Análisis de las desigualdades sociales en salud en la distribución de la incidencia de COVID-19 en los distritos de Lima Metropolitana y Callao, en el año 2020

• Autores: Albornoz Padilla, Ángela Solange, Calderón Sánchez, Valerie del Rosario
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/659398
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/659398
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Determinantes sociales de salud; Desigualdad social; COVID-19; Social determinants of health; Social inequality; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.01.00

Objetivo. Estimar la desigualdad social en salud en la distribución de incidencia de COVID-19 en distritos de Lima Metropolitana y Callao, en el año 2020. Métodos. Se realizó un estudio ecológico a nivel distrital. Los datos se obtuvieron de diversas bases de datos institucionales. Se calcularon las métricas estándar, tales como la brecha absoluta y relativa, el índice de desigualdad de la pendiente, desigualdad proporcional e índice de concentración para analizar la relación entre varios indicadores de determinantes sociales y la incidencia de COVID-19 en 43 distritos de Lima Metropolitana y Callao en 2020, con el programa R Studio. Resultados. Este estudio demostró que, los distritos con mayor IDH, menor pobreza, mayor acceso a agua potable y alcantarillado presentan una mayor incidencia de COVID-19. Se calculó la desigualdad absoluta y relativa según los estratificadores sociales; sin embargo, estas son de mayor utilidad al compararse con los años. Conclusiones. Se determinó que los distritos con mayor IDH, menor pobreza monetaria, mayor acceso a agua potable y alcantarillado presentan una mayor incidencia de COVID-19. Esto se adjudicó al poco acceso a los servicios de salud y el pobre conocimiento de la enfermedad por parte de la población menos favorecida, lo cual se tradujo en un subdiagnóstico. Es probable que una actualización de los datos conlleve a una variación de los resultados.