ABSTRACT
RESUMEN INTRODUCCIÓN: El suicidio constituye una de las principales causas de muerte consideradas como violentas y evitables. El objetivo fue estimar la incidencia y modalidad de suicidios en la serie histórica 2009-2020, considerando este último año como contexto pandémico por COVID-19. MÉTODOS: Se realizó un estudio transversal, observacional y retrospectivo de línea histórica. Los datos fueron obtenidos de la Dirección de Estadística e Información en Salud del Ministerio de Salud de la Provincia de Buenos Aires. Se clasificaron según tres modalidades de suicidio: intervención de un agente invasivo, un agente externo o sin agente. Para evaluar la posible variación de la densidad poblacional sobre las tasas de incidencia, se distribuyeron las defunciones sobre la base del tamaño poblacional de residencia. Finalmente, se obtuvieron dos índices: escore p y estimación de mortalidad observada (MO). RESULTADOS: Entre 2009 y 2020 se produjeron 13 221 muertes por lesiones autoinfligidas, con un promedio de 1110 suicidios al año. Al comparar 2020 (916 suicidios) con el quinquenio inmediato anterior (2015-2019, con una media de 1139 suicidios ±26 en su error estándar), el escore p mostró una reducción del 23,1% (275 muertes menos de lo esperado) y la MO, un descenso de 19,6% (223 muertes por debajo del intervalo superior esperado). DISCUSIÓN: En 2020 se redujo la incidencia absoluta y relativa de suicidios, aunque se mantuvo la diferencia según modalidad y género observada en la línea histórica.
ABSTRACT INTRODUCTION: Suicide is one of the main causes of death classified as violent and preventable. The objective was to estimate the incidence and mode of suicide in the 2009-2020 historical series, considering year 2020 as COVID-19 pandemic context. METHODS: A cross-sectional, retrospective, observational, historical timeline study was conducted. Data were obtained from the Department of Health Statistics and Information of the Ministry of Health of the Province of Buenos Aires. They were classified according to three modes of suicide: intervention of an invasive agent, an external agent or no agent. In order to evaluate the possible variation of population density on suicide incidence rates, deaths were distributed based on the population size of residence. Finally, two indices were obtained: the p-score and the estimate of observed mortality (OM). RESULTS: During 2009-2020 there were 13221 deaths due to self-inflicted injuries, with an average of 1110 suicides per year. When comparing the year 2020 (916 suicides) with the previous five-year period (2015-2019, with a mean of 1139 suicides ±26 in its standard error), the p-score showed a reduction of 23.1% (275 deaths less than expected) and OM, a decrease of 19.6% (223 deaths below the expected upper interval). DISCUSSION: During 2020 there was a reduction in the absolute and relative incidence of suicides, while maintaining the difference according to mode and gender observed through the historical timeline.
ABSTRACT
INTRODUCCIÓN: Uno de los problemas que ha enfrentado el sistema de salud de los diferentes países debido a la pandemia de COVID-19 es la disponibilidad de servicios y atención médica en unidades de cuidados intensivos (UCI). El objetivo fue evaluar la sobrevida en pacientes internados por COVID-19 en UCI entre enero y abril de 2021 en la provincia de Buenos Aires, Argentina. MÉTODOS: Se consideró a los pacientes que, incluidos en el sistema de vigilancia, tuvieran su correlato de información del porcentaje ocupacional de camas de la UCI desde el sistema general. Con esta información se realizó un análisis de sobrevida, considerando tablas de vida, Kaplan-Meier y regresión de Cox. El evento fue el óbito, el tiempo de seguimiento a 96 días y las fechas de internación, defunción y egreso dentro de la UCI como períodos individuales de cada paciente. La capacidad operativa de las UCI fue medida a través del porcentaje de ocupación de camas al momento del ingreso. RESULTADOS: Las UCI con un porcentaje ocupacional mayor al 80% mostraron pacientes con menor curva de sobrevida que sus pares por debajo de esas cifras al momento de ingresar a la internación. DISCUSIÓN: Las diferencias en promedios de sobrevida son estadísticamente diferentes, y muestran dos curvas distintas de supervivencia en el momento en que la segunda ola de COVID-19 afectaba a la Argentina.
