,
Marsela Álvarez Izazaga1 ,
Enrique Contreras Suárez2 ,
María del Refugio Carrasco Quintero1 ,
Trinidad Cortes Pérez1 ,
José Ángel Ledesma Solano1 ,
Noe Guarneros Soto1 ,
Adolfo Chávez Villasana1
. Introducción. La investigación sobre la pandemia de COVID-19, se ha estudiado en tiempo real, ha sido y sigue siendo reveladora. Objetivo. Analizar la morbilidad y la mortalidad por COVID-19, asociadas a factores de riesgo metabólicos en población no indígena e indígena de México. Materiales y métodos. Utilizamos la Base Nacional de Datos COVID-19, durante los años críticos 2020-2021- 2022. Se trabajó con 5.380.247 casos que representaron la población total de positivos al SARS-CoV-2. Se analizaron las discrepancias entre las prevalencias de población no indígena, población indígena, defunción y no defunción. Se definió población indígena, con la clasificación oficial de auto-identificación. Se aplicó el modelo de regresión logística para determinar el riesgo de morir para cada variable: enfermedades cardiovasculares, hipertensión, diabetes, obesidad, sexo, edad y condición indígena. El análisis de multicolinealidad se analizó a través de la prueba de asociación Phi para variables dicotómicas y a través del ajuste de Nagelkerke. Resultados. En los positivos totales 99,2% fue población no indígena y 0,8% indígenas, mientras su porcentaje de letalidad fue de 5,8% y 11,1% respectivamente. En ambos grupos, murieron más hombres (61,5%) que mujeres (38,5%) y las edades de mayor defunción fueron 60 a 79 años. La mortalidad por enfermedades cardiovasculares fue la de mayor incidencia, 26,6% en población general y 32,3% en indígena; por diabetes 22,1% y 27,9%; hipertensión 20,0% y 26,7%y la obesidad 11, 3% y 17,4% respectivamente. Los análisis de regresión logística se ajustaron por sexo, edad y condición indígena. El condicionante de mayor riesgo de muerte, fueron las comorbilidades metabólicas y el de menor riesgo, la condición indígena. Conclusiones. El impacto de la pandemia por COVID-19 fue más grave cuando hubo padecimientos metabólicos tanto en la población no indígena como en la indígena. Arch Latinoam Nutr 2023; 73(4): 276-286.
Palabras clave: México, indígena, COVID-19, hipertensión, diabetes, obesidad, enfermedades cardiovasculares.
Introduction. Research on the COVID-19 pandemic, studied in real time, has been and continues to be revealing. Objective. To analyze morbidity and mortality from COVID-19, associated with metabolic risk factors in non-indigenous and indigenous populations of Mexico. Materials and methods. We use the National COVID-19 Database, during the critical years 2020-2021-2022. We worked with 5,380,247 cases that represented the total population of SARS-CoV-2 positives. The discrepancies between the prevalence of non-indigenous population, indigenous population, death and non-death were analyzed. The indigenous population was defined, with the official self-identification classification. The logistic regression model was applied to determine the risk of dying for each variable: cardiovascular diseases, hypertension, diabetes, obesity, sex, age and indigenous status. The multicollinearity analysis was analyzed through the Phi association test for dichotomous variables and through the Nagelkerke adjustment. Results. Of the total positives, 99.2% were non-indigenous people and 0.8% were indigenous, while their fatality percentage was 5.8% and 11.1% respectively. In both groups, more men (61.5%) than women (38.5%) died and the ages of greatest death were 60 to 79 years. Mortality from cardiovascular diseases was the one with the highest incidence, 26.6% in the general population and 32.3% in the indigenous population; due to diabetes 22.1% and 27.9%; hypertension 20.0% and 26.7% and obesity 11.3% and 17.4% respectively. Logistic regression analyzes were adjusted for sex, age, and indigenous status. The condition with the highest risk of death was metabolic comorbidities and the lowest risk was indigenous status. Conclusions. The impact of the COVID-19 pandemic was more serious when there were metabolic disorders in both the non-indigenous and indigenous populations. Arch Latinoam Nutr 2023; 73(4): 276-286.
