fase de continuación de proyecto”, con el apoyo de la Convocatoria CB-2016-01 conacyt .
*
Departamento de Sociedad y Cultura, El Colegio de la Frontera Sur (ECOSUR), Unidad Chetumal, Quintana Roo, México.
jhorbath@ecosur.edu.mx
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INTRODUCCIÓN
La pandemia de covid-19 ocasionada por el coronavirus sars-cov-2 que se detectó por primera vez en Wuham, China, en diciem- bre de 2019, se ha extendido por el mundo con un nivel de propagación de alto espectro. Dise- minándose por el sistema de comunicaciones aéreo, marítimo y terrestre, ocasionando un aumento exponencial de los casos con proble- mas respiratorios que los sistemas de salud de los países deben atender. Su gravedad implica no solamente la hospitalización sino también la intubación de pacientes, lo cual incrementa la demanda substancial por infraestructura especializada en camas, en respiradores y en equipos que no estaban previstos en condicio- nes de no pandemia.
Esta situación no ha sido ajena para el caso mexicano quien se ha visto desbordado por la propagación de la pandemia en muchas zonas del territorio, llevando al sistema de salud a improvisar espacios de hospitalización, acondicionadas en parqueaderos de hospitales para ampliar de alguna manera el número de camas para recibir a pacientes contagiados por covid-19. Tal situación fue la vivida en la primera etapa de la propagación del virus en el país, después del primer contagio importado el 27 de febrero de 2020 oficialmente detec- tado en la Ciudad de México. Sin embargo, el sistema nacional de salud asignó una in- fraestructura y recursos para hacer frente a la pandemia y atender los contagios, al establecer un mecanismo de diagnóstico y atención según niveles de gravedad. De esta manera, si las personas no mostraban un nivel de gravedad que comprometiera su sistema respiratorio se consideraba como de atención ambulatoria, mientras que, si existía un riesgo respiratorio e, incluso, presentaba problemas para respirar se le hospitalizaba y se valoraba su condición de gravedad para saber si no requería intubación o si su dificultad respiratoria era grave se pro- cedía a ser intubado.
En ese proceso se realizaban las prue- bas para determinar a su vez si el paciente estaba contagiado con covid-19 y según tales resultados se efectuaba su atención. La infor- mación se concentraba en los reportes diarios
del sistema de salud que por primera vez en las pandemias identificaba características de identidad étnica, iniciando por la condición de habla lengua indígena para hacer seguimiento al efecto de la pandemia en la población indí- gena, reflejado en la atención de los pacientes. Con estos elementos se convierte en prio-
ridad estudiar la primera etapa de propagación en los primeros meses de la pandemia en México, para identificar los determinantes de hospita- lización e intubación por condición de habla indígena. Para ello, se utiliza la base de datos que se liberó el 22 de mayo de 2020, la cual contem- pla información sociodemográfica básica de los pacientes, así como perfiles de enfermedades, temporalidad entre los primeros síntomas y la atención hospitalaria, así como la identificación territorial de acuerdo a los municipios de residen- cia y la posibilidad de incorporar características de los territorios según los asentamientos huma- nos indígenas, tamaños poblacionales y niveles de marginalidad, entre otros.
Para el presente trabajo se hace uso de modelos logísticos multinomiales basados en los tres niveles de atención hospitalaria para modelar los cambios en la probabilidad de atención hospitalaria recibida por población indígena y no indígena, considerando el primer nivel de atención ambulatoria como la base respecto a los cambios a los dos siguientes niveles de hospitalización sin y con intubación, al establecer los principales determinantes para cada grupo de pacientes según condición de habla lengua indígena.
Este análisis es de alta relevancia debido a que contempla a contagiados y no contagiados por covid-19 para establecer las diferencias en la atención según su característica de identidad étnica como es el hablar lengua indígena, for- mar parte de un conjunto ampliado de inves- tigación sobre la pandemia de covid-19 y su impacto en la población indígena en México.
El documento se estructura con un pri- mer apartado que muestra las vulnerabilidades de la población indígena en los aspectos de salud y enfermedades, las insuficiencias del modelo de salud en México, así como los prin- cipales resultados de estudios basados en di- ferentes momentos, que revelan los efectos de
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la pandemia de covid-19 en esta población del país. Se continúa con un apartado donde se ex- pone la metodología desarrollada basada prin- cipalmente en los métodos cuantitativos con sus fundamentos de formulación de modelos logísticos multinomiales y las características de la información utilizada, utilizando la base del 22 de mayo de 2020 que fue liberada por la Subdirección de Epidemiología de la Secretaría de Salud de México, así como también informa- ción proveniente del Censo de 2010 y la Encues- ta Intercensal de 2015. El siguiente apartado corresponde a la exposición de los resultados de los modelos para cada grupo de pacientes indígenas y no indígenas, con sus principales hallazgos y diferencias entre ellos; por último, se exponen las conclusiones principales.
