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An�lisis espacio-temporal de morbimortalidad por Diabetes Mellitus Tipo 2 en Ecuador, 2015 � 2020

 

Spatio-temporal analysis of morbidity and mortality due to Type 2 Diabetes Mellitus in Ecuador, 2015 � 2020

 

An�lise espa�o-temporal da morbidade e mortalidade por Diabetes Mellitus tipo 2 no Equador, 2015 � 2020

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Correspondencia: christiand.vega@ute.edu.ec

 

 

Ciencias de la Salud �

Art�culo de Investigaci�n

 

* Recibido: 23 de julio de 2022 *Aceptado: 18 de agosto de 2022 * Publicado: 21 de septiembre de 2022

 

 

1. Maestr�a en Epidemiolog�a con Menci�n en Investigaci�n Cl�nica Aplicada, Facultad de Ciencias de la Salud Eugenio Espejo, Universidad Tecnol�gica Equinoccial (UTE), Quito, Ecuador.
2. Maestr�a en Epidemiolog�a con Menci�n en Investigaci�n Cl�nica Aplicada, Facultad de Ciencias de la Salud Eugenio Espejo, Universidad Tecnol�gica Equinoccial (UTE), Quito, Ecuador.
3. Investigadora en Geom�tica aplicada a Salud P�blica, Centro de Investigaci�n Salud P�blica y Epidemiolog�a Cl�nica (CISPEC), Universidad Tecnol�gica Equinoccial (UTE), Quito, Ecuador.

 

 

 

 

 

Resumen

Introducci�n: La diabetes, enfermedad cr�nica no transmisible caracterizada por la elevaci�n de los niveles de glucosa en sangre. La m�s com�n es la diabetes mellitus tipo 2 (DM2), ocurre cuando el cuerpo no produce suficiente insulina o genera resistencia a la misma. Es una patolog�a con un alto impacto socio sanitario en todo el mundo, por sus complicaciones y alta prevalencia. Por lo que es importante conocer tambi�n el comportamiento geogr�fico de esta enfermedad.

Objetivo: Determinar zonas de vulnerabilidad mediante el an�lisis espacio � temporal de morbimortalidad por DM2 en las provincias y cantones del Ecuador durante el per�odo 2015 � 2020.

Metodolog�a: Estudio ecol�gico desarrollado en tres etapas. En la primera etapa se utiliz� estad�stica descriptiva con datos del Instituto Nacional de Estad�stica y Censos (INEC) de personas que fueron hospitalizadas y que fallecieron por DM2 entre 2015 - 2020. En la segunda etapa se estim� tasas de morbilidad y mortalidad a nivel de provincia por cada 100 mil habitantes. Finalmente, en la tercera etapa se identific� relaciones espaciales a nivel de cant�n y provincia para los datos obtenidos. Se emple� los programas Microsoft Excel y Rstudio para tabular y realizar gr�ficos que permitan ilustrar y entender el comportamiento espacial de dicha patolog�a.�

Resultados: En Ecuador, la cantidad de casos por DM2 para los a�os 2015-2020 present� una tendencia descendente para morbilidad, y ascendente para mortalidad, con predominio en el sexo femenino, y un incremento significativo en ambos sexos a partir de la tercera d�cada de vida. En la regi�n Costa fue donde se encontr� la mayor poblaci�n con DM2 y present� tasas altas de mortalidad, sin embargo, para morbilidad, la regi�n Amaz�nica present� las tasas m�s elevadas. En cuanto a las tendencias espacio-temporales, para morbilidad, los cantones El Pan y San Juan Bosco, mantuvieron una relaci�n tipo �hotspot�; y, el cant�n Isidro Ayora tipo �coldspot�. Asimismo, para mortalidad, varios cantones de Guayas y Santa Elena, presentaron conglomerados de tipo alto, mientras que, el cant�n Alfredo Baquerizo Moreno y Montecristi, mantuvieron una correlaci�n baja.

Conclusiones: La DM2 present� tendencias opuestas para morbilidad y mortalidad durante 2015-2020. La regi�n Costa tuvo mayor prevalencia, y tasas de mortalidad m�s altas; adem�s, se evidenci� varios cantones con autocorrelaci�n espacial tipo �hotspot�, principalmente en Guayas. Por lo que se deber�a fortalecer la investigaci�n y las medidas de prevenci�n en dicha zona.

Palabras clave: Diabetes mellitus tipo 2; an�lisis espacio-temporal; morbimortalidad; Ecuador.

 

Abstract

Introduction: Diabetes, chronic non-communicable disease characterized by elevated blood glucose levels. The most common is type 2 diabetes mellitus (DM2), which occurs when the body does not produce enough insulin or generates resistance to it. It is a pathology with a high socio-sanitary impact throughout the world, due to its complications and high prevalence. Therefore, it is important to also know the geographical behavior of this disease. Objective: To determine vulnerability zones through the space-time analysis of morbidity and mortality due to DM2 in the provinces and cantons of Ecuador during the period 2015-2020. Methodology: Ecological study developed in three stages. In the first stage, descriptive statistics were used with data from the National Institute of Statistics and Censuses (INEC) of people who were hospitalized and who died of DM2 between 2015 - 2020. In the second stage, morbidity and mortality rates were estimated at the province level. for every 100 thousand inhabitants. Finally, in the third stage, spatial relationships at the canton and province level were identified for the data obtained. Microsoft Excel and Rstudio programs were used to tabulate and make graphs that allow illustrating and understanding the spatial behavior of said pathology. Results: In Ecuador, the number of cases due to DM2 for the years 2015-2020 presented a downward trend for morbidity, and an upward trend for mortality, with a predominance in the female sex, and a significant increase in both sexes from the third decade of life. life. The Costa region was where the largest population with DM2 was found and presented high mortality rates, however, for morbidity, the Amazon region presented the highest rates. Regarding the space-time trends, for morbidity, the cantons of El Pan and San Juan Bosco maintained a "hotspot" type relationship; and, the canton Isidro Ayora type "coldspot". Likewise, for mortality, several cantons of Guayas and Santa Elena presented high-type conglomerates, while the cantons of Alfredo Baquerizo Moreno and Montecristi maintained a low correlation. Conclusions: DM2 presented opposite trends for morbidity and mortality during 2015-2020. The Costa region had higher prevalence and higher mortality rates; In addition, several cantons with �hotspot� type spatial autocorrelation were evidenced, mainly in Guayas. Therefore, research and prevention measures in that area should be strengthened.

