RESUMEN Objetivo. El objetivo de este estudio fue analizar las cifras estimadas de mortalidad materna intrahospitalaria asociada al parto y los factores sociodemográficos que influyen en ella en Ecuador en el período 2015-2022. Métodos. Se analizaron datos de los registros de acceso público del Instituto Nacional de Estadística y Censos de Ecuador. Se calcularon las razones de mortalidad materna (RMM) y se utilizaron modelos de regresión logística bivariados y multivariados para obtener los cocientes de posibilidades sin ajustar y ajustados. Resultados. Entre el 2015 y el 2022, se observó un aumento de las muertes maternas intrahospitalarias asociadas al parto en Ecuador: la RMM aumentó de 3,70 muertes maternas por 100 000 nacidos vivos en el 2015 a 32,22 en el 2020 y 18,94 en el 2022. En la provincia de Manabí se registró la cifra más alta, con 84,85 muertes maternas por 100 000 nacidos vivos entre el 2015 y el 2022. Las mujeres pertenecientes a minorías étnicas tuvieron una mayor probabilidad de muerte intrahospitalaria por causas relacionadas con el parto, con un cociente de posibilidades ajustado (aOR, por su sigla en inglés) de 9,59 (intervalo de confianza del 95% [IC del 95%]: 6,98 a 13,18). También se observó una mayor mortalidad materna en los establecimientos de salud privados (aOR: 1,99, IC del 95%: 1,4 a 2,84). Conclusiones. Los esfuerzos para reducir la mortalidad materna se han estancado en los últimos años. Durante la pandemia de COVID-19, se observó un aumento de las muertes maternas en el 2020 en entornos hospitalarios en Ecuador. Si bien la pandemia podría haber contribuido a que las cifras estimadas de mortalidad materna se estancaran, los factores socioeconómicos, demográficos y clínicos desempeñan un papel clave en la complejidad de las tendencias de la mortalidad materna. Los resultados de este estudio destacan la importancia de abordar no solo los aspectos médicos de la atención, sino también los determinantes sociales de la salud y las disparidades en el sistema de atención de salud.

ABSTRACT Objective. This study aimed to analyze estimates of in-hospital delivery-related maternal mortality and sociodemographic factors influencing this mortality in Ecuador during 2015 to 2022. Methods. Data from publicly accessible registries from the Ecuadorian National Institute of Statistics and Censuses were analyzed. Maternal mortality ratios (MMRs) were calculated, and bivariate and multivariate logistic regression models were used to obtain unadjusted and adjusted odds ratios. Results. There was an increase in in-hospital delivery-related maternal deaths in Ecuador from 2015 to 2022: MMRs increased from 3.70 maternal deaths/100 000 live births in 2015 to 32.22 in 2020 and 18.94 in 2022. Manabí province had the highest rate, at 84.85 maternal deaths/100 000 live births between 2015 and 2022. Women from ethnic minorities had a higher probability of in-hospital delivery-related mortality, with an adjusted odds ratio (AOR) of 9.59 (95% confidence interval [95% CI]: 6.98 to 13.18). More maternal deaths were also observed in private health care facilities (AOR: 1.99, 95% CI: 1.4 to 2.84). Conclusions. Efforts to reduce maternal mortality have stagnated in recent years. During the COVID-19 pandemic in 2020, an increase in maternal deaths in hospital settings was observed in Ecuador. Although the pandemic might have contributed to the stagnation of maternal mortality estimates, socioeconomic, demographic and clinical factors play key roles in the complexity of trends in maternal mortality. The results from this study emphasize the importance of addressing not only the medical aspects of care but also the social determinants of health and disparities in the health care system.

RESUMO Objetivo. O objetivo deste estudo foi analisar estimativas de mortalidade materna relacionada ao parto intra-hospitalar e os fatores sociodemográficos que influenciaram esse tipo de mortalidade no período de 2015 a 2022 no Equador. Métodos. Foram analisados dados de registros de acesso público do Instituto Nacional de Estatísticas e Censos do Equador. Foram calculadas razões de mortalidade materna (RMM), com o uso de regressão logística bivariada e multivariada para obter razões de chance não ajustadas e ajustadas. Resultados. Houve um aumento nas mortes maternas relacionadas ao parto intra-hospitalar no Equador entre 2015 e 2022: as RMM aumentaram de 3,70 mortes maternas/100 mil nascidos vivos em 2015 para 32,22 em 2020 e 18,94 em 2022. A província de Manabí teve a taxa mais alta, com 84,85 mortes maternas/100 mil nascidos vivos entre 2015 e 2022. Mulheres de minorias étnicas tiveram maior probabilidade de mortalidade relacionada ao parto intra-hospitalar, com uma razão de chances ajustada (RCa) de 9,59 (intervalo de confiança de 95% [IC95%]: 6,98 a 13,18). Também foram observadas mais mortes maternas em estabelecimentos de saúde privados (RCa: 1,99, IC95%: 1,4 a 2,84). Conclusões. As inciativas para reduzir a mortalidade materna estagnaram nos últimos anos. Durante a pandemia de COVID-19 em 2020, foi observado um aumento nas mortes maternas em hospitais do Equador. Embora a pandemia possa ter contribuído para a estagnação das estimativas de mortalidade materna, fatores socioeconômicos, demográficos e clínicos desempenharam papéis fundamentais na complexidade das tendências de mortalidade materna. Os resultados deste estudo destacam a importância de abordar não apenas os aspectos clínicos da atenção, mas também os determinantes sociais da saúde e as disparidades do sistema de saúde.