MARCO TEÓRICO
La actual pandemia surgió en 2019 por un nuevo virus en Wuhan, China, convirtién- dose el brote en una emergencia de salud pú- blica de interés internacional, haciendo que la prevención y la contención se convirtieran en la prioridad contra covid-19, así como la ob- servación de las características distintivas de la enfermedad, para una detección temprana que permitiera su manejo y clasificación con el fin de combatirla (Baghchechi et al., 2020) y para México la emergencia es mayor debido a la vulnerabilidad que presenta la población indígena tanto por sus condiciones de salud como por los problemas que el modelo de salud dirigido a esa población ha mostrado en la última década.
Organismos internacionales señalan la fragilidad de los pueblos indígenas y las mi- norías étnicas en sus condiciones de salud muy por debajo del promedio nacional, debido a diversas maneras y niveles de exclusión de co- bertura de salud como factor de desigualdad, así como la discriminación de este sector hacia el grupo poblacional (Organización Paname- ricana de la Salud /Comisión Económica para América Latina y el Caribe, 1997). En Latino- américa, la probabilidad de enfermarse entre la población indígena es mayor que la no indíge- na y tiene menos posibilidades de acceso a las
instituciones de salud y a los servicios médicos (Davis y Patrinos, 1996).
Por tales situaciones, reflejadas en la pobreza en el acceso a la salud y la inexisten- cia de tratamientos, la inclemencia y el tiempo del padecimiento de enfermedades es mayor entre la población indígena (Del Álamo, 2006) y, por ende, tienen mayor riesgo de morir en procedimientos como el parto para el caso de mujeres, además tienen menor cobertura en salud y usan menos la atención ambulatoria y hospitalaria (Freyermuth, 2014; Comisión Nacional para el Desarrollo de Pueblos Indí- genas-Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo, 2010; Leyva et al., 2013). En lo anterior intervienen aspectos culturales para la prestación y la recepción de la atención hospi- talaria (Gómez et al., 2017), que se convierten en barreras de disponibilidad, accesibilidad y aceptabilidad en la atención médica en contex- tos indígenas (Loyola et al., 2016).
Los modelos de atención a la salud que se ofrecen en México no le otorgan garantías a la población indígena y más allá de ser un referente para el tratamiento de sus dolencias y enfermedades desde la perspectiva de los de- rechos humanos y la equidad de la salud, este sistema requiere mejorar su infraestructura y sus procesos (Juárez et al., 2020). Desde hace casi tres décadas, el gobierno mexicano ha tratado de poner en práctica su discurso sobre “salud intercultural” cuyo foco poblacional son los pueblos indígenas, invirtiendo en puestos de salud, clínicas y hospitales por prioridad cultural, pero la salud de la población indígena y la atención médica continúan siendo insu- ficientes, especialmente, en personal médico y sanitario, medicamentos y recursos adicio- nales, además del trato discriminatorio en la atención, con una reiteración de la persisten- cia en esa forma de política social excluyente (Campos et al., 2017), por lo cual, se requiere de un modelo de atención ambulatoria que cubra las necesidades de este sector de la po- blación acorde a sus condiciones culturales (Flores et al., 2019).
Esto se manifiesta hasta en la forma de identificación de los pacientes indígenas, los cuales en muchos casos ni se registraban en
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las pandemias pasadas y en el sector salud so- lamente se vinieron a dar registros hasta años recientes (Colmenares et al., 2016).
El sistema actual de salud requiere la inclusión de intervenciones sobre prácticas y creencias de tipo de discriminatorio para erradicar el maltrato que sufren los indígenas en los servicios de salud, para constituir un sistema de salud universal basado en la equi- dad (Meneses et al., 2021). De igual manera, existe una percepción de abandono por parte del indígena adulto mayor, cuando familiares los llevan a ser hospitalizados, especialmente en zonas marginadas, con carencias en la aten- ción de salud y de alta pobreza (Zúñiga et al, 2012). Asimismo, se da un choque cultural en la lectura e interpretación de las enfermedades desde el postulado del modelo tradicional de salud y el que tienen las comunidades indíge- nas (Ortega, 2021), cuya interpretación se basa en causas sobrenaturales y enfermedades de Dios, que integran los sistemas tradicionales de esta población conformados por ideas, con- ceptos, creencias, mitos, ritos y procedimien- tos (Hall y Patrinos, 2005).
El manejo de la pandemia para la pro- tección de pueblos y comunidades indígenas fue tardío, con falta de estrategias y con pro- blemas de comunicación lingüística adecua- das sobre la información de prevención del contagio, lo que alimentó aún más la descon- fianza de estos grupos sociales hacia el sector salud, debido a la ausencia de consultas para las acciones y el diseño, con lo cual se crearon escenarios conflictivos (Cortez et al., 2020). Además, estos escenarios se entremezclaron con acciones de resistencia alimentadas por la desigualdad en las regiones indígenas (Bautista y Juárez, 2021).