Subject(s)
Argentina , Survival , COVID-19 , Intensive Care UnitsABSTRACT
INTRODUCCIÓN: El impacto de la pandemia por COVID-19 sobre la mortalidad abarca tanto sus efectos directos, las defunciones atribuidas al virus SARS-CoV-2, como indirectos sobre otras causas de muerte. "El objetivo del estudio fue determinar la variación sobre causas de muerte no COVID-19 en la provincia de Buenos Aires durante 2020. MÉTODOS: Se realizó un estudio descriptivo de base poblacional, utilizando fuentes secundarias. Se analizó la variación en la mortalidad por causas específicas codificadas según CIE-10, desagregadas a nivel de capítulo y grupos. Las variaciones entre las causas de muerte observadas y esperadas se compararon mediante el método de P-score respecto al quinquenio inmediato anterior (2015-2019). RESULTADOS: Todos los capítulos CIE-10 estudiados se ubican por debajo del promedio de la serie histórica. La mayor variación se registra en causas externas (-20,0%), enfermedades del sistema respiratorio (-9,1%), tumores (-8,1%), enfermedades nutricionales, endocrinas y metabólicas (-5,7%) y finalmente enfermedades del sistema circulatorio (-2,2%). DISCUSIÓN: Se observó la existencia de un reemplazo variable de otras causas de defunción por muertes COVID-19 durante 2020. El análisis de causas múltiples resultó de utilidad para reestimar, en el caso del grupo de influenza (gripe) y neumonías, la participación global de la COVID-19 en la cadena de eventos que contribuyeron al deceso.
Subject(s)
Argentina , Epidemiology , Cause of Death , COVID-19ABSTRACT
RESUMEN INTRODUCCIÓN El impacto de la pandemia por COVID-19 sobre la mortalidad abarca tanto sus efectos directos, las defunciones atribuidas al virus SARS-CoV-2, como indirectos sobre otras causas de muerte. "El objetivo del estudio fue determinar la variación sobre causas de muerte no COVID-19 en la provincia de Buenos Aires durante 2020 MÉTODOS Se realizó un estudio descriptivo de base poblacional, utilizando fuentes secundarias. Se analizó la variación en la mortalidad por causas específicas codificadas según CIE-10, desagregadas a nivel de capítulo y grupos. Las variaciones entre las causas de muerte observadas y esperadas se compararon mediante el método de P-score respecto al quinquenio inmediato anterior (2015-2019) RESULTADOS Todos los capítulos CIE-10 estudiados se ubican por debajo del promedio de la serie histórica. La mayor variación se registra en causas externas (-20,0%), enfermedades del sistema respiratorio (-9,1%), tumores (-8,1%), enfermedades nutricionales, endocrinas y metabólicas (-5,7%) y finalmente enfermedades del sistema circulatorio (-2,2%) DISCUSIÓN Se observó la existencia de un reemplazo variable de otras causas de defunción por muertes COVID-19 durante 2020. El análisis de causas múltiples resultó de utilidad para reestimar, en el caso del grupo de influenza (gripe) y neumonías, la participación global de la COVID-19 en la cadena de eventos que contribuyeron al deceso.
ABSTRACT INTRODUCTION The impact of the COVID-19 pandemic on mortality encompasses both its direct effects, deaths attributed to the SARS-CoV-2 virus, as well as indirect on other causes of death. The objective of the study was to determine the variation in non- COVID-19 causes of death in the province of Buenos Aires during 2020 METHODS A population-based descriptive study was carried out using secondary sources. Specific causes of death coded according to ICD-10, disaggregated by chapter and group, were analyzed. To determine whether there were variations between the observed and expected causes of death, the values of the study period were compared with the immediately preceding five-year period (2015-2019) using the P-score method RESULTS All the ICD-10 chapters studied are below the average of the historical series. The greatest variation appears in the chapter External Causes (-20.0%), Diseases of the Respiratory System (-9.1%), Neoplasms (-8.1%), Endocrine, Nutritional and Metabolic Diseases (-5.7%) and, finally, Diseases of the Circulatory System (-2.2%) DISCUSSION There is a variable change of other causes of death by COVID-19 deaths during 2020. The analysis of multiple causes was useful to re-estimate, in the case of the group of influenza (flu) and pneumonia, the global participation of COVID-19 in the chain of events that contributed to the death.
