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COVID-19 en Etiopía: Perspectivas de un Estudio Reciente

Un estudio revela factores clave que afectan la recuperación y mortalidad por COVID-19 en Etiopía.

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A pesar de enfrentar muchos desafíos, como el acceso limitado a la atención médica y medidas de distanciamiento social menos estrictas, África ha tenido tasas de Mortalidad por COVID-19 relativamente bajas. Para junio de 2021, la Organización Mundial de la Salud informó más de tres millones de casos y alrededor de 92,000 muertes en todo el continente. Sin embargo, la forma en que se propaga el virus y la respuesta a él ha variado mucho en los diferentes países africanos.

En Etiopía, los casos y muertes por COVID-19 ocupan el segundo lugar solo detrás de Sudáfrica en la región. El país confirmó su primer caso el 13 de marzo de 2020 y declaró un estado de emergencia el 8 de abril de 2020. Desde entonces, el gobierno etíope ha implementado medidas estrictas como el rastreo de contactos, aislamiento y cuarentenas obligatorias. Las escuelas y fronteras se cerraron, y muchos negocios operaron con capacidad reducida o cerraron por completo. Para junio de 2021, Etiopía había registrado más de 275,000 casos de COVID-19 y cerca de 4,300 muertes.

En Etiopía, se ha establecido un sistema para monitorear las infecciones por COVID-19. Las instalaciones de salud en todo el país, incluidas las de áreas rurales, recolectan muestras de casos sospechosos. Estas muestras se prueban en varios laboratorios. Los Pacientes que dan positivo son admitidos en centros de aislamiento hasta que se recuperen, lo cual se confirma con un resultado negativo. Aunque las pruebas iniciales incluían tanto a pacientes sintomáticos como a sus contactos cercanos, el aumento de casos puede haber limitado las pruebas solo a aquellos que presentan síntomas.

Un número significativo de casos positivos en Etiopía ha resultado ser asintomático. A partir de enero de 2021, aproximadamente el 6.9% de las pruebas dieron resultados positivos. El país tiene recursos limitados, con solo un pequeño número de camas de hospitales y ventiladores disponibles para su vasta población de más de 117 millones de personas. El riesgo de propagación del COVID-19 en áreas rurales es preocupante debido a la falta de instalaciones de salud bien equipadas.

La fuerza laboral de salud de Etiopía está muy por debajo de los niveles recomendados por la Organización Mundial de la Salud, lo que dificulta manejar la pandemia de manera efectiva. La rápida propagación del virus ha dejado a los gobiernos en una posición difícil, ya que tienen que tomar decisiones rápidas con información limitada.

Los esfuerzos para combatir el COVID-19 han incluido estudiar el virus más de cerca, investigar opciones de tratamiento y centrarse en el desarrollo de vacunas. Además, se ha trabajado en la modelización de epidemias para ayudar a predecir cómo se propagará el virus y qué impacto pueden tener diferentes medidas de salud.

La modelización de riesgo competitivo se ha vuelto importante para estimar los resultados de los casos de COVID-19, ya que ayuda a identificar factores clave que influyen en la gravedad de la enfermedad. Estudios recientes han ayudado a informar las decisiones de salud pública al mostrar los efectos de varias intervenciones en África subsahariana.

El desafío de crear modelos precisos proviene de los diferentes enfoques que cada país ha tomado en respuesta al COVID-19. Factores como la edad de la población y los recursos de salud disponibles también juegan un papel en cómo la enfermedad afecta a diferentes áreas.

Aunque ha habido muchos estudios sobre los factores de riesgo del COVID-19, los datos sobre las tasas de supervivencia y lo que influye en la mortalidad específicamente en el sureste de Etiopía son limitados. La mayoría de los estudios existentes no consideran la Recuperación como un factor al analizar las tasas de mortalidad, lo que puede llevar a resultados sesgados.

Un nuevo estudio examinó pacientes con COVID-19 en el sureste de Etiopía, recolectando datos de seis hospitales. El objetivo era entender mejor los perfiles sociodemográficos y clínicos de los pacientes, así como cómo factores como la edad, el género y las condiciones de salud existentes afectan la mortalidad y la recuperación.

El estudio involucró a 827 pacientes hospitalizados con COVID-19 durante varios meses en 2022 y 2023. Al analizar los registros médicos, los investigadores pudieron categorizar los resultados en dos grupos: recuperados o fallecidos. Los pacientes que mejoraron o fueron trasladados para más atención se consideraron recuperados, mientras que los que fallecieron se clasificaron como fallecidos.

Los datos recogidos incluyeron varios factores como la edad, el género, condiciones existentes como enfermedades del corazón o diabetes, y tratamientos recibidos durante la hospitalización. Cinco oficiales de salud pública capacitados recopilaron los datos, asegurando precisión y completitud.