En la presente pandemia de covid -19, los estudios muestran diversos resultados según sea el período de la información que se analice por la saturación que ocupa la propaga- ción en los diferentes territorios de México. Un estudio que utiliza la información recopilada hasta el 10 de julio de 2020 mostró que en los municipios con mayor marginación sus habi- tantes presentaron mayor riesgo de registrar las cuatro formas más altas de covid-19 y
los indígenas mostraron el mayor riesgo de neumonía, hospitalización y muerte (Ortiz y Pérez, 2020). Con información al 20 de julio de 2020, Muñoz y colaboradores mostraron que la letalidad entre pacientes hablantes de lengua indígena fue del 18,8% mientras que la general era de 11,8%, afectando más a los hombres que a las mujeres con 20,7% y 15,9% de letalidad respectivamente y presenta eleva- das tasas de letalidad del 33% al 45% cuando existen las comorbilidades, siendo el Estado de Quintana Roo el que posee mayor índice de letalidad indígena con 36,4% (Muñoz et al, 2020). Cabe aclarar que el texto original de este estudio indica que se autoidentificaron como indígenas, pero es un error de los autores respecto al criterio de identificación de etnici- dad que solamente contemplaba la lengua indí- gena y la información liberada a esa fecha no contemplaba la autoadscripción. Otro estudio que utilizó la base del 27 de julio de 2020 indi- ca que un 35% de la población económicamen- te activa agrícola fue afectada por la pandemia al ser vulnerable por edad, tener condición de neumonía, diabetes, obesidad, hipertensión y otras enfermedades afectando directamente a la producción de ese sector en el futuro inme- diato (Vázquez et al., 2020).
Un estudio de análisis longitudinal con la información del 30 de julio de 2020 con base en los casos positivos de diagnóstico de infección certificada con sars-cov-2 en Mé- xico, mostró que la tasa bruta de letalidad entre indígenas fue de 29,97% y entre los no indígenas de 18,18%, aumentando en más del doble entre pacientes ambulatorios (5,99 fren- te a 2,64, respectivamente), mientras que los indígenas que recibieron atención ambulatoria registró una tasa de mortalidad más alta que los pacientes ambulatorios no indígenas cuyos factores asociados fueron la edad, el sexo y las comorbilidades (Argoty et al., 2021). Otro estudio con datos al 18 de abril del 2021, mos- tró que tanto las tasas de contagio y de letali- dad ya habían cambiado siendo el Estado de Yucatán y la Ciudad de México las entidades federativas que registraron las mayores tasas de contagio con un 16,5% y un 15% respecti- vamente (Barrera et al., 2021).
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Sin embargo, la población de los muni- cipios considerados como indígenas en México se encuentra menos expuesta a la pandemia (Ramos, 2020) y la vulnerabilidad de la pobla- ción indígena radica principalmente en la po- blación adulta mayor que ha migrado (Juárez et al., 2014), así como es el caso de las familias indígenas de trabajadores jornaleros (Curiel et al., 2013) y, especialmente, los grupos de indígenas migrantes a las medianas y grandes ciudades como la Ciudad de México (Horbath, 2008), hacia el bajío mexicano como Guada- lajara (Gracia y Horbath, 2019a), y al sureste a Mérida (Gracia y Horbath, 2019b), y a las ciudades costeras de la Riviera Maya como Cancún Playa del Carmen y Chetumal (Hor- bath, 2018), como también a Tuxtla Gutiérrez en Chiapas (Horbath, 2019), quienes sufren de discriminación social, especialmente en el sector de la salud y están más expuestos al contagio comunitario en la pandemia.
Otro factor por el que resultarían más visibles los indígenas de las ciudades mexica- nas es porque la estrategia de centros de salud y hospitales para enfrentar la pandemia de
covid-19 que implementó el gobierno federal se localizan en las grandes ciudades y cascos urbanos de medianas ciudades haciendo más difícil la atención hacia la población indígena, de allí que el 71% de los casos de indígenas se detectaron en centros de atención de la Secre- taría de Salud que atiende población sin seguro médico (Muñoz y Cortes, 2 de julio de 2020).
METODOLOGÍA Y FUENTES DE INFORMACIÓN
El tipo de estudio es descriptivo, de enfoque cuantitativo y diseño correlacional, retrospectivo, de corte transversal. La inves- tigación se centra en el método cuantitativo (Galtung, 1978), como base de análisis de la información que se recopila, por parte del Sistema Mexicano de Salud correspondiente a la pandemia de covid-19 (Secretaría de Salud, 2020). Para el estudio se trabajó con la base de datos liberada el 22 de mayo de 2020 que con- tiene un total de 210 070 casos, de los cuales se seleccionan para el análisis a 62 527 casos que arrojaron resultado positivo a sars-cov -2, como confirmados de contagio por covid -19,
lo cual representó al 29,8%. De ellos, se con- sideraron 60 955 casos válidos equivalentes a 97,5% y se perdieron 1572 casos que repre- sentaban el 2,5%. Con base en ese número de casos se trabajó con dos grupos de pacientes, 60 080 pacientes que hablan lengua indígena y 875 pacientes que no hablan lengua indí- gena. Con las preguntas 1) Tipo de atención que recibió el paciente: 39 340 casos en Am- bulatorio y 23 187 casos en Hospitalizado, y 2) El paciente requirió de intubación: 20 791 casos que no requirieron intubación y 2386 casos que sí requirieron intubación. Se creó una nueva variable que sintetizaba las dos an- teriores 3) Atención según gravedad: 39 340 casos con atención Ambulatoria, 20 801 casos Hospitalizado sin intubación y 2386 casos Hospitalizados con intubación.
