En los Estados Unidos de América, las diferencias según sexo en las tasas de mortalidad por la COVID-19 muestran una gran variabilidad de un estado a otro, lo que sugiere que los determinantes sociales, y no solo la biología, son un factor para explicar estas disparidades.
En este artículo, publicado en la revista Social Science & Medicine, los autores presentan el primer informe de los resultados de un conjunto único de datos longitudinales de la COVID-19, desagregados según sexo, en los estados de los Estados Unidos de América (EE.UU.).
Para ello analizaron, durante cincuenta y cinco semanas (del 27 de abril de 2020 al 10 de mayo de 2021), los datos del U.S. Gender/Sex COVID-19 Data Tracker, que registra semanalmente los casos y la mortalidad por la COVID-19, desagregados por sexo, de 50 estados de los Estados Unidos de América, así como del Distrito de Columbia.
El estudio muestra una amplia heterogeneidad en la magnitud y la dirección de las disparidades según el sexo en los efectos de la COVID-19, tanto entre los estados como a lo largo del tiempo.
El total de los casos de la COVID-19 registrados en el período analizado para los hombres y para las mujeres fue de 14 889 007 y 15 383 226, respectivamente. En cuanto a los fallecimientos por esta enfermedad, las cifras fueron de 273 455 para los hombres y 227 863 para las mujeres.
El U.S. Gender/Sex COVID-19 Data Tracker, que recopiló las informaciones semanales a nivel estatal, desglosados por sexo, sobre los recuentos de los casos y de la mortalidad a lo largo de la pandemia, ofreció un importante conjunto de datos longitudinales para explorar cómo el sexo y/o el género pueden o no haber jugado un papel en las variaciones de la transmisión, la enfermedad y la muerte por la COVID-19 en los estados de los Estados Unidos de América. En esta investigación destaca la variación significativa presente en las tasas de prevalencia y de mortalidad, clasificadas por sexo, cuando se analizan a través de la localidad geográfica y del tiempo, debilitando la evidencia de un papel causal primario para el sexo biológico en estos patrones.
En este informe, los autores utilizan el término «disparidades sexuales» para describir las diferencias entre las personas categorizadas como masculino/varón y femenino/hembra en los datos estatales de la COVID-19 en los EE. UU. Estos datos no clasifican con precisión a las personas cuya identidad de género difiere del sexo asignado al nacer o que se identifican con categorías más allá del binario sexo/género.
Las disparidades entre los sexos, relacionadas con esta enfermedad, pueden ser el resultado de variables biológicas relacionadas con el sexo, de las normas y de los comportamientos basados en el género, de variables no relacionadas con el género/sexo que se distribuyen de forma diferencial entre los sexos, o de una combinación de todas ellas.
Los datos analizados en este estudio revelan una considerable variación, según el sexo, entre los casos de la COVID-19 y la mortalidad por esta enfermedad a lo largo del tiempo y entre los estados.
El modelo de regresión confirma que una parte significativa de la variación en la disparidad de las afectaciones por la COVID-19 según el sexo está relacionada con el momento de la pandemia y puede atribuirse a factores subyacentes a nivel estatal. Esto es coherente con la interpretación de que múltiples factores sociales y contextuales desempeñan un papel importante en la configuración de las disparidades según sexo en los efectos de la COVID-19 sobre la población.
En este sentido, señalan los autores, estos resultados coinciden con otras investigaciones que muestran la variabilidad geográfica en los patrones de la disparidad, según el sexo, en los padecimientos ocasionados por la COVID-19 y no apoyan la interpretación de tales diferencias como estables en todos de los contextos.
Es más probable, en opinión de los investigadores, que los hombres tengan trabajos en el área del transporte, de las fábricas, de las plantas empacadoras de carne, de la agricultura y de la construcción, ocupaciones con el más alto riesgo de exposición y de muertes por la COVID-19. También tienen más probabilidades de ser encarcelados y vivir en situación de calle, lo que aumenta su riesgo de exposición al virus SARS-CoV-2.
Por el contrario, señalan en el estudio, las mujeres son más propensas que los hombres al lavado frecuente de las manos, el uso de los nasobucos y el cumplimiento de las restricciones de distanciamiento social, lo que puede reducir el riesgo de contraer el virus. Además, son más proclives a vacunarse.
La investigación futura podría aprovechar este conjunto de datos disponible públicamente, en combinación con otros, para explorar los efectos de la política, la inversión, la aceptación de la vacuna contra el SARS-CoV-2 y otras desigualdades estructurales subyacentes en las disparidades, según el sexo, de los efectos de la COVID-19.
En conclusión, las disparidades, según el sexo, en la COVID-19 encontradas en el estudio son muy heterogéneas en magnitud y dirección y varían entre los estados y con el tiempo.
Es probable que los factores relacionados con el género, y otros de carácter social y contextual, den forma a las disparidades sexuales de la COVID-19, por lo que los enfoques de un solo factor están mal posicionados para explicarlos.
En opinión de los autores es importante señalar que la comprensión del papel del género, y del sexo, en las disparidades de las afectaciones de la COVID-19 requiere de datos completos, accesibles y transparentes sobre los efectos de esta enfermedad que incluyan no sólo el sexo, sino también la identidad de género, la raza, la clase social, las comorbilidades, la ocupación y otras variables demográficas relevantes, en combinación con los datos cuantitativos y cualitativos sobre los comportamientos, las ocupaciones y las comorbilidades relacionadas con el género que puedan estar asociadas con los consecuencias de esta enfermedad.
Fuente: Danielsen AC, Lee KMN, Boulicault M, Rushovich T, Gompers A, Tarrant A, et al. Sex disparities in COVID-19 outcomes in the United States: Quantifying and contextualizing variation. Social Science & Medicine [Internet]. 2022 [citado 1 Feb 2022];294: Artículo ID: 114716[12 p.]. Disponible en: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0277953622000193 doi: 10.1016/j.socscimed.2022.114716
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