Keywords: México, indigenous, COVID-19, hypertension, diabetes, obesity, cardiovascular diseases.
https://doi.org/10.37527/2023.73.4.003
Autor para la correspondencia: José Antonio Roldan Amaro, e-mail: [email protected]
La pandemia de COVID-19 en el mundo, ha dejado muchas lecciones. Se ha estudiado en tiempo real desde su origen hasta la fecha y ha repercutido prácticamente a todos los niveles. El fenómeno epidemiológico sigue en investigación y ha sido revelador en muchos sentidos, como el impacto que ha tenido en la población vulnerable que representan los pueblos originarios en México. Hoy día, la situación grave relativa a contagios y defunciones en el país ha terminado y el gobierno ha declarado el fin de la emergencia sanitaria (1) en concordancia con lo señalado por la Organización Mundial de la Salud el 4 de mayo de 2023 (2). En consecuencia, con la base de datos que abarca desde el inicio de la pandemia y que cubre los años críticos de 2020, 2021 y 2022, se puede realizar un análisis global del impacto que tuvo en la población no indígena, en comparación con la indígena y el papel que desempeñaron las comorbilidades metabólicas en la mortalidad.
En México, la pandemia inicia el 28 de febrero con el primer contagio y el 18 de marzo de 2020 con la primera defunción. Al mismo tiempo, las noticias internacionales por entonces, planteaban un panorama catastrófico. Los servicios de salud se veían rebasados en las ciudades del mundo donde la pandemia avanzaba y el pronóstico general era de crisis sanitaria global. En consecuencia, se pensaba que, si la pandemia causaba estragos en las zonas urbanas donde existían hospitales gubernamentales, clínicas y servicios médicos privados; el vaticinio se vislumbraba mucho más desastroso para las zonas indígenas, donde se carece de hospitales y los servicios de salud son tradicionalmente deficitarios (3).
Es un hecho incuestionable no solo en México sino en el mundo, que ser indígena implica generalmente pertenecer a un sector endeble, sinónimo de pobreza, postración y desigualdad social, lo que representaba sin dudaunagrandesventajafrentealapandemia de COVID-19. Dibyachintan et al. (4) advierten de las desigualdades sociodemográficas y su impacto en la trasmisión y mortalidad por COVID-19 en la India. Afirmación que respaldan los investigadores Zavaleta-Cortijo et al. (5), donde refieren que las poblaciones originarias corren gran riesgo en relación al contagio y muerte por la pandemia, a lo que se suma el desalojo de tierras y una alta prevalencia de desnutrición, que agrava sus desigualdades en salud ante cualquier eventualidad sanitaria.
En el caso particular de México, durante los primeros meses de la pandemia en 2020, científicos nacionales demostraron mediante un modelo estadístico, que el hecho de ser indígena, implicaba un riesgo asociado a la muerte por COVID-19 (6). Otra publicación mostró que los niveles altos de pobreza y rezago educativo, eran factores comunes en las regiones indígenas de Chiapas que complicaban su enfrentamiento con la pandemia (7). Otro trabajo en México, afirmó que las prevalencias de los indicadores de gravedad de COVID-19 fueron más altas en las personas indígenas, en los municipios de mayor marginación y entre quienes tenían más comorbilidades metabólicas (8). Muñoz Torres et al. (9), adelantaban un porcentaje de letalidad muy alto en población indígena de 18,8% que se combinaba igualmente con elevado porcentaje de presencia de enfermedades metabólicas. Otra investigación nacional, concluye que la letalidad por COVID-19 en la población indígena es mayor que en la población en general en México debido a su vulnerabilidad estructural (10). De igual manera Argoty et al. (11), enfatizan que la mortalidad por COVID-19 era más alta en población originaria. Lo cual resultaba cierto en los casos positivos al virus SARS- CoV-2, aunque en una visión global de la pandemia, se evidenciaba una realidad ambivalente, porque la gran mayoría de la población indígena no se contagió, realidad que de ninguna manera puede soslayarse.