Cabe señalar que el formato recolección oficial recoge algunas características sobre identidad étnica como son las preguntas: “¿Se reconoce como indígena? (sí, no)” y “¿Habla lengua indígena? (sí, no)”, pero en la base de datos solamente liberaron el criterio sobre len- gua indígena como único atributo a vincular en cada registro, lo cual redujo la identificación de la población indígena a esa característi- ca histórica que se ha utilizado dentro de las instituciones del gobierno mexicano como es el hablar lengua indígena. A la base de datos se agregaron las tipologías de municipios por grados de marginación (Consejo Nacional de Población, 2016) y la tipología de municipios indígenas basadas en la clasificación de la Comisión Nacional para el Desarrollo de los Pueblos Indígenas (cdi, 2016) de México y retomada actualmente por el Instituto Nacio- nal de los Pueblos Indígenas (inpi) de México. Asimismo, la variable sobre presencia indígena igualmente para el 2015 y la variable de tama- ño de población municipal (Instituto Nacional de Estadística y Geografía, 2018) de residencia, como característica de concentración humana y de desarrollo urbano.
Para el análisis estadístico se utilizó el
ibm spss Statistics versión 20 y se procesó la base de datos con análisis descriptivo generan- do frecuencias relativas para las variables cate- góricas se calcularon medias para las variables
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continuas. Se efectuó la distribución de ca- racterísticas sociodemográficas y condiciones clínicas, así como las características de margi- nación municipal donde residen, de acuerdo a la atención médica recibida para cada grupo de pacientes según a su etnicidad. Para el contras- te de proporciones se utilizó la prueba de chi cuadrado a un nivel de significancia del 99% y para los contrastes de medias se hizo uso de las pruebas de anova .
Se plantean logísticos multinomiales para los dos grupos de pacientes que hablan lengua indígena y quienes no hablan lengua indígena, del sistema de salud mexicano que
registraron resultado positivo en la prueba de
covid-19, tomando como base que la atención fuese “ambulatoria”, respecto a que requieran ser “hospitalizados sin ser intubados” o que sean “hospitalizados y requieran de intuba- ción”, para ver el cambio en las razones de momios (Hosmer y Lemeshow, 1989; Böhning, 1992; Denham, 1992; Menard, 2000; Pando y San Martín, 2004) para establecer diferencias determinadas por variables de características sociodemográficas, territoriales y de tempo- ralidad de sintomatología en el contagio por
covid-19. En la formulación de tres eventos o categorías se inicia con dos expresiones:
Donde y son las probabilidades que es la probabilidad de que no ocurra el
de que ocurran los eventos “Hospitalización sin entubar” y “Hospitalización entubado” respectivamente, frente al denominador de
evento, es decir “Atención ambulatoria”. Al de- sarrollar ambas expresiones quedan así:
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Por lo cual, la probabilidad de “ocurren- cia de cada evento” se expresaría como: Probabilidad de “Hospitalización sin entubar”
diabetes: El paciente tiene un diagnósti- co de diabetes, 0 no 1 si
epoc: El paciente tiene un diagnóstico de epoc, 0 no 1 si
asma: El paciente tiene un diagnóstico de asma, 0 no 1 si
inmusupr: El paciente presenta inmuno- supresión, 0 no 1 si
hipertension: El paciente tiene un diag-
bado”
Probabilidad de “Hospitalización entu-
nóstico de hipertensión, 0 no 1 si
otra _ com: El paciente tiene diagnósti- co de otras enfermedades, 0 no 1 si cardiovascular: El paciente tiene un diagnóstico de enfermedades cardiovas- culares, 0 no 1 si
obesidad: El paciente tiene diagnóstico
Mientras que la probabilidad de no ocu- rrencia de hospitalización “Atención ambulato- ria” que es el evento de referencia sería:
Por lo tanto, B01, B11,…, Bp1, así como también B02, B12,…, Bp2, serán los parámetros que se desean estimar. Las variables categóri-
cas y continuas tanto dependientes como las que se seleccionaron para modelar como deter- minantes de los eventos “Hospitalización sin entubar” y “Hospitalización entubado” fueron las siguientes:
1. Variables Dependientes: (Dicotómicas)
atencontag _ covid19: Contagiados
covid-19 según gravedad
0 Ambulatorio
1 Hospitalizado sin entubar 2 Hospitalizado entubado
2. Covariables Independientes categóricas Características del Individuo
sexo: Sexo del paciente, 0 hombre 1
mujer
nacionalidad: El paciente es mexicano o extranjero, 0 Extranjera 1 Mexicana
