FACTORES ASOCIADOS A MORTALIDAD POR COVID-19: VALIDACIÓN DE UN INSTRUMENTO EN PACIENTES HOSPITALIZA

PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL ECUADOR SEDE SANTO DOMINGO

Dirección de Investigación y Postgrados FACTORES ASOCIADOS A MORTALIDAD POR COVID-19: VALIDACIÓN DE UN INSTRUMENTO EN PACIENTES HOSPITALIZADOS FACTORS ASSOCIATED WITH MORTALITY BY COVID-19: VALIDATION OF AN INSTRUMENT IN HOSPITALIZED PATIENTS

Articulo profesional previo a la obtención del título de Magíster en Gestión del Cuidado con mención en Unidades de Emergencia y Unidades de Cuidados Intensivos

Línea de Investigación: Salud integral, determinación social de la salud y desarrollo humano.

Autoría: JONATHAN GEOVANNY BRAVO LOOR GLADY YASMIN ZAMBRANO DOMÍNGUEZ Dirección: Mg. ANGELA CRISTINA YÁNEZ CORRALES Santo Domingo – Ecuador Abril, 2022

PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL ECUADOR SEDE SANTO DOMINGO

Dirección de Investigación y Postgrados

HOJA DE APROBACIÓN FACTORES ASOCIADOS A MORTALIDAD POR COVID-19: VALIDACIÓN DE UN INSTRUMENTO EN PACIENTES HOSPITALIZADOS FACTORS ASSOCIATED WITH MORTALITY BY COVID-19: VALIDATION OF AN INSTRUMENT IN HOSPITALIZED PATIENTS Línea de Investigación: Salud integral, determinación social de la salud y desarrollo humano.

Autores: JONATHAN GEOVANNY BRAVO LOOR GLADY YASMIN ZAMBRANO DOMÍNGUEZ Ángela Cristina Yánez Corrales, Mg. DIRECTORA DE TRABAJO DE TITULACION Sandy Janeth Aules Merchancano,Mg CALIFICADORA Ana Lucila Moscoso Mateus, Mg. CALIFICADORA Yullio Cano De La Cruz, Mg. DIRECTOR DE INVESTIGACIÓN Y POSGRADO Santo Domingo – Ecuador Abril, 2022

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DECLARACIÓN DE AUTENTICIDAD Y RESPONSABILIDAD Yo, Jonathan Geovanny Bravo Loor portador de la cédula de ciudadanía No. 131570413-8 y Glady Yasmin Zambrano Domínguez portador de la cédula de ciudadanía No.1309252714 declaramos que los resultados obtenidos en la investigación que presento como informe final, previo la obtención del Título de Magíster en Gestión del Cuidado con mención en Unidades de Emergencia y Unidades de Cuidados Intensivos. son absolutamente originales, auténticas y personales.

En virtud del cual declaramos que el contenido, las conclusiones y los efectos legales y académicos que se desprenden del trabajo propuesto de investigación y luego de la redacción de este documento son y serán de nuestra autoría y exclusiva responsabilidad legal y académica.

Igualmente declaramos que todo resultado académico que se desprenda de esta investigación y que se difunda, tendrá como filiación la Pontificia Universidad Católica del Ecuador, Sede Santo Domingo, reconociendo en las autorías al director del Trabajo de Titulación y demás profesores que amerita. Estas publicaciones presentarán el siguiente orden de aparición en cuanto a los autores y coautores: en primer lugar, a los estudiantes autores de la investigación; en segundo lugar, al director del trabajo de titulación y, por último, siempre que se justifique, otros colaboradores en la publicación y trabajo de titulación.

Firmado electrónicamente por:

JONATHAN GEOVANNY BRAVO LOOR

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Jonathan Geovanny Bravo Loor

Glady Yasmin Zambrano Domínguez

CI.1315704138

CI.1309252714

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INFORME DE TRABAJO DE TITULACIÓN ESCRITO DE POSTGRADO Yullio Cano de la Cruz, Mg Dirección de Investigación y Postgrados Pontificia Universidad Católica del Ecuador Sede Santo Domingo De mi consideración, Por medio del presente informe en calidad del director/a del Trabajo de Titulación de Postgrado de MAESTRÍA EN GESTIÓN DEL CUIDADO CON MENCIÓN EN UNIDADES DE EMERGENCIA Y UNIDADES DE CUIDADOS INTENISVOS, titulado FACTORES ASOCIADOS

A

MORTALIDAD

POR

COVID-19:

VALIDACIÓN

DE

UN

INSTRUMENTO EN PACIENTES HOSPITALIZADOS realizado por el maestrante: Jonathan Geovanny Bravo Loor con cédula: No 131570413-8 y la maestrante Glady Yasmín Zambrano Domínguez con cédula: No. 130925271-4, previo a la obtención del Título de Magíster en Gestión del Cuidado con mención en Unidades de Emergencia y Unidades de Cuidados Intensivos, informo que el presente trabajo de titulación escrito se encuentra finalizado conforme a la guía y el formato de la Sede vigente.

Santo Domingo, 28 de abril de 2022 Atentamente,

Ángela Cristina Yánez Corrales, Mg. Profesor Titular Auxiliar I

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AGRADECIMIENTOS En primer lugar, deseo expresar mi agradecimiento a mi tutor de tesis, Lic. Yánez Corrales Ángela, por la dedicación y apoyo que ha brindado a este trabajo, por el respeto a mis sugerencias e ideas y por la dirección y el rigor que ha facilitado a las mismas.

De igual manera mis agradecimientos a la Pontificia Universidad Católica del Ecuador, a mis profesores quienes con la enseñanza de sus valiosos conocimientos hicieron que pueda crecer día a día como profesional, gracias a cada una de ustedes por su paciencia, dedicación, apoyo incondicional y amistad.

Asimismo, agradezco a mi compañera de tesis por su apoyo personal y humano, con quien he compartido proyectos e ilusiones durante estos años. Un trabajo de investigación es también fruto del reconocimiento y del apoyo vital que nos ofrecen las personas que nos estiman, sin el cual no tendríamos la fuerza y energía que nos anima a crecer como personas y como profesionales. Gracias a mi familia, a mis padres y a mi hermano. Gracias a mis amigos, que siempre me han prestado un gran apoyo moral y humano, necesarios en los momentos difíciles de este trabajo y esta profesión. Sin su apoyo este trabajo nunca se habría escrito y, por eso, este trabajo es también el suyo. A todos, muchas gracias.

Jonathan Bravo

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AGRADECIMIENTOS En primer lugar, agradezco a Dios por darme la vida, la salud y permitirme estar donde estoy.

A la Universidad por darme la oportunidad de cursar y culminar mi maestría en lo que me gusta y apasiona.

Agradezco a cada docente que impartió sus conocimientos y experiencias para que tengamos una formación integral y seamos capaces de brindar una atención a los pacientes con eficiencia y eficacia.

A la Lic. Cristina Yánez por su entrega, dedicación y paciencia en el desarrollo de este proyecto.

A mis compañeros por su apoyo incondicional.

A mi jefa por ayudarme a cumplir mi sueño.

Glady Zambrano

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DEDICATORIA Esta tesis está dedicada a: A Dios quien ha sido mi guía, fortaleza y su mano de fidelidad y amor han estado conmigo hasta el día de hoy.

A mis padres Ángel y Mirian quienes con su amor, paciencia y esfuerzo me han permitido llegar a cumplir hoy un sueño más, gracias por inculcar en mí el ejemplo de esfuerzo y valentía, de no temer las adversidades porque Dios está conmigo siempre.

A mi hermano Angel Armando por su apoyo incondicional, durante todo este proceso, por estar conmigo en todo momento gracias. A toda mi familia porque con sus oraciones, consejos y palabras de aliento hicieron de mí una mejor persona y de una u otra forma me acompañan en todos mis sueños y metas.

Finalmente quiero dedicar esta tesis a todas las personas que me han apoyado cuando más los necesite, por extender su mano en momentos difíciles y por el amor brindado cada día, de verdad mil gracias.

Jonathan Bravo

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DEDICATORIA Con todo mi amor y cariño a mi querido esposo por su apoyo incondicional y por sus palabras de aliento cuando tenía ganas de rendirme.

A mis hijos que siempre me motivaron para que saque un cuarto nivel y me ayudaban con la tecnología, gracias por su comprensión y paciencia.

A mis padres que me formaron con reglas y valores, y siempre me inculcaron la superación.

Glady Zambrano

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RESUMEN En diciembre del 2019 comenzó un brote de una neumonía en China. Su agente etiológico fue descrito como un nuevo coronavirus que se denominó SARS-CoV-2 el cual provocó una epidemia de enfermedad por coronavirus (COVID-19). Factores como la edad y comorbilidades como las enfermedades cardiovasculares, diabetes y obesidad están asociados a mayor mortalidad en estos pacientes. El objetivo fue validar el instrumento “Factores asociados a mortalidad por COVID-19 en los pacientes ingresados en la UCI del hospital de especialidades Portoviejo. Es una investigación descriptiva, con un diseño transversal, no experimental, de campo. La muestra estuvo conformada por 259 historias clínicas de los pacientes ingresados a la unidad de cuidados intensivos del Hospital de Especialidades Portoviejo (HEP) por presentar complicaciones derivadas del COVID-19 durante el período mayo-diciembre de 2020. Para la recolección de datos se utilizó una hoja de recolección estructurada en dos secciones y 21 ítems. El 94,2% de los pacientes fallecieron y solamente el 5,8% de ellos se recuperó. El 70% de los pacientes se ubicó entre los 51 y los 74 años. Entre los pacientes cuyo desenlace fue la muerte el 65,2% perteneció al género masculino y el 34,8% al femenino. Mientras que entre los que se recuperaron el 66,7% eran masculinos y el 33,3% femeninos y no hubo diferencias estadísticas entre los grupos. Entre los factores de riesgo que se consideraron solo hubo significancia estadística para diabetes y obesidad que en la muestra estudiada resultaron tener influencia en la variable desenlace.

Palabras clave: Determinantes sociales de la salud; Determinantes estructurales; Determinantes intermedios; COVID-19.

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ABSTRACT In December 2019, an outbreak of a pneumonia began in China. Its etiologic agent was described as a new coronavirus that was named SARS-CoV-2 which caused an epidemic of coronavirus disease (COVID-19). Factors such as age and comorbidities such as cardiovascular disease, diabetes and obesity are associated with higher mortality in these patients. The objective was to validate the instrument "Factors associated with COVID-19 mortality in patients admitted to the ICU of the Portoviejo specialty hospital. It is descriptive research, with a cross-sectional, non-experimental, field design. The sample consisted of 259 medical records of patients admitted to the intensive care unit of the Hospital de Especialidades Portoviejo (HEP) for presenting complications derived from COVID-19 during the period May-December 2020. A data collection sheet structured in two sections and 21 items was used for data collection. 94.2% of patients died and only 5.8% of them recovered. Seventy percent of patients were between 51 and 74 years of age. Among the patients whose outcome was death, 65.2% were male and 34.8% were female. Among those who recovered, 66.7% were male and 33.3% female and there were no statistical differences between the groups. Among the risk factors considered, there was statistical significance only for diabetes and obesity, which in the sample studied were found to have an influence on the outcome variable.

