Research papers
Medwave 2020;20(8):e8032 doi: 10.5867/medwave.2020.08.8032
Excess mortality in Metropolitan Lima during the COVID-19 pandemic: A district level comparison
Akram Hernández-Vásquez, Jesús Eduardo Gamboa-Unsihuay, Rodrigo Vargas-Fernández, Diego Azañedo
References | Download PDF |
To Download PDF must login.
Print | A(+) A(-) | Easy read

Key Words: COVID-19, mortality, social determinants of health, peru

Resumen

Objetivo
Comparar el exceso de muertes según quintiles distritales del Índice de Desarrollo Humano (IDH) en Lima Metropolitana, capital de Perú, y analizar los factores socioeconómicos asociados con el exceso de muertes en el contexto de la COVID-19.

Métodos
Estudio transversal retrospectivo de los registros de mortalidad por causas no violentas registrados en el Sistema Informático Nacional de Defunciones de los 50 distritos de Lima Metropolitana durante las primeras 24 semanas de los años 2019 y 2020. Se realizó un análisis descriptivo mediante tablas de contingencia y gráficos de series de tiempo por sexo, grupo de edad y quintil del distrito de residencia según el IDH. Se realizó un modelo de regresión binomial negativa para identificar posibles factores asociados con el exceso de muertes.

Resultados
Un exceso de 20 093 muertes no violentas y 2.979 muertes confirmadas por COVID-19 se registraron en Lima Metropolitana durante el período de estudio. El exceso de mortalidad se observó especialmente en hombres y adultos de 60 años o más. Los distritos pertenecientes al quintil 5 según el IDH presentan, en la mayoría de los casos, las tasas más bajas de exceso de muertes. El análisis multivariado halló que el IDH (p = 0.009) y el porcentaje de habitantes en pobreza extrema (p = 0.014) disminuyen la tasa de exceso de muertes en Lima Metropolitana.

Conclusiones
El exceso de muertes no violentas en Lima Metropolitana es mayor en los quintiles con el IDH más bajo, en los hombres y en el grupo de edad de 60 a más años. El estudio de los determinantes sociales y económicos de la salud en Perú es fundamental para el diseño de las medidas que debe tomar el gobierno contra la pandemia de COVID-19.


 

No hay una versión en español disponible para este artículo.

Licencia Creative Commons Esta obra de Medwave está bajo una licencia Creative Commons Atribución-NoComercial 3.0 Unported. Esta licencia permite el uso, distribución y reproducción del artículo en cualquier medio, siempre y cuando se otorgue el crédito correspondiente al autor del artículo y al medio en que se publica, en este caso, Medwave.

 

Objetivo
Comparar el exceso de muertes según quintiles distritales del Índice de Desarrollo Humano (IDH) en Lima Metropolitana, capital de Perú, y analizar los factores socioeconómicos asociados con el exceso de muertes en el contexto de la COVID-19.

Métodos
Estudio transversal retrospectivo de los registros de mortalidad por causas no violentas registrados en el Sistema Informático Nacional de Defunciones de los 50 distritos de Lima Metropolitana durante las primeras 24 semanas de los años 2019 y 2020. Se realizó un análisis descriptivo mediante tablas de contingencia y gráficos de series de tiempo por sexo, grupo de edad y quintil del distrito de residencia según el IDH. Se realizó un modelo de regresión binomial negativa para identificar posibles factores asociados con el exceso de muertes.

Resultados
Un exceso de 20 093 muertes no violentas y 2.979 muertes confirmadas por COVID-19 se registraron en Lima Metropolitana durante el período de estudio. El exceso de mortalidad se observó especialmente en hombres y adultos de 60 años o más. Los distritos pertenecientes al quintil 5 según el IDH presentan, en la mayoría de los casos, las tasas más bajas de exceso de muertes. El análisis multivariado halló que el IDH (p = 0.009) y el porcentaje de habitantes en pobreza extrema (p = 0.014) disminuyen la tasa de exceso de muertes en Lima Metropolitana.

Conclusiones
El exceso de muertes no violentas en Lima Metropolitana es mayor en los quintiles con el IDH más bajo, en los hombres y en el grupo de edad de 60 a más años. El estudio de los determinantes sociales y económicos de la salud en Perú es fundamental para el diseño de las medidas que debe tomar el gobierno contra la pandemia de COVID-19.