habla _ lengua _ indig: El paciente habla lengua indígena, 0 no 1 si neumonia: Al paciente se le diagnosticó con neumonía, 0 no 1 si
de obesidad, 0 no 1 si
renal _ cronica: El paciente tiene diagnóstico de insuficiencia renal cróni- ca, 0 no 1 si
tabaquismo: El paciente tiene hábito de tabaquismo, 0 no 1 si
otro _ caso: El paciente tuvo contacto con algún otro caso diagnosticado con
sars CoV-2, 0 no 1 si
migrante: El paciente es una persona migrante, 0 no 1 si
Características Regionales
tipomun2015_1: Municipios con 70% y más es población indígena, 0 no 1 si tipomun2015_2: Municipios con entre 40 y 70% es población indígena, 0 no
1 si
tipomun2015_3: Municipios con 5 mil y más habitantes indígenas, 0 no 1 si tipomun2015_4: Municipios con menos de 5 mil habitantes indígenas, 0 no 1 si tipomun2015_5: Municipios con pobla- ción indígena dispersa, 0 no 1 si tipomun2015_6: Municipios sin pobla- ción indígena, 0 no 1 si
presindmun2015_1: Municipio sin población indígena, 0 no 1 si presindmun2015_2: Municipio con población indígena dispersa, 0 no 1 si presindmun2015_3: Municipio con pre- sencia indígena, 0 no 1 si
presindmun2015_4: Municipio indíge- na, 0 no 1 si
gradmarg2015_1: Municipios con grado
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de marginación muy bajo 2015, 0 no 1 si gradmarg2015_2: Municipios con grado de marginación bajo 2015, 0 no 1 si gradmarg2015_3: Municipios con grado de marginación medio 2015, 0 no 1 si gradmarg2015_4: Municipios con grado de marginación alto 2015, 0 no 1 si gradmarg2015_5: Municipios con grado de marginación muy alto 2015, 0
no 1 si
3. Covariables continuas
edad: Edad en años cumplidos
edad2: Experiencia laboral del paciente como el cuadrado de la edad.
tpobtot: Población total del municipio en que se contagió, según Censo de 2010.
tiempo _ ingreso: Días entre el ingreso a diagnóstico y el 22 de mayo de 2020 como seguimiento a la acumulación de casos atendidos en el tiempo.
tiempo _ sintomas: Días entre los pri- meros síntomas y el 22 de mayo de 2020 como seguimiento a la acumulación de casos que deben atender en el tiempo.
tiempo _ defuncion: Días entre su defunción y el 22 de mayo de 2020 como amplitud de tiempo en la inciden- cia de la mortalidad.
tiempo _ ingsint: Días de duración entre los primeros síntomas y su ingreso.
tiempo _ sint _ def: Días de duración entre los primeros síntomas y su defunción.
tiempo _ ing _ def: Días de duración entre el ingreso a diagnóstico y su defunción.
ANÁLISIS ESTADÍSTICO
Las Tabla 1 y 2 muestran las distribucio- nes de atención de salud recibida por pacientes indígenas y no indígenas según nivel de grave- dad ambulatoria, hospitalización sin entubar y con intubación, además de la significancia de la prueba chi-cuadrado para contrastar la hipótesis de independencia entre los niveles de gravedad en la atención de salud para los dos grupos de pacientes y cada una de las variables categóricas.
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Para el grupo de pacientes no indígenas del listado de variables categóricas se recha- za la hipótesis de independencia con valores inferiores a 0.05 y se acepta la hipótesis de asociación entre las variables de gravedad en la atención de salud y las variables categóricas como sexo, neumonía, diabetes, epoc, asma, inmunosupresión, hipertensión, otras enferme- dades, enfermedades cardiovasculares, obesi- dad, insuficiencia renal crónica y tabaquismo.
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Se acepta la asociación con los tipos de municipios de residencia de 5000 y más habitantes indígenas, con población indígena dispersa, con presencia indígena y las variables con las cinco categorías de marginación (muy bajo, bajo, medio, alto y muy alta). Mientras que los valores superiores a 0.05 permiten aceptar la hipótesis de independencia para las variables categóricas de municipios de residen- cia con 70% y más y con 40 y 70% de pobla- ción indígena, con menos de 5000 habitantes indígenas, sin población indígena y municipios indígenas.
De la misma forma para los pacientes indígenas se pueden identificar solo seis varia- bles categóricas con valores inferiores a 0.05 donde se acepta la hipótesis de asociación, como neumonía, diabetes, epoc, hipertensión, insuficiencia renal crónica, y las variables de municipios de residencia con grado de margi- nación muy bajo y medio, en tanto que en las demás variables categóricas se acepta la hipó- tesis de independencia, por lo que se rechaza la asociación entre ellas y la gravedad en la aten- ción hospitalaria en pacientes indígenas.
