Código Científico Revista de Investigación/ V.
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www.revistacodigocientifico.itslosandes.net
ISSN: 2806
-
5697
Vol.
6
–
Núm. E
1
/ 202
5
pág.
788
Factores sociodemográficos asociados a la mortalidad
hospitalaria en Napo, 2023, mediante regresión logística
Sociodemographic factors associated with hospital mortality in Napo, 2023:
a logistic regression analysis
Fatores
sociodemográficos associados à mortalidade hospitalar em Napo,
2023, mediante regressão logística
Chulde Pusdá
,
Wilson Homero
Universidad Politécnica Estatal del Carchi
wicho123homero@gmail.com
https://orcid.org/0009
-
0004
-
9198
-
972X
Rodriguez Balza
,
Mairett Yuri
Universidad Central de Venezuela
mairett.balza@gmail.com
https://orcid.org/0000
-
0002
-
3177
-
6456
DOI /
URL:
https://doi.org/10.55813/gaea/ccri/v6/nE1/718
Como citar:
Chulde Pusdá, W. H., & Rodriguez Balza, M. Y. (2025). Factores sociodemográficos asociados
a la mortalidad hospitalaria en Napo, 2023, mediante regresión logística.
Código Científico
Revista De Investigación
, 6(E1), 788
–
802.
https://doi.org/10.55813/gaea/ccri/v6/nE1/718
.
Recibido
:
20
/
0
1
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Aceptado
:
27
/0
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Publicado
:
31
/0
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Resumen
El estudio realizado se enfoca en la
provincia del Napo, ubicada en Ecuador, durante el año
2023, con el objetivo de analizar de qué manera factores sociodemográficos, como la edad, la
cultura y el tipo de seguro médico, influyen en las tasas de mortalidad dentro de los hospitales.
Se llevó a
cabo un método cuantitativo utilizando la técnica de regresión logística para
examinar la relación entre dichas variables y el resultado de mortalidad en el entorno
hospitalario, resaltando la relevancia de comprender estos factores con el fin de potencia
r la
excelencia en la prestación de servicios de salud y disminuir los índices de mortalidad en la
zona. Los hallazgos del estudio ponen de manifiesto una conexión de importancia entre la edad,
el género, la etnia y el tipo de seguro médico con las tasas d
e mortalidad en el entorno
hospitalario, resaltando la urgencia de implementar medidas de salud pública dirigidas a
segmentos de la población más susceptibles y a la enhorabuena la provisión de servicios
sanitarios que sean accesibles y de alta calidad. Es
ta investigación se suma a la base de
conocimientos existente sobre la salud pública en la Amazonía ecuatoriana y enfatiza la
importancia de próximos estudios para orientar mejor las decisiones y políticas de salud
pública.
Palabras clave:
m
ortalidad;
s
alud
p
ública,
e
stadísticas
s
anitarias,
d
emografía
Abstract
The study carried out focuses on the province of Napo, located in Ecuador, during the year
2023, with the objective of analyzing how sociodemographic factors, such as age, culture and
type of health insurance, influence the rates of mortality within hospit
als. A quantitative
method was carried out using the logistic regression technique to examine the relationship
between these variables and the mortality result in the hospital environment, highlighting the
relevance of understanding these factors in order
to enhance excellence in the provision of
health services. and reduce mortality rates in the area. The study's findings reveal an important
connection between age, gender, ethnicity, and type of health insurance with mortality rates in
the hospital environ
ment, highlighting the urgency of implementing public health measures
aimed at segments of the population. most susceptible population and congratulations on the
provision of health services that are accessible and of high quality. This research adds to th
e
existing knowledge base on public health in the Ecuadorian Amazon and emphasizes the
importance of future studies to better guide health decisions and policies
.
Keywords:
mortality; demography; public health; health statistics.