En la literatura científica internacional, se encuentran resultados que hablan de la ambivalencia de la pandemia de COVID-19 para las poblaciones vulnerables. University Johns Hopkins monitoreó en todo el mundo la pandemia a través de Coronavirus Resource Center (12) que permitió ver los saldos para cualquier país del orbe. Europa, un continente con baja desigualdad social y buena cobertura en servicios de salud, fue la región continental con mayor número de decesos. En la contraparte África, por mucho el continente con mayor desigualdad social, fue el continente con menor número de muertes (13). Efectivamente África, donde se sabe también que tiene un importante déficit en cobertura en servicios de salud, se pensaba igualmente al inicio de la pandemia, que habría resultados catastróficos, la realidad fue diferente. Si bien hubo un importante número de contagios, no fue así en el número de decesos. Un trabajo (14) especializado en 44 países de la región continental africana, publicó que, para fines de 2022, las infecciones o casos positivos fueron alrededor de 166 millones, pero los decesos, fueron calculados solo en 22.563 casos. De manera particular, Mozambique país muy pobre, tuvo 233.214 casos positivos y tan solo 2.242 muertes, en una población de 33 millones de habitantes; contrastando enormemente con Holanda de más de 17 millones de habitantes con 8. 712,835 casos positivos y 23.707 muertes (12). En otras palabras, existieron poblaciones vulnerables en países pobres, donde los resultados no fueron catastróficos por la pandemia como se temía, al menos en lo relativo a mortalidad.
La India, el país con mayor número de grupos indígenas en el mundo, planteó los desafíos y oportunidades que se dieron por la pandemia, estableciendo que la misma impactó no solo negativa sino también positivamente. Un estudio (15) llevado a cabo en 16 aldeas rurales de Kailash, reveló que el confinamiento, generó un retorno a actividades económicas productivas tradicionales que se habían relegado, recreó nichos sustentables postergados, e integró la sabiduría ancestral en áreas como agricultura, tiendas y restaurantes con resultados sobresalientes. Garai J et al. (16), en el mismo sentido, plantearon la respuesta de los indígenas a la pandemia, enfatizando su resiliencia para adaptarse a situaciones adversas, involucrando logros de sus antepasados, evitando la dependencia del mercado, regresando a las medicinas tradicionales y manteniendo una relación más cercana con la naturaleza. Otro ejemplo positivo al respecto, fue la formación de una asociación exitosa (17) de trabajadores comunitarios de la salud denominados “Corona Warriors”, casi un millón de jóvenes comprometidos en proporcionar información, cuidados y atención médica a los ciudadanos durante la pandemia. Es un hecho que las medidas empleadas en las zonas urbanas no podían aplicarse en las zonas rurales, por ello la necesidad de implementar estrategias particulares para enfrentar al COVID-19 en zonas rurales y remotas, como las que se propusieron en Australia (18). No es punto del artículo explicar tales factores o estrategias a nivel global. Lo importante es solo clarificar que existieron a nivel internacional y en México.
Comorbilidades metabólicas factor de riesgo en la pandemia de COVID-19.