Keywords:

Social

determinants

Determinants; COVID-19.

of

health;

Structural

Determinants;

Intermediate

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ÍNDICE DE CONTENIDOS Introducción ............................................................................................................................. 1 Revisión de la literatura .......................................................................................................... 8 Materiales y métodos ............................................................................................................. 15 Resultados…………………. .................................................................................................. 21 Discusión….. ........................................................................................................................... 38 Conclusiones ........................................................................................................................... 41 Recomendaciones ................................................................................................................... 43 Referencias bibliográficas ..................................................................................................... 44

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Introducción En diciembre del año 2019 comenzó un brote de una neumonía de graves consecuencias en Wuhan, China. Su agente etiológico fue descrito como un nuevo coronavirus que se denominó SARS-CoV-2 el cual provocó una epidemia de enfermedad por coronavirus (COVID-19). Los primeros estudios epidemiológicos encontraron una rápida difusión de la enfermedad y que su comportamiento era más agresivo en adultos de 30 a 79 años, con un 2,3% de letalidad global (Díaz-Castrillón & Toro-Montoya, 2020; Suliman et al., 2021; Wu & McGoogan, 2020).

En apenas unos meses la enfermedad se difundió de manera global y por eso la Organización Mundial de la Salud (OMS), en marzo del año 2020, declaró el carácter de pandemia. En ese momento ya se habían confirmado más de cien mil casos en más de 100 países, además de haberse producido la muerte de 4291 personas (Organización Mundial de la Salud, 2020).

Los casos tienen una distribución de acuerdo a su evolución clínica. La mayoría son casos asintomáticos, pero que pueden contagiar a otras personas, o son cuadros leves caracterizados por presentar tos ligera y malestar general. Alrededor del 15% desarrolla un cuadro moderado con presencia de fiebre, tos seca persistente, decaimiento, sin neumonía. Sin embargo, un 5% presenta cuadros severos que cursan con fiebre constante, disnea severa relacionada con neumonía, tos, daño cardiovascular, falla de múltiples órganos, y alrededor de entre 3 a 4% de los afectados fallecen (Maguiña Vargas et al., 2020).

La Organización Panamericana de la Salud (OPS) en una actualización epidemiológica señala cifras relacionadas con el número de casos totales y fallecidos por COVID-19. Por ejemplo, países con mayor población como Estados Unidos llevan 38 millones de casos y 628 mil muertes; mientras que en Brasil van, 20 millones de casos y 576 mil; por su parte, un país pequeño como Ecuador presenta 499 mil casos y 32 mil fallecidos (Panamerican Health Organization, 2022).

2 En una revisión se explica que entre los factores de riesgo identificados en la progresión de COVID-19 a su fase crítica se encuentran la edad avanzada, pertenecer al sexo masculino, presentar comorbilidades subyacentes como hipertensión arterial, diabetes tipo 2, obesidad, enfermedad pulmonar crónica, enfermedades cardiovasculares, del hígado o de los riñones, tumores, inmunodeficiencias y embarazo. Las posibles complicaciones incluyen síndrome de dificultad respiratoria aguda, shock, coagulopatía diseminada, lesión renal aguda, embolia pulmonar y neumonía bacteriana secundaria (Gao et al., 2021).

En cuanto a la mortalidad hospitalaria asociada a COVID-19, estudios internacionales han reportado que la edad es un factor de riesgo importante, al igual que presentar comorbilidades tales como diabetes tipo 2, obesidad y enfermedades cardiovasculares están asociados a la morbimortalidad por COVID-19 (Dessie & Zewotir, 2021; Gao et al., 2021; Rello et al., 2020).

Es probable que en países sudamericanos las condiciones del sistema sanitario y el componente económico social pueden haber jugado un rol importante en la mortalidad hospitalaria por COVID-19. Este trabajo se propone identificar los factores de riesgo de mortalidad por COVID-19 en pacientes que han ingresado a la unidad de cuidados intensivos, con el fin de generar un instrumento validado que permita caracterizar a la población con mayor predisposición a mortalidad y así generar un perfil de población para intervención en prevención primaria, hacer un diagnóstico precoz y brindar una atención oportuna. La investigación tuvo como objetivo validar el instrumento factores relacionados a los determinantes estructurales e intermedios de mortalidad por COVID-19 en los pacientes ingresados en la UCI del hospital de especialidades Portoviejo.

3 1.1. Antecedentes Una revisión sistemática con metaanálisis reportó que la edad avanzada ha mostrado un mayor riesgo de mortalidad debido al coronavirus. Se encontró una asociación significativa entre la mortalidad por COVID-19 y el sexo masculino y fumador actual. Además, el riesgo de mortalidad entre los pacientes hospitalizados con COVID-19 está muy influenciado por los pacientes con enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC), enfermedad cardiovascular (ECV), diabetes, hipertensión, obesidad, cáncer, lesión renal aguda y aumento del dímero D son factores de riesgo para aumentar la necesidad de atención médica avanzada. Los resultados del análisis mostraron que la prevalencia combinada de mortalidad entre los pacientes hospitalizados con COVID-19 fue del 17,62% (42 estudios y 423 117 pacientes) (Dessie & Zewotir, 2021).

La edad avanzada ha mostrado un mayor riesgo de mortalidad debido al coronavirus.

Se encontró una asociación significativa entre la mortalidad por COVID-19 y el sexo masculino y fumador actual. Además, el riesgo de mortalidad entre los pacientes hospitalizados con COVID-19 está muy influenciado por los pacientes con enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC), enfermedad cardiovascular (ECV), diabetes, hipertensión, obesidad, cáncer, lesión renal aguda y aumento del dímero D. Concluyeron que las comorbilidades crónicas, las complicaciones y las variables demográficas que incluyen la lesión renal aguda, la EPOC, la diabetes, la hipertensión, las enfermedades cardiovasculares, el cáncer, el aumento del dímero D, el sexo masculino, la edad avanzada, el fumador actual y la obesidad son factores de riesgo clínico para un desenlace fatal asociado con el coronavirus. Los hallazgos podrían usarse para la investigación, el control y la prevención futuros de enfermedades (Dessie y Zewotir, 2021).

En un estudio de cohorte retrospectiva que evaluó por separado los factores de riesgo asociados con la mortalidad de los pacientes con COVID-19 que requieren tratamiento en las UCI la mediana de edad fue de 63 años, el 80% eran hombres, y 60% tenían al menos una

4 comorbilidad. Al ingreso en la UCI, 87% de los pacientes requirieron ventilación mecánica invasiva (VMI). Se asoció la mortalidad con pacientes de mayor edad, del sexo masculino, alta presión positiva al final de la espiración cuando ingresan en la UCI, así como antecedentes de EPOC, dislipidemias y diabetes tipo 2. En dicho estudio, el rango intercuartílico de la edad estuvo entre 56 y 69 años; el 80% eran hombres, y 60% tenían una o más comorbilidades.

Cuando ingresaron a UCI, el 87% requirió ventilación mecánica invasiva (VMI) (Grasselli et al., 2020).

Doce de cada 1000 pacientes hospitalizados murieron y 27 de cada 1000 de los ingresados en UCI también murieron. Como factores de riesgo que se asociaron con la mortalidad se mencionan el sexo masculino, la edad avanzada (65 o más), y antecedentes de enfermedad pulmonar obstructiva crónica, hipercolesterolemia y diabetes tipo 2 (Grasselli et al., 2020).

1.2. Delimitación del problema Límite de Contenido Campo: Salud humana Área: Salud y grupos vulnerables Aspecto: Factores asociados a mortalidad en pacientes hospitalizados con covid-19 en la unidad de cuidados intensivos Limite Espacial Unidad de Cuidados Intensivos (UCI) del Hospital de Especialidades de Portoviejo Límite Temporal El problema de investigación es estudiado en el período mayo-diciembre 2020.

5 1.2. Formulación y sistematización del problema 1.2.1. Formulación del problema. ¿Cuáles son los factores asociados a mortalidad en pacientes hospitalizados con COVID-19 en la unidad de cuidados intensivos del hospital de especialidades Portoviejo, mayo-diciembre 2020?

1.2.2. Sistematización del problema. Preguntas específicas. ¿Cuáles son los factores de riesgo predominantes en los pacientes que ingresaron por COVID-19 en el servicio de UCI en el hospital de especialidades Portoviejo? ¿Cuáles son los factores asociados a los determinantes intermedios de orden biológico y conductual y psicosociales de los pacientes ingresados por COVID-19 en la UCI del hospital de especialidades de Portoviejo? ¿Cuál es la correlación entre los factores identificados y la mortalidad por COVID-19 en la UCI del hospital de especialidades de Portoviejo?

1.3. Justificación de la investigación Las enfermedades para ser consideradas como epidemia o pandemia deben expresarse por su frecuencia, gravedad y severidad. La pandemia por COVID-19, se expresa con morbilidad y mortalidad alta, es por ello que resulta importante identificar factores de riesgo de complicación por esta infección, con el fin de planificar estrategias de promoción de salud y de prevención. Aunque existen vacunas, las medidas de protección básicas como el uso de mascarilla, el lavado de manos y el distanciamiento social siguen siendo determinantes para la prevención.

Es innegable que las consecuencias de esta enfermedad representan un problema de salud pública por su alta carga de morbilidad y el impacto económico y social que esto implica.

Este trabajo permitirá conocer cuáles factores de riesgo condicionan la mortalidad por COVID,

6 También permitirá analizar las complicaciones y las condiciones de ingreso a UCI de pacientes.

En este contexto realizar la validación del instrumento propuesto permitirá situar el análisis de factores de riesgo en la mortalidad por COVID como un elemento condicionante para cualquier tipo de población, resultando así una contribución para evitabilidad de la mortalidad, representando una oportunidad para que tanto el sistema de salud y los individuos inviertan en intervenciones que mejore las condiciones de vida poblacionales.

Para el sistema de salud los resultados de esta investigación permitirán reconocer los factores asociados con mortalidad en pacientes con COVID-19 y eso servirá de base para la toma de decisiones basadas en datos. En consecuencia, el tener un instrumento que mida el riesgo según los determinantes apoya en la planificación de la atención de pacientes.

Del mismo modo, los resultados del presente estudio pueden servir de antecedentes para investigaciones futuras que se propongan estudiar la misma variable en otros contextos locales o institucionales. El instrumento de recolección que genere esta investigación también pudiera utilizarse por otros investigadores para estudiar los factores de riesgo de mortalidad por COVID-19.

1.4. Objetivos de la investigación 1.4.1. Objetivo general.

Validar el instrumento “factores relacionados a los determinantes estructurales e intermedios de mortalidad por COVID-19 en los pacientes ingresados en la UCI del hospital de especialidades Portoviejo.