Keywords: Type 2 diabetes mellitus; space-time analysis; morbidity and mortality; Ecuador.

 

Resumo

Introdu��o: Diabetes, doen�a cr�nica n�o transmiss�vel caracterizada por n�veis elevados de glicose no sangue. O mais comum � o diabetes mellitus tipo 2 (DM2), que ocorre quando o organismo n�o produz insulina suficiente ou gera resist�ncia a ela. � uma patologia com alto impacto sociossanit�rio em todo o mundo, devido �s suas complica��es e alta preval�ncia. Portanto, � importante conhecer tamb�m o comportamento geogr�fico desta doen�a. Objetivo: Determinar as zonas de vulnerabilidade atrav�s da an�lise espa�o-temporal da morbidade e mortalidade por DM2 nas prov�ncias e cant�es do Equador durante o per�odo 2015-2020. Metodologia: Estudo ecol�gico desenvolvido em tr�s etapas. Na primeira etapa, utilizou-se estat�stica descritiva com dados do Instituto Nacional de Estat�stica e Censos (INEC) de pessoas que estiveram internadas e que faleceram por DM2 entre 2015 - 2020. Na segunda etapa, foram estimadas as taxas de morbimortalidade no n�vel provincial, para cada 100 mil habitantes. Finalmente, na terceira etapa, as rela��es espaciais ao n�vel do cant�o e da prov�ncia foram identificadas para os dados obtidos. Foram utilizados os programas Microsoft Excel e Rstudio para tabular e fazer gr�ficos que permitem ilustrar e compreender o comportamento espacial da referida patologia. Resultados: No Equador, o n�mero de casos por DM2 para os anos 2015-2020 apresentou uma tend�ncia de queda de morbidade e tend�ncia de aumento de mortalidade, com predomin�ncia no sexo feminino, e um aumento significativo em ambos os sexos a partir do terceiro d�cada de vida. vida. A regi�o da Costa foi onde foi encontrada a maior popula��o com DM2 e apresentou altas taxas de mortalidade, por�m, para morbidade, a regi�o Amaz�nica apresentou as maiores taxas. Quanto �s tend�ncias espa�o-temporais, para a morbidade, os cant�es de El Pan e San Juan Bosco mantiveram uma rela��o do tipo "hotspot"; e, o cant�o Isidro Ayora tipo "frio". Da mesma forma, para a mortalidade, v�rios cant�es de Guayas e Santa Elena apresentaram conglomerados de tipo alto, enquanto os cant�es de Alfredo Baquerizo Moreno e Montecristi mantiveram uma correla��o baixa. Conclus�es: O DM2 apresentou tend�ncias opostas para morbidade e mortalidade durante 2015-2020. A regi�o da Costa apresentou maior preval�ncia e maiores taxas de mortalidade; Al�m disso, v�rios cant�es com autocorrela��o espacial do tipo �hotspot� foram evidenciados, principalmente em Guayas. Portanto, as medidas de pesquisa e preven��o nessa �rea devem ser refor�adas.

Palavras-chave: Diabetes mellitus tipo 2; an�lise espa�o-temporal; Morbidade e mortalidade; Equador.

 

Introducci�n

La diabetes es una enfermedad cr�nica no transmisible que se caracteriza por presentar hiperglucemia (aumento de glucosa en la sangre). La m�s com�n es la diabetes mellitus tipo 2 (DM2) que se da cuando el organismo no procesa de manera eficaz la insulina, ya sea por falta de producci�n o por resistencia de los tejidos a la misma¹.

Es una de las principales causas de morbimortalidad a nivel mundial, donde existe alrededor de 425 millones de personas con esta patolog�a, y fue la causa de muerte de 4 millones de personas en el 2017. En Ecuador (Figura 1), se report� aproximadamente 34 mil atenciones por DM2 hasta el 2018. La prevalencia va del 10.3% en la tercera d�cada de vida, hasta el 12.3% en mayores de 60 a�os. La regi�n Costa presenta las tasas m�s elevadas, con mayor incidencia en el sexo femenino; representa la primera causa de mortalidad en mujeres y la tercera en hombres. Con este antecedente, y tomando en cuenta sus complicaciones y la manera en que afecta la calidad de vida de quienes la padecen, es considerada un problema de Salud P�blica que genera un alto impacto socio-econ�mico y socio-sanitario^2,3,4.