ABSTRACT
RESUMEN INTRODUCCIÓN Uno de los problemas que ha enfrentado el sistema de salud de los diferentes países debido a la pandemia de COVID-19 es la disponibilidad de servicios y atención médica en unidades de cuidados intensivos (UCI). El objetivo fue evaluar la sobrevida en pacientes internados por COVID-19 en UCI entre enero y abril de 2021 en la provincia de Buenos Aires, Argentina MÉTODOS Se consideró a los pacientes que, incluidos en el sistema de vigilancia, tuvieran su correlato de información del porcentaje ocupacional de camas de la UCI desde el sistema general. Con esta información se realizó un análisis de sobrevida, considerando tablas de vida, Kaplan-Meier y regresión de Cox. El evento fue el óbito, el tiempo de seguimiento a 96 días y las fechas de internación, defunción y egreso dentro de la UCI como períodos individuales de cada paciente. La capacidad operativa de las UCI fue medida a través del porcentaje de ocupación de camas al momento del ingreso RESULTADOS Las UCI con un porcentaje ocupacional mayor al 80% mostraron pacientes con menor curva de sobrevida que sus pares por debajo de esas cifras al momento de ingresar a la internación DISCUSIÓN Las diferencias en promedios de sobrevida son estadísticamente diferentes, y muestran dos curvas distintas de supervivencia en el momento en que la segunda ola de COVID-19 afectaba a la Argentina. ^s+
ABSTRACT INTRODUCTION One of the problems faced by the health system in different countries due to COVID-19 pandemic is the availability of medical care services in intensive care units (ICU). The objective was to evaluate survival in patients hospitalized for COVID-19 in the ICUs during the period January-April 2021 in the province of Buenos Aires METHODS Patients included in the surveillance system who had their correlate of information on percentage of bed occupancy in the ICUs from the general system were considered. With this information, a survival analysis was performed, considering life tables, Kaplan-Meier and Cox regression. The event was death, the 96-day follow-up and the dates of admission, death and discharge within the ICUs as individual periods for each patient. Inpatient capacity of the ICUs was measured through the percentage of bed occupancy at the time of admission RESULTS The ICUs with a bed occupancy greater than 80% showed patients with a lower survival curve than those below that figure at the time of admission DISCUSSION The differences in average survival were statistically significant, and show two different survival curves at the time the second wave of COVID-19 affected the country.
ABSTRACT
INTRODUCCIÓN: La morbimortalidad por la enfermedad por el nuevo coronavirus (COVID-19) constituye un problema de salud pública en la Provincia de Buenos Aires y en el resto de Argentina. Las poblaciones con vulnerabilidad social están expuestas a riesgos de manera potenciada. OBJETIVO: Describir la evolución de los casos confirmados de COVID-19 en el Gran Buenos Aires, localizados en zonas con diferentes características sociales categorizadas por vulnerabilidad socioterritorial, desde el inicio de la pandemia hasta el 15 de julio de 2020. MÉTODOS: Estudio descriptivo de corte transversal. Las variables analizadas fueron sexo, edad, evolución de la enfermedad y domicilio categorizado por medio del índice de vulnerabilidad socioterritorial (IVST). RESULTADOS: La mayor cantidad de casos positivos para COVID-19 se encontró en el grupo etario de 20 a 59 años, y el 48% fueron mujeres. El 47% de los casos estudiados residían en zonas vulnerables. El 28% de los casos confirmados requirieron internación. Se internaron en unidades de cuidados intensivos el 3,8% del total de los casos confirmados. Los casos de residentes en zonas no vulnerables tuvieron mayor requerimiento de cuidados intensivos. La letalidad fue de 3,5%, mayor en los varones, y más elevada en residentes de zonas no vulnerables, con una diferencia estadísticamente significativa respecto a los pertenecientes a zonas vulnerables. En la distribución por grupos etarios, se observó un exceso de letalidad estadísticamente significativo en menores de 60 años. DISCUSIÓN: Se observó un número mayor de internaciones en UCI y en la letalidad del grupo de población residente en territorio no vulnerable.
Subject(s)
Argentina , Clinical Evolution , Coronavirus Infections , Social VulnerabilityABSTRACT
INTRODUCCIÓN: El exceso de mortalidad (EM) provee una métrica robusta del impacto en este indicador durante un evento pandémico o fuera de lo habitual. Se realizó el presente estudio con el objetivo de determinar el impacto de la pandemia por la enfermedad por el nuevo coronavirus (COVID-19) sobre el exceso de muertes ocurrido en la provincia de Buenos Aires (PBA). MÉTODOS: Estudio descriptivo retrospectivo de base poblacional. Para el análisis del EM se utilizó el método P-score, con base en la comparación de la mortalidad entre un período basal -histórico 2015-2019, respecto a las defunciones con ocurrencia en la Provincia durante 2020. RESULTADOS: La PBA tiene un registro provisorio de un EM promedio de 7,59%, considerando como línea de base el límite superior de confianza del 95% de la serie histórica 2015-2019, o del 12,15% si se considera el promedio histórico. Se observa un impacto diferencial del EM según el sexo y el grupo etario. DISCUSIÓN: Las muertes por COVID-19 en la PBA superan el EM, lo que podría indicar la existencia de reemplazo de otras causas de defunción. Este resultado, que distingue a la PBA de los países de América Latina relevados y otros países europeos y de Oceanía, no permitiría estimar un subregistro en la contabilización de defunciones por COVID-19.