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# Ciencias de la Salud# Política sanitaria

Examinando las disparidades de vacunación contra el COVID-19 en Ontario

Este estudio revela diferencias significativas en las tasas de vacunación contra el COVID-19 en los diferentes grupos demográficos de Ontario.

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A partir de mayo de 2023, ha habido más de 765 millones de casos confirmados de COVID-19 en todo el mundo, resultando en alrededor de 6.8 millones de muertes. Aunque la Organización Mundial de la Salud ha eliminado la clasificación de COVID-19 como una emergencia de salud global, siguen habiendo preocupaciones sobre la transmisión continua del virus y la aparición de nuevas variantes. Hay una mayor conciencia de cómo los sistemas de salud en todo el mundo pueden ser vulnerables a nuevos virus u otras crisis de salud pública.

La pandemia de COVID-19 destacó muchos desafíos en los esfuerzos de Vacunación. El mundo estaba esperanzado cuando las vacunas se desarrollaron rápidamente y se lanzaron por primera vez en diciembre de 2020. Se estima que las vacunas han prevenido millones de muertes. Sin embargo, la implementación de programas de vacunación enfrentó numerosos obstáculos. Estos incluían la aparición de nuevas variantes del virus, la disminución de la efectividad de la vacuna con el tiempo, el acceso desigual a las vacunas entre países más ricos y más pobres, la vacilación ante la vacuna en ciertas poblaciones y las tasas de aceptación variadas entre diferentes grupos Demográficos. La investigación ha demostrado que las personas de comunidades subrepresentadas, incluyendo grupos negros, asiáticos e indígenas, tienen tasas de vacunación más bajas en comparación con otras poblaciones.

Razones comunes para las tasas de vacunación más bajas en estos grupos incluyen desconfianza hacia el sistema médico debido al racismo sistémico, desconfianza en las vacunas y la difusión de información falsa. También es importante señalar que las tasas de vacunación pueden variar significativamente según la ubicación geográfica dentro de un país. Por ejemplo, áreas en ciudades como Nueva York y Chicago mostraron actitudes diferentes hacia la vacunación, mientras que regiones en Toronto carecían de suficientes sitios de vacunación para poblaciones subrepresentadas.

En Canadá, los estudios que examinan las diferencias geográficas en la vacunación han estado mayormente centrados en ciudades o provincias específicas, prestando poca atención a las variaciones dentro de las provincias. Entender estas diferencias es crucial para abordar las desigualdades en el acceso a la atención médica, especialmente mientras Canadá busca reducir enfermedades graves y muertes durante crisis de salud.

Esto es particularmente vital en Ontario, la provincia más densamente poblada de Canadá, que tiene un sistema de salud complicado. Antes de finales de 2019, Ontario utilizaba una red de 14 Redes de Integración de Salud Local (LHINs) para gestionar el acceso a la atención médica. Sin embargo, este sistema era complejo y llevó a resultados de salud desiguales, incluyendo tiempos de espera más largos y disparidades en el acceso a servicios. Para mejorar la situación, el gobierno reemplazó los LHINs con seis Regiones de Salud más grandes gestionadas por Ontario Health.

Salud Pública de Ontario, establecida en 2007, supervisa la salud pública en Ontario, incluyendo la distribución de la vacuna COVID-19. Durante la campaña de vacunación, Salud Pública de Ontario trabajó en estrecha colaboración con Ontario Health para organizar clínicas de vacunación, especialmente en áreas rurales donde la demanda superaba la capacidad.

Dado el nuevo marco de Regiones de Salud, analizar las diferencias geográficas en las tasas de vacunación es esencial para entender cómo interactúan estas regiones. Además, examinar las tasas de vacunación entre diferentes demográficos podría ayudar a identificar desafíos en curso que los responsables de la toma de decisiones necesitan abordar para mejorar los resultados de salud.

Nuestro estudio se centró en si había diferencias en las tasas de vacunación contra COVID-19 entre las Regiones de Salud de Ontario entre octubre de 2021 y enero de 2022. Incluimos factores Socioeconómicos en nuestro análisis para identificar qué grupos demográficos fueron los más afectados, proporcionando una evaluación del acceso a la atención médica en Ontario.

Para recopilar datos, nos basamos en una encuesta sobre comportamientos y actitudes relacionadas con COVID-19 realizada en Ontario. La encuesta recopiló información sobre el estatus socioeconómico de los participantes, el estado de vacunación y la ubicación geográfica. La encuesta fue diseñada para garantizar el anonimato y permitía a los encuestados retirarse en cualquier momento.

