Características sociodemográficas e indicadores epidemiológicos de COVID-19 en distritos de Lima y Callao durante el 2020

Descripción del Articulo

Evalua las características sociodemográficas y determinar su relación con los indicadores epidemiológicos de COVID-19 provenientes de distritos de Lima y Callao durante el 2020. El estudio es cuantitativo, descriptivos, observacional, de corte longitudinal y retrospectivo. El muestreo se realizó por...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Tinedo Del Aguila, José Enrique
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:UNMSM-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/19399
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12672/19399
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Infecciones por coronavirus
Factores sociodemográficos
Epidemiología
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description Evalua las características sociodemográficas y determinar su relación con los indicadores epidemiológicos de COVID-19 provenientes de distritos de Lima y Callao durante el 2020. El estudio es cuantitativo, descriptivos, observacional, de corte longitudinal y retrospectivo. El muestreo se realizó por conveniencia y se seleccionaron 143 distritos con los datos completos haciendo un total de 11691883 habitantes, encontrados en la base de datos libre del MINSA, PUND y el Censo Nacional 2017, el análisis de componentes principales fue realizado en el software R, se crearon los mapas geográficos, mapas de calor, gráficas de contribución de variables; así mismo, se utilizó el software JASP 0.16 para el análisis de regresión lineal múltiple. Los distritos de Jesús María, Lima, Bellavista, y Santa María del Mar tuvieron las prevalencias de COVID-19 más altas Lima y Callao en el año 2020. Los distritos de Copa, Huarochirí, Lima, Manas y Jesús María tuvieron las mortalidades de COVID-19 más altas Lima y Callao en el año 2020. Los distritos de Manas, Checras, Copa, San Andrés de Tupicocha y Paccho tuvieron la tasa de letalidad de COVID-19 más altas Lima y Callao en el año 2020. Si existe una correlación entre las características epidemiológicas y las variables sociodemográficas, aunque esta varía conforme al grupo estudiado, el tiempo y las variables evaluadas. Las variables sociodemográficas de Lima y Callao más relacionadas con prevalencia fueron TD, DFV, SLE y VQCC; para muertes fueron TA, TD, DFV, SA, VQCC y para letalidad las variables más importantes fueron IDH, TA, TD, SA. En los distritos de Lima y Callao si existe una correlación entre las características epidemiológicas y las variables sociodemográficas, aunque esta varía conforme la temporalidad y las variables evaluadas.
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El muestreo se realizó por conveniencia y se seleccionaron 143 distritos con los datos completos haciendo un total de 11691883 habitantes, encontrados en la base de datos libre del MINSA, PUND y el Censo Nacional 2017, el análisis de componentes principales fue realizado en el software R, se crearon los mapas geográficos, mapas de calor, gráficas de contribución de variables; así mismo, se utilizó el software JASP 0.16 para el análisis de regresión lineal múltiple. Los distritos de Jesús María, Lima, Bellavista, y Santa María del Mar tuvieron las prevalencias de COVID-19 más altas Lima y Callao en el año 2020. Los distritos de Copa, Huarochirí, Lima, Manas y Jesús María tuvieron las mortalidades de COVID-19 más altas Lima y Callao en el año 2020. Los distritos de Manas, Checras, Copa, San Andrés de Tupicocha y Paccho tuvieron la tasa de letalidad de COVID-19 más altas Lima y Callao en el año 2020. Si existe una correlación entre las características epidemiológicas y las variables sociodemográficas, aunque esta varía conforme al grupo estudiado, el tiempo y las variables evaluadas. Las variables sociodemográficas de Lima y Callao más relacionadas con prevalencia fueron TD, DFV, SLE y VQCC; para muertes fueron TA, TD, DFV, SA, VQCC y para letalidad las variables más importantes fueron IDH, TA, TD, SA. En los distritos de Lima y Callao si existe una correlación entre las características epidemiológicas y las variables sociodemográficas, aunque esta varía conforme la temporalidad y las variables evaluadas.Perú. Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Vicerrectorado de Investigación y Posgrado. Programa de Proyectos de Investigación Multidisciplinarios COVID-19 para Grupos de Investigación de la UNMSM (Año - 2020). 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Escuela Profesional de Tecnología MédicaTecnología Médica en el área de Laboratorio Clínico y Anatomía Patológica09793154https://orcid.org/0000-0002-4041-440676563255915126Sandoval Vegas, Miguel HernánRomero Mederos, Sofía EstherVásquez Mendoza, Miguel Arturohttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionalhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis087543820823691510049097ORIGINALTinedo_dj.pdfTinedo_dj.pdfapplication/pdf8405751https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/4d54a1cb-6852-4b43-acb0-b0d72a05fa63/download59d10c090b9228eca2b3ec2886773543MD52C383_2023_Tinedo_dj_autorizacion.pdfapplication/pdf898753https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/bb4aa8b4-1969-4fe4-9e44-f02b99d93dfd/download0f94c4946b73622b6cac8cc634a0e08dMD510C383_2023_Tinedo_dj_originalidad.pdfapplication/pdf229958https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/6fe60931-b852-40d7-8c24-0bd6458415ef/download121c7ccdc1dc412c682db5e299da5329MD511TEXTTinedo_dj.pdf.txtTinedo_dj.pdf.txtExtracted texttext/plain101468https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/bff14e21-739e-4905-9803-644cafb68be9/download47e08bead58811e487448ceca85eea4cMD58C383_2023_Tinedo_dj_autorizacion.pdf.txtC383_2023_Tinedo_dj_autorizacion.pdf.txtExtracted texttext/plain4https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/5a8cd2b3-8bd8-4f89-91fb-854706bb1587/downloadff4c8ff01d544500ea4bfea43e6108c1MD512C383_2023_Tinedo_dj_originalidad.pdf.txtC383_2023_Tinedo_dj_originalidad.pdf.txtExtracted texttext/plain1594https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/5772f113-65a9-4aa7-8d55-bb8b71295421/downloade9ab1b7144e31911db81c9d9acaed1ceMD514THUMBNAILTinedo_dj.pdf.jpgTinedo_dj.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg15229https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/54d2f8a4-9be3-4589-a00d-cf6d1a080864/download3d112a0aea3260ed8aaa5130f02eec70MD59C383_2023_Tinedo_dj_autorizacion.pdf.jpgC383_2023_Tinedo_dj_autorizacion.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg21322https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/a147554c-3a07-4362-8597-bee414b0b6dd/download94ffddcc5f46461e21357c59226f8287MD513C383_2023_Tinedo_dj_originalidad.pdf.jpgC383_2023_Tinedo_dj_originalidad.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg21144https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/26fc6a0e-e13e-4e32-bf22-f3c4175bc985/downloadb471b3229ae1a60b1b8a7fa836d0789eMD515LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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