Resumo
O estudo realizado se concentra na província de Napo, localizada no Equador, durante o ano
de 2023, com o objetivo de analisar de que maneira fatores sociodemográficos, como idade,
cultura e tipo de
seguro médico, influenciam as taxas de mortalidade dentro dos hospitais. Foi
realizado um método quantitativo utilizando a técnica de regressão logística para examinar a
relação entre ditas variáveis e o resultado de mortalidade no entorno hospitalar, ress
altando a
relevância de compreender estes fatores com o fim de potenciar a excelência na prestação de
serviços de saúde e diminuir os índices de mortalidade na zona. Os achados do estudo
evidenciam uma conexão de importância entre a idade, o gênero, a etni
a e o tipo de seguro
médico com as taxas de mortalidade no entorno hospitalar, ressaltando a urgência de
implementar medidas de saúde pública dirigidas a segmentos da população mais suscetíveis e
à promoção da provisão de serviços sanitários que sejam aces
síveis e de alta qualidade. Esta
investigação se soma à base de conhecimentos existente sobre a saúde pública na Amazônia
equatoriana e enfatiza a importância de próximos estudos para orientar melhor as decisões e
políticas de saúde pública.
Palavras
-
chave:
mortalidade; saúde pública; estatísticas sanitárias; demografia
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Introducción
La provincia del Napo, situada en la región de la Amazonía en Ecuador, está
experimentando varios retos relacionados con la atención médica, y uno de los aspectos que
genera preocupación significativa es la tasa de mortalidad de los pacientes en los hospit
ales
mientras están recibiendo atención en un centro médico, es un elemento de gran importancia
que revela la calidad de los cuidados sanitarios ofrecidos en una región específica (Saritama,
2023). Con el transcurso del tiempo, ha habido un aumento evident
e en el interés por analizar
y comprender los diversos factores que podrían tener un impacto en las tasas de mortalidad en
hospitales, que incluyen una amplia gama de aspectos que abarcan desde características
demográficas y socioculturales, hasta la dispo
nibilidad y accesibilidad de los servicios de salud,
así como la calidad de la atención médica que se brinda (Martínez et al., 2021).
Figura 1
Zona de estudio
Nota:
Autores
(
2025).
En el contexto particular de la provincia del Napo, la razón detrás de este interés radica
en la urgencia de elevar el bienestar de las personas que allí residen y asegurar que todos tengan
un acceso justo y equitativo a servicios médicos de alto nivel. A
pesar de las diversas medidas
implementadas para abordar estos desafíos, persisten diferencias destacables en la calidad de
la atención médica y en los resultados de salud que experimenta la población (Alcocer, y otros,
2023). Es crucial investigar los fac
tores sociodemográficos que podrían estar relacionados con
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un aumento en la probabilidad de fallecer en un hospital, ya que esto brindará una guía
importante para establecer medidas y enfoques en el ámbito de la salud pública específicamente
en la provincia de Napo. Entender y analizar estas conexiones proporciona
rá a las entidades de
salud la capacidad de planificar acciones concretas enfocadas en los segmentos de la sociedad
que son más susceptibles, además de mejorar la eficiencia en el uso de los recursos destinados
a la prestación de servicios médicos (López y
Pineda, 2023).
Debido a su geografía variada y a veces aislada, la provincia del Napo se encuentra ante
importantes obstáculos en el ámbito de la salud pública, lo cual puede restringir la
disponibilidad de servicios médicos confiables para ciertos grupos de personas. As
imismo, es
importante tener en cuenta que la atención médica y los resultados de salud de los habitantes
de la provincia pueden estar afectados por diversos aspectos, tales como la disponibilidad de
recursos, el estado de la infraestructura sanitaria y las
normas culturales que se ponen en
práctica en la comunidad (Cárdenas, 2023).
Las variables sociodemográficas seleccionadas para este estudio han demostrado ser
críticas para comprender y predecir los resultados de salud en diversos estudios. Por ejemplo,
Ortega, y otros (2023), Pereira Olmos, (2023), Andrade y Benavides (2024), y A
rcata,
Machaca, Montoya (2021), manifiestan que los factores sociodemográficos como edad, nivel
de instrucción, estado civil, etnia y ocupación fueron variables que incidieron en gran medida
en los resultados obtenidos.
