ABSTRACT
RESUMEN La mortalidad causada por COVID-19 en México se ha situado entre las más altas del mundo, por lo que es de interés epidemiológico estudiar su impacto respecto a la esperanza de vida (EV). El objetivo del presente trabajo fue analizar el impacto de la pandemia por COVID-19 en la esperanza de vida, comparando datos de 2019 y 2020, y evaluando su efecto por densidad poblacional de los municipios de los estados del noreste de México. La información sobre mortalidad para 2019 y 2020 se obtuvo de la Secretaría de Salud, y la demográfica del Consejo Nacional de Población. Se construyeron tablas de vida mediante el método actuarial estándar; se calcularon percentiles ≤ 25 y ≥ 75 de la diferencia en la EV; se evaluó la relación entre el tamaño de la población de los municipios y la magnitud de la diferencia en la pérdida de años en la EV. La pandemia por COVID-19 impactó en la EV en los estados del noreste de México, con gran heterogeneidad al interior en cada uno de ellos. La pérdida en años en promedio fue, para Coahuila de 5.4, Nuevo León 4.1 y Tamaulipas 4.9. Los municipios del percentil ≥ 75 mostraron una pérdida promedio de 9.2 años y los del percentil ≤ 25 de -0.35 años. La diferencia en la pérdida en años de EV, entre 2019 y 2020, se vio influenciada por el tamaño de la población, tendiendo a ser mayor en aquellos con mayor densidad demográfica, sin ser el único factor determinante.
ABSTRACT COVID-19 mortality in Mexico is among the highest in the world. Therefore, it is of epidemiologic interest to study its impact on life expectancy. The aim of the present paper was to analyze the impact of the COVID-19 pandemic on life expectancy through a comparison of data from 2019 and 2020. Specifically, the effect of population density in municipalities of Northeastern Mexican states. Information regarding 2019 and 2020 mortality rates for was obtained from the Ministry of Health, and demographics from the National Population Council. Life tables were constructed using the standard actuarial method. Percentiles ≤ 25 and ≥ 75 of the difference in life expectancy in the period were calculated. The relationship between the size of the population of the municipalities and the magnitude of the difference in life expectancy loss of years was evaluated. COVID-19 pandemic impacted on life expectancy with great heterogeneity in each of the northeastern states of Mexico. The loss in years in average life expectancy was 5.4 for Coahuila, 4.1 for Nuevo Leon and 4.9 for Tamaulipas. Municipalities above the ≥ 75th percentile showed an average loss of 9.2 years. Those in the lower than ≤ 25th percentile showed a decrease, of -0.35 years. The difference in the loss of life expectancy during 2019 and 2020 was influenced by population size, tending to be greater in those municipalities with higher population density, but was not the only determining factor.
ABSTRACT
Resumen Antecedentes: La esperanza de vida es un indicador relacionado con condiciones médicas, demográficas, sociales y geográficas. Objetivos: Analizar el efecto de la pandemia de COVID-19 en la esperanza de vida y de su distribución según variables sociodemográficas en municipios de México. Material y métodos: Se recabó información sobre mortalidad de la Secretaría de Salud, así como información demográfica del Censo de Población y Vivienda de 2020. La esperanza de vida se calculó conforme el método actuarial estándar. Se realizó análisis de riesgo entre la pérdida de la esperanza de vida en años y el tamaño de la población, población económicamente activa, años de escolaridad y población de habla indígena. Resultados: En 2020 se registró una caída promedio de 4.7 años en la esperanza de vida a nivel nacional, pero su distribución fue heterogénea en los municipios, con valores extremos de −2.8 años y 12.6 años. El análisis de riesgo mostró una relación inversa entre las variables sociodemográficas y la pérdida de años de esperanza de vida, con excepción de la población de habla indígena. Conclusiones: El impacto de la pandemia de COVID-19 en la esperanza de vida en México fue significativo, matizado por las variables sociodemográficas analizadas, particularmente por el tamaño de la población de los municipios.
Abstract Background: Life expectancy (LE) is an indicator related to medical, demographic, social and geographic conditions. Objectives: To analyze the effect of the COVID-19 pandemic on LE and of its distribution according to sociodemographic variables in municipalities of Mexico. Methods: Information on mortality was collected from data published by the Ministry of Health, and demographic information from the 2020 Population and Housing Census. LE was calculated according to the standard actuarial method. A risk analysis was carried out between expected years of life lost and the size of the population, economically active population, years of education and indigenous-speaking population. Results: In 2020, there was a nation-wide average drop of 4.7 years in LE, but its distribution was heterogeneous at the municipal level, with extreme values of -2.8 years and 12.6 years. The risk analysis showed an inverse relationship between sociodemographic variables and expected years of life lost, except for the indigenous-speaking population. Conclusions: The impact of the COVID-19 pandemic on LE in Mexico was significant, and was influenced by the analyzed sociodemographic variables, particularly by the municipalities' population size.
ABSTRACT
El trabajo busca modelar el efecto de diferentes patrones de composición de hogares sobre los niveles observados de fecundidad en los municipios de México al año 2020, se trata de una investigación de tipo cuantitativo de cohorte transversal basada en la aplicación de métodos bayesianos espaciales. La hipótesis sostiene que la presencia de un mayor porcentaje de hogares familiares debería impactar en mayores tasas de fecundidad municipales. La metodología comprende la implementación de dos modelos gaussianos latentes. Un modelo nulo busca determinar si los patrones observados de fecundidad se asocian a algún mecanismo sociodemográfico o, al contrario, surgieron aleatoriamente, y otro modelo con covariables, cuyo objetivo es replicar el comportamiento de la fecundidad evaluando las consecuencias de la proporción de hogares nucleares, ampliados y compuestos presentes en los municipios. Los resultados obtenidos a partir de la estimación del modelo nulo confirmaron la existencia de una relación directa entre el aumento del índice de hogares nucleares y ampliados y el de la fecundidad municipal. Sin embargo, se puede concluir que el nivel alcanzado de fecundidad de reemplazo es producto de marcadas diferencias entre municipios, originadas por la presencia de una tipología heterogénea de hogares inmersos en contextos geográficos, sociales y culturales dispares.
This paper seeks to model the effect that different patterns of household composition have on the observed levels of fertility in the municipalities of Mexico in the year 2020; it is a quantitative cross-sectional cohort research based on the application of spatial Bayesian methods. The hypothesis is that the presence of a higher percentage of family households should have an impact on higher municipal fertility rates. The methodology involves the implementation of two latent Gaussian models. One null model, which seeks to determine whether the observed fertility patterns were generated by some socio-demographic mechanism or, on the contrary, arose randomly, and two, a model with covariates whose objective is to replicate the behavior of fertility by evaluating the effect of the proportion of nuclear, extended and compound households present in municipalities. The results obtained from estimation of null model confirm the existence of a direct relationship between increase in the proportion of nuclear and extended households and the increase of municipal fertility. However, it can be concluded that the level of replacement fertility reached by Mexico in the year 2020 is the product of marked differences between municipalities; differences originated by the presence of a heterogeneous typology of households immersed in disparate geographic, social and cultural contexts.