El impacto más grave, en cuanto a la contingencia sanitaria en México, estuvo más asociado a las enfermedades del síndrome metabólico, que son particularmente propias de zonas urbanas y semiurbanas y mucho menos de las áreas rurales, zonas geográficas aisladas, montañosas de difícil acceso, como lo son las áreas indígenas. La literatura científica especializada en México, establece claramente la alta prevalencia de padecimientos crónicos que vive actualmente el país (19-21), y su relación con el COVID-19 (22). En una publicación científica reciente sobre México, también se demostró fehacientemente, la asociación de las enfermedades cardiovasculares, la hipertensión, la diabetes y la obesidad, con el fallecimiento por COVID-19, enfatizando que la condición de riesgo a morir, aumentaba en la medida que se tenía una o más comorbilidades metabólicas (23). El peso de las enfermedades metabólicas en la mortalidad por COVID-19 en el país, es avalado también por un nuevo análisis sobre el Sistema Nacional de Salud en México (24). La obesidad y el sobrepeso, otro importante padecimiento metabólico, tiene amplia literatura científica que respalda igualmente los riesgos entre tal comorbilidad y las complicaciones de salud y el peligro a morir por COVID-19 (25,26). De igual manera investigadores refieren la potencialidad de los padecimientos crónicos cuando se suman, aumentan en gran medida los riesgos en la infección por COVID-19 (27,28). Bello Chavolla et al. (29), al respecto, destacan especialmente la importancia epidemiológica de la obesidad y la diabetes. La Organización Panamericana de la Salud, igualmente manifestó la grave interacción entre la epidemia de diabetes y la pandemia por COVID-19, estableciendo que las personas con diabetes tuvieron mayor peligro de desarrollar síntomas graves de COVID-19, si resultaban infectados y con alto riesgo a morir (30). Resultados que fueron avalados en su propia investigación por el equipo de Jacqueline A. Seiglie (31). En suma, el objetivo del presente estudio es analizar la morbilidad y la mortalidad por COVID-19, asociadas a factores de riesgo metabólicos en población no indígena e indígena de México.
Se realizó un estudio transversal, observacional, de prevalencias y comparativo. Se trabajó con la población total de la Base Nacional de Datos COVID-19 de México, del sitio web oficial de la Dirección General de Epidemiología (DGE) de la Secretaría de Salud (32), por lo que no hubo una muestra. El periodo analizado fueron los años críticos en contagios y defunciones de la pandemia, a partir de marzo de 2020, todo el año de 2021, hasta marzo de 2022. Después de este periodo los contagios y defunciones fueron mínimos y declarados oficialmente fuera de alarma sanitaria. El total de casos en la base de datos analizada, fue de 15.430.608 de los cuales 5.380.247 fueron casos positivos al virus SARS-CoV-2, confirmados con un resultado oficial otorgado por el Instituto de Diagnóstico y Referencia Epidemiológicos (INDRE). Los casos positivos se dividieron en población indígena, que se definió de acuerdo con la variable de auto - identificación como indígena, y población no indígena que se definió como el total de casos sin incluir población indígena, ambas contenidas en la base oficial, donde se obtuvieron las defunciones correspondientes; así como las prevalencias de comorbilidades definidas como enfermedades metabólicas (cardiovasculares, hipertensión, diabetes y obesidad). La prueba estadística chi cuadrada fue utilizada para analizar las discrepancias de las prevalencias por sexo y edad, entre el tipo de población (no indígena, e indígena) y defunción (Sí, No). Se analizaron las asociaciones entre las variables independientes se utilizó la prueba de asociación de Phi por ser binarias. Se aplicó también el modelo de regresión logística múltiple a través del método ENTER; para analizar la multicolinealidad se utilizó la prueba de ajuste de Nagelkerke; las variables fueron binarias, la dependiente fue defunción por COVID-19 (Sí, No) y las variables independientes fueron las enfermedades metabólicas: hipertensión, diabetes, obesidad y cardiovasculares (sí la padecían, no la padecían); el ajuste de los modelos fue por las variables: sexo, edad y condición indígena; tomando como referencia el sexo femenino, el grupo de menores de 20 años y ser indígena. Este análisis nos permitió predecir la mortalidad por COVID-19 en función de las enfermedades metabólicas. Debido a que se trabajó con datos oficiales anónimos y no con personas, no fueron necesarias las consideraciones éticas, cabe señalar que no hubo conflicto de intereses.
