2026, Número 1
Comportamiento de la letalidad por COVID-19 durante la pandemia en los 32 estados de la República Mexicana
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Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 13
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RESUMEN
Introducción: en diciembre de 2019 en Wuhan, China, se identificó un nuevo coronavirus, el SARS-CoV-2, éste se propagó a nivel mundial. En México, la investigación epidemiológica y experimental ha sido limitada. Dada la diversidad económica, social y étnica de las 32 entidades federativas mexicanas, se vuelve crucial analizar el comportamiento de la pandemia de COVID-19 en los diferentes estados. Objetivo: analizar las frecuencias de casos positivos y la letalidad asociada a COVID-19 en los distintos estados de México, para identificar aquellos estados con los índices de letalidad más elevados. Material y métodos: para este estudio, se utilizó la base de datos abierta de la Dirección General de Epidemiología de México, de marzo 2020 hasta septiembre de 2023. Se analizaron los casos positivos diagnosticados por PCR, por antígenos, por dictaminación clínica o asociación epidemiológica. Se calcularon las tasas de letalidad a nivel nacional, estatal y se realizó un análisis de agrupamiento jerárquico. Resultados: del año 2020 hasta septiembre de 2023, se registraron 6'338,991 casos positivos y 326,261 defunciones a nivel nacional (letalidad del 5%). La letalidad mensual a principios del año 2020 fue alta de aproximadamente 12%, disminuyendo gradualmente hasta el 5%. Se observó una heterogeneidad en la letalidad entre los diferentes estados de la República, con rangos desde más de 20%. El análisis de clúster identificó estados con baja, media y alta letalidad. No se encontraron diferencias significativas en la mayoría de las comorbilidades entre los grupos de letalidad, aunque sí en la condición ambulatoria e hipertensión. Conclusiones: se observó una heterogeneidad en la letalidad por COVID-19 entre los estados de México. La condición ambulatoria y la prevalencia de hipertensión podrían haber desempeñado un papel en las disparidades regionales, entre otros factores que en este estudio no se analizaron.ABREVIATURAS:
- COVID-19 = COronaVIrus Disease 2019 (enfermedad por coronavirus 2019)
- PCR = Polymerase Chain Reaction (reacción en cadena de la polimerasa)
- SARS-CoV-2 = Severe Acute Respiratory Syndrome CoronaVirus 2 (coronavirus 2 del síndrome respiratorio agudo grave)
INTRODUCCIóN
En diciembre de 2019 en Wuhan, provincia de Hubei en China, se identificó un paciente que presentaba neumonía con etiología desconocida; para enero de 2020 el agente causal fue aislado, el cual se denominó 2019-nCoV y se identificó como un nuevo tipo de coronavirus.1,2 El Comité Internacional de Taxonomía Viral (ICTV) renombró al virus como SARS-CoV-2 (Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2). Este virus se extendió a diferentes ciudades, provocando un problema de salud mundial. Para el caso concreto de México, el primer caso reportado por las autoridades fue un individuo varón de 35 años de edad que viajó de Italia a México el 22 de febrero, que se atendió en el Instituto Nacional de Enfermedades Respiratorias.3 Posteriormente continuaron apareciendo nuevos casos hasta convertirse en un grave problema de salud a nivel nacional. Aunque hay gran cantidad de estudios de esta enfermedad a nivel mundial, en México existen pocos estudios tanto epidemiológicos como experimentales.