Los investigadores utilizaron un software estadístico para analizar los datos, buscando patrones y relaciones entre diferentes factores y resultados. El estudio también tuvo en cuenta los riesgos competitivos, lo que significa que consideró tanto la muerte como la recuperación en sus evaluaciones.

En el estudio, se encontró que alrededor del 17% de los pacientes con COVID-19 murieron durante su estancia en el hospital, normalmente dentro de los cinco días posteriores a la admisión. El análisis mostró que la probabilidad de muerte aumentaba con la edad, siendo los pacientes mayores los que enfrentaban mayores riesgos. El género también jugó un papel, ya que los hombres tenían un conjunto diferente de riesgos en comparación con las mujeres.

Una desagregación adicional de los datos reveló que los pacientes con condiciones de salud preexistentes como asma o hipertensión tenían un mayor riesgo de morir por COVID-19. La investigación enfatizó la necesidad de que los sistemas de salud reconozcan estos factores de riesgo para proporcionar atención específica a las poblaciones vulnerables.

Aunque el estudio encontró que la mayoría de los pacientes que se recuperaron lo hicieron en unas pocas semanas, los hallazgos destacaron que aquellos con sistemas inmunitarios más débiles o problemas de salud coexistentes enfrentaron un mayor desafío.

En resumen, el estudio proporcionó valiosos conocimientos sobre la situación del COVID-19 en Etiopía, arrojando luz sobre los factores que influyen en la recuperación y la mortalidad. Los hallazgos subrayaron la necesidad de entender mejor los diversos riesgos involucrados en el COVID-19, lo que puede ayudar a adaptar las respuestas médicas y mejorar los resultados para los pacientes.

La lucha continua contra el COVID-19 enfatiza la importancia de la recopilación y análisis de datos oportunos. Obtener información precisa sobre los resultados de los pacientes puede informar las prácticas de atención médica y la toma de decisiones para mejorar, en última instancia, la atención al paciente. Comprender estas dinámicas puede ayudar a los trabajadores de la salud y a los responsables de políticas a planear mejor para futuras crisis de salud.

La experiencia de Etiopía con el COVID-19 sirve como recordatorio de los desafíos que enfrentan los sistemas de salud en entornos con recursos limitados. Las lecciones aprendidas pueden guiar no solo las prácticas actuales, sino también la preparación futura para pandemias similares. Estrategias bien preparadas e informadas son esenciales para combatir la amenaza continua de enfermedades infecciosas como el COVID-19, asegurando que los sistemas de salud puedan responder de manera efectiva para proteger a las poblaciones vulnerables.

Fuente original

Título: Competing Risk Survival analysis of time to in-hospital mortality or Recovery among Covid-19 Patients in South-East Ethiopia: a hospital-based multisite study

Resumen: BackgroundTo date, survival data on risk factors for COVID-19 mortality in south- Ethiopia is limited, and none of the published survival studies have used a competing risk approach. This study aims to identify risk factors for in-hospital mortality in COVID-19 patients hospitalized at one of the six hospitals in southeast -Ethiopia, considering recovery as a competing risk. MethodsThis observational multisite study included a medical record of 827 confirmed SARS-CoV-2 cases hospitalized at one of the six hospitals in southeast-Ethiopia from October 1, 2022 to May 31, 2023. We compiled data on the patients socio-demographic characteristics, clinical manifestation, comorbidity, treatment status, treatment outcomes, and length of stay. We performed a Cox regression analysis for competing risks, presenting cause-specific hazard ratios (HRcs) for the effect of preselected factors on the absolute risk of death and recovery. Results827 patients were included (51.9% male; median age 50 years, IQR: 38--65). Patients were hospitalized for a median duration of 5 days (IQR: 1--7); 139 (17%) of them died, while 516 (62%) were recovered and discharged alive, the rest 172 (21%) were censored. Patients with higher age (HRcs 2.62, 95% CI 1.29--5.29), immune- compromised state (HRcs 1.46, 95% CI 1.08--1.98) had increased risk of death, whereas male sex paradoxically (HRcs 0.45, 95% CI 0.22--0.91) associated with decreased risk of death. We found no increased mortality risk in diabetes patients. ConclusionThis competing risk survival analysis allows us to corroborate specific pattern of risk factors about COVID-19 mortality and its progression among different groups of individuals (differentiated by age and immune-compromised state). 62% presenting cases recovered within a median duration of 5 days; where as 17% die within the first 72 hours, most with immune-compromised conditions. This should be considered while planning and allocating the distribution of care services for effective health service delivery

Autores: Ayalneh Demissie, A. Wordofa, A. Kalu, A. Tune, M. Suleiman, A. Kibret, Z. Abera, Y. Mulugeta

Última actualización: 2024-06-05 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.06.04.24308446

Fuente PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.06.04.24308446.full.pdf

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

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