En cuanto a la variable edad, se considera como un factor primordial, debido a su
incidencia en diferentes riesgos de salud ocasionados por prevalencias médicas (Arcata,
Machaca, Montoya, & Puma, 2021). Otra de las variables importantes es la variable sexo
,
misma que, está sujeta a comportamientos y diferencias biológicas afectando la respuesta al
tratamiento médico (Pereira Olmos, 2023). La variable estado civil hace referencia al apoyo
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social que recibe un paciente durante todo el proceso de recuperación de una enfermedad, ya
sea leve o crónica (Alcocer, y otros, 2023). Adicional, el nivel educativo tiene una estrecha
relación referente a comportamientos saludables del paciente y su grad
o de acceso a atención
médica (Andrade & Benavides, 2024).
En esta situación específica, el propósito de la investigación actual es tratar de subsanar
esta falta al determinar los factores relacionados implementando la regresión logística, una
técnica estadística sólida que posibilita la exploración de la asociaci
ón entre diversas variables
independientes, tales como rasgos sociodemográficos, y un desenlace de tipo binario, que en
este escenario es la muerte en el hospital. Los resultados obtenidos de esta investigación son
fundamentales para ofrecer conocimientos
útiles que contribuyan a la mejora de la calidad de
la atención médica y a la creación de tácticas concretas con el fin de disminuir el índice de
fallecimientos en los centros hospitalarios de la provincia del Napo.
Metodología
Esta investigación se llevó a cabo con un enfoque cuantitativo, con el propósito de
evaluar la influencia de los factores sociodemográficos en la mortalidad hospitalaria,
Asimismo, la elección de provincia de Napo se fundamenta en la condición socioeconómi
ca,
ya que en 2023 fue identificada como una de las provincias con mayores índices de pobreza en
Ecuador, según el Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INEC, 2023), el estudio brinda
la posibilidad de aportar al entendimiento actual sobre la salud
de las comunidades en entornos
rurales y semiurbanos, donde es probable que surjan obstáculos singulares en lo que respecta a
la obtención de servicios médicos y la disponibilidad de recursos.
En primer lugar, se realizó la recopilación de Datos Sociodemográficos de la totalidad
de pacientes internados en hospitales públicos de la provincia del Napo durante el año 2023
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obteniendo una dataset de 350 pacientes. Se aplicó el modelo de regresión logística para
comprender la linealidad entre las variables independiente (sociodemográficas) respecto a la
variable dependiente (mortalidad hospitalaria) (Pérez, 2017). La variable
dependiente es
considerada dicotómica, dado que, toma uno de dos valores posibles. Es por ello, que en este
estudio se aplica el modelo de regresión logística que explica el comportamiento de las
variables. A continuación, se detalla su estructura:
Ecuación 1. Función lineal del modelo de regresión logística
훾
=
훽
0 +
훽
1
푋
1 +
훽
2
푋
2 +
⋯
+
훽푘푋푘
En donde:
"
훽
0" y “
훽푘
”: son los coeficientes estimados a partir de los datos
푋푘
: son variables independientes
훾
: variable dependiente
Posteriormente, se llevó a cabo un estudio detallado utilizando el método cuantitativo
de regresión logística con el fin de descubrir los posibles factores sociodemográficos que
podrían tener un impacto en las tasas de mortalidad en hospitales de la provin
cia del Napo en
2023. Este análisis posibilitó la exploración de cómo las variables independientes, como la
edad, el sexo, el estado civil, el nivel educativo y la zona de residencia, se relacionan con el
resultado binario de mortalidad hospitalaria. Ademá
s, se tuvo en cuenta el control de posibles
variables que puedan influir en los resultados de manera confusa.
Las conclusiones obtenidas de esta evaluación presentan implicaciones de gran
relevancia práctica para la prestación de servicios médicos en la provincia del Napo. Identificar
y analizar en detalle los factores sociodemográficos que están vinculados a la m
ortalidad
hospitalaria es fundamental para poder implementar estrategias y medidas de salud
personalizadas que apunten a satisfacer las necesidades de los grupos de población más
susceptibles y en riesgo. Además, estos hallazgos tienen el potencial de mejo
rar el estándar de
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atención médica y disminuir las disparidades en los resultados de salud en la región, lo que
juega un papel en la mejora del bienestar general de la población de Napo.