 

Figura 1. Macrolocalizaci�n de Ecuador

 

Existen estudios epidemiol�gicos sobre diabetes en Ecuador, sin embargo, a�n no ha sido suficientemente analizada su distribuci�n geogr�fica, para determinar patrones de agrupamiento o cl�ster de morbimortalidad por DM2, tomando en cuenta que las enfermedades est�n distribuidas desigualmente a lo largo del espacio y el tiempo^1,5,6.�

Una de las t�cnicas estad�stico-espaciales que se puede emplear es la autocorrelaci�n espacial o dependencia espacial, que es el agrupamiento o dispersi�n de una variable en una zona geogr�fica determinada, como las provincias o cantones de un pa�s, permitiendo estudiar la manera en la que un fen�meno se esparce a trav�s de estas regiones. Estos datos pueden concluir en uno de los siguientes resultados: a) una autocorrelaci�n espacial positiva, que sucede cuando todo est� estrictamente ordenado y la agrupaci�n sigue un patr�n bien definido; b) que los datos sigan un patr�n, pero llevado a la dispersi�n, que ser�a una autocorrelaci�n espacial negativa; y, c) que todos los datos est�n distribuidos en el espacio de manera aleatoria^7,8,9.

El presente estudio tuvo como objetivo identificar relaciones espaciales en la poblaci�n con DM2 en Ecuador, bajo la temporalidad de los a�os 2015 - 2020, para establecer las provincias y cantones con mayor vulnerabilidad, lo que se podr�a replicar tambi�n con otro tipo de enfermedades, aportando as� a la Salud P�blica, para fortalecer aspectos de investigaci�n y mejorar las etapas de prevenci�n.

 

Metodolog�a

Se realiz� un estudio ecol�gico (observacional, descriptivo, poblacional), para determinar patrones espacio temporales de DM2 (E11) seg�n la Clasificaci�n Internacional de Enfermedades 10a Revisi�n (CIE-10), tanto para morbilidad como para mortalidad, en Ecuador, en las regiones Costa, Sierra, y Amazon�a, durante el periodo 2015 - 2020. Se excluy� la regi�n Insular (provincia de Gal�pagos) y otros tipos de diabetes (diabetes mellitus tipo 1 y diabetes gestacional).

Este estudio se desarroll� en tres etapas: en la primera etapa se analiz� los datos tabulares que fueron obtenidos de la plataforma del INEC (Instituto Nacional de Estad�stica y Censos), se obtuvo la prevalencia por sexo (hombre, mujer), grupos de edad; y, los datos espaciales tipo shapefile que provienen del Instituto Geogr�fico Militar del Ecuador durante la misma temporalidad.

En la segunda etapa se realiz� la estimaci�n de tasas con los datos colectados de DM2, m�s los datos de poblaci�n obtenidos del INEC. Para los a�os 2015 � 2020, a nivel de provincia y cant�n, se calcul� las tasas de morbilidad y mortalidad con el programa Microsoft Excel al dividir la cantidad de personas con DM2 y de los fallecidos con dicha enfermedad respectivamente (numerador), entre el total de su poblaci�n (denominador) por cada 100 mil habitantes.

En la tercera etapa se identific� relaciones espaciales en 23 provincias del Ecuador y sus cantones para los datos de personas con DM2, y fallecidos por este diagn�stico, mediante la aplicaci�n de las t�cnicas espaciales de Moran e Indicadores Locales de Asociaci�n Espacial (LISA) univariado, con el c�lculo de la matriz de pesos espaciales. Esta matriz permite plasmar las caracter�sticas multidireccionales de los datos espaciales y abarca las parejas posibles de realizaciones de la variable con el fin de determinar la influencia que presentan entre s� (alto-alto, alto-bajo, bajo-alto, bajo-bajo). Esta metodolog�a permiti� determinar c�mulos espaciales denominados �hotspots� y �coldspots� al agrupar los valores en �alto-alto� y �bajo-bajo" respectivamente^8,10,11.

Este proceso se realiz� con el software Rstudio y sus librer�as spdep y rgeoda, a partir del c�lculo de LISA, como m�todo que fragmenta el valor de autocorrelaci�n global y verific� cuanto contribuye cada unidad espacial en dicha localizaci�n. Cuando se obtuvo un valor positivo, se demostr� una tendencia hacia la agrupaci�n y un valor negativo hacia la dispersi�n⁸.

Finalmente, se realiz� una comparaci�n de los resultados del �ndice de LISA univariado para identificar las zonas que mantuvieron conglomerados similares durante el per�odo de estudio.

 

Resultados

La cantidad de habitantes con DM2 en Ecuador, en el per�odo 2015 � 2020, ha oscilado entre los 6 mil y 10 mil pacientes. Se observ� una tendencia descendente (Figura 2), presentando el mayor pico en el a�o 2015, con 10 080 casos, de los cuales el 56.83% fueron mujeres; mientras que la cifra con menor cantidad de pacientes fue en el a�o 2020 con alrededor de 6 936 casos, asimismo, con un predominio en el sexo femenino con el 51.01%. Los grupos de edad con mayor prevalencia fueron de 27 a 59 a�os y mayores de 60 a�os, con un total de 23 012 (41.74%) y 31 165 (56.53%) respectivamente para este per�odo (Figura 3). Caso contrario se evidenci� en los fallecimientos, donde hubo una tendencia ascendente (Figura 4), con el pico m�s alto en el 2020 con alrededor de 3 708 defunciones, pero, con un predominio en el sexo masculino con el 51.11% para este a�o. En relaci�n a los grupos etarios, tambi�n hubo un incremento significativo a partir de la tercera d�cada de vida, especialmente despu�s de los 60 a�os con 12 264 fallecidos (Tabla 1).