El análisis incluyó 6,236 respuestas completas, con aproximadamente el 25% de los participantes informando que no habían recibido la primera dosis de la vacuna COVID-19. Las tasas de vacunación variaron, siendo las más altas entre individuos con ingresos más altos, grupos de edad más jóvenes y aquellos que vivían en la Región de Salud Este.

Los resultados indicaron que las tasas de vacunación más bajas eran prevalentes entre individuos con ingresos familiares más bajos y aquellos de grupos raciales Subrepresentados. Sin embargo, los hallazgos también mostraron algunas tendencias positivas: individuos en grupos subrepresentados con ingresos más bajos tenían mayores probabilidades de vacunación en comparación con sus compañeros de mayores ingresos.

Esto podría deberse a la naturaleza de sus trabajos, ya que muchos individuos en roles esenciales enfrentaron mayores riesgos de infección por COVID-19 y, por lo tanto, fueron priorizados para la vacunación. Los estudios sugieren que estar en ocupaciones esenciales aumentó la probabilidad de ser vacunado.

Sin embargo, el lugar de residencia también impactó las probabilidades de vacunación para algunos grupos subrepresentados. Por ejemplo, los individuos negros en la Región de Salud Central y los individuos árabes/de Oriente Medio en la Región de Salud Este tenían menores probabilidades de vacunación en comparación con la Región de Salud de Toronto.

Las Regiones de Salud Oeste y Este de Ontario enfrentaron desafíos relacionados con el acceso a la atención médica. La investigación indica disparidades en la disponibilidad de atención y resultados de salud en estas áreas predominantemente rurales. Además, las barreras sistemáticas, como la desconfianza en el sistema de salud y la atención culturalmente apropiada limitada, contribuyeron a las tasas de vacunación más bajas entre individuos marginados.

El estudio tuvo algunas limitaciones. El diseño de la encuesta permitía a los encuestados abandonar en cualquier momento, lo que llevó a datos faltantes. Nos centramos en respuestas completas pero reconocimos la necesidad de correcciones más detalladas para mejorar las estimaciones. Además, el análisis no incluyó ciertas áreas con poblaciones más bajas, que también podrían tener desafíos de salud únicos.

Los hallazgos destacan la importancia de la atención médica personalizada para grupos subrepresentados en Ontario. Hay una necesidad de más iniciativas de atención médica lideradas por la comunidad y recursos para mejorar el acceso a la vacuna y construir confianza dentro de estas poblaciones. La investigación futura debería centrarse en recopilar datos que reflejen variaciones geográficas y demográficas para ayudar a guiar políticas de salud pública.

En resumen, nuestro estudio reveló desigualdades notables en las tasas de vacunación contra COVID-19 entre diferentes grupos demográficos en Ontario entre octubre de 2021 y enero de 2022. Mientras que los grupos subrepresentados experimentaron tasas de vacunación más bajas en general, algunos individuos de estos grupos mostraron mayores probabilidades de vacunación a niveles más bajos de ingreso. Estos hallazgos subrayan la necesidad de intervenciones específicas para mejorar el Acceso a la salud para comunidades marginadas, especialmente frente a futuros desafíos de salud pública. Es vital que los responsables de políticas tomen en cuenta estos conocimientos para asegurar una atención médica equitativa para todas las poblaciones en Ontario.

Fuente original

Título: Socio-demographic determinants of COVID-19 vaccine uptake in Ontario: Exploring differences across the Health Region model

Resumen: The COVID-19 pandemic continues to be a worldwide public health concern. Although vaccines against this disease were rapidly developed, vaccination uptake has not been equal across all the segments of the population. In particular, it has been shown that there have been differences in vaccine uptake across different segments of the population. However, there are also differences in vaccination across geographical areas, which might be important to consider in the development of future public health vaccination policies. In this study, we examined the relationship between vaccination status (having received the first dose of a COVID-19 vaccine), and different socio-economic and geographical factors. Our results show that between October of 2021 and January of 2022, individuals from underrepresented communities were three times less likely to be vaccinated than White/Caucasian individuals across the province of Ontario in Canada, and that in some cases, within these groups, individuals in low-income brackets had significantly higher odds of vaccination when compared to their peers in high income brackets. Finally, we identified significantly lower odds of vaccination in the Central, East and West Health Regions of Ontario within certain underrepresented groups. This study shows that there is an ongoing need to better understand and address differences in vaccination uptake across diverse segments of the population of Ontario that the pandemic has largely impacted.

Autores: Bouchra Nasri, A. I. Mundo Ortiz

Última actualización: 2023-08-08 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.08.04.23293662

Fuente PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.08.04.23293662.full.pdf

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

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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