1.4.2. Objetivos específicos.

Determinar los factores asociados a los determinantes estructurales predominantes en los pacientes que ingresaron por COVID-19 en el servicio de UCI en el hospital de especialidades Portoviejo.

7 Identificar el tipo de factores asociados a los determinantes intermedios de orden biológico y conductual y psicosociales de los pacientes ingresados por COVID-19 en la UCI del hospital de especialidades de Portoviejo Analizar la correlación entre los factores identificados y la mortalidad por COVID-19 en la UCI del hospital de especialidades de Portoviejo

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Revisión de la literatura 2.1. Fundamentos teóricos Determinantes sociales de la salud Los determinantes sociales de la salud tienen que ver con las condiciones en que los seres humanos llegan al mundo, desarrollan su vida, cómo trabajan y la manera en que envejecen; de tal manera que las diferentes formas en que esto ocurre tienen un impacto en las condiciones de salud y llegan a producirse desigualdades en esta (Añón, 2020).

Se clasifican en estructurales e intermedios. Los primeros son los que pueden originar estratificación social, implican los factores más tradicionales, por ejemplo, ingresos y educación. Aunque también se ha reconocido la importancia de incluir el género, la etnia y la sexualidad porque esas condiciones contribuyen a la estratificación social (Vinces-Centeno y Campos-Vera, 2019).

Los determinantes estructurales configuran las oportunidades de salud de los distintos grupos sociales, esto es según la ubicación de cada uno de ellos dentro de la jerarquía de poder, el prestigio y el acceso a los recursos. Las posiciones socio-económicas traen como consecuencia unos determinantes específicos de la salud individual, la cual refleja la ubicación social de un individuo dentro de un sistema estratificado (Franco-Giraldo, 2019).

Así mismo, se plantea que los determinantes estructurales explican el origen de las inequidades en salud. Dentro de estos determinantes explican que se encuentra el contexto socioeconómico y político, siendo una de sus variables la Gobernanza. Esta involucra las medidas de los gobiernos para la protección y promoción del bienestar socioeconómico de los ciudadanos. Los indicadores de esta variable vienen a ser la política pública en materia de educación, servicios de salud, trabajo, protección social, de saneamiento y disminución de la pobreza. En todos los casos, también implica los recursos públicos destinados a estos sectores (Añón, 2020).

9 Los determinantes estructurales incluyen los mecanismos que originan la posición socioeconómica de los grupos y las personas. Una de sus variables es la posición socioeconómica, que se relaciona con la generación de la división de clase, definida por la posición de las personas dentro de las jerarquías de poder, de prestigio y de acceso a los recursos. Los indicadores por excelencia en relación con esta variable son: el ingreso, el nivel educativo, y la ocupación (Añón, 2020; Franco-Giraldo, 2019).

Por otro lado, los determinantes sociales intermedios tienen que ver con la estratificación social, por lo tanto, las diferencias en la exposición a un factor o la vulnerabilidad a ciertas condiciones que comprometen la salud vienen determinadas por la pertenencia a un estrato u otro. Incluyen, por ejemplo, las condiciones de vida, de trabajo, el acceso o no a una alimentación saludable, las conductas en salud de los ciudadanos, y las barreras para adoptar estilos de vida saludables (L. J. Hernández et al., 2017).

Estos incluyen variables relacionadas con circunstancias materiales, circunstancias psicosociales y socioambientales, factores del comportamiento y los servicios de salud.

Respecto a las circunstancias materiales, son aquellas situaciones que proporcionan o no recursos para proteger la salud o ponerla en riesgo. Las diferencias entre los niveles de vida desde el punto de vista material es quizás el factor intermediario más importante. Esto es así porque tiene impacto directo en el estado de salud de los grupos marginados. Esta primera variable incluye indicadores relacionados con la vivienda: condiciones, ubicación, material de construcción, contaminación ambiental e interna, hacinamiento, iluminación interna, alumbrado público, protección contra el frío, servicios higiénicos dentro o fuera del hogar y acceso a agua potable. También incluye los medios para acceder a alimentos saludables y a ropa de abrigo, las condiciones de trabajo (riesgos físicos y químicos), trabajo informal o temporario (Vinces-Centeno y Campos-Vera, 2019).

10 Las circunstancias psicosociales y socioambientales se refieren a las situaciones estresantes y pueden facilitar la aparición de enfermedades somáticas. Sus indicadores incluyen situaciones estresantes como la exclusión social, desempleo, violencia, inestabilidad financiera, exclusión de beneficios sociales y bajos ingresos. Respecto a la variable factores comportamentales, tiene que ver con los comportamientos que pueden proteger o dañar la salud y que explican una proporción de las desigualdades sociales en salud. Aquí se incluyen los indicadores de nutrición, hábito tabáquico, sedentarismo, consumo de bebidas alcohólicas, entre otros (Hernández et al., 2017).

En relación con la variable sistema de salud, este viene a ser el intermediario que puede generar influencia en los procesos sociales que determinan las desigualdades en salud.

Este se relaciona con el desarrollo de políticas que favorezcan la equidad. También es posible que a través de registro e investigación determine diferencias en los niveles de vulnerabilidad, en la exposición y las consecuencias de las enfermedades. Sus indicadores son el acceso equitativo, la cobertura de los distintos planes y programas (por ejemplo, la vacunación), la intersectorialidad, las acciones para la reducción de las desigualdades relacionadas con los factores que intervienen en la generación de la pobreza y sus consecuencias para la salud como nutrición, saneamiento, vivienda y condiciones laborales (Franco-Giraldo, 2019).

También incluye indicadores como, actividades relacionadas con el diagnóstico, el tratamiento y la rehabilitación de distintos eventos patológicos, por ejemplo, el estímulo de políticas que no reproduzcan situaciones de vulnerabilidad, atención a la discapacidad, acciones para disminuir los efectos nocivos de la pobreza, lucha contra los problemas de salud que se producen como consecuencia de factores socioeconómicos, acceso universal con beneficios tipo seguro de salud y políticas de generación de empleo (Vinces-Centeno & Campos-Vera, 2019).

11 COVID-19 El virus causante del síndrome respiratorio agudo severo tipo-2 (SARS-CoV-2), forma parte de la familia Coronaviridae. No todos los miembros de esa familia tienen importancia médica y algunos solo tienen interés desde la ciencia veterinaria. Desde el ángulo de la ecoepidemiología se pueden clasificar en dos grupos: los coronavirus humanos (HCoV) o adquiridos en la comunidad y los coronavirus zoonóticos (Díaz-Castrillón y Toro-Montoya, 2020).

El virus se ha popularizado con el nombre de COVID-19. Es un virus de ARN que crea una amplia variedad de signos y síntomas. Los coronavirus, y especialmente el SARS-CoV-2, penetran en las células epiteliales a través de la enzima convertidora de angiotensina 2 (ACE2).

La serina transmembrana serina proteasa 2 en la célula huésped promueve aún más la captación viral al escindir ACE2 y activar la proteína SARSCoV-2 S. Después de la entrada, el COVID19 puede cerrar la vía antiviral efectiva del IFN tipo 1. El virus utiliza la maquinaria intracelular para multiplicarse y diseminarse por las vías respiratorias. Se ha diseminado principalmente desde el pulmón, pero podría diseminarse a todos los tejidos que expresan ACE2 (principalmente intestino delgado y colon, cerebro, corazón, riñón y piel); durante las autopsias, el virus se encuentra en muchos órganos. Los pacientes críticamente enfermos ventilados mecánicamente mostraron ARNemia durante 17 días en promedio (Rello et al., 2020).

El mecanismo de transmisión humano-humano es explicado por una publicación española que considera que el COVID-19 se puede transmitir de persona a persona por distintas vías. Siendo la principal el contacto e inhalación de las gotas y aerosoles que un enfermo emite y estas penetran las vías respiratorias de una persona susceptible (Centro de Coordinación de Alertas y Emergencias Sanitarias, 2021).

12 Cabe mencionar, que el período de incubación dura de 4 a 7 días siendo 5 días la cifra promedio. Pero casi todos los casos se producen a los 12,5 días desde la exposición, aunque se deja un margen que va desde 1 hasta 14 días. También se plantea que existen algunos períodos de duración de la enfermedad producida por COVID-19, esto es, el tiempo promedio que transcurre entre el inicio de los síntomas hasta el desenlace. Pueden ir desde las 2 semanas (si es leve la enfermedad) hasta una duración de 3 a 6 semanas cuando es grave o crítica. Entre el primer síntoma y la aparición de síntomas graves (por ejemplo, la hipoxemia) puede pasar una semana. En estos casos, el fallecimiento puede producirse entre las dos y las ocho semanas (Centro de Coordinación de Alertas y Emergencias Sanitarias, 2021; Pérez Abreu et al., 2020).

Existe una variedad de manifestaciones clínicas en pacientes con COVID-19. Abarca un abanico que va desde casos leves y asintomáticos hasta casos graves que incluyen neumonía, shock séptico y fallo multiorgánico. La sintomatología más frecuente suele incluir fiebre, tos seca y fatiga. El periodo de incubación va de cinco a 14 días. Cuatro de cada cinco pacientes presenta un cuadro ligero siendo sus síntomas locales en vías respiratorias altas acompañado de fiebre, ageusia, astenia, mialgias y anosmias (Fernández-Rodríguez et al., 2020).

Respecto a las complicaciones de la infección por COVID-19, la neumonía es la más frecuente y se presenta en casi en todos los casos graves, también el denominado síndrome de dificultad respiratoria del adulto (SDRA), daño renal, la miocarditis y el shock séptico como consecuencia de las sobreinfecciones bacterianas. También se presentan trastornos del proceso de coagulación, y a nivel de pruebas bioquímicas existe un aumento en las aminotransferasas, la creatinina, la deshidrogenasa láctica, la procalcitonina y la proteína C reactiva, esto alerta sobre el compromiso de múltiples órganos (Centro de Coordinación de Alertas y Emergencias Sanitarias, 2021; Díaz-Castrillón & Toro-Montoya, 2020).

Además, se reporta que los pacientes con COVID-19 desarrollan hipoxemia profunda al comienzo de la evolución de la enfermedad. Sin embargo, la disfunción respiratoria

13 manifiesta en estas primeras etapas es inusual. La distensibilidad pulmonar en pacientes intubados con COVID-19 parece estar solo modestamente disminuida y, por lo tanto, los pacientes son relativamente fáciles de ventilar. En ocasiones se presenta una hiperperfusión de un pulmón mal ventilado, probablemente debido a la vasodilatación y la pérdida de la vasoconstricción hipóxica (Gattinoni et al., 2020; Leisman et al., 2020).

2.1. Hipótesis La investigación presenta las siguientes hipótesis.

Hi: Los factores asociados a los determinantes estructurales e intermedios condicionan el riesgo de hospitalización y muerte en pacientes con enfermedades no transmisibles ingresados a la uci del hospital de especialidades Portoviejo.

