MARC details
| 000 -CABECERA |
|---|
| campo de control de longitud fija |
08861nam a2200349 a 4500 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
OSt |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| campo de control |
20250506103301.0 |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
cr ||||||a|c|a |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
250228s2024 mx a|||fom||| 001 0 spa d |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
|---|
| Normas de descripción |
rda |
| 100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Martínez Silverio, Hildegardo |
| 9 (RLIN) |
190237 |
| 245 1# - MENCIÓN DE TÍTULO |
|---|
| Título |
Años de vida perdidos debido a la pandemia Covid-19 / |
| Mención de responsabilidad, etc. |
por Hildegardo Martínez Silverio; director de tesis Francisco José Zamudio Sánchez; secretario Roxana Ivette Arana Ovalle; vocal Alejandro Corona Ambriz; suplente Javier Jiménez Machorro; suplente Gabriel Arcángel Rodríguez Yam. |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
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| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
Chapingo, México : |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
El autor, |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2024. |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
1 recurso en línea (61 páginas): |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
|---|
| Fuente |
rdacontent |
| Término de tipo de contenido |
texto |
| Código de tipo de contenido |
txt |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO |
|---|
| Fuente |
rdamedia |
| Nombre/término del tipo de medio |
computadora |
| Código del tipo de medio |
c |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
|---|
| Fuente |
rdacarrier |
| Nombre/término del tipo de soporte |
recurso en línea |
| Código del tipo de soporte |
cr |
| 502 ## - NOTA DE TESIS |
|---|
| Tipo de título |
Licenciatura en Estadística |
| Nombre de la institución que otorga el título |
División de Ciencias Forestales, |
| Año de obtención del título |
2024. |
| Información miscelánea |
Licenciatura |
| 504 ## - NOTA DE BIBLIOGRAFÍA, ETC. |
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| Nota de bibliografía, etc. |
Incluye referencias bibliográficas: páginas 46-51. |
| 520 ## - SUMARIO, ETC. |
|---|
| Sumario, etc. |
La pandemia afectó severamente la salud de la población en el mundo. México no fue la excepción, llegando a observarse cifras de contagios, y sobre todo de mortalidad, muy altos comparados a nivel mundial. Las cifras de contagiados y de mortalidad cobraron mayor relevancia conforme pasaba el tiempo, así para finales del 2020 la cifra de contagiados ascendió a poco más de un millón 500 mil, y se registró que, aproximadamente, uno de cada diez contagiados culminó en defunción. Los efectos de la pandemia pueden ser cuantificados a través de la esperanza de vida, la cual tiene entre sus ventajas ser de una intuitiva interpretación, considerar efectos directos e indirectos de la pandemia, y también puede ser utilizada para comparar poblaciones. Y como uno de sus mayores puntos a destacar es que sus resultados pueden contribuir en la toma de decisión de la política pública pues se trata de un indicador que expresa la salud pública de una población. La crisis de la pandemia por COVID-19 ha generado una gran necesidad de información que pueda dar cuenta del impacto de este tipo de sucesos en la salud pública, para poder subsanar las consecuencias y poder reaccionar ante eventos futuros. Además, se puso en evidencia debilidades históricas en los sistemas de salud que deberían ser solventadas anticipándose a crisis similares en el futuro. El objetivo general de este trabajo es cuantificar la magnitud de las repercusiones en la salud pública de la población mexicana, en términos de los años perdidos en la esperanza de vida, debido a la pandemia de COVID-19, localizar los grupos con mayores efectos negativos (por edad, sexo y territorios del país), y analizar los factores más importantes asociados a los efectos de ésta. Para instrumentar la metodología propuesta en el análisis, se obtuvo información de diferentes fuentes oficiales de datos abiertos como el INEGI, el CONEVAL, el Departamento de Estadística, Matemática y Cómputo de la Universidad Autónoma Chapingo (DEMyC) y la Dirección General de Epidemiología (DGE). De estas fuentes se colectaron datos de población, mortalidad, desarrollo humano, pobreza multidimensional y morbilidades. Con esta información se calcula la esperanza de vida con bases de mortalidad de los años 2018 y 2019 (años inmediatos anteriores a la confirmación del inicio de la pandemia), lo que denominó “sin efecto de la pandemia” y, por otro lado, se calculó la esperanza de vida con bases de mortalidad de los años 2020 y 2021, “con efecto de la pandemia”. Con estos dos cálculos, a escala nacional, estatal, municipal, para el total de población, y también desagregado por mujeres y hombres, se calculó la diferencia que son los años de vida perdidos (AVP). Desde este punto de vista, esto es el efecto de la pandemia sobre la esperanza. Una vez obtenidos los AVP, en las diferentes escalas ya mencionadas, se realizó una descomposición en 19 grupos etarios, instrumentada a través de la metodología descrita por Horiuchi, Wilmoth & Pletcher (2008), para identificar los grupos de edad con mayor repercusión debido a la pandemia, y con ello comparar a los grupos bajo una misma base (los AVP en la esperanza de vida al nacer). Esto con la finalidad de comprobar la hipótesis de la sobremortalidad en los grupos de personas con edades más avanzadas. Asimismo, se identificaron las