Para las variables continuas también se efectuaron pruebas tanto de heterogeneidad como de igualdad de varianzas y de medias, para el contraste de pacientes indígenas y no indígenas en la atención en hospitalización con las categorías de ambulatoria y hospitaliza- ción, como en el caso de la gravedad en hospi- talización sin entubar y con entubación, cuyos resultados se exponen en la Tabla 3. En esta se aprecian los estadísticos, la significancia del valor de p para la prueba U de Mann-Whitney de heterogeneidad de muestras independientes y los tres principales percentiles del 25, 50 (mediana) y 75 para las variables continuas en sus dos situaciones de condiciones de salud en ambos grupos de pacientes.
Se considera la hipótesis nula de que no hay diferencias en la edad, experiencia laboral (proxi calculada como el cuadrado de edad), la población del municipio de residencia y los días de los primeros síntomas y la defunción, así como entre el ingreso a diagnóstico y su defunción, entre los primeros síntomas y el ingreso a diagnóstico, en cada situación de hospitalización para cada grupo de pacientes.
Los resultados indican que para pacien- tes no indígenas hay evidencia estadística su- ficiente entre el 0.05 y hasta el 0.0001 para rechazar esta hipótesis nula y aceptar la hi- pótesis alterna de diferencias en la edad, la experiencia laboral, la población de municipio de residencia y los días entre los primeros sín- tomas y la defunción, en los casos de atención ambulatoria y hospitalización. En este grupo de pacientes para la gravedad de hospitaliza- ción en el contraste sin y con intubación, casi todas las variables permiten rechazar la hipó- tesis nula y se acepta existencia de las diferen- cias, a diferencia de la población del municipio de residencia no tiene fuerza de significancia en el valor de p.
En el grupo de pacientes indígenas so- lamente la edad y la edad al cuadrado de proxi a la experiencia laboral resultaron con valores significativos menores al 0.0001 para rechazar la hipótesis nula y aceptar la alterna de existencia de diferencias en ambos subgrupos de pacientes con atención ambulatoria y hospitalizados. Este resultado de muy pocas variables continuas sig- nificativas también se presenta en el caso de la gravedad de hospitalización, pues la significancia del valor p en todas resulta ser mayor a los míni- mos de 0.05 y en ellas se termina aceptando la hipótesis nula de ausencia de diferencias en las variables cuantitativas para los dos subgrupos en contraste. Estos resultados tanto de las variables categóricas y continuas permiten establecer cri- terios de selección para la incorporación de las variables que podrían incluirse en los modelos logísticos multinomiales.
Dentro de las variables dependientes en el bloque de Contagiados covid-19 según gravedad, fueron analizados 62 527 casos, mientras que en el bloque de Contagiados confirmados con covid-19 se dieron 176 269 casos y en el bloque de Decesos confirmados con covid-19 se contabilizaron 9471 casos. La tasa de contagio por covid-19 comprobada con resultados de pruebas positivas en pacien- tes tanto indígenas como no indígenas es del 35,4% de los pacientes atendidos, mientras que la tasa de letalidad se ubica en el 11,1% de los pacientes que registraron positivo en la prueba de contagio, teniendo una tasa de contagio del 39,7% para hombres y 31% para mujeres.
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La tasa de letalidad por contagio de
covid-19 fue del 13,2% para hombres y de 8,2% para mujeres no indígenas, y de 21,7% para hombres y de 18,4% para mujeres indí- genas, lo que muestra una incidencia de con- tagio y de letalidad mayor entre hombres que en mujeres. Por gravedad del padecimiento al momento de la atención que recibieron los pacientes se aprecia que el 37% de los hom- bres requirieron hospitalización sin intubación, pero un 4,6% sí lo requirieron, en tanto que entre las mujeres el 28,2% fue hospitalizada sin ser entubada y el 2,7% sí lo requirió. Dentro de los pacientes según condi-
ción de habla lengua indígena, 169 718 eran no indígenas y 2035 indígenas, de los cuales presentaron contagio a covid-19 confirmada mediante pruebas de laboratorio 60 080 perso- nas no indígenas y 875 indígenas, por lo cual se aprecia una mayor tasa de contagio entre los pacientes indígenas que entre los pacientes que no hablan lengua indígena, siendo del 43% y 35,4% respectivamente y las defunciones con- firmadas por covid-19 fueron 6,31 personas no indígenas y 179 indígenas, por lo que la tasa de letalidad por covid-19 de pacientes indíge- nas contagiados es del doble que el registrado entre pacientes no indígenas, correspondiente a 20,4% y 11% respectivamente.