 

Figura 2: Caracter�sticas generales de personas con DM2 en Ecuador per�odo 2015-2020

Fuente: INEC

 

Figura 3: Hospitalizados por DM2 en Ecuador per�odo 2015 - 2020

 

Figura 4: Relaci�n de personas con DM2 por Grupos de edad y sexo, 2015-2020

 

Figura 5: Fallecidos por DM2 en Ecuador per�odo 2015 - 2020

 

La provincia con mayor prevalencia fue Guayas, donde en cada a�o hubo m�s de mil personas con este diagn�stico, teniendo un promedio por a�o de 1 759 pacientes; por otro lado, la regi�n con menor cantidad de diab�ticos fue la Amaz�nica, en las provincias de Sucumb�os, Zamora Chinchipe, Pastaza, Napo y Orellana, con un promedio de 135, 125, 103, 76 y 72 pacientes anuales respectivamente (Figura 5). Tambi�n se obtuvo la cantidad de pacientes diab�ticos fallecidos para el mismo per�odo, y se evidenci� similares resultados que en morbilidad, lo que ser�a un reflejo de la poblaci�n total por provincia (Figura 6).

 

Figura 6: Cantidad de casos de DM2 en Ecuador a nivel de Provincia, 2015-2020.

 

Figura 7: Cantidad de pacientes con DM2 fallecidos en Ecuador a nivel de Provincia, 2015-2020.

 

La regi�n litoral y parte de la Sierra es donde se encontr� mayor poblaci�n con DM2, sin embargo, al calcular las tasas de morbimortalidad por cada 100 mil habitantes, la regi�n Amaz�nica presenta las tasas de morbilidad m�s altas (Figura 7), especialmente en las provincias de Morona Santiago, Zamora Chinchipe y Pastaza con una tasa promedio anual de 111, 109 y 95 casos respectivamente; mientras que, de mortalidad se mantuvo en la regi�n Costa (Figura 8), en las provincias de Guayas, El Oro y Manab� con una tasa promedio por a�o de 25, 18 y 17 fallecidos respectivamente.

 

Figura 8: Tasa de morbilidad por cada 100 mil habitantes a nivel de provincia, a�os 2015 � 2020.

Figura 9: Tasa de mortalidad por cada 100 mil habitantes a nivel de provincia, a�os 2015 � 2020.

 

An�lisis de Moran y LISA para tasas de morbimortalidad

Los resultados del an�lisis de Moran univariado para las tasas de morbilidad y mortalidad de DM2 por cada 100 mil habitantes en Ecuador, per�odo 2015-2020, present� un valor global cercano a 0 (~0.09) lo que nos indica que no existi� una autocorrelaci�n espacial, o no siguen una misma tendencia a nivel de provincia; sin embargo, en el an�lisis por cantones, se evidenci� valores cercanos a 1, es decir, si hubo una autocorrelaci�n estad�sticamente significativa.

Tomando en cuenta las posibles correlaciones: alto-alto (tasas altas en determinada zona y sus alrededores), alto-bajo (zona con tasas altas, pero bajo en sus alrededores), bajo-alto (zona con tasas bajas, pero altas en sus alrededores), bajo-bajo (tasas bajas en determinada zona y sus alrededores); se observ�:

 

Morbilidad

En el a�o 2015 se observ� que 22 cantones que presentaron autocorrelaci�n en las distintas categor�as (Tabla 2):

�         �Alto-alto�, 6 cantones, ubicados en la regi�n centro y sur del pa�s, en las provincias de Chimborazo, Pastaza, Ca�ar, Azuay y Loja.

�         �Alto-bajo�, 2 cantones, en las provincias de Santo Domingo de los Ts�chilas y Loja.

�         �Bajo-alto�, 8 cantones, localizados principalmente en la regi�n Amaz�nica, en las provincias de Orellana, Morona Santiago, Zamora Chinchipe; y en la Sierra en las provincias de Chimborazo y Azuay.

�         �Bajo-bajo�, 6 cantones, en las provincias de Cotopaxi, Azuay, Guayas, Los R�os y Loja. (Figura 9)

 

Figura 10: Relaci�n de conglomerados para la tasa de morbilidad por DM2, a�o 2015

 

Figura 11: An�lisis LISA univariado para la tasa de morbilidad por DM2, a�o 2015.

 

Para el a�o 2016, el valor global de Moran fue 0.12 (p < 0.05), y se observ� agrupaciones en 26 cantones bajo las siguientes correlaciones (Tabla 3):

�         �Alto-alto�, 10 cantones localizados en las provincias de Chimborazo, Azuay, Loja, Morona Santiago y Zamora Chinchipe.

�         �Alto-bajo�, 2 cantones, ubicados al nororiente del pa�s, en las provincias de Napo y Sucumb�os.

�         �Bajo-alto�, 8 cantones al suroriente, en las provincias de Chimborazo, Morona Santiago y Zamora Chinchipe.

�         �Bajo-bajo�, 6 cantones, localizados en las provincias de Carchi, Esmeraldas, Guayas y Los R�os. (Figura 10)

 

 

Figura 12: Relaci�n de conglomerados para la tasa de morbilidad por DM2, a�o 2016

 

 

Figura 13: An�lisis LISA univariado para la tasa de morbilidad por DM2, a�o 2016.

 

Para el a�o 2017, el valor global de Moran fue 0.20 (p < 0.05), y se observ� conglomerados en 34 cantones bajo las siguientes correlaciones (Tabla 4):

�         �Alto-alto�, 15 cantones localizados al suroriente del pa�s, en las provincias de Chimborazo, Azuay, Morona Santiago y Zamora Chinchipe.

�         �Alto-bajo�, un solo cant�n, ubicado al sur del Ecuador en la provincia de Loja.

