2026, Número 3
<< Anterior Siguiente >>
salud publica mex 2026; 68 (3)
Calidad de la información de mortalidad antes, durante y después de la pandemia de Covid-19: México 2000-2023
Guzmán-Sandoval L, Álvarez-Aceves M, Gómez-Dantés H, González-González L, Hernández-Ávila JE, Morales-Carmona E, Espín-Arellano LI, Palacio-Mejía LS
Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 31
Paginas: 225-234
Archivo PDF: 609.64 Kb.
RESUMEN
Objetivo. Evaluar la calidad de los registros de defunciones
en México entre 2000 y 2023, comparando los periodos antes,
durante y después del Covid-19, con el fin de identificar áreas
de oportunidad a la calidad de la información.
Material y
métodos. Estudio descriptivo de series temporales basado
en los registros de mortalidad del Instituto Nacional de Estadística
y Geografía (Inegi) a nivel nacional y estatal. La calidad
de la información se evaluó mediante el Índice de Calidad de
la Información (ICI) de la Secretaría de Salud. Se analizaron
tres periodos: pre-Covid-19 (2000-2019), durante-Covid-19
(2020-2022) y pos-Covid-19 (2023).
Resultados. El ICI
nacional se mantuvo entre 95.1 y 101.4% durante todo el
periodo. El índice aumentó de 96.6% en 2019 a 101.4% en
2020 y 2021, y disminuyó a 98.8 % en 2022. El promedio del
ICI fue de 96.4% en pre-Covid-19, 99.8 % durante-Covid-19
y 98.3 pos-Covid-19. Las entidades con mayor cobertura
fueron Ciudad de México, Chihuahua y Baja California; las más
bajas Guerrero, Campeche y Estado de México. La cobertura
estatal promedio fue mayor durante-Covid-19 (108.6%) que
pre-Covid-19 (96.5%) y pos-Covid-19 (95.9%).
Conclusión.
La calidad de los registros de defunciones en México se mantuvo
por encima de 95% entre 2000 y 2023. La pandemia por
Covid-19 no afectó negativamente la calidad de la información
una vez ajustado el exceso de mortalidad; no obstante, se
observó una disminución posterior que requiere monitoreo
y fortalecimiento de los sistemas de información en salud.
REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)
Secretaría de Salud. Correcto llenado del Certificado de Defunción.México: Gobierno de México, 2022.
Instituto Nacional de Estadística y Geografía. Estadística de defuncionesgenerales. Síntesis metodológica. México: Inegi, 2014 [citado marzo2025]. Disponible en: https://www.Inegi.org.mx/app/biblioteca/ficha.html?upc=702825063597
Benchimol EI, Manuel DG, To T, Griffiths AM, Rabeneck L, GuttmannA. Development and use of reporting guidelines for assessing qualityof validation studies of health administrative data. J Clin Epidemiol.2011;64(8):821-9. https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2010.10.006
Dirección General de Información en Salud. Metodología para generarindicadores de calidad de información del SINAC y SEED. México: DGIS[citado marzo 2025]. Disponible en: http://www.dgis.salud.gob.mx/descargas/seed/pdf/Metodologia_para_generar_indice_de_calidad_SINACSEED1_20200518.pdf
Consejo Nacional de Población. Indicadores Demográficos de Méxicode 1950 a 2050. En: Proyecciones de la población de México 2010-2050.México: Conapo [citado marzo 2025]. Disponible en: http://www.conapo.gob.mx/work/models/CONAPO/Resource/1529/2/images/Documento-MetodologicoProyecciones2010_2050.pdf
Samadoulougou S, Idzerda L, Dault R, Lebel A, Cloutier AM, VanasseA. Validated methods for identifying individuals with obesity in healthcare administrative databases: A systematic review. Obes Sci Pract.2020;6(6):677-93. https://doi.org/10.1002/osp4.450
Palacio-Mejía LS, Hernández-Ávila JE, Molina-Vélez D, Cortés-Alcalá R. Boletínestadístico del exceso de mortalidad por todas las causas durante emergenciapor COVID-19. México: Secretaría de Salud, 2021;28 [citado marzo2025]. Disponible en: https://uisp.insp.mx/wp/index.php/boletin-estadistico-28/
Mbizvo GK, Bennett K, Simpson CR, Duncan SE, Chin RFM. Accuracyand utility of using administrative healthcare databases to identify peoplewith epilepsy: a protocol for systematic review and meta-analysis. BMJOpen. 2018;8(6):e020824. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2017-020824
Guzmán-Sandoval L, Álvarez-Aceves M, Gómez-Dantés H, González-González L, Hernández-Ávila JE, Morales-Carmona E, et al. Anexo 1.Certificado de defunción. OSF, 2022. Disponible en: https://osf.io/wc2hb/overview?view_only=0d15bb17704d4f6888726e5774c123db
Consejo Nacional de Población. Conciliación Demográfica de 1950 a2019. México: Conapo, 2023 [citado marzo 2025]. Disponible en: https://www.gob.mx/conapo/acciones-y-programas/conciliacion-demografica-de-1950-a-2019-y-proyecciones-de-la-poblacion-de-mexico-y-de-las-entidades-federativas-2020-a-2070
Secretaría de Salud. Defunciones por semana epidemiológica deocurrencia 2015-2023 y entidad de registro México: Inegi, RENAPO, UISP,INSP, 2025 [citado marzo 2025]. Disponible en: https://uisp.insp.mx/wp/index.php/exceso-de-mortalidad-por-todas-las-causas-mexico-2020-2022/
Secretaría de Salud, Dirección general de Información en Salud. Excesode mortalidad en México. México: Secretaría de Salud, 2025 [citado marzo2025]. Disponible en: https://www.dgis.salud.gob.mx/contenidos/basesdedatos/da_exceso_mortalidad_mexico_gobmx.html
Bosch-Capblanch X, Ronveaux O, Doyle V, Remedios V, Bchir A.Accuracy and quality of immunization information systems in forty-onelow-income countries. Trop Med Int Health. 2009;14(1):2-10. https://doi.org/10.1111/j.1365-3156.2008.02181.x
Douglas G, Killam W, Hochgesang M, Deula R, Limbe W, Davis M. Improvingcompleteness, accuracy & timeliness of HIV voluntary counseling& testing client data in Malawi using touchscreen computers. AMIA AnnuSymp Proc. 2005;942.