Ho: Los factores asociados a los determinantes estructurales e intermedios no condicionan el riesgo de hospitalización y muerte en pacientes con enfermedades no transmisibles ingresados a la uci del hospital de especialidades Portoviejo.

2.2. Predicción científica La revisión de la literatura permite predecir que existe un mayor riesgo de hospitalización y muerte en pacientes con enfermedades no transmisibles ingresados por COVID-19, entre las enfermedades no transmisibles que implican mayor riesgo se encuentran la lesión renal aguda, la EPOC, la diabetes, la hipertensión, las enfermedades cardiovasculares, la obesidad y el cáncer.

Algunas investigaciones afirman que factores como la edad y algunas comorbilidades que incluyen a las enfermedades cardiovasculares, diabetes y obesidad están asociados a mayor mortalidad en pacientes con COVID-19 (Dessie & Zewotir, 2021; Gao et al., 2021; Rello et al., 2020).

14 Además, desde el punto de vista de los determinantes de la salud, las circunstancias sociales, socioambientales y socioeconómicas pueden convertirse en factores protectores para prevenir enfermedades y sus complicaciones o factores de riesgo para posibilitar la aparición de enfermedades.

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Materiales y métodos 3.1. Enfoque, diseño y tipo de investigación El propósito de la investigación científica es la producción de conocimiento.

Hernández-Sampieri y Mendoza-Torres (2018), definen la investigación como una serie de procesos organizados sistemáticamente, críticos y empíricos aplicados al estudio de un problema o fenómeno de la realidad con el objetivo de ampliar el conocimiento. La presente investigación tiene un enfoque cuantitativo de carácter descriptivo, observacional, de cohorte retrospectivo.

3.1.1. Enfoque cuantitativo.

El presente estudio se desarrollará bajo un enfoque cuantitativo. Según HernándezSampieri y Mendoza-Torres (2018), en este enfoque se parte de un supuesto que se pretende probar. Para ello se seleccionan casos o unidades para medir las variables de interés en un momento y lugar específico; luego, se utilizan métodos estadísticos para analizar y vincular las mediciones obtenidas. Esto sirve para extraer conclusiones sobre la hipótesis planteada al inicio del proceso. El enfoque cuantitativo es apropiado cuando se quiere estimar la magnitud u ocurrencia de fenómenos y probar hipótesis. Un ejemplo típico sería determinar la prevalencia de una enfermedad.

Esta investigación tiene un enfoque cuantitativo porque se diseñará un instrumento de recolección de datos que permitirá obtener los factores de riesgo de mortalidad por COVID-19 de los pacientes ingresados a la unidad de cuidados intensivos del Hospital de Especialidades Portoviejo (HEP).

3.1.2. Diseño.

La estrategia que adopta el investigador para darle respuesta al problema planteado es lo que se denomina diseño de la investigación (Arias, 2012). En este caso, la investigación

16 tiene un diseño no experimental de campo, en donde los datos se recogen directamente de la realidad. Ahora bien, el diseño también es transversal porque los datos se recolectan en un solo momento, en un tiempo único. Su propósito es describir variables y analizar su incidencia e interrelación en un momento dado (Hernández et al., 2014).

3.1.3. Tipo de investigación.

Esta investigación es de tipo descriptiva. En estos estudios la meta del investigador es describir fenómenos, sucesos, contextos y / o situaciones; intenta detallar cómo se manifiestan.

Se busca especificar propiedades, características y perfiles de las personas, los grupos, las comunidades, los procesos, los objetos o cualquier otro fenómeno que se pretenda someter a análisis. Solo se mide o recoge información sobre los conceptos o las variables a las que se refieren (Hernández et al., 2014).

Se aplicará un instrumento de recolección que permitirá obtener datos a partir de las historias clínicas de los pacientes ingresados a la unidad de cuidados intensivos del Hospital de Especialidades Portoviejo (HEP) por presentar complicaciones derivadas del COVID-19.

1.5. Población y muestra 1.5.1.

Población.

La población en estudio estará conformada por 259 historias de los pacientes ingresados a la unidad de cuidados intensivos del Hospital de Especialidades Portoviejo (HEP) por presentar complicaciones derivadas del COVID-19 durante el período mayo-diciembre de 2020. Se tomó como referencia el mes de mayo porque a partir de esa fecha funciona como hospital centinela a nivel de la cantonal.

1.5.2. Muestra.

La muestra quedó conformada por 259 historias clínicas de los pacientes que ingresaron a la unidad de cuidados intensivos del Hospital de Especialidades Portoviejo (HEP)

17 por presentar complicaciones derivadas del COVID-19 durante el período mayo-diciembre de 2020 y que cumplan con los criterios de inclusión.

El muestreo para esta investigación será no probabilístico, por conveniencia. Según Otzen y Manterola (2017), este permite que se seleccionen los casos accesibles que cumplan con criterios de inclusión y acepten participar. Se fundamenta tanto en la accesibilidad como en la proximidad de los sujetos para el investigador, eso le confiere el calificativo de conveniente.

1.6. Criterios de inclusión Para la selección de los participantes del estudio se establecieron los siguientes criterios de inclusión: ●

Historias clínicas de pacientes que ingresaron a la unidad de cuidados intensivos del Hospital de Especialidades Portoviejo (HEP) por presentar complicaciones derivadas del COVID-19.

●

Fecha de ingreso dentro del período mayo-diciembre de 2020.

●

Diagnóstico de COVID-19, validado con la prueba positiva, según los criterios del Ministerio de Salud Pública del Ecuador.

1.7. Criterios de exclusión ●

Historias clínicas de pacientes sin una prueba positiva para COVID-19 según los criterios del Ministerio de Salud Pública del Ecuador.

●

Historias clínicas de pacientes con COVID-19 que no hayan sido ingresados a la unidad de cuidados intensivos del Hospital de Especialidades Portoviejo (HEP).

●

Fecha de ingreso fuera del período de evaluación mayo-diciembre de 2020.

●

Historias clínicas incompletas, con datos faltantes.

18 1.8. Operacionalización de las variables Variable

Dimensión

Características sociodemográfica s: Edad DETERMINANTES ESTRUCTURALES

DETERMINANTES INTERMEDIOS

Características sociodemográfica s: Género Características sociodemográfica s: Etnia

Indicador

Expresión del indicador % de pacientes con COVID-19 de acuerdo a la edad % de cada categoría

Edad en años

Hombre, Mujer, Otro

Blanco Mestizo Afro-ecuatoriano, Cholo Montubio Indígena

% de cada categoría

Características sociodemográfica s: Residencia

País Provincia Ciudad Cantón Área Rural Área Urbana

% de cada categoría

Características sociodemográfica s: Procedencia

Provincia Ciudad Cantón Área Rural Área Urbana

% de cada categoría

Características sociodemográfica s: Condición laboral

Empleado Empleado Independiente Desempleado Dependiente

Público Privado

% de cada categoría

Nivel educación

Analfabeto Educación básica completa Educación básica incompleta Educación bachillerato completa Educación bachillerato incompleta Educación superior incompleta Educación superior completa Fumador Frecuencia de consumo de cigarrillos Consumo de alcohol Frecuencia de consumo de alcohol Consumo de Drogas

% de cada categoría

Características conductualessociales:

de

% de cada categoría

19 Frecuencia de consumo de drogas

MORTALIDAD POR COVID-19

Características psicológicas:

Antecedentes de diagnósticos psicológicos

% de cada categoría

Características biológicas:

Enfermedad Pulmonar Obstructiva Crónica (EPOC) Hipertensión arterial Diabetes Enfermedad cardiovascular Enfermedad renal Cáncer Obesidad Otras:

% de cada categoría

Recuperación Muerte

/ Fecha de ingreso / egreso hospitalario Criterio de ingreso en unidad de cuidados intensivos (UCI) Duración en UCI (días) Secuelas Mortalidad

Número de días de estadía Tasa de mortalidad % de categorías

Elaborado por: Bravo y Zambrano (2022).

1.9. Técnicas e instrumentos de recogida de datos Para la recolección de datos se utilizará una hoja de recolección que será llenada con los datos obtenidos de la historia clínica de pacientes que ingresaron a la unidad de cuidados intensivos del Hospital de Especialidades Portoviejo (HEP) por presentar complicaciones derivadas del COVID-19 durante el período mayo-diciembre de 2020. Dicho instrumento está estructurado en dos secciones y 21 ítems. La Sección A se denomina Determinantes estructurales e intermedios de los pacientes ingresados por COVID-19 en la UCI del hospital de especialidades de Portoviejo. Esta se subdivide en tres partes: Parte 1. Determinantes sociales y económicos; Parte 2. Determinantes intermedios: conductuales; Parte 3.

Determinantes intermedios: biológicos. La sección B del instrumento se corresponde con la información sobre la estancia hospitalaria.

20 1.10.

Técnicas de análisis de datos

El procesamiento de información se realizará a través del software SPSS® versión 25, de la empresa IBM® Corp. (Chicago, IL., USA). El análisis se realizará por medio de estadística descriptiva, será presentada en tablas de distribución de frecuencias y gráficos.

También se utilizará estadística inferencial para establecer la correlación de cada posible factor de riesgo con la mortalidad de pacientes que ingresaron a la unidad de cuidados intensivos del Hospital de Especialidades Portoviejo (HEP) por presentar complicaciones derivadas del COVID-19.

21

Resultados A continuación, se presentan los resultados obtenidos a partir de la aplicación del instrumento de recolección de datos diseñado para ser validado en esta investigación. En primer lugar, se procede a caracterizar a la población. Además, se pretende con ellos, dar respuesta a los interrogantes planteados al inicio de la misma, los cuales tienen que ver con los factores de riesgo predominantes en los pacientes que ingresaron por COVID-19 en el servicio de UCI en el hospital de especialidades Portoviejo, así como los factores asociados a los determinantes intermedios de orden biológico y conductual y psicosociales y la correlación entre los factores identificados y la mortalidad por COVID-19 en estos pacientes.

4.1. Caracterización sociodemográfica de los pacientes Según se puede observar en la Tabla 1, el grupo de 51 a 62 años representó un 34,4% y el de 63-74 se ubicó en 33,6%, entre ambos abarcaron casi un 70%. El 65,3% de los pacientes pertenece al género masculino y el 34,7% al género femenino. El 98,5% de ellos se autoidentificó como mestizo, el 1,2% como montubio y el 0,4% como blanco. Ninguna de las demás categorías estuvo representada en la muestra del estudio.