�         �Bajo-alto�, 9 cantones localizados al noroccidente en Manab� y al suroriente en las provincias de Chimborazo, Azuay, Loja, Morona Santiago y Zamora Chinchipe.

�         �Bajo-bajo�, 9 cantones, distribuidos en las provincias de Sucumb�os, Guayas y Los R�os. (Figura 11)

 

Figura 14: Relaci�n de conglomerados para la tasa de morbilidad por DM2, a�o 2017

 

Figura 15: An�lisis LISA univariado para la tasa de morbilidad por DM2, a�o 2017.

 

Para el a�o 2018, el valor global de Moran fue 0.30 (p < 0.05), el m�s alto en este per�odo, y se observ� autocorrelaciones en 29 cantones bajo las siguientes categor�as (Tabla 5):

�         �Alto-alto�, 11 cantones, similar que en 2017, localizados en las provincias de Azuay y Morona Santiago.

�         �Alto-bajo�, 3 cantones, ubicados en la zona central del pa�s, en las provincias de Cotopaxi, Chimborazo y Santo Domingo de los Ts�chilas.

�         �Bajo-alto�, 5 cantones localizados las provincias de Manab�, Chimborazo, Azuay y Morona Santiago.

�         �Bajo-bajo�, 10 cantones, la mayor�a en la provincia del Guayas, tambi�n se observ� en Cotopaxi y Los R�os. (Figura 12)

 

 

 

 

Figura 16: Relaci�n de conglomerados para la tasa de morbilidad por DM2, a�o 2018

 

Figura 17: An�lisis LISA univariado para la tasa de morbilidad por DM2, a�o 2018.

 

Para el a�o 2019, el valor global de Moran fue 0.21 (p < 0.05), y se observ� agrupaciones en 28 cantones bajo las siguientes categor�as (Tabla 6):

�         �Alto-alto�, 10 cantones, localizados en las provincias de Carchi, Azuay, Loja, Morona Santiago y Zamora Chinchipe.

�         No se evidenci� una relaci�n �alto-bajo� en este a�o.

�         �Bajo-alto�, 9 cantones, similar a a�os previos, localizados en Manab�, Chimborazo, Azuay, Morona Santiago y Zamora Chinchipe.

�         �Bajo-bajo�, 9 cantones, ubicados a lo ancho de la geograf�a ecuatoriana en las provincias Guayas, Bol�var y Napo. (Figura 13)

 

 

 

Figura 18: Relaci�n de conglomerados para la tasa de morbilidad por DM2, a�o 2019

 

Figura 19: An�lisis LISA univariado para la tasa de morbilidad por DM2, a�o 2019.

 

Por �ltimo, en el a�o 2020, el valor global de Moran fue 0.17 (p < 0.05), y se observ� conglomerados en 36 cantones bajo las siguientes categor�as (Tabla 7):

�         �Alto-alto�, 17 cantones localizados en las provincias de Carchi, Bol�var Chimborazo, Azuay, Loja, Morona Santiago y Zamora Chinchipe.

�         �Alto-bajo�, un solo cant�n, al noroccidente en la provincia de Pichincha.

�         �Bajo-alto�, 4 cantones ubicados en la zona suroriente, en las provincias de Chimborazo, Azuay, Morona Santiago y Zamora Chinchipe.

�         �Bajo-bajo�, 14 cantones, en las provincias de Bol�var, Cotopaxi, Pastaza, Tungurahua, Guayas, Los R�os y Loja. (Figura 14)

 

 

Figura 20: Relaci�n de conglomerados para la tasa de morbilidad por DM2, a�o 2020

 

Figura 21: An�lisis LISA univariado para la tasa de morbilidad por DM2, a�o 2020.

 

Mortalidad

En el a�o 2015 el valor global de moran fue 0.10 (p < 0.05), sin embargo, se observ� que 42 cantones si presentaron autocorrelaci�n en las distintas categor�as (Tabla 8):

�         �Alto-alto�, 13 cantones, ubicados en la regi�n centro - occidental del pa�s, en las provincias de Guayas, Manab� y Santa Elena, y dos provincias al sur, Azuay y Loja.

�         �Alto-bajo�, 10 cantones que se encuentran principalmente en la regi�n amaz�nica, en las provincias de Orellana, Sucumb�os, Pastaza, y Morona Santiago, tambi�n en cantones ubicados en Chimborazo, Guayas, Manab� y Santa Elena.

�         �Bajo-alto�, 3 cantones, localizados en la regi�n amaz�nica, en las provincias de Orellana, Sucumb�os y Morona Santiago.

�         �Bajo-bajo�, 16 cantones, distribuidos a lo largo y ancho de la geograf�a ecuatoriana, en las provincias de Chimborazo, Napo, Tungurahua, Azuay, Ca�ar, El Oro, Guayas, Los R�os y Manab�. (Figura 15)

 

Figura 22: Relaci�n de conglomerados para la tasa de mortalidad por DM2, a�o 2015

 

 

 

 

 

 

 

Figura 23: An�lisis LISA univariado para la tasa de mortalidad por DM2, a�o 2015.

 

Para el a�o 2016, el valor global de Moran fue 0.08 (p < 0.05), y se observ� conglomerados en 31 cantones bajo las siguientes correlaciones (Tabla 9):

�         �Alto-alto�, 9 cantones localizados al occidente y sur del pa�s, en las provincias de Guayas, Santa Elena, Manab�, Azuay y Loja.

�         �Alto-bajo�, 5 cantones, ubicados en las provincias de El Oro, Guayas, Manab�, Santa Elena y Morona Santiago.