Resultados
Obtenidos todos los datos necesarios para aplicar el modelo de regresión logística, se
procedió a ejecutar este modelo mediante el uso del software estadístico IBM SPSS Statistics.
Por tanto, se obtuvieron los siguientes resultados.
Tabla 1
Variables sociodemográficas significativamente asociadas con la mortalidad hospitalaria:
Edad
Mortalidad
Vivo
B
Desv. Error
Wald
gl
Sig.
Exp (B)
Límite inferior
Límite superior
Intersección
2,503
0,184
185,31
1
0
Edad= 1
-
20
2,393
0,234
104,517
1
0
10,948
6,92
17,322
Edad=21
-
40
3,834
0,317
146,164
1
0
46,268
24,849
86,148
Edad=41
-
60
2,026
0,272
55,276
1
0
7,582
4,445
12,933
Edad=61
-
80
0,744
0,237
9,821
1
0,002
2,105
1,321
3,352
Edad=81
-
100
0
0
Nota:
Autores
(
2025).
La Tabla 1 muestra que la probabilidad de fallecimiento aumenta significativamente
con la edad. Por ejemplo, el grupo de 21
-
40 años tiene un coeficiente B = 3,834 (p < 0,001), lo
que indica un riesgo 46 veces mayor en
comparación con el grupo base, centrándose
especialmente en la edad como variable relevante, en donde las distintas categorías de edad
presentan coeficientes particulares que reflejan su impacto en las posibilidades de muerte. Para
una discusión más detall
ada sobre los resultados, consulte la Sección Discusión sobre Edad.
Tabla 2
Variables
sociodemográficas
significativamente
asociadas
con
la
mortalidad
hospitalaria:
Género
Mortalidad Vivo
B
Desv.
Error
Wald
Gl
Sig.
Exp(B)
Intersección
5,131
0,111
2120,026
1
0
Genero del paciente hombre =1
-
1,039
0,156
44,252
1
0
0,354
Genero del paciente Mujer =2
0
0
Nota:
Autores
(
2025).
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El
examen
de
los
datos
obtenidos
(Tabla
2),
revela
que
hay
una
conexión
importante
y
notable
entre
la
característica
del
paciente
que
indica
su
género
y
el
índice
de
fallecimientos
ocurridos
en
el
hospital.
Específicamente, los pacientes hombres, tienen una probabilidad
mucho más baja de
fallecer
en
comparación
con
las
mujeres.
Esto
respalda
al
observar
un
valor
de
p
que
es
considerablemente menor a 0.001, lo cual indica que existe una evidencia muy
sólida que contradice
la hipótesis nula que afirma que no hay diferencias en la mortalidad
hospitalaria entre hombres y
mujeres. Para una interpretación detallada de estos hallazgos
consulte la
Sección Discusión sobre Género.
Tabla 3
Variables
sociodemográficas
significativamente
asociadas
con
la
mortalidad
hospitalaria:
Etnia
Mortalidad Vivo
B
Desv.
Error
Wald
gl
Sig.
Exp(B)
Intersección
19,992
0,713
786,703
1
0
Etnia del paciente=1 Indígena
-
15,407
0,728
447,457
1
0
2,036E
-
07
Etnia del paciente=2 Afro
-
ecuatoriano
0
5171,976
0
1
1
1
Etnia del paciente=3 Negro
0
9813,134
0
1
1
1
Etnia del paciente=4 Mulato
0
8958,125
0
1
1
1
Etnia del
paciente=5 Montubio
-
18,383
1,307
197,846
1
0
1,038E
-
08
Etnia del paciente=6 Mestizo
-
15,202
0,719
447,317
1
0
2,501E
-
07
Etnia del paciente=7 Blanco
0
6938,933
0
1
1
1
Etnia del paciente=8 Otro
-
15,865
0
1
1,288E
-
07
Nota:
Autores
(
2025).