Respecto al nivel educativo, casi la mitad de los pacientes (49,8%) se ubicó en la categoría de educación básica completa. A esta le siguieron educación bachillerato completa y educación superior completa con un 18,1% cada una (Tabla 2). El 85,3% de los pacientes tenía su residencia en zona urbana, mientras que el 14,7% residía en zona rural. La procedencia de los pacientes con COVID-19 ingresados en la unidad de cuidados intensivos (UCI) del Hospital de Especialidades de Portoviejo, en su mayoría estuvo representada por la categoría otro cantón de Manabí con el 61,4% y de Portoviejo el porcentaje fue de 38,6%. En la mitad de los casos (49,8%), el jefe del hogar era independiente. En un tercio de los casos (32%), se encontraban desempleados. Menos del 20% se encontraba con un trabajo formal como empleado público (10%) o como empleado particular (8,1%) (Tabla 2).

22 Tabla 1 Distribución de frecuencias de pacientes con COVID-19 ingresados en la unidad de cuidados intensivos (UCI) del Hospital de Especialidades de Portoviejo según grupo de edad, género y autoidentificación étnica.

Grupo de edad

Frecuencia (n=259) 40 ≤50 89 51-62 87 63-74 38 75-86 5 ≥87 Género Frecuencia (n=259) 169 Masculino 90 Femenino 0 Otro Etnia Frecuencia (n=259) 1 Blanco 255 Mestizo 3 Montubio 0 Cholo 0 Afroecuatoriano 0 Indígena 0 Otra Totales 259 Elaborado por: Bravo y Zambrano (2022).

% 15,4 34,4 33,6 14,7 1,9 % 65,3 34,7 0 % 0,4 98,5 1,2 0 0 0 0 100

Tabla 2.

Distribución de frecuencias de pacientes con COVID-19 ingresados en la unidad de cuidados intensivos (UCI) del Hospital de Especialidades de Portoviejo según nivel de educación, zona de residencia, procedencia y condición laboral del jefe del hogar.

Nivel de educación Frecuencia (n=259) 11 Analfabeto 129 Educación básica completa 9 Educación básica incompleta 47 Educación bachillerato completa 13 Educación bachillerato incompleta 47 Educación superior completa 3 Educación superior incompleta Zona de residencia Frecuencia (n=259) 38 Rural 221 Urbana

% 4,2 49,8 3,5 18,1 5 18,1 1,2 % 14,7 85,3

23 Procedencia Frecuencia (n=259) 100 Portoviejo 159 Otro cantón de Manabí Condición laboral Frecuencia (n=259) 26 Empleado público 21 Empleado particular 129 Independiente 83 Desempleado Totales 259 Elaborado por: Bravo y Zambrano (2022).

% 38,6 61,4 % 10 8,1 49,8 32 100

4.2. Factores de riesgo y determinantes intermedios de orden conductual y biológico.

En la Tabla 3 se resume la información relacionada con los determinantes intermedios conductuales relacionando la información de los pacientes que fumaban, consumían alcohol o drogas y la frecuencia de cada uno de estos. Solo uno de cada 5 casos fumaba (18,5%). Por el contrario, el 81,5% no fumaba. El 10% fumaba 3 cigarrillos por día, el 6,6% 2 cigarrillos diarios y el 1,9% 4 cigarrillos al día. El 51,4% no consumía alcohol y el 48,6% sí lo consumía. El 51,4% de los pacientes no consumía alcohol nunca, en un 48,3% de los casos consumía alcohol de manera ocasional y en un 0,4% una vez a la semana. El 99,6% de los pacientes no consumía drogas y el 0,4% sí lo hacía.

Tabla 3 Distribución de frecuencias de pacientes con COVID-19 ingresados en la unidad de cuidados intensivos (UCI) del Hospital de Especialidades de Portoviejo según los hábitos nocivos de fumar, consumo de alcohol y consumo de drogas.

Fumador Sí No Número de cigarrillos 0 1 2 3 4 Consumo de alcohol Sí

Frecuencia (n=259) 48 211 Frecuencia (n=259) 211 0 17 26 5 Frecuencia (n=259) 126

% 18,5 81,5 % 81,5 0 6,6 10 1,9 % 48,6

24 133 No Frecuencia de consumo de Frecuencia (n=259) alcohol 133 Nunca 1 Una vez a la semana 0 Dos veces a la semana 0 Tres o más veces por semana 125 Ocasionalmente Consumo de drogas Frecuencia (n=259) 1 Sí 258 No Elaborado por: Bravo y Zambrano (2022).

51,4 % 51,4 0,4 0 0 48,3 % 0,4 99,6

La información relacionada con la distribución de pacientes con COVID-19 ingresados en la unidad de cuidados intensivos (UCI) del Hospital de Especialidades de Portoviejo según determinantes intermedios biológicos se encuentra resumida en la Tabla 4. Respecto a la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC), el 93,8% resultó no tener antecedentes de ella, un 3,5% sí los tenía u un 2,7% no sabía.

Ahora bien, la mitad de los pacientes (49%) tenía diagnóstico de hipertensión arterial y en el caso de la otra mitad o no eran hipertensos o no sabían si lo eran. En relación con la enfermedad cerebro vascular, solo un 2,7% tenía antecedentes de ella. Por otro lado, la diabetes resultó ser la más frecuente entre las comorbilidades con COVID-19 ya que 173 pacientes ingresados en la UCI (66,8%) eran diabéticos. La otra condición con mayor prevalencia fue la obesidad ya que el 56,4% de los pacientes resultaron obesos. En cuanto al cáncer, solo el 1,2% de los pacientes resultó que padecía esta enfermedad y un 14,7% de los pacientes tenía diagnóstico de alguna enfermedad renal.

Tabla 4 Distribución de pacientes con COVID-19 ingresados en la unidad de cuidados intensivos (UCI) del Hospital de Especialidades de Portoviejo según determinantes intermedios: biológicos.

Determinante s biológicos

Sí n

No %

n

%

No sabe n %

Totales n %

25 9 3,5 243 EPOC 127 49 125 Hipertensión arterial 173 66,8 81 Diabetes 7 2,7 250 Enfermedad cerebro vascular 38 14,7 220 Enfermedad renal 3 1,2 256 Cáncer 146 56,4 113 Obesidad Elaborado por: Bravo y Zambrano (2022).

93,8 48,3

7 7

2,7 2,7

259 259

100 100

31,3 96,5

5 2

1,9 0,8

259 259

100 100

84,9

1

0,4

259

100

98,8 43,6

0 0

0 0

259 259

100 100

La duración en UCI de los pacientes con COVID-19 ingresados en el Hospital de Especialidades de Portoviejo se presenta en la Tabla 15. El intervalo de días que tiene una mayor representación es el de 6 a 18 días con un 49,8%. A este le sigue el intervalo de 19 a 31 días con un 27%. El 15,4% de los pacientes estuvo en la UCI 5 días o menos. En total hubo 20 pacientes (7,8%) que estuvo 32 días o más en la UCI. Tabla 5 Distribución de frecuencias de pacientes con COVID-19 ingresados en la unidad de cuidados intensivos (UCI) del Hospital de Especialidades de Portoviejo según duración en UCI Duración en UCI Frecuencia 40 ≤5 129 6-18 70 19-31 14 32-44 3 45-57 3 ≥58 Totales 259 Elaborado por: Bravo y Zambrano (2022).

% 15,4 49,8 27 5,4 1,2 1,2 100

En la Tabla 6 se presenta la información sobre los pacientes con COVID-19 ingresados en la unidad de cuidados intensivos (UCI) del Hospital de Especialidades de Portoviejo según el desenlace del caso. El 94,2% de los pacientes fallecieron y solamente el 5,8% de ellos se recuperó.

Tabla 6

26 Distribución de frecuencias de pacientes con COVID-19 ingresados en la unidad de cuidados intensivos (UCI) del Hospital de Especialidades de Portoviejo según el desenlace del caso Desenlace

Frecuencia 244 Muerte 15 Recuperación Totales 259 Elaborado por: Bravo y Zambrano (2022).

% 94,2 5,8 100

4.3. Correlación entre los factores identificados y la mortalidad por COVID-19 en estos pacientes A continuación, se presentan en tablas cruzadas la correlación de las variables estudiadas, a fin de verificar si pueden considerarse como factores de riesgo o no de la mortalidad por COVID-19 de los pacientes ingresados en UCI. Se realizó prueba de hipótesis utilizando en algunos casos la prueba Chi Cuadrado y en otros casos, la prueba de KruskalWallis. A veces, ambas pruebas.

La Tabla 7 corresponde al cruce de la variable desenlace con la variable grupo de edad.

Dentro de los pacientes que fallecieron, el 34,4% se ubicó en el intervalo de edad de 51 a 62 años y el 32,8% en el grupo de 63 a 74 años. Entre los pacientes que se recuperaron el 46,7% era del grupo de 63 a 74 años. Se obtuvo un valor p para la prueba Chi cuadrado de 0,452, es decir, no fue significativo y hay independencia entre ambas variables. Por tener más de tres categorías también se realizó la prueba de Kruskal-Wallis que tampoco tuvo un valor significativo.

Tabla 7 Tabla cruzada de variable desenlace y variable edad. Prueba Chi Cuadrado y prueba de Kruskal-Wallis

Grupo de edad ≤50

Desenlace Muerte (n= 244) Recuperación (n= 15) n % n % 37 15,2 3 20

Totales (n= 259) n % 40 15,4

27 84 80 38 5

51-62 63-74 75-86 ≥87

34,4 5 32,8 7 15,6 0 2 0 *p-valor= 0,452 (NS) +p-valor= 0,454 (NS)

33,3 46,7 0 0

89 87 38 5

34,4 33,6 14,7 1,9

Elaborado por: Bravo y Zambrano (2022).

Se comparó la variable desenlace con la variable género y el resultado se presenta en la Tabla 8. Entre los pacientes cuyo desenlace fue la muerte el 65,2% perteneció al género masculino y el 34,8% al femenino. Mientras que entre los que se recuperaron el 66,7% eran masculinos y el 33,3% femeninos. No hubo significancia estadística al realizar la prueba Chi cuadrado.

Tabla 8 Tabla cruzada de variable desenlace y variable género. Prueba Chi Cuadrado

Género Masculino Femenino

Desenlace Muerte (n= 244) Recuperación (n= 15) n % n % 159 65,2 10 66,7 85 34,8 5 33,3 *p-valor= 0,906 (NS)

Totales (n= 259) n % 169 65,3 90 34,7

Elaborado por: Bravo y Zambrano (2022).

En la Tabla 9 analiza la variable desenlace con respecto a la variable autoidentificación étnica. Entre los fallecidos, el 98,4% se autoidentificó como mestizo. El 100% de los que se recuperaron también se concebía como mestizo.

Tabla 9 Tabla cruzada de variable desenlace y variable autoidentificación étnica. Prueba Chi Cuadrado

Autoidentificación étnica Blanco Mestizo

Desenlace Muerte (n= 244) Recuperación (n= 15) n % n % 1 0,4 0 0 240 98,4 15 100

Totales (n= 259) n % 1 0,4 255 98,5

28 Montubio

3

1,2 0 *p-valor= 0,883 (NS)

0

3

1,2

Elaborado por: Bravo y Zambrano (2022).