Glèlè-Ahanhanzo Y, Ouendo EM, Kpozèhouen A, Levêque A, MakoutodéM, Dramaix-Wilmet M. Data quality assessment in routine health informationsystem: an application of Lot Quality Assurance Sampling in Benin.Health Policy Plan. 2015;30(7):837-43. https://doi.org/10.1093/heapol/czu067
Mikkelsen L, Phillips DE, AbouZahr C, Setel PW, de Savigny D,Lozano R, Lopez AD. A global assessment of civil registration andvital statistics systems: monitoring data quality and progress. Lancet.2015;386(10001):1395-1406. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(15)60171-4
United Nations. Principles and recommendations for a vital statisticssystem, Revision 2. UN, 2001 [citado marzo 2025]. Disponible en: https://unstats.un.org/unsd/publication/seriesm/seriesm_19rev2e.pdf
Peralta A, Benach J, Borrell C, Espinel-Flores V, Cash-Gibson L, QueirozBL, Marí-Dell’Olmo M. Evaluation of mortality registry in Ecuador(2001-2013): social and geographical inequalities in completeness andquality. Popul Health Metr. 2019;17(1):3. https://doi.org/10.1186/s12963-019-0183-y
Adair T, Mikkelsen L, Hooper J, Badr A, Lopez AD. Assessing the policyutility of routine mortality statistics: a global classification of countries.Bull World Health Organ. 2023;101(12):777-85. https://doi.org/10.2471/BLT.22.289036
Dadzie D, Boadu RO, Engmann CM, Twum-Danso NAY. Evaluationof neonatal mortality data completeness and accuracy in Ghana.PLoS ONE. 2021;16(3):e0239049. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0239049
Alazraqui M, Spinelli H, Zunino MG, de Souza ER. Calidad de lossistemas de información de mortalidad por violencias en Argentina yBrasil 1990-2010. Cien Saude Colet. 2012;17(12):3279-88. https://doi.org/10.1590/S1413-81232012001200013
Glei DA, Barbieri M, Santamaría-Ulloa C. Costa Rican mortality1950-2013: an evaluation of data quality and trends compared withother countries. Demogr Res. 2019;40:835-864. https://doi.org/10.4054/DemRes.2019.40.29
AbouZahr C, de Savigny D, Mikkelsen L, Setel PW, Lozano R, NicholsE, et al. Civil registration and vital statistics: progress in data revolution forcounting and accountability. Lancet. 2015;386(10001):1373-85. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(15)60173-8
Phillips DE, Lozano R, Naghavi M, Atkinson C, Gonzalez-Medina D,Mikkelsenet L, et al. A composite metric for assessing data on mortalityand causes of death: vital statistics performance index. Popul HealthMetrics. 2014;12:14. https://doi.org/10.1186/1478-7954-12-14
Mphatswe W, Mate KS, Bennett B, Ngidi H, Reddy J, Barker PM, RollinsN. Improving public health information: a data quality intervention inKwaZulu-Natal, South Africa. Bull World Health Organ. 2012;90(3):176-82.https://doi.org/10.2471/BLT.11.092759
Aqil A, Lippeveld T, Hozumi D. PRISM framework: a paradigm shift fordesigning, strengthening and evaluating routine health information systems.Health Policy Plan. 2009;24(3):217-28. https://doi.org/10.1093/heapol/czp010
Marinković I, Tramošljanin A, Galjak M. Assessing availability and qualityof COVID-19 mortality data in Europe: a comparative analysis. Eur J PublicHealth. 2023;33(5):944-6. https://doi.org/10.1093/eurpub/ckad088
Chen LM, Sun CA, Wu DM, Shen MH, Lee WC. Underregistration ofneonatal deaths: an empirical study of accuracy of infantile vital statisticsin Taiwan. J Epidemiol Community Health. 1998;52(5):289-92. https://doi.org/10.1136/jech.52.5.289
Aguirre-Dugua M, Gallo-Campos K, López-Macedo J. A un año de distancia:el bienestar de las niñas, niños y adolescentes. Ciudad de México:Secretaría de Desarrollo Social, 2004.
Palacio-Mejía LS, Molina-Vélez D, García-Morales C, Quezada-SánchezAD, González-González L, Rojas-Boteroet M, et al. Estimación del subregistrode las tasas de mortalidad infantil en México, 1990-2013. Realidad DatosEspacio Revista Internacional Estadística Geografía. 2021;12(1) [citadomarzo 2025]. Disponible en: https://riisp.insp.mx/nada/index.php/citations/2
Hill K. Métodos analíticos para evaluar completitud y calidad delregistro de defunciones: estado actual de los conocimientos. Poblacióny Desarrollo No. 133. México: CEPAL, 2021. Disponible en: https://www.cepal.org/es/publicaciones/46699-metodos-analiticos-evaluar-la-completitud-la-calidad-registro-defunciones-estado