Los pacientes sin covid-19 fueron 109 638 no indígenas y 1160 indígenas, entre ellos las defunciones fueron de 2302 pacientes no indígenas y 58 indígenas con una tasa de le- talidad de 5% para indígenas y 2,1% para no indígenas. En la atención hospitalaria en gene- ral, 22,5% de los pacientes no indígenas fueron hospitalizados sin intubación y 2% requirieron intubación, en tanto que entre los pacientes indígenas 36,8% fue hospitalizado sin ser in- tubados y 4% sí requirió intubación. Para la atención a contagiado por covid-19, un 33,3% de los pacientes no indígenas fueron hospita- lizados sin ser entubados y 3,7% requirieron entubarse, mientras que entre los pacientes indígenas 41,8% fueron hospitalizados sin in- tubación y 5,6% sí lo requirieron.
RESULTADOS DE LOS MODELOS LOGÍSTICOS MULTINOMIALES
Los modelos se elaboraron para cada grupo de pacientes según indicaron si hablan o no lengua indígena; para el grupo que no habla lengua indígena se tienen 59 328 regis- tros y para el grupo de pacientes que hablan lengua indígena se incluyeron 864 registros. Los resultados mostraron ser robustos en ve- rosimilitud, los estadísticos de la bondad de ajuste, y la inclusión de variables se basó en la significancia y en la capacidad de explicación del fenómeno con valores superiores al 50% en los pseudo R cuadrados (ver Tabla 4).
En las variables comunes, en ambos mo- delos se encuentra la condición de neumonía que entre pacientes no indígenas incrementaba en más de dos mil veces el riesgo de ser hospi- talizado sin entubarse y en casi treinta mil veces el riesgo de ser entubado, mientras que entre pacientes indígenas esa misma condición elevaba el riesgo de hospitalización sin entubarse también en más de dos mil veces y de ser entubado en más de quince mil veces. Estos valores resultan significativos por ser la principal sintomatología que impacta en el padecimiento por contagio de
covid-19. Otra condición común es la insuficien- cia renal crónica, que para el caso de pacientes no indígenas eleva el riesgo de hospitalización sin entubarse en 145% y de ser entubado en 202%, y pacientes indígenas el riesgo de hospita- lización con intubación se incrementa en 342% y de ser entubado en 595%.
La tercera condición común es la obe- sidad que en pacientes que no hablan lengua indígena aumenta la probabilidad de hospitali- zación sin entubarse en 12,7% y de ser entuba- do en 44,6%, mientras que entre los que hablan lengua indígena la probabilidad de hospitali- zación sin entubarse aumenta en 62,3% y de requerir intubación en 19,4%. La cuarta y últi- ma variable común es el padecimiento de otras enfermedades que entre pacientes no indígenas eleva el riesgo de hospitalización sin intuba- ción en 42,6% y se reduce el riesgo de hospita- lización y ser entubado en 2,8%, mientras que este padecimiento entre los pacientes indígenas eleva el riesgo de hospitalización sin entubarse 176% y de tener que entubarse en 476%.
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La tercera condición común es la obe- sidad que en pacientes que no hablan lengua indígena aumenta la probabilidad de hospitali- zación sin entubarse en 12,7% y de ser entuba- do en 44,6%, mientras que entre los que hablan lengua indígena la probabilidad de hospitali- zación sin entubarse aumenta en 62,3% y de requerir intubación en 19,4%. La cuarta y últi- ma variable común es el padecimiento de otras enfermedades que entre pacientes no indígenas eleva el riesgo de hospitalización sin intuba- ción en 42,6% y se reduce el riesgo de hospita- lización y ser entubado en 2,8%, mientras que este padecimiento entre los pacientes indígenas eleva el riesgo de hospitalización sin entubarse 176% y de tener que entubarse en 476%.
Entre las variables disímiles en ambos modelos que resultaron significativas en pa- cientes que no hablan lengua indígena, la edad indica que por cada año adicional el riesgo de ser hospitalizado sin entubarse se eleva en 2,4% y de ser entubado aumenta en 3,9%; de igual manera la experiencia laboral (proxi del cuadrado de la edad) también hace incremen- tar el riesgo de ser hospitalizado sin ser entu- bado al igual que con intubación en 0,01%.
En el tiempo de ingreso entre la aten- ción y el 22 de mayo de 2020, un día adicional significa un aumento en la probabilidad de ser hospitalizados sin intubación del 6,4% y de ser entubado en 4,3%; en cambio en el tiempo entre los primeros síntomas y la fecha del 22 de mayo, un día adicional reduce el riesgo de ser hospitalizado sin ser entubado en 5,3% y de requerir intubación disminuye en 1,5%.