Authors: Akram Hernández-Vásquez[1], Jesús Eduardo Gamboa-Unsihuay[2], Rodrigo Vargas-Fernández[3], Diego Azañedo[4]

Affiliation:
[1] Centro de Excelencia en Investigaciones Económicas y Sociales en Salud, Vicerrectorado de Investigación, Universidad San Ignacio de Loyola, Lima, Perú
[2] Facultad de Economía y Planificación, Universidad Nacional Agraria La Molina, Lima, Perú
[3] Facultad de Ciencias de la Salud, Universidad Científica del Sur, Lima, Perú
[4] Instituto de Investigación, Universidad Católica los Ángeles de Chimbote, Chimbote, Perú

E-mail: ahernandez@usil.edu.pe

Author address:
[1] Universidad San Ignacio de Loyola
550 La Fontana Av., La Molina 00012
Lima, Perú

Citation: Hernández-Vásquez A, Gamboa-Unsihuay JE, Vargas-Fernández R, Azañedo D. Excess mortality in Metropolitan Lima during the COVID-19 pandemic: A district level comparison. Medwave 2020;20(8):e8032 doi: 10.5867/medwave.2020.08.8032

Submission date: 16/7/2020

Acceptance date: 25/8/2020

Publication date: 25/9/2020

Origin: Not commissioned

Type of review: Externally peer-reviewed by four reviewers, double-blind

Comments (0)

We are pleased to have your comment on one of our articles. Your comment will be published as soon as it is posted. However, Medwave reserves the right to remove it later if the editors consider your comment to be: offensive in some sense, irrelevant, trivial, contains grammatical mistakes, contains political harangues, appears to be advertising, contains data from a particular person or suggests the need for changes in practice in terms of diagnostic, preventive or therapeutic interventions, if that evidence has not previously been published in a peer-reviewed journal.

No comments on this article.


To comment please log in

Medwave provides HTML and PDF download counts as well as other harvested interaction metrics.

There may be a 48-hour delay for most recent metrics to be posted.