La Tabla 10 se corresponde con la comparación entre la variable desenlace con la variable nivel de educación. Dentro de los pacientes que fallecieron, casi la mitad (49,6%) se ubicó en la categoría educación básica completa. Del mismo modo, entre los recuperados la categoría con más casos fue educación básica completa. El valor p para la prueba Chi cuadrado no fue significativo, tampoco el de la prueba de Kruskal-Wallis.

Tabla 10 Tabla cruzada de variable desenlace y variable edad. Prueba Chi Cuadrado y prueba de Kruskal-Wallis

Nivel educativo

Desenlace Muerte (n= 244) Recuperación (n= 15) n % n % 11 4,5 0 0 121 49,6 8 53,3

Analfabeto Educación básica completa 9 3,7 0 0 Educación básica incompleta 42 17,2 5 33,3 Educación bachillerato completa 13 5,3 0 0 Educación bachillerato incompleta 46 18,9 1 6,7 Educación superior completa 2 0,8 1 6,7 Educación superior incompleta *p-valor= 0,151 (NS) +p-valor= 0,153 (NS)

Totales (n= 259) n % 11 4,2 129 49,8 9

3,5

47

18,1

13

5

47

18,1

3

1,2

Elaborado por: Bravo y Zambrano (2022).

La información que se produjo como resultado del cruce de la variable desenlace con la variable zona de residencia se presenta en la Tabla 11. Entre los pacientes cuyo desenlace

29 fue la categoría muerte, el 85,7% tenían su residencia en zona urbana y el 14,3% en zona rural.

Por su parte, entre los que se recuperaron el 80% vivía en zona urbana y el 20% en zona rural.

Tabla 11 Tabla cruzada de variable desenlace y variable zona de residencia. Prueba Chi Cuadrado

Zona de residencia Rural Urbana

Desenlace Muerte (n= 244) Recuperación (n= 15) n % n % 35 14,3 3 20 209 85,7 12 80 *p-valor= 0,548 (NS)

Totales (n= 259) n % 38 14,7 221 85,3

Elaborado por: Bravo y Zambrano (2022).

Los resultados de comparar la variable desenlace con la variable procedencia están resumidos en la Tabla 12. Entre los pacientes cuyo desenlace fue la categoría muerte, el 61,5% eran de otro cantón de Manabí y el 38,5% de Portoviejo. Entre los pacientes que se recuperaron el 60% vivía en otro cantón y el 40% en Portoviejo.

Tabla 12 Tabla cruzada de variable desenlace y variable procedencia. Prueba Chi Cuadrado

Procedencia Portoviejo Otro cantón Manabí

de

Desenlace Muerte (n= 244) Recuperación (n= 15) n % n % 94 38,5 6 40 150 61,5 9 60 *p-valor= 0,909 (NS)

Elaborado por: Bravo y Zambrano (2022).

Totales (n= 259) n % 100 38,6 159 61,4

30 La Tabla 13 se corresponde con el análisis de la variable desenlace con respecto a la variable situación laboral del jefe del hogar. Entre los pacientes que perdieron la vida la mitad (50,4%) trabajaban de forma independiente y 32% estaban desempleados. Por su parte entre los que recuperaron su salud el 40% era independiente y el 33,3% desempleado. No hubo significancia estadística para la prueba Chi cuadrado ni para la prueba de Kruskal-Wallis.

Tabla 13 Tabla cruzada de variable desenlace y variable condición laboral del jefe del hogar.

Prueba Chi Cuadrado y prueba Kruskal-Wallis Desenlace Muerte (n= 244) Recuperación (n= 15) n % n % 23 9,4 3 20 Empleado público 20 8,2 1 6,7 Empleado particular 123 50,4 6 40 Independiente 78 32 5 33,3 Desempleado *p-valor= 0,587 (NS) +p-valor= 0,589 (NS) Condición laboral

Totales (n= 259) n % 26 10 21 8,1 129 49,8 83 32

Elaborado por: Bravo y Zambrano (2022).

En la Tabla 14 se cruzaron los datos de la variable desenlace con la de fumador. Entre los fallecidos el 82,4% no fumaban y el 17,6% sí fumaba. Por su parte, entre los que se recuperaron, el 66,7% no fumaba y el 18,5% si fumaba.

Tabla 14 Tabla cruzada de variable desenlace y variable fumador. Prueba Chi Cuadrado

Fumador Sí No

Desenlace Muerte (n= 244) Recuperación (n= 15) n % n % 43 17,6 5 33,3 201 82,4 10 66,7 *p-valor= 0,129 (NS)

Elaborado por: Bravo y Zambrano (2022).

Totales (n= 259) n % 48 18,5 211 81,5

31 En la Tabla 15 se compara la variable desenlace con la de consumo de alcohol. Entre los fallecidos el 52% no consumía alcohol y el 48% sí lo hacía. Entre los pacientes que se recuperaron, el 40% no consumía alcohol y el 60% sí lo hacía. No hubo diferencia estadísticamente significativa entre los grupos.

Tabla 15 Tabla cruzada de variable desenlace y variable consumo de alcohol. Prueba Chi Cuadrado

Consumo de alcohol Sí No

Desenlace Muerte (n= 244) Recuperación (n= 15) n % n % 117 48 9 60 127 52 6 40 *p-valor= 0,365 (NS)

Totales (n= 259) n % 126 48,6 133 51,4

Elaborado por: Bravo y Zambrano (2022).

En la Tabla 16 se cruzaron los datos de la variable desenlace con la de consumo de drogas. Entre los fallecidos el 99,6% no consumía drogas y el 0,4% sí lo hacía. Ahora bien, entre los que se recuperaron, el 100% no consumía drogas. El valor p obtenido a través de la prueba Chi cuadrado no fue significativo.

Tabla 16 Tabla cruzada de variable desenlace y variable consumo de drogas. Prueba Chi Cuadrado

Consumo de drogas Sí No

Desenlace Muerte (n= 244) Recuperación (n= 15) n % n % 1 0,4 0 0 243 99,6 15 100 *p-valor= 0,804 (NS)

Elaborado por: Bravo y Zambrano (2022).

Totales (n= 259) n % 1 0,4 258 99,6

32 La información obtenida como consecuencia del cruce de la variable desenlace con la variable enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) se encuentra en la Tabla 17. Entre los pacientes con EPOC el 77,8% tuvo como desenlace la muerte mientras que 22,2 % de quienes sufrían de EPOC se recuperaron. Entre los pacientes sin EPOC, el 94,8% murió y el 5,2% se recuperó. El valor p obtenido a través de la prueba Chi cuadrado fue no significativo.

Tabla 17 Tabla cruzada de variable desenlace y variable enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC). Prueba Chi Cuadrado EPOC Desenlace Muerte Recuperación

Sí (n= 9) n 7 2

No (n= 250) % n % 77,8 237 94,8 22,2 13 5,2 *p-valor= 0,083 (NS)

Totales (n= 259) N % 244 94,2 15 5,8

Elaborado por: Bravo y Zambrano (2022).

En la Tabla 18 se resume el resultado del cruce de la variable desenlace con la variable hipertensión arterial (HTA). Entre los pacientes con HTA el 96,1% falleció mientras que el 3,9% se recuperó. Entre los pacientes que no sufrían de HTA, el 92,4% murió y el 7,6% se recuperó. No hubo diferencias estadísticamente significativas entre los grupos.

Tabla 18 Tabla cruzada de variable desenlace y variable hipertensión arterial (HTA). Prueba Chi Cuadrado.

Desenlace Muerte Recuperación

HTA Sí (n= 127) No (n= 132) n % n % 122 96,1 122 92,4 5 3,9 10 7,6 *p-valor= 0,336 (NS)

Elaborado por: Bravo y Zambrano (2022).

Totales (n= 259) n % 244 94,2 15 5,8

33 En la Tabla 19 se presentan los datos obtenidos del cruce de la variable desenlace con la variable diabetes. Entre los pacientes diabéticos el 96,5% tuvo como desenlace la muerte y el 3,5% se recuperó. Entre los pacientes que no eran diabéticos, el 89,5% murió y el 10,5% se recuperó. En este caso sí hubo diferencias estadísticamente significativas entre los grupos y se considera a la diabetes como un factor de riesgo para la mortalidad por COVID-19.

Tabla 19 Tabla cruzada de variable desenlace y variable diabetes. Prueba Chi Cuadrado.

Desenlace Muerte Recuperación

DIABETES Sí (n= 173) No (n= 86) n % n % 167 96,5 77 89,5 6 3,5 9 10,5 *p-valor= 0,045 (S)

Totales (n= 259) n % 244 94,2 15 5,8

Elaborado por: Bravo y Zambrano (2022).

En la Tabla 20 se resume el resultado del cruce de la variable desenlace con la variable enfermedad cerebro vascular (ECV). Entre los pacientes con ECV el 100% falleció. Entre los pacientes que no sufrían de ECV, el 94,1% murió y el 5,9% se recuperó. No hubo diferencias estadísticamente significativas entre los grupos.

Tabla 20 Tabla cruzada de variable desenlace y variable enfermedad cerebrovascular (ECV).

Prueba Chi Cuadrado.

ECV Desenlace Muerte Recuperación

Sí (n= 7) n 7 0

No (n= 252) % n % 100 237 94,1 0 15 5,9 *p-valor= 0,751 (NS)

Elaborado por: Bravo y Zambrano (2022).

Totales (n= 259) n % 244 94,2 15 5,8

34 La información correspondiente al cruce de la variable desenlace con la variable enfermedad renal se presenta en la Tabla 21. Entre los pacientes con enfermedad renal el 100% falleció. Entre los pacientes que no sufrían de enfermedad renal, el 93,2% murió y el 6,8% se recuperó. No hubo diferencias estadísticamente significativas entre los grupos.

Tabla 21 Tabla cruzada de variable desenlace y variable enfermedad renal. Prueba Chi Cuadrado.

Desenlace Muerte Recuperación

ENFERMEDAD RENAL Sí (n= 38) No (n= 221) n % n % 38 100 206 93,2 0 0 15 6,8 *p-valor= 0,244 (NS)

Totales (n= 259) n % 244 94,2 15 5,8

Elaborado por: Bravo y Zambrano (2022).

En la Tabla 22 se presentan los datos que se produjeron al cruzar la variable desenlace con la variable cáncer. Entre los pacientes con cáncer el 100% falleció. Entre los pacientes que no sufrían de cáncer, el 94,1% murió y el 5,9% se recuperó. No hubo diferencias estadísticamente significativas entre los grupos.

Tabla 22 Tabla cruzada de variable desenlace y variable cáncer. Prueba Chi Cuadrado.

CÁNCER Desenlace Muerte Recuperación

Sí (n= 3) n 3 0

No (n= 256) % n % 100 241 94,1 0 15 5,9 *p-valor= 0,666 (NS)

Elaborado por: Bravo y Zambrano (2022).