La condición de ser mujer también dis- minuye el riesgo de hospitalización sin reque- rir intubación en 34% y de requerirlo en 49,1%. La condición de nacionalidad muestra que ser mexicano eleva el riesgo de hospitalización sin intubación en 86% y de ser entubado en 45%. Dentro de los padecimientos de los pa- cientes que no hablan lengua indígena, la diabetes eleva el riesgo de ser hospitalizado sin requerir intubación en 69,5% y de ser entubados en 89,6%; la condición de enfer- medad pulmonar obstructiva crónica (epoc ) también incrementa la probabilidad de ser hospitalizado sin ser entubado en 34,1% y de
requerir intubación en 27,7%. De igual forma, si presenta inmunosupresión el riesgo de hos- pitalización sin intubación se eleva en 98% y de requerir entubarse aumenta en 40,7%; de manera similar la condición de hiperten- sión aumenta el riesgo de hospitalización sin ser entubado en 19,2% y de requerir intuba- ción en 18,4%. En el caso de padecimien- to respiratorios como el asma, el riesgo de hospitalización sin entubación se reduce en 21,3% y de requerir entubarse en 25,1%; algo similar ocurre con el hábito de tabaquismo cuya condición hace reducir el riesgo de hos- pitalización sin intubación en 10,8% y de ser entubado en 13%.
Para el segundo modelo correspondien- te a pacientes que hablan lengua indígena, las variables disímiles con el primer modelo corresponde a variables con características te- rritoriales. La primera variable es la condición de vivir en Municipios con 5 mil y más habi- tantes indígenas que hace elevar el riesgo de ser hospitalizado sin ser entubado en 86% y de requerir intubación en 195%, mientras que la condición de vivir en Municipios con grado de marginación muy bajo reduce la probabilidad de hospitalización sin intubación en 48,5% y de ser entubado en 82,2%.
CONCLUSIONES
La invisibilidad histórica que han te- nido los grupos indígenas en las pandemias que se dieron en el país, parecen tener un punto de inflexión en la actual pandemia de
covid-19 debido al esfuerzo que vienen rea- lizando las autoridades de salud para incluir características de reconocimiento e identifica- ción indígena, así como la difusión diaria de registros. Sin embargo, una buena parte de la elaboración y liberación de las bases de datos iniciales contiene solamente la identificación de “habla lengua indígena”. Si extrapolamos que la auto-adscripción como indígena en los censos de población es más del doble que el hablar lengua indígena, se estaría dejando de visibilizar a un volumen de más de dos veces pacientes el número de indígenas que se auto- adscribirían como indígenas. Pese a que tal situación se subsanó meses después en las
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bases posteriores, muestra que recién inicia el proceso de sensibilización en el sistema de salud mexicano para el reconocimiento de la población indígena en las estadísticas y será un largo camino por recorrer.
El riesgo de hospitalización sin y con intubación fue permanentemente mayor para pacientes indígenas que no indígenas, al igual que la letalidad ocasionada por covid -19, donde el indicador se duplicó entre pacientes que hablan lengua indígena respecto al que registraron los otros pacientes, cuya tasa de letalidad fue de 11% respecto al 20,4% entre indígenas. La gravedad de la condición al mo- mento de la atención mostró que la proporción de pacientes contagiados por covid hospitali- zados sin y con intubación fue mucho mayor que en los pacientes no contagiados, siendo mayor entre pacientes que indicaron hablar lengua indígena. Al 22 de mayo de 2020 con un total de 210 070 pacientes atendidos de los cuales 62 527 registraron contagio compro- bado por covid-19 y 6989 fallecieron por esa causa, respecto a 3296 muertes no asociadas a ello, la incidencia de la pandemia mostró que la letalidad se incrementó 5 veces por encima de la situación sin pandemia al registrarse una tasa de 2,2% entre los no contagiados respecto a 11,2 entre pacientes contagiados. Esto re- presentó el aumento de pacientes en un 42,4% adicional, equivalente a 42,3% de pacientes no indígenas y 60,2% de pacientes indígenas como presión al sistema de salud en México. Los resultados arrojaron que hay de- terminantes comunes y específicos en el au- mento del riesgo de hospitalización sin y con intubación para ambos grupos de pacientes, encabezada por la neumonía que al registrar- se tanto en indígenas y no indígenas eleva el cambio en el riesgo de hospitalización de más de dos mil veces sin intubación y en más de quince mil veces al requerir intubación. La in- suficiencia renal y la obesidad también elevan el riesgo en ambos y de otras enfermedades que incide mucho más entre indígenas. Otros determinantes complementarios para pacientes no indígenas son la edad, la experiencia labo- ral, el tiempo de ingreso y de los síntomas a la fecha del 22 de mayo de 2020, las condiciones
ser mexicano, diabetes, epoc, inmunodepre- sión, e hipertensión elevan el riesgo, mientras que ser mujer, asma y tabaquismo lo reducen. Para los indígenas las otras determinantes de incrementar el riesgo se vinculan con residir en municipios con alta concentración de pobla- ción indígena o grandes conglomerados urba- nos, principalmente de ciudades intermedias y capitales, como lugares de migración en busca de sustento, a los que se incorporan en activi- dades informales, en condiciones precarias y de largas jornadas de trabajo, principalmente, el espacio público.
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