  1. COVID-19 Map. Johns Hopkins Coronavirus Resource Center. 2020. [On line] | Link |
  2. Burn-Murdoch J, Giles C. UK suffers second-highest death rate from coronavirus | Free to read. Financial Times. 2020. [On line] | Link |
  3. Chung RY, Dong D, Li MM. Socioeconomic gradient in health and the covid-19 outbreak. BMJ. 2020 Apr 1;369:m1329. | CrossRef | PubMed |
  4. Niedzwiedz CL, O'Donnell CA, Jani BD, Demou E, Ho FK, Celis-Morales C, et al. Ethnic and socioeconomic differences in SARS-CoV-2 infection: prospective cohort study using UK Biobank. BMC Med. 2020 May 29;18(1):160. | CrossRef | PubMed |
  5. Khalatbari-Soltani S, Cumming RC, Delpierre C, Kelly-Irving M. Importance of collecting data on socioeconomic determinants from the early stage of the COVID-19 outbreak onwards. J Epidemiol Community Health. 2020 Aug;74(8):620-623. | CrossRef | PubMed |
  6. Vargas-Herrera J, Ruiz KP, Nuñez GG, Ohno JM, Pérez-Lu JE, Huarcaya WV, et al. Resultados preliminares del fortalecimiento del sistema informático nacional de defunciones [Preliminary results of the strengthening of the national death registry information system]. Rev Peru Med Exp Salud Publica. 2018 Jul-Sep;35(3):505-514. Spanish. | CrossRef | PubMed |
  7. Magnani C, Azzolina D, Gallo E, Ferrante D, Gregori D. How Large Was the Mortality Increase Directly and Indirectly Caused by the COVID-19 Epidemic? An Analysis on All-Causes Mortality Data in Italy. Int J Environ Res Public Health. 2020 May 15;17(10):3452. | CrossRef | PubMed |
  8. Roberton T, Carter ED, Chou VB, Stegmuller AR, Jackson BD, Tam Y, et al. Early estimates of the indirect effects of the COVID-19 pandemic on maternal and child mortality in low-income and middle-income countries: a modelling study. Lancet Glob Health. 2020 Jul;8(7):e901-e908. | CrossRef | PubMed |
  9. Roser M. Human Development Index (HDI). Our World in Data. 2014. [On line] | Link |
  10. Wadhera RK, Wadhera P, Gaba P, Figueroa JF, Joynt Maddox KE, Yeh RW, et al. Variation in COVID-19 Hospitalizations and Deaths Across New York City Boroughs. JAMA. 2020 Jun 2;323(21):2192-2195. | CrossRef | PubMed |
  11. Royal Society for Public Health. Guest Blog: Tracking the total mortality impact of the Covid-19 pandemic. RSPH. 2020. [On line] | Link |
  12. Nicola M, Alsafi Z, Sohrabi C, Kerwan A, Al-Jabir A, Iosifidis C, et al. The socio-economic implications of the coronavirus pandemic (COVID-19): A review. Int J Surg. 2020 Jun;78:185-193. | CrossRef | PubMed |
  13. The impact of COVID-19 (Coronavirus) on global poverty: Why Sub-Saharan Africa might be the region hardest hit. World Bank Blogs. 2020. [On line] | Link |
  14. Michelozzi P, de'Donato F, Scortichini M, De Sario M, Noccioli F, Rossi P, et al. Mortality impacts of the coronavirus disease (COVID-19) outbreak by sex and age: rapid mortality surveillance system, Italy, 1 February to 18 April 2020. Euro Surveill. 2020 May;25(19):2000620. | CrossRef | PubMed |
  15. Piccininni M, Rohmann JL, Foresti L, Lurani C, Kurth T. Use of all cause mortality to quantify the consequences of covid-19 in Nembro, Lombardy: descriptive study. BMJ. 2020 May 14;369:m1835. | CrossRef | PubMed |
  16. Ochoa Sangrador C, Garmendia Leiza JR, Pérez Boillos MJ, Pastrana Ara F, Lorenzo Lobato MDP, Andrés de Llano JM. Impacto de la COVID-19 en la mortalidad de la comunidad autónoma de Castilla y León [Impact of COVID-19 on mortality in the autonomous community of Castilla y León (Spain)]. Gac Sanit. 2020 May 4:S0213-9111(20)30092-3. Spanish. | CrossRef | PubMed |
  17. Cagnacci A, Xholli A. Age-related difference in the rate of coronavirus disease 2019 mortality in women versus men. Am J Obstet Gynecol. 2020 Sep;223(3):453-454. | CrossRef | PubMed |
  18. Dudley JP, Lee NT. Disparities in Age-specific Morbidity and Mortality From SARS-CoV-2 in China and the Republic of Korea. Clin Infect Dis. 2020 Jul 28;71(15):863-865. | CrossRef | PubMed |
  19. Freitas ARR, Medeiros NM, Frutuoso L, Beckedorff OA, Martin LMA, Coelho MMM, et al. Use of excess mortality associated with the COVID-19 epidemic as an epidemiological surveillance strategy - preliminary results of the evaluation of six Brazilian capitals. medRxiv. 2020. | CrossRef |
  20. Bottai M. A regression method for modelling geometric rates. Stat Methods Med Res. 2017 Dec;26(6):2700-2707. | CrossRef | PubMed |
COVID-19 Map. Johns Hopkins Coronavirus Resource Center. 2020. [On line] | Link |

Burn-Murdoch J, Giles C. UK suffers second-highest death rate from coronavirus | Free to read. Financial Times. 2020. [On line] | Link |

Chung RY, Dong D, Li MM. Socioeconomic gradient in health and the covid-19 outbreak. BMJ. 2020 Apr 1;369:m1329. | CrossRef | PubMed |

Niedzwiedz CL, O'Donnell CA, Jani BD, Demou E, Ho FK, Celis-Morales C, et al. Ethnic and socioeconomic differences in SARS-CoV-2 infection: prospective cohort study using UK Biobank. BMC Med. 2020 May 29;18(1):160. | CrossRef | PubMed |

Khalatbari-Soltani S, Cumming RC, Delpierre C, Kelly-Irving M. Importance of collecting data on socioeconomic determinants from the early stage of the COVID-19 outbreak onwards. J Epidemiol Community Health. 2020 Aug;74(8):620-623. | CrossRef | PubMed |