El análisis presentado en la (Tabla 3) se muestra el examen detallado de la regresión
logística con el propósito de predecir el
número de fallecimientos en un entorno hospitalario.
Los pacientes indígenas, montubios y mestizos presentan coeficientes negativos significativos,
lo que indica una menor probabilidad de mortalidad en comparación con otros grupos. Por
ejemplo, los pacient
es indígenas tienen un coeficiente B =
-
15,407 (p < 0,001) y Exp(B) =
2,036E
-
07, mientras que los montubios presentan B =
-
18,38
3 (p < 0,001) y Exp(B) = 1,038E
-
08. En contraste, las categorías de afroecuatorianos, negros, mulatos y blancos no muestran
asociaciones estadísticamente significativas con la mortalidad (p > 0,05)
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Tabla 4
Variables
sociodemográficas
significativamente
asociadas
con
la
mortalidad
hospitalaria:
seguro
médico
Mortalidad Vivo
B
Desv. Error
Wald
gl
Sig.
Exp(B)
Intersección
4,717
0,083
3197,099
1
0
Tipo de seguro=1 IESS, afiliado seguro general
0,251
0,291
0,747
1
0,387
1,285
Tipo de seguro=2 Afroecuatoriano
-
0,265
0,51
0,271
1
0,603
0,767
IESS, afiliado seguro campesino
Tipo de seguro=3 Seguro ISSFA
-
0,805
1,013
0,63
1
0,427
0,447
Tipo de seguro=4 Seguro ISSPOL
17,526
0
1
40857642
Tipo de
seguro=5 Seguro indirecto
0,852
1,005
0,718
1
0,397
2,344
Tipo de seguro=6 Seguro privado
-
2,114
0,738
8,214
1
0,004
0,121
Tipo de seguro=7 Ninguno
Nota:
Autores
(
2025).
El análisis de regresión logística cuyos resultados se resumen en la
(Tabla 4) permitió
identificar una relación de
importancia entre el tipo de cobertura médica y la tasa de
fallecimientos hospitalario, los coeficientes obtenidos muestran que el seguro tipo 4 (B =
17,526, Exp(B) = 40,857,642) tiene una relación directa con un mayor riesgo de fallecimiento
hospitalario,
mientras que el seguro tipo 6 (B =
-
2,114, p = 0,004, Exp(B) = 0,121) presenta
una relación inversa, indicando una probabilidad menor de fallecimiento, un ejemplo en
concreto es
el seguro tipo 4, lo cual indi
ca que existe una conexión significativa con la tasa de
mortalidad en
hospitales (Rios,
2021).
Tabla 5
Variables
sociodemográficas
significativamente
asociadas
con
la
mortalidad
hospitalaria:
Discapacidad
Mortalidad Vivo
B
DesvError
Wald
gl
Sig
Exp(B)
Intersección
17,743
0,078
51802,15
1
0
Tipo de discapacidad=1 Ninguna
-
13,016
0
1
2,224E
-
06
Tipo de discapacidad=2 Discapacidad física
0
1976,661
0
1
1
1
Tipo de discapacidad=3 Discapacidad intelectual
0
2909,567
0
1
1
1
Tipo de
discapacidad=4 Discapacidad mental
0
2253,741
0
1
1
1
Tipo de discapacidad=5 Discapacidad auditiva
0
7126,954
0
1
1
1
Tipo de discapacidad=6 Discapacidad visual
0
7126,954
0
1
1
1
Tipo de discapacidad=7 Otra
0
0
Nota:
Autores
(
2025).
El análisis de regresión logística cuyos resultados se resumen en la (Tabla 5) indica que
no existe una asociación significativa entre los diferentes tipos de discapacidad y la mortalidad
hospitalaria. Sin embargo, se observó que los pacientes sin discapac
idad presentan un
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coeficiente negativo (B =
-
13,016, Exp(B) = 2,224E
-
06), Si bien se observa una tendencia hacia
una menor probabilidad de fallecimiento, esta no alcanza significación estadística (p > 0,05),
para un análisis detallado consulte la Sección
Discusión sobre Discapacidad
.