Totales (n= 259) n % 244 94,2 15 5,8

35 En la Tabla 23 se presentan los datos obtenidos del cruce de la variable desenlace con la variable obesidad. Entre los pacientes obesos el 97,9% tuvo como desenlace la muerte y el 2,1% se recuperó. Entre los pacientes sin obesidad, el 89,4% falleció y el 10,6% se recuperó.

Se obtuvo un valor p de 0,003, así que hubo diferencias estadísticamente significativas entre los grupos y se considera a la obesidad como un factor de riesgo para la mortalidad por COVID19.

Tabla 23 Tabla cruzada de variable desenlace y variable obesidad. Prueba Chi Cuadrado.

Desenlace Muerte Recuperación

OBESIDAD Sí (n= 146) No (n= 113) n % n % 143 97,9 101 89,4 3 2,1 12 10,6 *p-valor= 0,003 (S)

Totales (n= 259) n % 244 94,2 15 5,8

Elaborado por: Bravo y Zambrano (2022).

4.4. Validación del instrumento Se realizaron pruebas para medir la confiabilidad del instrumento. Se tomaron en cuenta solamente las dimensiones relacionadas con los determinantes conductuales y los determinantes biológicos. Por ser variables dicotómicas se la confiabilidad se midió por medio del coeficiente Kuder Richardson (KR20) y se obtuvieron valores de 0,497 para la dimensión determinantes conductuales y 0,420 para la dimensión determinantes biológicos. En ambos casos se considera una confiabilidad moderada (Tabla 24).

También se elaboró una matriz de correlación entre los distintos ítems, en la Tabla 25 los determinantes conductuales y en la Tabla 26 los determinantes biológicos. En el caso de los conductuales, los resultados estadísticos sugieren que, si se elimina el ítem relacionado con el consumo de drogas, la confiabilidad de esta dimensión aumentaría a 0,644 quedando dentro de

36 los parámetros de una buena confiablidad. Sin embargo, no llega a una confiabilidad alta que es lo deseable en el caso de un instrumento de recolección de datos.

Tabla 24 Confiabilidad

del

instrumento.

Dimensiones

determinantes

conductuales

y

determinantes biológicos. Prueba Kuder Richardson (KR20).

Dimensión Kuder Richardson (KR20) 0,497 Determinantes conductuales 0,420 Determinantes biológicos Elaborado por: Bravo y Zambrano (2022).

Número de elementos 3 7

Tabla 25 Matriz de correlaciones entre los elementos. Determinantes conductuales Fumador

Consumo de alcohol

Consumo de drogas

KR20 si se suprime

1,0

0,490

0,131

0,031

0,490 1,0 Consumo de alcohol 0,131 0,064 Consumo de drogas Elaborado por: Bravo y Zambrano (2022).

0,064

0,078

1,0

0,644

Fumador

Tabla 26 Matriz de correlaciones entre los elementos. Determinantes biológicos EPOC

HTA

Diabetes

ECV

ER

Cáncer

Obesidad

KR20 si se suprime

EPOC

1,0

0,193

0,089

0,228

0,040

0,176

-0,046

0,404

HTA

0,193

1,0

0,396

0,122

0,183

0,110

-0,103

0,326

Diabetes

0,089

0,396

1,0

0,118

0,246

0,000

0,074

0,246

37 ECV

0,228

0,122

0,118

1,0

0,200

-0,018

0,074

0,389

ER

0,040

0,183

0,246

0,200

1,0

-0,045

0,167

0,318

Cáncer

0,176

0,110

0,000

0,018

-0,045

1,0

-0,123

0,435

Obesidad

-0,046

-0,103

0,074

0,099

0,167

-0,123

1,0

0,501

Elaborado por: Bravo y Zambrano (2022).

38

Discusión La mortalidad por COVID-19 ha sido tema de preocupación mundial y obligó a tomar diversas medidas para evitar las complicaciones y la muerte de los pacientes a quienes se les diagnostica la enfermedad. Wu y McGoogan (2020), reportaron una proporción de fallecidos de 2,3% cuando se toman en cuenta todas las edades y sin discriminar por factores de riesgo asociados, sin embargo, esta se elevó a una mortalidad del 50% cuando solo se tomaron en cuenta los casos críticos.

Esta investigación se planteó como objetivo validar un instrumento de recolección de datos sobre los factores relacionados a los determinantes estructurales e intermedios de mortalidad por COVID-19 en los pacientes ingresados en la UCI del hospital de especialidades Portoviejo.

Para tal fin se realizó el diseño del mismo y se recolectó la información a partir de la base de datos de pacientes ingresados en la UCI de dicho hospital.

De un total de 259 pacientes que se tomaron en cuenta porque cumplieron con los criterios de inclusión establecidos previamente, fallecieron 244, es decir, el 94,2%, y solamente se recuperaron 15 pacientes, que representaron el 5,8%. Entre los aspectos que se tomaron en cuenta para considerar los posibles factores que pudieran cumplir un papel determinante en el desenlace de la enfermedad (entendida como muerte o recuperación) se consideró a determinantes sociales, determinantes intermedios conductuales (consumo de alcohol, hábito de fumar) y biológicos (antecedentes de EPOC, hipertensión arterial, diabetes, obesidad, entre otros).

Al realizar el análisis estadístico, solo hubo significancia estadística para considerar como factores de riesgo de mortalidad por COVID-19 entre los pacientes que ingresaron a la UCI del Hospital de Especialidades de Portoviejo a tener antecedentes de diabetes (p= 0,045) y de obesidad (p= 0,003). Por otro lado, al aplicar la prueba de Kuder Richardson (KR20) para medir la confiabilidad del instrumento se obtuvieron valores dentro de categoría confiabilidad

39 moderada: 0,497 para la dimensión determinantes conductuales y 0,420 para la dimensión determinantes biológicos. Por lo tanto, se requeriría realizar ajustes al instrumento para poder aumentar la confiabilidad del mismo y lograr que sea válido.

Ahora bien, al comparar los resultados de esta investigación con otras investigaciones se encuentran algunas similitudes. Por ejemplo, tanto Gao et al. (2021) como Wolff et al. (2021), encontraron una mayor mortalidad en pacientes masculinos de edad a partir de los 66 años.

Entre los hallazgos del presente estudio se encontró que el 65% de los pacientes fallecidos pertenecían al sexo masculino. Además, alrededor del 70% se ubicaban en el rango de edad de 51 a 74 años.

Cabe mencionar, que según lo reportado por Grasselli et al. (2020), el 99% de los pacientes en un centro de salud en Lombardía, Italia (1 287 de 1 300) requirió asistencia respiratoria, incluida intubación endotraqueal en el 88 % y ventilación no invasiva en el 11 %. La mortalidad por COVID-19 entre los pacientes ingresados a la UCI se ubicó en el 26%. Este porcentaje resultó mucho menor que el encontrado en el Hospital de Especialidades de Portoviejo cuya mortalidad entre los ingresados a la UCI durante el período de estudio fue de 94,2%.

En este estudio, se realizaron pruebas de hipótesis buscando relación entre algunos determinantes intermedios biológicos y el desenlace de la enfermedad entendida como una variable dicotómica cuyas categorías fueron muerte y recuperación. Se encontró significancia estadística para mortalidad en pacientes diabéticos y con obesidad. En la gran mayoría de los estudios consultados se identificaron como factores de riesgo de ingreso a cuidados intensivos y de mortalidad las comorbilidades, el género masculino, edad, tabaquismo, obesidad, insuficiencia renal aguda y dímero D (Dessie y Zewotir, 2021); hipertensión y diabetes (Wolff et al., 2021); hipertensión, diabetes, obesidad, EPOC y asma (Gao et al., 2021).

Estos datos implican un reto en el manejo de pacientes diagnosticados con COVID-19 y que presente algunos de estos antecedentes de enfermedades sistémicas que pudieran complicar la

40 evolución de la enfermedad. En todo caso, las aspiraciones del personal y el sistema de salud deben enfocarse en que la mayor parte de los pacientes recupere su salud. Hay que mencionar que esto fue antes de la existencia de vacunas y antes de la vacunación masiva de la población.

Esto sin duda ha tenido un impacto positivo, cifras del Sistema Integrado de Vigilancia Epidemiológica del Ministerio de Salud Pública del Ecuador (MSP, 2022) reflejan que la mortalidad por COVID-19 en el año 2021 descendió más del 50% al compararla con la del año 2020.

41

Conclusiones La presente investigación permitió obtener las siguientes conclusiones: En relación con los factores asociados a los determinantes estructurales predominantes en los pacientes que ingresaron por COVID-19 en el servicio de UCI en el hospital de especialidades Portoviejo alrededor del 70% de los pacientes se ubicó entre los 51 y los 74 años. Hubo predominio del género masculino con un 65,3% en comparación con el 34,7% que perteneció al género femenino. Casi todos los pacientes se autoidentificaron como mestizos y residían en zonas urbanas.

Respecto a los factores asociados a los determinantes intermedios de orden conductual, solo uno de cada 5 pacientes tenía el hábito de fumar (18,5%) y el 81,5% no fumaba. Entre los que fumaban predominó el consumo de dos o tres cigarrillos por día. Por otro lado, el 51,4% no consumía alcohol y el 48,6% sí lo consumía. El 48,3% de los pacientes consumía alcohol de manera ocasional.

Ahora bien, entre los determinantes intermedios de orden biológico, la diabetes resultó ser la más frecuente entre las comorbilidades con COVID-19 ya que 173 pacientes (66,8%) eran diabéticos. La otra condición con mayor prevalencia fue la obesidad ya que el 56,4% de los pacientes resultaron obesos. También resultó que la mitad de los pacientes ingresados a la UCI eran hipertensos. En cuanto a la evolución de la enfermedad, el 94,2% de los pacientes tuvo como desenlace la muerte.

Cuando se realizó el análisis de la correlación entre los factores identificados y la mortalidad por COVID-19 en la UCI del hospital de especialidades de Portoviejo se realizaron las pruebas estadísticas Chi Cuadrado y Kruskal Wallis para verificar la influencia de cada uno de los factores considerados en relación con el variable desenlace cuyas categorías eran muerte y recuperación. Solo hubo significancia estadística para diabetes (p= 0,045) y obesidad (p= 0,003).

42 Por otro lado, para medir la confiabilidad del instrumento se aplicó la prueba de Kuder Richardson (KR20) y se obtuvieron valores dentro de categoría confiabilidad moderada: 0,497 para la dimensión determinantes conductuales y 0,420 para la dimensión determinantes biológicos. Por lo tanto, se requeriría realizar ajustes al instrumento para poder aumentar la confiabilidad del mismo y lograr que sea válido.

