000			08861nam a2200349 a 4500
003			OSt
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008			250228s2024 mx a|||fom||| 001 0 spa d
040			_erda
100	1		_aMartínez Silverio, Hildegardo _9190237
245	1		_aAños de vida perdidos debido a la pandemia Covid-19 / _cpor 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	_aChapingo, México : _bEl autor, _c2024.
300			_a1 recurso en línea (61 páginas):
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337			_2rdamedia _acomputadora _bc
338			_2rdacarrier _arecurso en línea _bcr
502			_bLEs _cDICIFO _d2024. _gLIC
504			_aIncluye referencias bibliográficas: páginas 46-51.
520			_aLa 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	_aSalud pública _xEstadísticas _zMéxico _9101826
650		4	_aMortalidad _xEstadísticas _xMéxico _978945
650		7	_aPandemia de COVID-19, 2020-2023 _xAspectos sociales _zMéxico _2 _9190238
650		7	_aPandemia de COVID-19, 2020-2023 _zMéxico _vEstadísticas _2 _9190239
700	1		_aZamudio Sánchez, Francisco José _9123569 _eDirector de tesis.
700	1		_aArana Ovalle, Roxana Ivette _96484 _eSecretario.
700	1		_aCorona Ambríz, Alejandro _928098 _eVocal.
700	1		_aJiménez Machorro, Javier _9125842 _eSuplente.
700	1		_aRodríguez Yam, Gabriel Arcangel _9189086 _eSuplente.
856			_uhttp://10.13.5.2/tesis/tl/1110116-5_MARTINEZ_SILVERIO_HILDEGARDO.pdf _zDESCARGAR PDF
942			_2Clasificación Universidad Autónoma Chapingo _cTD
999			_c220505 _d220505