Discusión
Se observa en la tabla 1 la edad juega un papel crucial en el aumento de la mortalidad
en entornos hospitalarios, es decir, se ha descubierto que las personas de mayor edad tienen
una probabilidad más alta de fallecer debido a diversos factores, tales como
la existencia de
enfermedades adicionales, la merma en el rendimiento físico y la falta de fortaleza física.
Según Llaro et al. (2021), la probabilidad de fallecimiento en el hospital es
significativamente mayor en pacientes de edad avanzada en comparación con pacientes más
jóvenes. La investigación evidencia una segmentación etaria en las tasas de mortalidad, lo
que
constituye una base fundamental para la propuesta de investigación.
Es fundamental resaltar que, aunque la edad se presenta como un factor importante en
esta investigación, existen otros elementos que también pueden tener un impacto en la
mortalidad en el entorno hospitalario, por ejemplo factores como el de salud anterior
al
padecimiento, la severidad de la enfermedad y la disponibilidad de servicios médicos pueden
tener una influencia significativa en la situación, es por ello que resulta de suma importancia
llevar a cabo un examen multivariable exhaustivo que considere e
stos factores a fin de obtener
una comprensión total de la relación entre las variables sociodemográficas y la mortalidad
hospitalaria (Labán, 2021).
Asimismo, se pudo notar que el valor del parámetro relativo al quinto grupo de edad se
estableció en cero como consecuencia de su carácter redundante lo que resalta la relevancia
crucial de elegir con precisión la categoría de referencia al llevar a cabo u
n análisis de regresión
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logística, por lo que es importante seleccionar con atención la categoría de referencia para
garantizar que no se introduzcan prejuicios en la forma en que se interpretan los resultados
(Ayerbe et al., 2023).
Los resultados obtenidos en la tabla 2 concuerdan con algunos estudios previos que
sugieren una relación entre el género y la mortalidad hospitalaria, un ejemplo sería el estudio
de Cruz (2021), en el que descubrió que, dentro de un grupo de pacientes hosp
italizados, el
sexo masculino mostraba una relación con una disminución del riesgo de fallecimiento en
contraste con el sexo femenino, lo que indican que hay una posible influencia significativa del
género en las tasas de mortalidad en los entornos hospit
alarios, por lo tanto, se debe tomar en
cuenta al desarrollar estrategias de atención médica y programas de prevención.
No obstante, es
relevante destacar que en la investigación de Arias y Lindao (2023), no
se encontraron distinciones notablemente diferentes en los resultados entre hombres y mujeres,
dado que el valor del coeficiente para el género femenino fue cero y no se incluyó un ran
go de
certeza relacionado, lo que podría ser el resultado de restricciones en el tamaño de la muestra
o de la insuficiencia de datos accesibles para realizar el análisis.
En la misma línea en cuanto al origen étnico, tabla 3, muestra que existe una conexión
relevante entre el origen étnico del individuo atendido y el índice de fallecimiento en el ámbito
hospitalario, es decir, la afiliación a determinados grupos étnicos se
vincula con probabilidades
de mortalidad distintas en entornos hospitalarios en contraste con un grupo de comparación.
Estos resultados, sugiere que los individuos pertenecientes a la comunidad indígena
tienen una probabilidad notablemente inferior de una muerte hospitalaria cuando se compara
con personas de diferentes orígenes étnicos (Aparicio y Vélez, 2022). Este hallaz
go respaldado
por investigaciones anteriores que se han enfocado en las diferencias en las tasas de
fallecimiento en hospitales entre diversas comunidades étnicas (Guerrero, 2020).