�         �Bajo-alto�, un solo cant�n al noroccidente, en la provincia de Sucumb�os.

�         �Bajo-bajo�, 16 cantones, similar al 2015, localizados en las provincias de Chimborazo, Napo, Tungurahua, Azuay, Ca�ar, El Oro, Guayas, Loja, Los R�os y Manab�. (Figura 16)

 

Figura 24: Relaci�n de conglomerados para la tasa de mortalidad por DM2, a�o 2016

 

 

 

Figura 25: An�lisis LISA univariado para la tasa de mortalidad por DM2, a�o 2016

 

Para el a�o 2017, el valor global de Moran fue 0.17 (p < 0.05), y se observ� agrupaciones en 43 cantones bajo las siguientes correlaciones (Tabla 10):

�         �Alto-alto�, 17 cantones localizados al occidente del pa�s, en las provincias de Imbabura, Guayas, Santa Elena y Manab�.

�         �Alto-bajo�, 5 cantones, ubicados al sur y al occidente del pa�s, en las provincias de Guayas, Loja, Manab� y Santa Elena.

�         �Bajo-alto�, 2 cantones al sur, en la provincia de Loja.

�         �Bajo-bajo�, 19 cantones, distribuidos a lo largo y ancho de la geograf�a ecuatoriana, en las provincias de Chimborazo, Napo, Tungurahua, Orellana, Azuay, Ca�ar, El Oro, Guayas, Loja, y Manab�. (Figura 17).

 

Figura 26: Relaci�n de conglomerados para la tasa de mortalidad por DM, a�o 2017

 

Figura 27: An�lisis LISA univariado para la tasa de mortalidad por DM2, a�o 2017

 

Para el a�o 2018, el valor global de Moran fue 0.14 (p < 0.05), y se observ� autocorrelaci�n en 39 cantones bajo las siguientes categor�as (Tabla 11):

�         �Alto-alto�, 16 cantones, similar que en 2017, localizados al occidente del pa�s, en las provincias de Azuay, El Oro, Guayas, Santa Elena y Manab�.

�         �Alto-bajo�, 10 cantones, distribuidos al oriente y al occidente del pa�s, en las provincias de Pastaza, Sucumb�os, Orellana, El Oro, Guayas, Loja, Manab� y Santa Elena.

�         No se evidenci� una relaci�n �bajo-alto� en este a�o.

�         �Bajo-bajo�, 13 cantones, en las provincias de Chimborazo, Napo, Tungurahua, Azuay, Ca�ar, El Oro, Guayas, y Manab�. (Figura 18)

 

Figura 28: Relaci�n de conglomerados para la tasa de mortalidad por DM2, a�o 2018

 

Figura 29: An�lisis LISA univariado para la tasa de mortalidad por DM2, a�o 2018

 

 

En el a�o 2019, el valor global de Moran fue 0.21 (p < 0.05), y se observ� conglomerados en 43 cantones bajo las siguientes correlaciones (Tabla 12):

�         �Alto-alto�, 18 cantones localizados al occidente del pa�s, en las provincias de Azuay, Ca�ar, Guayas, Santa Elena y Manab�.

�         �Alto-bajo�, 6 cantones, en las provincias de Chimborazo, El Oro, Guayas y Santa Elena.

�         �Bajo-alto�, 3 cantones, al sur en la provincia de Loja y centro norte en Napo.

�         �Bajo-bajo�, 16 cantones, en las provincias de Carchi, Napo, Pastaza, Tungurahua, Azuay, Ca�ar, El Oro, Guayas y Manab�. (Figura 19)

 

Figura 30: Relaci�n de conglomerados para la tasa de mortalidad por DM2, a�o 2019

 

 

 

 

 

 

 

Figura 31: An�lisis LISA univariado para la tasa de mortalidad por DM2, a�o 2019

 

Finalmente, en el a�o 2020, el valor global de Moran fue 0.35 (p < 0.05), el m�s alto en este per�odo, y se observ� autocorrelaci�n en 47 cantones bajo las siguientes categor�as (Tabla 13):

�         �Alto-alto�, 19 cantones localizados la regi�n costanera, en las provincias de Guayas, Santa Elena y Manab�.

�         �Alto-bajo�, 14 cantones, en las provincias de Napo, Tungurahua, Azuay, Ca�ar, Guayas, Loja, Manab� y Santa Elena.

�         �Bajo-alto�, 5 cantones ubicados en la regi�n amaz�nica, en las provincias de Pastaza, Orellana y Zamora Chinchipe.

�         �Bajo-bajo�, 9 cantones, en las provincias de Chimborazo, Sucumb�os, Azuay, El Oro, Guayas y Loja. (Figura 20)

 

Figura 32: Relaci�n de conglomerados para la tasa de mortalidad por DM2, a�o 2020

 

Figura 33: An�lisis LISA univariado para la tasa de mortalidad por DM2, a�o 2020

 

Relaci�n de los resultados

Se realiz� una comparaci�n de los resultados del an�lisis LISA para los datos de morbilidad y mortalidad de DM2 por cada 100 mil habitantes, con el objetivo de evidenciar las regiones que mostraron similitud o reincidencia entre 2015 - 2020. Los cantones presentados son aquellos que tuvieron evidencia estad�sticamente significativa para identificar tendencias similares durante el per�odo de estudio:

 

Morbilidad (Tabla 14)

En la provincia de Azuay, el cant�n que present� similitud en los conglomerados fue:

�         El Pan, present� categor�as variables, �bajo-alto� en 2015 y 2019, con tasas por a�o de 66 y 33 diab�ticos, y �alto-alto� durante el 2017, 2018 y 2020, con tasas de 198, 329 y 132 personas con DM2 respectivamente.