Vargas-Herrera J, Ruiz KP, Nuñez GG, Ohno JM, Pérez-Lu JE, Huarcaya WV, et al. Resultados preliminares del fortalecimiento del sistema informático nacional de defunciones [Preliminary results of the strengthening of the national death registry information system]. Rev Peru Med Exp Salud Publica. 2018 Jul-Sep;35(3):505-514. Spanish. | CrossRef | PubMed |

Magnani C, Azzolina D, Gallo E, Ferrante D, Gregori D. How Large Was the Mortality Increase Directly and Indirectly Caused by the COVID-19 Epidemic? An Analysis on All-Causes Mortality Data in Italy. Int J Environ Res Public Health. 2020 May 15;17(10):3452. | CrossRef | PubMed |

Roberton T, Carter ED, Chou VB, Stegmuller AR, Jackson BD, Tam Y, et al. Early estimates of the indirect effects of the COVID-19 pandemic on maternal and child mortality in low-income and middle-income countries: a modelling study. Lancet Glob Health. 2020 Jul;8(7):e901-e908. | CrossRef | PubMed |

Roser M. Human Development Index (HDI). Our World in Data. 2014. [On line] | Link |

Wadhera RK, Wadhera P, Gaba P, Figueroa JF, Joynt Maddox KE, Yeh RW, et al. Variation in COVID-19 Hospitalizations and Deaths Across New York City Boroughs. JAMA. 2020 Jun 2;323(21):2192-2195. | CrossRef | PubMed |

Royal Society for Public Health. Guest Blog: Tracking the total mortality impact of the Covid-19 pandemic. RSPH. 2020. [On line] | Link |

Nicola M, Alsafi Z, Sohrabi C, Kerwan A, Al-Jabir A, Iosifidis C, et al. The socio-economic implications of the coronavirus pandemic (COVID-19): A review. Int J Surg. 2020 Jun;78:185-193. | CrossRef | PubMed |

The impact of COVID-19 (Coronavirus) on global poverty: Why Sub-Saharan Africa might be the region hardest hit. World Bank Blogs. 2020. [On line] | Link |

Michelozzi P, de'Donato F, Scortichini M, De Sario M, Noccioli F, Rossi P, et al. Mortality impacts of the coronavirus disease (COVID-19) outbreak by sex and age: rapid mortality surveillance system, Italy, 1 February to 18 April 2020. Euro Surveill. 2020 May;25(19):2000620. | CrossRef | PubMed |

Piccininni M, Rohmann JL, Foresti L, Lurani C, Kurth T. Use of all cause mortality to quantify the consequences of covid-19 in Nembro, Lombardy: descriptive study. BMJ. 2020 May 14;369:m1835. | CrossRef | PubMed |

Ochoa Sangrador C, Garmendia Leiza JR, Pérez Boillos MJ, Pastrana Ara F, Lorenzo Lobato MDP, Andrés de Llano JM. Impacto de la COVID-19 en la mortalidad de la comunidad autónoma de Castilla y León [Impact of COVID-19 on mortality in the autonomous community of Castilla y León (Spain)]. Gac Sanit. 2020 May 4:S0213-9111(20)30092-3. Spanish. | CrossRef | PubMed |

Cagnacci A, Xholli A. Age-related difference in the rate of coronavirus disease 2019 mortality in women versus men. Am J Obstet Gynecol. 2020 Sep;223(3):453-454. | CrossRef | PubMed |

Dudley JP, Lee NT. Disparities in Age-specific Morbidity and Mortality From SARS-CoV-2 in China and the Republic of Korea. Clin Infect Dis. 2020 Jul 28;71(15):863-865. | CrossRef | PubMed |

Freitas ARR, Medeiros NM, Frutuoso L, Beckedorff OA, Martin LMA, Coelho MMM, et al. Use of excess mortality associated with the COVID-19 epidemic as an epidemiological surveillance strategy - preliminary results of the evaluation of six Brazilian capitals. medRxiv. 2020. | CrossRef |

Bottai M. A regression method for modelling geometric rates. Stat Methods Med Res. 2017 Dec;26(6):2700-2707. | CrossRef | PubMed |