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Sin embargo, es fundamental resaltar que ciertos coeficientes vinculados a diferentes
categorías étnicas exhibieron valores negativos y un grado de importancia estadística, lo que
sugiere una relación negativa con las tasas de mortalidad, implicando que l
a relación entre la
ascendencia étnica y el índice de mortalidad en hospitales puede ser tanto compleja como
diversa, posiblemente siendo afectada por numerosos aspectos, tales como los contextos
socioeconómicos, culturales y las barreras de acceso a los s
ervicios de salud (Bautista et al.,
2021).
En síntesis, los hallazgos actuales indican que la ascendencia étnica del individuo podría
tener un impacto importante en la capacidad de predecir el riesgo de fallecimiento durante la
estancia hospitalaria, ya que ciertas etnias presentan una conexión des
favorable con la
mortalidad en contraste con el grupo de control (Benavides, 2023).
Los hallazgos presentados en la Tabla 4 concuerdan con estudios existentes, que sugiere
una asociación entre el tipo de seguro médico y mortalidad como los de Alfaro y Quino (2022),
nuestros datos revelan que el tipo de seguro puede influir en la probabili
dad de fallecimiento.
En particular, el seguro de tipo 6 se asoció de manera inversamente proporcional a la
mortalidad, en comparación con otros tipos.
En síntesis se plantea la posibilidad de que el tipo de cobertura de salud tenga un
impacto en la cantidad de fallecimientos observados en hospitales, pues se evidencia que
algunos tipos de seguros están relacionados de manera significativa con un aumento
en el
riesgo de muerte en comparación con otras opciones lo que puede provocar un impacto
significativo en la implementación de procesos clínicos y en la creación de estrategias de salud
dirigidas a incrementar la calidad de la salud en la sociedad (Rojas,
2023).
Como se observa en la (Tabla 5), dentro del marco de esta investigación, ninguno de
los tipos de discapacidad evaluados mostró significancia estadística con respecto a la
mortalidad hospitalaria. Es decir, se ha analizado cómo la discapacidad se relaciona
con la
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mortalidad en entornos hospitalarios, por ejemplo, Forero (2023), quien señalo que, si bien las
personas con discapacidad pueden enfrentar obstáculos adicionales para acceder a la atención
médica y recibir los cuidados adecuados, la presencia de una discap
acidad no necesariamente
se vincula de manera directa con un incremento en el riesgo de mortalidad durante la
hospitalización.
Además, es posible que otros aspectos, como la severidad de la enfermedad principal y
la eficacia de la atención médica
proporcionada, tengan un impacto significativo en la
influencia de los resultados de salud en este grupo específico (Ludeña, 2023).
Conclusión
La investigación encontró una correlación estadísticamente significativa entre la
mortalidad hospitalaria y diversos factores sociodemográficos como la edad, el género, la etnia
y el tipo de seguro médico, destacando la influencia que estos aspectos pueden
tener en los
resultados de salud en un entorno hospitalario.
En particular, se subrayó que las posibilidades de fallecimiento en entornos
hospitalarios crecen a medida que avanza la edad del paciente, debido a que están más
expuestas a enfermedades adicionales y tienen una capacidad de recuperación reducida.
En el estudio también se observó que existen notables disparidades en los índices de
mortalidad hospitalaria según el género, ya que se encontró que los hombres tenían una menor
posibilidad de fallecer en comparación con las mujeres.
Se reveló que tanto la procedencia étnica del paciente como su cobertura de seguro
médico tienen un impacto importante en las tasas de mortalidad registradas en los hospitales.
El modelo fue de analizado bajo el concepto de especificidad, en donde, se evaluó si
este modelo es capaz de detectar correctamente a los pacientes sobrevivientes. Para la mayoría
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de las discapacidades los valores de Exp(B) son 1, indicando que estas variables no alteran
significativamente la probabilidad de supervivencia frente a la mortalidad.
El estudio no reveló una correlación notable entre la mortalidad en el hospital y el tipo
de discapacidad, lo cual va en contra de las expectativas que se podrían tener sobre este tema.
Agradecimientos: Nuestro más sincero agradecimiento a quienes hicieron posible este
artículo, a la máxima autoridad de la Coordinación Zonal2
-
SALUD, por las facilidades
brindades para realizar este proyecto.
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