El total de la población contagiada por COVID-19 fue de 5.380.247, donde sólo el 0,8% equivalente a 44.002 indígenas resultaron positivos; mientras que la gran mayoría de los infectados 5.336.245 equivalente a 99,2% fueron población general o no indígena. En la distribución de los casos positivos al SARS-CoV-2 de acuerdo a sexo y edad, destaca que hubo un porcentaje ligeramente mayor de casos en mujeres que en hombres. En la distribución por edad el mayor porcentaje de afectación estuvo entre los grupos de 20 a 39 y de 40 a 59 años, sumando un 78,44% del total de los casos (Tabla 1).
En cuanto a las discrepancias entre población no indígena e indígena, se encontró que 4,895 indígenas resultaron positivos y fallecieron, observando un porcentaje de letalidad del 11,1%, y 309.388 defunciones en población no indígena con 5,8% de letalidad. En ambos grupos de población, las defunciones comparadas por sexo, se presentaron en mayor número en los hombres que en las mujeres. Igualmente en cuanto al rango de edad, en ambos grupos de población, el mayor porcentaje de defunciones, fue el de 60 a 79 años seguido del rango de 40 a 59 años de manera estadísticamente significativa (Tabla 2).
En tabla 3, se muestran los datos de morbilidad y mortalidad de las enfermedades metabólicas que padecían las personas infectadas por el virus del SARS-CoV-2, tanto en la población no indígena como en los indígenas. Las prevalencias dentro de cada grupo (indígena y no indígena) se comportaron de manera similar. Aunque al comparar un grupo y otro se observa que el grupo indígena tuvo porcentajes más altos de mortalidad, aunque la población no indígena tuvo mayor porcentaje de morbilidad, en cada una de las enfermedades estudiadas. Las enfermedades cardiovasculares resultaron con la mayor prevalencia de mortalidad en las dos poblaciones comparadas, en la población indígena fue 32,3% y en la no indígena 26,6%. En segundo lugar, estuvo la prevalencia de diabetes 27,9% contra 22,1%;en tercer lugar estuvo la hipertensión 26,7% contra 20,0% y cuarto lugar la obesidad 17,4% contra 11,3% respectivamente. Lo cual puede observarse en la Gráfica 1.
Los análisis de asociación mostraron coeficientes menores a 0.09, por lo que no se consideró presencia de multicolinealidad entre las variables predictoras. Los análisis de regresión logística calcularon el riesgo de morir a partir de cada una de las variables que representan las comorbilidades metabólicas. Se realizaron tres modelos ajustados con las variables sexo, edad y condición indígena.
En el primer modelo se consideraron las cuatro comorbilidades como variables independientes o predictoras y se ajustó por la condición indígena. La Tabla 4 contiene los coeficientes de asociación Odds Ratio (OR) y los intervalos de confianza IC95% del modelo. Se observa que, con la presencia de hipertensión, así como la presencia de diabetes aumenta tres veces más la probabilidad de morir por COVID-19. Las enfermedades cardiovasculares aumentan dos veces la probabilidad de sucumbir. El caso de la obesidad es la variable de menor influencia para morir. La condición indígena, al calcular su inverso (1,86), indicó que la condición indígena es casi dos veces menor la probabilidad de fallecer.
El segundo modelo de regresión se ajustó de acuerdo con la variable sexo. Como puede observarse en la Tabla 5, al incorporar esta variable la hipertensión y la diabetes siguen siendo las enfermedades con más de tres veces de riesgo a morir por COVID-19, seguidas por las cardiovasculares y el sexo masculino con dos veces más probabilidades de riesgo a morir. Lo interesante es que el pertenecer al sexo masculino, resultó ser un factor de mayor riesgo a morir que la obesidad. La auto identificación como indígena sigue siendo un factor de no riesgo de defunción.