�         En la provincia de Chimborazo se observ� un cant�n con agrupaciones similares:

�         Alaus�, present� un comportamiento �bajo-alto� en todos los a�os, con tasas por a�o de 48, 64, 41, 59, 66 y 23 respectivamente.

�         En la provincia de Guayas el cant�n con agrupaciones similares fue:

�         Isidro Ayora, mantuvo una relaci�n �bajo-bajo� durante 2015-2019, con tasas de 64, 28, 28, 28 y 9 diab�ticos respectivamente.

�         En la provincia de Morona Santiago los cantones con conglomerados similares fueron:

�         San Juan Bosco, que present� relaciones variables, �bajo-alto� para el 2015, 2016 y 2018 con tasas por a�o de 51, 51 y 26 diab�ticos, y �alto-alto� los a�os 2017, 2019 y 2020 con tasas por a�o de 102, 77 y 77 respectivamente.

�         Tiwintza, registr� la categor�a de �bajo-alto� para los a�os 2015-2017 y 2019, con valores de 43, 43, 57 y 43 respectivamente; sin embargo, para los a�os 2018 y 2020 se registra la categor�a �alto-alto� con valores de 100 y 85 respectivamente.

 

Figura 34: Cantones con reincidencia del an�lisis LISA para los datos de morbilidad, 2015-2020

 

Mortalidad (Tabla 15)

En la provincia de Guayas los cantones con agrupaciones similares fueron:

�         Guayaquil, present� un comportamiento �alto-alto� todos los a�os, con tasas por a�o de 60, 54, 69, 66, 59, y 142 fallecidos respectivamente.

�         Alfredo Baquerizo Moreno, mantuvo una relaci�n �bajo-bajo� durante 2016-2020, con tasas de 7, 11, 4, 4 y 17 defunciones respectivamente.

�         Balao, present� categor�as variables, �bajo-bajo� en 2015 y 2019, con tasas por a�o de 17 y 10 fallecidos, y �alto-bajo� durante el 2017 y 2020, con tasas de 22 y 142 fallecidos respectivamente.

�         Daule, se evidenci� durante todos los a�os la relaci�n �alto-alto�, con tasas por a�o de 71, 120, 136, 33, 111 y 290 defunciones respectivamente.

�         Duran, se observ� relaciones variables, �alto-bajo� en los a�os 2015, 2018, 2019 y 2020 con tasas por a�o de 27, 51, 55 y 146 fallecidos, y �bajo-bajo� en 2016 y 2017, con tasas por a�o de 14 y 17 fallecidos respectivamente.

�         Samborond�n, tambi�n bajo la categor�a �alto-alto� durante todo el per�odo de estudio, con tasas por a�o de 64, 183, 92, 357, 200 y 714 defunciones respectivamente.

�         Salitre, con una relaci�n �alto-alto� durante 2015-2019, con tasas por a�o de 64, 52, 38, 31 y 30 fallecidos, y �bajo-bajo� en el a�o 2020, con una tasa de 35 fallecidos respectivamente.

�         Playas, mantuvo la categor�a �alto-bajo� todos los a�os, con tasas por a�o de 19, 50, 33, 100, 58 y 123 fallecidos respectivamente.

En la provincia de Manab� los cantones con autocorrelaciones similares fueron:

�         Montecristi, con relaciones variables durante el per�odo de estudio, �alto-bajo� a�o 2015, con una tasa de 12 fallecidos; �alto-alto� en los a�os 2016 y 2020, con tasas por a�o de 16 y 206 fallecidos; y �bajo-bajo� en 2017-2019, con tasas por a�o de 20, 22 y 28 fallecidos respectivamente.

�         Jaramij�, en la categor�a �alto-bajo� durante los a�os 2015-2018 y 2020, con tasas por a�o de 12, 67, 125, 100 y 125 fallecidos respectivamente.

En la provincia de Santa Elena los cantones con conglomerados similares fueron:

�         Santa Elena, permaneci� bajo la relaci�n �alto-alto� entre 2015-2020, con tasas por a�o de 30, 26, 15, 32, 36 y 94 defunciones respectivamente.

�         La Libertad, todos los a�os mantuvo la categor�a �alto-bajo�, con tasas por a�o de 18, 10, 9, 43, 45 y 110 fallecidos respectivamente.

 

Figura 35: Cantones con reincidencia del an�lisis LISA para los datos de mortalidad, 2015-2020

 

Discusi�n

En el presente estudio se consider� ecol�gico ya que, a pesar de obtener datos individuales, el an�lisis se realiz� en agrupaciones por regiones, para identificar relaciones espaciales en la poblaci�n con DM2 en Ecuador, bajo la temporalidad de los a�os 2015 - 2020, y se analiz� las provincias y cantones con mayor vulnerabilidad, tanto de morbilidad como de mortalidad. El uso de este tipo de an�lisis espacio-temporal ya se ha realizado a nivel nacional e internacional, ya sea para diabetes sola o comparada con otras comorbilidades como hipertensi�n arterial o ictus; asimismo, para otros eventos como obesidad, cirrosis, incluso para accidentes de tr�nsito^{7,12,13,14,15,16}.

Durante el per�odo 2015-2020, la mortalidad por DM2 present� una tendencia ascendente, similar a lo observado en a�os previos, como se mencion� en un estudio realizado en Ecuador entre 2001-2016; sin embargo, en cuanto a morbilidad, hubo una importante disminuci�n de casos, con el pico m�s bajo en el 2020, posiblemente por un subregistro significativo relacionado a la �poca de pandemia por SARS-Cov2, que en este pa�s inici� en marzo 2020, ya que las atenciones fueron priorizadas a los casos de COVID-19^12,17.