En esta patología, como en otras de carácter infeccioso, existen casos sintomáticos y casos asintomáticos. Un estudio realizado por Mizumoto y colaboradores en 2020 reportó que, de un total de 634 pacientes positivos a COVID-19, 306 pacientes fueron sintomáticos y 328 fueron asintomáticos, de tal manera que 50.5% son asintomáticos.4 En otro estudio realizado por Bresli y asociados en 2020 se analizaron 43 casos, de los cuales 32.6% (n = 14) no presentaron síntomas.5 Aunque estos estudios fueron preliminares, podemos observar que se presenta un porcentaje alto de pacientes asintomáticos. El trabajo publicado por Liming Li y su equipo en diciembre del 2021 menciona que esta variación puede explicarse por diferencias en las definiciones de casos asintomáticos, la precisión de los métodos de prueba y la duración del seguimiento.6,7 Los pacientes que presentan síntomas se pueden dividir en diferentes categorías de acuerdo a Wu y colegas: los pacientes con síntomas leves que representan alrededor del 80% (sin neumonía o neumonía leve), casos con síntomas severos el 14% y enfermos críticos el 6%.8 En el estudio que realizó Bresli y su equipo, del total de pacientes que presentaron síntomas, 86.2% fueron leves y 13.8% presentaron síntomas graves, por lo que requirieron hospitalización.5 Con estos dos estudios podemos darnos una idea de cómo se distribuyen los pacientes de acuerdo a sus síntomas.
Existen diferentes factores asociados que intervienen para que un paciente sufra complicaciones o presente síntomas severos de la enfermedad. De acuerdo a los datos reportados en diferentes países, se ha observado que los pacientes de la tercera edad presentan mayor riesgo de mortalidad en comparación con los más jóvenes.9 Sun y colaboradores, en un estudio realizado en 2020, encontraron que la edad promedio de los pacientes fallecidos fue 72 años. No sólo la edad es un factor, también hay otras comorbilidades que incrementan el mal pronóstico como el padecimiento de otras enfermedades respiratorias.8 Por otro lado, factores como migración, densidad poblacional e infraestructura médica pueden ser factores que afecten la evolución de la pandemia.10 Cabe resaltar que México está conformado por 32 entidades federativas con diferentes características económicas, sociales y étnicas que podrían influir en la evolución de la pandemia de COVID-19.10 Y por esta razón decidimos hacer un análisis en los diferentes estados de la república para analizar la letalidad de la enfermedad.
En un estudio realizado en 2020, Mendez y asociados analizaron la incidencia, hospitalización y confirmación de caso COVID-19. Reportan una incidencia de 13.89 por cada 100,000 habitantes y mortalidad de 11%; también determinaron que la letalidad presenta correlación negativa con el número de clínicas y hospitales públicos.11,12 En otro trabajo, Suarez y su grupo reportaron que hasta el 30 de abril de 2020 el 95.42% de los casos registrados fueron locales (es decir, no fueron importados de ningún país) e identificaron al Estado de México y Baja california como los estados con mayor número de pacientes positivos.13 Debido a esta elevada heterogeneidad, el objetivo de este trabajo fue analizar las frecuencias de casos positivos y la letalidad asociada a COVID-19 en las diferentes regiones del país, para identificar las entidades con índices de letalidad más elevados y, de esta manera, contribuir a un mejor entendimiento de la situación y evolución de la pandemia de COVID-19.
MATERIAL Y MéTODOS
Se recolectó información de la Base de datos Abiertos de la Dirección General de Epidemiología (www.gob.mx/salud/documentos/datos-abiertos-152127), los datos correspondientes a marzo de 2020 hasta septiembre de 2023 se fueron descargando en diferentes fechas hasta la última semana realizada (03/09/2023). El diseño del estudio fue analítico retrospectivo, de todos los casos de COVID-19 reportados por las autoridades de salud en México, a través de Dirección General de Epidemiología (DGE). La base de datos se alimenta de la información obtenida de las siguientes dependencias de salud: Instituto Mexicano del Seguro Social (IMSS), Instituto de Seguridad y Servicios Sociales de los Trabajadores del Estado (ISSSTE), Secretaría de Salud (SSA), Cruz Roja Mexica, Hospitales y Clínicas de PEMEX.
Todos los pacientes que se encuentran en la base de datos fueron diagnosticados por criterios clínicos por parte del personal médico, Los pacientes fueron clasificados de la siguiente manera: positivos por prueba (sujetos con prueba positiva de PCR tiempo real o antígeno), positivos por dictaminación (casos fallecidos en los que no se realizó prueba, pero que fueron evaluados por un comité que consideró el expediente clínico), positivos por asociación epidemiológica (pacientes con sintomatología de COVID-19 y que un familiar o persona con que convive cuenta con prueba de PCR o antígeno positiva). Pacientes negativos (con prueba PCR o antígeno negativa), pacientes sospechoso (con sintomatología y que no se ha tomado muestra para la realización de la prueba).