En la Tabla 6 al modelo de regresión se agregó la variable edad, tomando como referencia los adultos menores de 20 años. Al incorporar esta variable se observa un reacomodo de las comorbilidades porque bajan los coeficientes de riesgo en todas ellas. Ahora, padecer diabetes es la variable de mayor riesgo, seguida del sexo y la obesidad con casi dos veces el riesgo de morir por COVID-19. Las variables de menor peso o menos predictoras fueron la hipertensión, las enfermedades cardiovasculares, la edad y la condición indígena. En este modelo se obtuvo el mayor valor de la prueba de Nagelkerke (.325).
Una valoración global de la contingencia sanitaria en la población no indígena e indígena, tiene que tomar en cuenta necesariamente al total de los habitantes que los integran. En una pandemia todos están expuestos. Los que no se contagiaron, los infectados y los que se recuperaron tienen que ser valorados. Se ve claramente el impacto de la pandemia de COVID-19 en la población vulnerable que representan los pueblos originarios. Sin embargo ha resultado interesante comprobar, que las poblaciones socialmente críticas que representan los grupos autóctonos, que son al mismo tiempo los de mayor exclusión social y pobreza por antonomasia, particularmente en materia de salud (3), hayan tenido una prevalencia muy baja de infección. Su mínimo en contagios equivalente al 0,8%, contrasta con su alto porcentaje de letalidad en los positivos de 11,1%. Aunque no debemos olvidar que la mayoría de los contagios y fallecimientos de la población indígena fueron registrados por su comunidad de origen y no por el lugar de su deceso, que fue en zonas urbanas. En México confirmamos por el trabajo de campo, que la variable que representó el aislamiento geográfico en las montañas y que les ha significado su ancestral marginación, se tornó ahora en un factor protector (33). Lo que, sumado a la aceptación de las vacunas, a las decisiones de las Asambleas comunitarias, de cerrar los pueblos en los años críticos y retornar a la economía doméstica agroalimentaria de autosuficiencia, les dio por resultado un paso relativamente exitoso ante el tsunami de la pandemia. Al respecto es muy importante resaltar la importancia que desempeñaron la aceptación y aplicación de las vacunas (34).
Esta lección interesante sobre la baja afectación global en el número de fallecimientos a poblaciones vulnerables (en su lugar de origen), tiene correspondencia en el mundo. La Universidad Johns Hopkins en una investigación alterna sobre mortalidad de COVID-19(35), muestra el listado de los 20 países más afectados de acuerdo al indicador de mayor número de muertes por cada 100,000 habitantes, donde no se encuentran países de África, (naciones pobres y con enorme déficit en servicios de salud), contrastando con naciones de primer mundo en el mismo listado. Estados Unidos segundo lugar, Italia sexto, Rusia octavo, Francia doceavo, Alemania catorceavo. Las causas sin duda son muchas que no es nuestro objetivo explicar. Lo importante al respecto es ejemplificar que poblaciones ancestralmente endebles, como lo son los grupos vulnerables como los indígenas, no se vieron afectados en el número de víctimas mortales como se presagiaba tanto en México (6,8-11) como en el mundo (14, 25,26).
El factor de riesgo que mayor impacto tuvo en la letalidad general, en ambos grupos poblacionales estudiados, fueron los padecimientos crónicos degenerativos. Aunque hay estudiosos que enfatizan particularmente a la diabetes (30,31). Se sabe fehacientemente que México vive hoy día, una epidemia de comorbilidades metabólicas. Los resultados encontrados, van en concordancia, con la contingencia epidemiológica en el país citada por los especialistas en enfermedades metabólicas (19- 24). Se confirma, además por los rangos de edad con mayor porcentaje en las defunciones, que es en los mayores a 40 años en adelante, donde se presentan principalmente los padecimientos metabólicos en ambos grupos estudiados. Además, las enfermedades crónicas, hoy día se dan principalmente en zonas urbanas y semiurbanas. Las poblaciones indígenas son comunidades rurales con menos de 2.500 habitantes. Los 4.895 indígenas que fallecieron por COVID-19, fundamentalmente eran habitantes que habían migrado obligados por la falta de oportunidades, de los pueblos a las ciudades, donde el estilo de vida y la alimentación favorecen los padecimientos crónicos. Así lo avalan los datos encontrados en Oaxaca donde las ciudades más urbanizadas y pobladas del estado (Juchitán y la ciudad capital de Oaxaca) fueron las más afectadas (Contreras, E, proyecto de investigación, 2022). Se observa que el modelo que mejor se ajustó (Negelkerke= 0.325) fue el que contuvo la mayor cantidad de variables, lo que permitió determinar a la diabetes, el sexo masculino y la obesidad como las variables que mejor predijeron la mortalidad por COVID-19.