Las provincias ubicadas en el la Amazon�a (Morona Santiago, Pastaza, Zamora Chinchipe) y en la Sierra (Imbabura, Ca�ar) presentaron las tasas de morbilidad m�s elevadas, mientras que para mortalidad se mantuvo la tendencia en el litoral (El Oro, Guayas y Manab�), lo que concuerda con el an�lisis realizado por N��ez y cols. en 2020¹⁷.

En el an�lisis por sexo y edad, al igual que estudios nacionales e internacionales, se observ� mayor prevalencia en mujeres; y para ambos sexos, un incremento significativo a partir de la tercera d�cada de vida, especialmente despu�s de los 60 a�os, posiblemente correlacionado a las complicaciones propias por el envejecimiento y las comorbilidades que lo acompa�an^18,19,20.

En cuanto a las tendencias espacio-temporales, no existieron diferencias a nivel de provincia durante el periodo de estudio, sin embargo, se realiz� un an�lisis por cantones, donde se evidenci� conglomerados altos y bajos, con autocorrelaciones espaciales estad�sticamente significativas en las categor�as �alto-alto�, �alto-bajo�,� �bajo-alto� y �bajo-bajo� a lo largo y ancho de la geograf�a ecuatoriana, siendo los m�s representativos para morbilidad, los cantones El Pan-Azuay y San Juan Bosco-Morona Santiago, que mantuvieron una relaci�n tipo �alto-alto�, es decir, se presentaron tasas altas en dichos cantones y en sus alrededores; y, tipo �bajo-bajo�, esto es, tasas bajas en dicho cant�n y en los que lo rodean en el cant�n Isidro Ayora-Guayas. Asimismo, para mortalidad, los cantones Guayaquil, Daule, Samborond�n, y Salitre en Guayas, y Santa Elena-Santa Elena, presentaron una tendencia tipo �alto-alto� similar al estudio realizado entre 2001-2016; mientras que, el cant�n Alfredo Baquerizo Moreno-Guayas, al igual que Montecristi-Manab�, tuvieron un predominio de la categor�a �bajo-bajo� durante los a�os 2015-2020¹⁷.

Se debe tomar en cuenta que el an�lisis de autocorrelaci�n espacial no trata de medir la asociaci�n entre dos variables distintas en un mismo espacio, sino, la correlaci�n que una misma variable, en este caso DM2, tiene entre unidades espaciales contiguas (provincias o cantones). Lo que ayuda a responder si la patolog�a var�a a trav�s del espacio geogr�fico, y a su vez, si existe un patr�n espacial (conglomerado) en el comportamiento de esta enfermedad⁸.

Bajo este contexto, los conglomerados observados entre 2015-2020 podr�an ser �tiles para elaborar y mejorar estrategias de prevenci�n y control de DM2 en las regiones m�s afectadas, empezando con programas de detecci�n de la enfermedad y posteriormente brindar informaci�n adecuada a los pacientes, tanto de factores de riesgo, como manejo y complicaciones, con el fin de generar cambios en h�bitos de la poblaci�n para evitar su desarrollo, y mejorar la calidad de vida de quienes la padecen. As�, establecer diferencias poblacionales y geogr�ficas de los pacientes con esta patolog�a, orientando adem�s a la toma de decisiones en el �rea de Salud P�blica.

 

Conclusiones

Se analiz� relaciones espaciales en la poblaci�n con DM2 en Ecuador, durante los a�os 2015 - 2020, y se identific� las provincias y cantones con mayor vulnerabilidad, tanto de mortalidad como de morbilidad.

Las hospitalizaciones tuvieron una tendencia descendente desde 2015 hasta 2020 tanto para hombres como mujeres, adem�s, estos egresos en cada uno de los a�os fue mayor para el sexo femenino. Sin embargo, los fallecidos por DM2 tuvieron un incremento significativo en el mismo per�odo. Asimismo, para ambos sexos se observ� un aumento de casos a mayor edad.

 

Los cantones con tendencias similares durante el periodo de estudio para morbilidad fueron: El Pan-Azuay y San Juan Bosco-Morona Santiago, que mantuvieron una relaci�n tipo �hotspot�, en cambio, en el cant�n Isidro Ayora-Guayas fue una relaci�n tipo �coldspot�.

Aun cuando hubo variaciones en los �ltimos a�os, para mortalidad, la regi�n Costa present� las tendencias similares en el per�odo 2015-2020, tanto para agrupaciones tipo alto como bajo. Se observ� que los cantones Guayaquil, Daule, Samborond�n, y Salitre en Guayas, y Santa Elena en la provincia con su mismo nombre, presentaron agrupaciones tipo �alto-alto�; mientras que, el cant�n Alfredo Baquerizo Moreno-Guayas, y Montecristi-Manab�, tuvieron un predominio de la categor�a �bajo-bajo�.

La metodolog�a seguida dentro del presenta an�lisis nos permiti� identificar relaciones espaciales que existen en la poblaci�n que sufre de DM2 a nivel cantonal. Esto se podr�a replicar asociando con otras patolog�as como Obesidad e Hipertensi�n arterial; o, con otros datos en distintas zonas de estudio, o de otro tipo de enfermedad. Tambi�n podr�a llevarse a otras instancias, como la escolarizaci�n o desnutrici�n, para poder fortalecer aspectos como investigaci�n y mejorar las etapas de prevenci�n, contribuyendo as� a la Salud P�blica.

 

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