variables asociadas al aumento de los AVP a través de un modelo de inferencia bayesiana Besag-York-Mollié que incluyó covariables relacionadas con el desarrollo humano, pobreza multidimensional y morbilidades además del efecto espacial. La selección de estas variables se realizó con base en los resultados de un análisis que consideró los factores más mencionados en la literatura, por su asociación con el COVID-19 y sus efectos sobre el aumento de riesgo de mortalidad. En cuanto a los principales resultados a escala nacional, se estimó una pérdida de 4.68 años de vida (debido a que la esperanza de vida al nacer sin efecto de la pandemia de 75.55 años, y con efecto de la pandemia de 70.87) para el total de la población. Específicamente, para las mujeres se estimó una pérdida de 3.72 años y 5.46 años para los hombres. Al desglosar estos resultados se encontró que el estado con el mayor número de AVP fue Tlaxcala (6.57 años) y el que tuvo la menor pérdida fue Nayarit (3.43 años). Las pérdidas fueron distintas por estados, pero en general se observó que la esperanza de vida cayó a cifras similares a las obtenidas en 1995. A escala municipal, hubo 69 municipios que tuvieron pérdidas iguales o menores a cero, es decir, no tuvieron un efecto negativo, o bien, se podría interpretar como una ganancia de años de vida. Tanto para estados como municipios, fue común encontrar una brecha entre mujeres y hombres, con mayores efectos negativos de la pandemia para estos últimos. La descomposición de los AVP halló resultados congruentes con lo expuesto en la literatura, siendo los grupos de edad avanzada los que más sufrieron pérdidas. Incluyendo a toda la población, el grupo menos afectado fueron los menores de un año, con una ganancia de 0.144 años. Por el contrario, el grupo más afectado fue el de 65 y 69 años, con una pérdida de 0.667, es decir, 14.25% de los años totales perdidos. A nivel de estados, el grupo menos afectado resultó ser el mismo al de la escala nacional, sin embargo, dentro de las edades con mayores repercusiones se incluyeron tres grupos: 60-64 años, 65-69 años y 70-74 años; ampliando el rango de edad con mayor impacto negativo. Este mismo panorama general se observó en los municipios, aunque, la descomposición a esta escala mostró resultados divergentes en los AVP, puesto que, cada uno de los municipios tiene al menos un grupo de edad que sufrieron pérdidas y al menos un grupo que tuvo ganancias de años. Por último, para encontrar el mejor modelo espacial que contribuyó a explicar de mejor manera la asociación entre los AVP y las variables asociadas a la calidad y accesos a servicios de salud y otras variables socioeconómicas de cada territorio, se ajustaron aquellas que sí mostraron una relación con los AVP: vulnerabilidad por ingresos, carencia por acceso a servicios de salud, Índice de Urbanidad, IDH con servicios e IDH con PIB. Esta relación se resume como: a mayor condición desfavorable, también son mayores los AVP. Y con la combinación de éstas, se encontró que el mejor ajuste es el modelo que incluye a las variables IDH con PIB y carencia por acceso a servicios de salud, donde destacó esta primera en mayor medida. Aunque los valores altos de desarrollo humano podrían indicar un mayor bienestar general de la población, también se capturan las diferencias intrínsecas en cada territorio, asociadas a desigualdades socioeconómicas, el desequilibrio entre las necesidades de la población y los servicios públicos; lo que podría estar asociado a un aumento de la población, movilización hacia zonas urbanas y que la población pudiera estar bajo factores de riesgo asociadas a déficits por esta transición. |
| 650 #4 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Salud pública |
| Subdivisión general |
Estadísticas |
| Subdivisión geográfica |
México |
| 9 (RLIN) |
101826 |
| 650 #4 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Mortalidad |
| Subdivisión general |
Estadísticas |
| -- |
México |
| 9 (RLIN) |
78945 |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Pandemia de COVID-19, 2020-2023 |
| Subdivisión general |
Aspectos sociales |
| Subdivisión geográfica |
México |
| Fuente del encabezamiento o término |
|
| 9 (RLIN) |
190238 |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Pandemia de COVID-19, 2020-2023 |
| Subdivisión geográfica |
México |
| Subdivisión de forma |
Estadísticas |
| Fuente del encabezamiento o término |
|
| 9 (RLIN) |
190239 |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Zamudio Sánchez, Francisco José |
| 9 (RLIN) |
123569 |
| Término indicativo de función/relación |
Director de tesis. |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Arana Ovalle, Roxana Ivette |
| 9 (RLIN) |
6484 |
| Término indicativo de función/relación |
Secretario. |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Corona Ambríz, Alejandro |
| 9 (RLIN) |
28098 |
| Término indicativo de función/relación |
Vocal. |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Jiménez Machorro, Javier |
| 9 (RLIN) |
125842 |
| Término indicativo de función/relación |
Suplente. |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Rodríguez Yam, Gabriel Arcangel |
| 9 (RLIN) |
189086 |
| Término indicativo de función/relación |
Suplente. |
| 856 ## - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
|---|
| Identificador Uniforme del Recurso |
http://10.13.5.2/tesis/tl/1110116-5_MARTINEZ_SILVERIO_HILDEGARDO.pdf |
| Nota pública |
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| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) |
|---|
| Fuente del sistema de clasificación o colocación |
Clasificación Universidad Autónoma Chapingo |
| Tipo de ítem Koha |
Tesis digital |