Los indígenas que fallecieron, vivían principalmente en las ciudades, tenían alguna de las comorbilidades metabólicas. El 26.7% (1,890) tenía hipertensión; el 27.9% (1,808) diabetes; el 17.4% (1,088) obesidad y el 32.3% (204) tenía enfermedades cardiovasculares. Lo relevante también es que en la población no indígena, los porcentajes de las enfermedades crónicas, en las personas que fallecieron fue similar a la de población indígena, lo que indica muy probablemente que las condiciones de vida e ingesta de alimentos era semejante, es decir un modelo de consumo alimentario hipercalórico, abundante ingesta en comestibles industrializados y vida sedentaria. Hoy sabemos sin duda que el modus vivendi en general, de los pueblos originarios en la montaña, todavía es diferente al de las áreas urbanas.
La última palabra al respecto, en México y el mundo no se ha dado, falta mucho por investigar. Existen muchas interrogantes aún sobre la pandemia, Pero al menos en México, la población vulnerable que representa la población autóctona, tuvo resultados contrastantes: pocos positivos, aunque alta letalidad en ellos. En la población general, México de acuerdo a la tasa de letalidad observada ocupó el segundo lugar del mundo y noveno en el número de muertes por cada 100,000 habitantes(34).En consecuencia, sorprende la afectación de contagios mínimos en la población total indígena del país con 23.2 millones con solo 44,002 positivos. Además, de que los análisis específicos de regresión, consideran a la condición indígena, la de menor riesgo a morir, sobre todas las variables en cuestión.
Sin duda la pandemia de COVID-19 ha sido la contingencia sanitaria global más importante y de mayor impacto en el mundo en los últimos años. Por ello cualquier contribución y lección al respecto, en cualquier sentido deben compartirse. El impacto de la pandemia en México, como en el mundo, ha dado muchas sorpresas, algunas inéditas. En la población vulnerable que representan los grupos indígenas se vio claramente una ambivalencia. Una paradoja que llevó al país a ser uno de los más afectados en el mundo y al mismo tiempo una epidemia que no llegó con la fuerza trágica de infecciones que se temía a las zonas indígenas. Sorpresa que resulta muy grata, particularmente porque se trata de regiones azoladas tradicionalmente por las contingencias en materia de salud, principalmente por el enorme déficit en servicios sanitarios y de clínicas y hospitales. Sin duda el aprovechamiento a su favor del hábitat natural en las montañas, su decisión en asambleas comunitarias de cerrar los pueblos y la aceptación de las vacunas fueron factor fundamental para lograrlo. La prevención, utilizada como medida para enfrentar los problemas de salud pública fue una lección significativa, que debería ser mayormente ponderada. El énfasis debe ponerse también en las comorbilidades metabólicas, una epidemia que lejos de terminar, está cobrando cada vez mayor relevancia como un problema de salud pública y que fue uno de los factores determinantes en la letalidad del SARS- CoV-2 del país.
A todos los participantes en este estudio.
Los autores declaran no tener ningún conflicto de interés.
Publicado: 07/03/2024
Recibido: 24/08/2023
Aceptado: 24/11/2023