43

Recomendaciones Esta investigación permite realizar las siguientes recomendaciones: ●

El énfasis debe hacerse primordialmente en la prevención, fomentando el uso

correcto de la mascarilla, el distanciamiento social, el lavado de manos y la vacunación. ●

Educar a la población de mayor riesgo, diabéticos y obesos, sobre la importancia

de la vacunación para prevenir la enfermedad y sobre los peligros de complicación que existen si la adquieren. ●

Realizar capacitaciones al personal de salud sobre la evolución del COVID-19

en pacientes con comorbilidades, especialmente con diabetes, obesidad e hipertensión. ●

Realizar entrenamiento al personal de enfermería del área crítica para el manejo

de pacientes con COVID-19 que se han complicado y han ingresado a la UCI.

44

Referencias bibliográficas Añón, C. L. (2020). La revolución de los determinantes sociales de la salud. Anuario de Filosofía Del Derecho, 289–317.

Arias, F. (2012). El Proyecto de Investigación. Introducción a la metodología científica (Sexta edic). Editorial Episteme.

Centro de Coordinación de Alertas y Emergencias Sanitarias. (2021). Información científicatécnica. Enfermedad por coronavirus, COVID-19 (Primera). Ministerio de Sanidad España.

Dessie, Z. G., & Zewotir, T. (2021). Mortality-related risk factors of COVID-19: a systematic review and meta-analysis of 42 studies and 423,117 patients. BMC Infectious Diseases, 21(1), 855. https://doi.org/10.1186/s12879-021-06536-3 Díaz-Castrillón, F. J., & Toro-Montoya, A. I. (2020). SARS-CoV-2/COVID-19: el virus, la enfermedad y la pandemia. Medicina y Laboratorio, 24(3), 183–205.

Fernández-Rodríguez, A., Casas, I., Culebras, E., Morilla, E., Cohen, M. C., & Alberola, J. (2020). COVID-19 y estudios microbiológicos post mortem. Revista Española de Medicina Legal, 46(3), 127–138.

Franco-Giraldo, Á. (2019). La salud pública en discusión. Revista Facultad Nacional de Salud Pública, 37(1), 15–28.

Gao, Y.-D., Ding, M., Dong, X., Zhang, J.-J., Kursat Azkur, A., Azkur, D., Gan, H., Sun, Y.L., Fu, W., Li, W., Liang, H.-L., Cao, Y.-Y., Yan, Q., Cao, C., Gao, H.-Y., Brüggen, M.C., van de Veen, W., Sokolowska, M., Akdis, M., & Akdis, C. A. (2021). Risk factors for severe and critically ill COVID-19 patients: A review. Allergy, 76(2), 428–455. https://doi.org/10.1111/all.14657 Gattinoni, L., Coppola, S., Cressoni, M., Busana, M., Rossi, S., & Chiumello, D. (2020).

COVID-19 Does Not Lead to a “Typical” Acute Respiratory Distress Syndrome. In

45 American journal of respiratory and critical care medicine (Vol. 201, Issue 10, pp. 1299– 1300). https://doi.org/10.1164/rccm.202003-0817LE Grasselli, G., Greco, M., Zanella, A., Albano, G., Antonelli, M., Bellani, G., Bonanomi, E., Cabrini, L., Carlesso, E., Castelli, G., Cattaneo, S., Cereda, D., Colombo, S., Coluccello, A., Crescini, G., Forastieri Molinari, A., Foti, G., Fumagalli, R., Iotti, G. A., … Network, C.-19 L. I. C. U. (2020). Risk Factors Associated With Mortality Among Patients With COVID-19 in Intensive Care Units in Lombardy, Italy. JAMA Internal Medicine, 180(10), 1345–1355. https://doi.org/10.1001/jamainternmed.2020.3539 Hernández-Sampieri, R., & Mendoza-Torres, C. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta (Primera). McGraw Hill Education.

Hernández, L. J., Ocampo, J., Ríos, D. S., & Calderón, C. (2017). El modelo de la OMS como orientador en la salud pública a partir de los determinantes sociales. Revista de Salud Pública, 19, 393–395.

Hernández, R., Fernández, C., & Baptista, P. (2014). Metodología de la investigación (Sexta edic). McGraw Hill Education.

Leisman, D. E., Deutschman, C. S., & Legrand, M. (2020). Facing COVID-19 in the ICU: vascular dysfunction, thrombosis, and dysregulated inflammation. Intensive Care Medicine, 46(6), 1105–1108. https://doi.org/10.1007/s00134-020-06059-6 Maguiña Vargas, C., Gastelo Acosta, R., & Tequen Bernilla, A. (2020). El nuevo Coronavirus y la pandemia del Covid-19. Revista Medica Herediana, 31(2), 125–131.

Organización Mundial de la Salud. (2020). La OMS caracteriza a COVID-19 como una pandemia. https://www.paho.org/es/noticias/11-3-2020-oms-caracteriza-covid-19-comopandemia Otzen, T., & Manterola, C. (2017). Técnicas de Muestreo sobre una Población a Estudio.

International Journal of Morphology, 35(1), 227–232.

46 Panamerican Health Organization. (2022). COVID-19. Region of the Americas Update. file:///C:/Users/Tomas Quintero/Downloads/COVID-19_sitrep_01262022_TD[37].pdf Pérez Abreu, M. R., Gómez Tejeda, J. J., & Dieguez Guach, R. A. (2020). Características clínico-epidemiológicas de la COVID-19. In Revista Habanera de Ciencias Médicas (Vol. 19). scielocu.

Rello, J., Belliato, M., Dimopoulos, M. A., Giamarellos-Bourboulis, E. J., Jaksic, V., MartinLoeches, I., Mporas, I., Pelosi, P., Poulakou, G., Pournaras, S., Tamae-Kakazu, M., Timsit, J. F., Waterer, G., Tejada, S., & Dimopoulos, G. (2020). Update in COVID-19 in the intensive care unit from the 2020 HELLENIC Athens International symposium.

Anaesthesia

Critical

Care

and

Pain

Medicine,

39(6),

723–730.

https://doi.org/10.1016/j.accpm.2020.10.008 Suliman, K., Rabeea, S., Adnan, S. M., Ashaq, A., Jianbo, L., Qian, B., Nadia, B., Mengzhou, X., & Suzanne, K. C. (2021). Emergence of a Novel Coronavirus, Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2: Biology and Therapeutic Options. Journal of Clinical Microbiology, 58(5), e00187-20. https://doi.org/10.1128/JCM.00187-20 Vinces-Centeno, M. R., & Campos-Vera, N. A. (2019). Determinantes sociales de la salud.

Políticas Públicas. Dominio de Las Ciencias, 5(1), 477–508.

Wu, Z., & McGoogan, J. M. (2020). Characteristics of and Important Lessons From the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Outbreak in China: Summary of a Report of 72 314 Cases From the Chinese Center for Disease Control and Prevention. JAMA, 323(13), 1239–1242. https://doi.org/10.1001/jama.2020.2648

47 Anexos Anexo 1. Cronograma

N._ACT

CRONOGRAMA

AGO

1 2

Desarrollo del plan Ejecución del proyecto Elaboración del marco teórico Aplicación del instrumentos Elaboración de la propuesta de intervención Constatación de los resultados Elaboración del informe final de tesis Disertación del grado

x

3 4 5

6 7

8

SE P

OC T

NOV

DI C

X

x

ENE

FEB

MAR

ABR

x

x

MA Y

x x

x

x

x

x x

X

48 Anexo 2. Tabla de recursos

RECURSOS

CANTIDA D

VALOR UNITARIO

VALOR TOTAL

GASTOS Humanos

2

Estudiantes

0

Costos operacionales (materiales) Resma de papel

2

4

8

30 2

3 6

90 12

1 7 7

700 30 10

700 210 140

753

1150

Copias Carpetas Transporte Alimentación Tinta Inversiones (tecnológicos) Computadoras Internet Teléfono INGRESOS Recursos Propios

TOTAL

49

Anexo 3. Instrumento “Factores asociados a mortalidad por COVID-19”

49 Encuesta para la recolección de datos del servicio de la UCI del Hospital de Especialidades Portoviejo.

Objetivo: Recolectar información que permitan determinar cuáles fueron los factores de mortalidad más prevalentes en pacientes con covid-19 del Hospital de Especialidades Portoviejo.

Instrucciones: La información obtenida de la presente encuesta será utilizada únicamente con fines académicos, por ello le solicitamos su colaboración que es de vital importancia para el desarrollo de esta investigación, respondiendo de manera veraz las siguientes preguntas.

Sección A. Determinantes estructurales e intermedios de los pacientes ingresados por COVID-19 en la UCI del hospital de especialidades de Portoviejo.

Parte 1. Determinantes sociales y económicos 1. Edad___ 2. Sexo: M___

F___ Otro___

3. Auto identificación étnica: Blanco___ Mestizo___ Afro ecuatoriano ___ Cholo___ Montubio ___ Indígena___ Otra ___ 4. Nivel de educación Analfabeto: _____ Educación básica: completa _____ Educación básica: incompleta _____ Educación bachillerato completa _____ Educación bachillerato incompleta _____ Educación superior incompleta _____ Educación superior completa _____

5. Zona de residencia: País: ___

50 Provincia: ___ Ciudad: ___ Cantón: ___ Área Rural___ Área Urbana___ 6. Procedencia: País: ___ Provincia: ___ Ciudad: ___ Cantón: ___ Área Rural___ Área Urbana___ 7. Condición laboral del responsable económico del hogar: Empleado público ___ Empleado particular ___ Independiente ___ Desempleado ___ Dependiente____ Parte 2. Determinantes intermedios: conductuales 8. Fumador: Si ___ No ___ 9. Frecuencia de consumo de cigarrillos: al día ___ a la semana ___ al mes___ 10. Consumo de alcohol: Si ___ No ___ 11. Frecuencia de consumo de alcohol: Nunca ___ Una vez a la semana ___ Dos veces por semana_ Tres o más veces por semana___ 12. Consumo de Drogas: Si ___ No ___ 13. Frecuencia de consumo de drogas: Nunca ___ Una vez a la semana ___ Dos veces por semana_ Tres o más veces por semana___ Parte 3. Determinantes intermedios: biológicos 14. Enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC): Si ___ No ___ 15. Hipertensión arterial: Si ___ No ___ 16. Diabetes: Si ___ No ___

51 17. Enfermedad cardiovascular: Si ___ No ___ 18. Enfermedad renal: Si ___ No ___ 19. Cáncer: Si ___ No ___ 20. Obesidad: Si ___ No ___ 21. Otra: ____ Sección B. Información sobre estancia hospitalaria.

22. Criterio de ingreso en unidad de cuidados intensivos (UCI) __________ ________________________________________________________ 23. Fecha de ingreso a la uci _________________ 24. Fecha de egreso de la uci____________

25. Duración en UCI (expresado en días) ____________________________________

26. Alta definitiva ______alta transitoria____________ 27. Desenlace: Recuperación

___

Secuelas:

_____Tipo

se

Leve________Moderada________Grave___________ 28. Defunción: Menos de 48 hora_________Mas de 48 hora_______ Causa de mortalidad __________Diagnostico CIE10___________

Anexo 4

secuelas:

52

Anexo 5.

53

54