Literature DB >> 34334228

[Gender blindness in reporting on COVID-19. Data speak].

María Teresa Ruiz-Cantero1.   

Abstract

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Year:  2021        PMID: 34334228      PMCID: PMC8249685          DOI: 10.1016/j.gaceta.2021.06.003

Source DB:  PubMed          Journal:  Gac Sanit        ISSN: 0213-9111            Impact factor:   2.139


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Sr. Director: Según la información del Instituto Nacional de Estadística, entre enero y mayo del año 2020, más mujeres (7350) que hombres (5682) fallecieron por COVID-19 sospechosa, mientras que se confirmó la COVID-19 antes de fallecer a menos mujeres (14.964) que hombres (17.688). Además, en este periodo las mujeres fallecieron por COVID-19 confirmada y sospechosa en los hospitales con menor frecuencia (11.744) que los hombres (16.700), y con mayor frecuencia por esta causa en los centros sociosanitarios (8901 mujeres y 4845 hombres). No se encuentran datos posteriores. La mayor gravedad en los hombres que en las mujeres, evidenciada por la mayor frecuencia de fallecimientos por COVID-19, justifica la también mayor frecuencia de hospitalizaciones en los hombres que en las mujeres. Sin embargo, con la información ecológica aportada por el SiViE, en la tabla 1 se muestra que en hombres y mujeres fallecidos/as por COVID-19, en quienes la igual gravedad no cabe duda, el ingreso en la unidad de cuidados intensivos es más frecuente en los hombres (odds ratio [OR]: 2,73; intervalo de confianza del 95% [IC95%]: 2,62-2,85). A falta de otros indicadores, este es un indicador indirecto de un mayor esfuerzo terapéutico en un sexo respecto al otro, y supone un sesgo de género en la atención sanitaria a la COVID-19 en perjuicio de las mujeres.
Tabla 1

Ingresos en la unidad de cuidados intensivos (UCI) en función del sexo de las personas fallecidas (2/1/2020 a 26/5/2021)

Ingreso en UCINo ingreso en UCI
Fallecidos10.00934.003
Fallecidas3.46332.137

Fuente: casos de COVID-19 declarados a la Red Nacional de Vigilancia Epidemiológica (SiViE) a través de la plataforma informática del SiViE que gestiona el Centro Nacional de Epidemiología (https://cnecovid.isciii.es/covid19/#documentaci%C3%B3n-y-datos)

Ingresos en la unidad de cuidados intensivos (UCI) en función del sexo de las personas fallecidas (2/1/2020 a 26/5/2021) Fuente: casos de COVID-19 declarados a la Red Nacional de Vigilancia Epidemiológica (SiViE) a través de la plataforma informática del SiViE que gestiona el Centro Nacional de Epidemiología (https://cnecovid.isciii.es/covid19/#documentaci%C3%B3n-y-datos) Es posible que la distinta presentación clínica de la COVID-19 en las mujeres respecto a los hombres, de la que se tiene conocimiento por los informes epidemiológicos del Centro Nacional de Epidemiología, haya producido una menor sospecha diagnóstica de COVID-19 en las mujeres e incluso una menor hospitalización de estas, derivando en la menor frecuencia de fallecimientos en los hospitales mencionada, e incluso en la mayor frecuencia de muertes por COVID-19 sospechosa en las mujeres. La información sobre signos y síntomas por sexo desapareció de los informes epidemiológicos el 29 de mayo de 2020; un desafortunado «apagón de género» en los datos sobre la COVID-19. La realización de un mayor esfuerzo terapéutico depende de una variedad de factores propios del estado de salud de los/las pacientes, de los síntomas y signos, de la comorbilidad, de la edad, de los recursos existentes y del conocimiento que fundamenta la decisión profesional. A las publicaciones de que los hombres se benefician más del uso de los servicios sanitarios que las mujeres, se suman ahora evidencias en la COVID-19. En Japón se encontró un mayor retraso diagnóstico (>6 días) en las mujeres que en los hombres con COVID-19 sintomática (OR: 1,58; IC95%: 0,942-2,66). Y según UN Women, en países de Asia y del Pacífico las mujeres se enfrentan a más desafíos y experimentan tiempos de espera más largos que los hombres para acceder a la atención médica (https://data.unwomen.org/resources/surveys-show-covid-19-has-gendered-effects-asia-and-pacific). Por tanto, es pertinente la incorporación de la perspectiva y del análisis de género, que será viable si, por encima de «la tiranía de lo urgente», las autoridades sanitarias priorizan aportar «toda» la información de la COVID-19 por sexo. Futuras investigaciones podrán confirmar o descartar las desigualdades de género en la atención sanitaria a la COVID-19, pero en una epidemia es crucial contar con información por sexo en tiempo real para contribuir a tomar decisiones objetivas y precisas en hombres y mujeres basadas en pruebas; de lo contrario, la ceguera de género en la atención y el control sanitario a la COVID-19 persistirá.

Contribuciones de autoría

M.T. Ruiz Cantero ideó la carta, contrastó la información y redactó el texto en fondo y forma.

Financiación

Ninguna.

Conflictos de intereses

Ninguno.
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1.  Evidence of Gender Differences in the Diagnosis and Management of Coronavirus Disease 2019 Patients: An Analysis of Electronic Health Records Using Natural Language Processing and Machine Learning.

Authors:  Julio Ancochea; Jose L Izquierdo; Joan B Soriano
Journal:  J Womens Health (Larchmt)       Date:  2020-12-16       Impact factor: 2.681

Review 2.  Sex and gender: modifiers of health, disease, and medicine.

Authors:  Franck Mauvais-Jarvis; Noel Bairey Merz; Peter J Barnes; Roberta D Brinton; Juan-Jesus Carrero; Dawn L DeMeo; Geert J De Vries; C Neill Epperson; Ramaswamy Govindan; Sabra L Klein; Amedeo Lonardo; Pauline M Maki; Louise D McCullough; Vera Regitz-Zagrosek; Judith G Regensteiner; Joshua B Rubin; Kathryn Sandberg; Ayako Suzuki
Journal:  Lancet       Date:  2020-08-22       Impact factor: 79.321

3.  [Health statistics and invisibility by sex and gender during the COVID-19 epidemic].

Authors:  María Teresa Ruiz Cantero
Journal:  Gac Sanit       Date:  2020-05-04       Impact factor: 2.139

4.  High Probability of Long Diagnostic Delay in Coronavirus Disease 2019 Cases with Unknown Transmission Route in Japan.

Authors:  Tsuyoshi Ogata; Hideo Tanaka
Journal:  Int J Environ Res Public Health       Date:  2020-11-21       Impact factor: 3.390

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Review 1.  [Prioritization of health resources in contexts of scarcity. SESPAS Report 2022].

Authors:  Javier Ruiz-Hornillos; Marta Albert; Diego Real de Asua; María Herrera Abián; Íñigo de Miguel Beriain; Encarna Guillén-Navarro
Journal:  Gac Sanit       Date:  2022       Impact factor: 2.479

Review 2.  [What have we missed because of COVID-19? Missed diagnoses and delayed follow-ups. SESPAS Report 2022].

Authors:  Isabel Del Cura-González; Elena Polentinos-Castro; Mario Fontán-Vela; Juan A López-Rodríguez; Jesús Martín-Fernández
Journal:  Gac Sanit       Date:  2022       Impact factor: 2.479

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