Como primer paso se descargaron los datos en formato .SCV; estos datos se cargaron en R-Studio, la base de datos cuenta con información de ID de registro que corresponde al paciente, entidad de nacimiento, entidad de recepción, fecha de inicio de síntomas, fecha de defunción (si es el caso), resultado por PCR, resultado de antígeno viral y sintomatología. Los datos se ordenaron y filtraron, primero con el archivo de diccionario se colocaron las etiquetas de los estados; para este estudio, se utilizaron todos los datos de pacientes a quienes se les realizó PCR, prueba de antígeno, positivos por dictaminación o positivos por asociación epidemiológica. La metodología se indica en la Figura 1.
Las variables categóricas fueron descritas con frecuencias y porcentajes, se utilizaron siguientes bibliotecas dplyr, readr, cluster, y nsnsn. También se realizaron tablas de contingencia y la prueba de χ2, para comparar variables categóricas y análisis de ANOVA de una sola vía. Para calcular la letalidad se obtuvo el porcentaje de pacientes fallecidos del total de pacientes positivos, esto a nivel nacional y se realizó lo mismo para cada uno de los estados. Con la biblioteca cluster, se realizó un cluster jerárquico para agrupar los estados de acuerdo al índice de letalidad (Figura 2). Al agrupar los estados por índice de letalidad por SARS-CoV-2 se encontraron tres grupos, que clasificamos como: baja, mediana y alta letalidad (Figura 3). Se analizaron las enfermedades preexistentes entre los tres grupos.
RESULTADOS
Hasta septiembre de 2023, se registraron 6'338,991 casos positivos (casos acumulados) entre los cuales se han presentado 326,261 defunciones (5%), se recuperaron 5'415,594 y 221,553 activos. De los fallecidos, 89.55% se encontraban hospitalizados y 10.45% fueron ambulatorios. Las principales comorbilidades detectadas en los pacientes positivos fueron: 42% con hipertensión, 37.88% presentaron diabetes y 26% con obesidad; no se observó diferencia significativa con respecto a los pacientes que fallecieron (Tabla 1).
Durante la primera ola de la pandemia a principios del año 2020, se observó que, en México, la letalidad nacional fue muy alta del 13% tanto en la mensual como en la mensual acumulada. En este análisis se calculó la letalidad mensual (% de pacientes fallecidos, con respecto a los pacientes positivos del mes analizado); la letalidad mensual inicial fue muy alta (hasta del 25%), así como picos producto de los incrementos de casos durante las olas de infección, y un decremento mensual gradual y paulatino a partir del año de iniciada la pandemia, hasta llegar a valores cercanos al 5%. En cuanto a la mortalidad mensual acumulada (% de pacientes fallecidos, con respecto a los pacientes positivos de los meses anteriores más el mes analizado), se observa disminución gradual hasta que se establece en alrededor de 5% (Figura 2).
Para el análisis de mortalidad por estados se observó que en año 2020 algunas regiones presentaron mortalidades mayores a 20%, otras entre 10 y 20% y muy pocos estados de aproximadamente 5%, En los años posteriores se observa que la letalidad baja en todos los estados y para el 2023 algunas entidades como Morelos, Sinaloa y Baja California Norte tuvieron tasa de 10 a 8%, mientras que estados como Baja California Sur, Ciudad de México y San Luis Potosí presentaron tasa de menos del 5%; sin embargo, cada vez que hay una nueva ola, algunos estados vuelven a presentar incremento en la letalidad (Figura 3), aunque el decremento de los fallecimiento es evidente.
Respecto a la letalidad acumulada por estados, se encontró que en la primera fase de la pandemia (el primer año), fue alta en la mayoría de los estados, con cifras iniciales de 40% en algunas entidades como Coahuila. Con el avance en el tiempo, la letalidad empieza a disminuir en todos los estados (Figura 4), algunos bajaron su índice de mortalidad más rápido que otros, algunos se ubicaron al rededor del 2% mientras que otros se ubicaron alrededor de 6-7%. Cuando se analiza la letalidad acumulada, se observa que la letalidad es menor en comparación cuando se analiza la letalidad por mes.
Para el análisis clúster jerárquico se observó que hay tres grupos. Uno con baja letalidad, uno con mediana letalidad y el otro con alta. Se observó que estados como Baja California Sur, Ciudad de México, Querétaro, San Luis Potosí y Tabasco tuvieron la letalidad más baja, mientras otros como Zacatecas, Sonora, Yucatán, presentaron una letalidad media y algunos estados como Morelos, Sinaloa o Estado de México, registraron una mortalidad alta (Figura 5).
Se analizó también cuáles son los estados que presentaron tasa de cambio o de la letalidad y los cinco estados que redujeron más fueron Coahuila, Colima, Durango, Sinaloa, Morelos y Chiapas; sin embargo, se debe tener en cuenta que estos estados presentaban una alta letalidad en las primeras olas del COVID-19 (Figura 6). Para el análisis de los tres grupos se analizó las comerciabilidades de cada estado para determinar si las diferencias en la tasa de letalidad se relacionaban con estos factores; sin embargo, no se observó diferencia significativa.
CONCLUSIONES
La enfermedad de COVID-19 fue un grave problema de salud y represento un gran reto para todo el mundo. A nivel mundial se registró una letalidad de 2 a 3% existiendo diferentes variables que alteraron esta tasa para diferentes países o regiones. En el caso de México, se observó que, aunque la mayoría de los estados de la república empezaron con tasas altas de letalidad, conforme avanzó la pandemia y se aplicaron vacunas, la letalidad fue disminuyendo gradualmente; sin embargo, esto no se dio de igual manera en los diferentes estados, en este estudio no determinamos cuál fue la variable que determinó este fenómeno, pero una posible razón seria la infraestructura médica (no analizada en este estudio) o el desarrollo económico de la región.
REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)
Breslin N, Baptiste C, Gyamfi-Bannerman C, Miller R, Martinez R, Bernstein K, et al. Coronavirus disease 2019 infection among asymptomatic and symptomatic pregnant women: two weeks of confirmed presentations to an affiliated pair of New York City hospitals. Am J Obstet Gynecol MFM, 2020;2(2):100118. doi: 10.1016/j.ajogmf.2020.100118.
Escalera-Antezana JP, Lizon-Ferrufino NF, Maldonado-Alanoca A, Alarcón-De-La-Vega G, Alvarado-Arnez LE, Balderrama-Saavedra MA, et al. Lancovid Clinical features of the first cases and a cluster of Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) in Bolivia imported from Italy and Spain. Travel Med Infect Dis. 2020;35:101653.
Mendez-Dominguez N, Alvarez-Baeza A, Carrillo G. Demographic and health indicators in correlation to interstate variability of incidence, confirmation, hospitalization, and lethality in Mexico: preliminary analysis from imported and community acquired cases during COVID-19 outbreak. Int J Environ Res Public Health. 2020;17(12):4281. doi: 10.3390/ijerph17124281.
AFILIACIONES
1 Laboratorio de Biología Molecular de la Clínica Hospital Huauchinango ISSSTE. Puebla, México.
2 Laboratorio de Citómica del Cáncer Infantil, Centro de Investigación Biomédica de Oriente, Delegación Puebla, Instituto Mexicano del Seguro Social. Puebla, México.
3 Coordinación de Investigación Médica, Hospital Juárez de México. Ciudad de México, México.
4 Departamento de Ciencias Médicas, División de Ciencias de la Salud, Universidad de Guanajuato, Campus León. Guanajuato, México.
5 Unidad Académica Multidisciplinaria Reynosa-Aztlán, Universidad Autónoma de Tamaulipas. Tamaulipas, México.
Conflicto de intereses: los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.
CORRESPONDENCIA
Dr. Manuel Nolasco-Quiroga. E-mail: m_nolasco_quiroga@hotmail.com, manuel.nolasco@utxicotepec.edu.mxRecibido: 30-04-2025. Aceptado: 21-10-2025.