Este estudio tuvo como objetivo analizar el efecto de las características sociodemográficas en la mortalidad intrahospitalaria de los pacientes con COVID-19 confirmado en Ecuador entre el 1 de marzo y el 31 de diciembre de 2020. Se trató de un estudio longitudinal retrospectivo realizado con datos extraídos de registros de acceso público reportados por el Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC) de Ecuador. Los datos se analizaron empleando un enfoque de riesgo competitivo, utilizando estimaciones de la función de incidencia acumulada (FIA). El efecto de las covariables sobre las FIA se estimó mediante el modelo de Fine-Gray, y los resultados se expresaron como cocientes de riesgos de subdistribución (CRS) ajustados. El análisis incluyó 30.991 casos confirmados de COVID-19 con una edad media de 56,57±18,53 años; el 60,7% (n = 18.816) eran hombres y el 39,3% (n = 12.175) mujeres. Los factores que aumentaron la incidencia de muerte por COVID-19 fueron una edad avanzada, con mayor riesgo para los mayores o iguales a 75 años (CRS = 17,97; IC95%: 13,08-24,69); ser hombre (CRS = 1,29; IC95%: 1,22-1,36); residir en zonas rurales (CRS = 1,18; IC95%: 1,10-1,26); y recibir atención en un centro sanitario público (CRS = 1,64; IC95%: 1,51-1,78); mientras que un factor que disminuyó la incidencia de muerte fue residir en altitudes superiores a los 2.500 metros sobre el nivel del mar (CRS = 0,69; IC95%: 0,66-0,73). La mayor incidencia de muerte entre los que residían en zonas rurales y los que recibían atención médica del sector público sugiere que los ingresos y la pobreza son factores importantes en el desenlace final de esta enfermedad. COVID19 COVID 19 COVID-1 3 2020 INEC (INEC competitivo FIA. . (FIA) FineGray, FineGray Fine Gray, Gray Fine-Gray CRS ajustados 30991 30 991 30.99 56571853 56 57 18 53 56,57±18,5 607 60 7 60,7 n 18.816 18816 816 393 39 39,3 12.175 12175 12 175 mujeres avanzada 17,97 1797 17 97 IC95% IC95 IC 13,0824,69 13082469 13,08 24,69 13 08 24 69 13,08-24,69) 1,29 129 29 1,221,36 122136 1,22 1,36 22 36 1,22-1,36) 1,18 118 1,101,26 110126 1,10 1,26 10 26 1,10-1,26) 1,64 164 64 1,511,78 151178 1,51 1,78 51 78 1,51-1,78) 2500 2 500 2.50 0,69 069 0 0,660,73. 066073 0,66 0,73 66 73 0,66-0,73) enfermedad COVID1 COVID- 202 (FIA 3099 99 30.9 5657185 5 56,57±18, 6 60, 18.81 1881 81 39, 12.17 1217 17,9 179 9 IC9 0824 13,0824,6 1308246 1308 13,0 2469 24,6 13,08-24,69 1,2 221 1,221,3 12213 122 136 1,3 1,22-1,36 1,1 11 101 1,101,2 11012 110 126 1,10-1,26 1,6 16 511 1,511,7 15117 151 1,5 178 1,7 1,51-1,78 250 50 2.5 0,6 06 660 0,660,73 06607 066 073 0,7 0,66-0,73 20 309 30. 565718 56,57±18 18.8 188 8 12.1 121 17, 082 13,0824, 130824 130 13, 246 24, 13,08-24,6 1, 1,221, 1221 1,22-1,3 1,101, 1101 1,10-1,2 1,511, 1511 15 1,51-1,7 25 2. 0, 0,660,7 0660 07 0,66-0,7 56571 56,57±1 18. 12. 13,0824 13082 13,08-24, 1,221 1,22-1, 1,101 1,10-1, 1,511 1,51-1, 0,660, 0,66-0, 5657 56,57± 13,082 13,08-24 1,22-1 1,10-1 1,51-1 0,660 0,66-0 565 56,57 13,08-2 1,22- 1,10- 1,51- 0,66- 56,5 13,08- 56,

This study aimed to analyze the effect of sociodemographic characteristics on COVID-19 in-hospital mortality in Ecuador from March 1 to December 31, 2020. This retrospective longitudinal study was performed with data from publicly accessible registries of the Ecuadorian National Institute of Statistics and Censuses (INEC). Data underwent a competing risk analysis with estimates of the cumulative incidence function (CIF). The effect of covariates on CIFs was estimated using the Fine-Gray model and results were expressed as adjusted subdistribution hazard ratios (SHR). The analysis included 30,991 confirmed COVID-19 patients with a mean age of 56.57±18.53 years; 60.7% (n = 18,816) were men and 39.3% (n = 12,175) were women. Being of advanced age, especially older than or equal to 75 years (SHR = 17.97; 95%CI: 13.08-24.69), being a man (SHR = 1.29; 95%CI: 1.22-1.36), living in rural areas (SHR = 1.18; 95%CI: 1.10-1.26), and receiving care in a public health center (SHR = 1.64; 95%CI: 1.51-1.78) were factors that increased the incidence of death from COVID-19, while living at an elevation higher than 2,500 meters above sea level (SHR = 0.69; 95%CI: 0.66-0.73) decreased this incidence. Since the incidence of death for individuals living in rural areas and who received medical care from the public sector was higher, income and poverty are important factors in the final outcome of this disease. COVID19 COVID 19 COVID-1 inhospital hospital 31 2020 INEC. INEC . (INEC) CIF. CIF (CIF) FineGray Fine Gray SHR. SHR (SHR) 30991 30 991 30,99 56571853 56 57 18 53 56.57±18.5 607 60 7 60.7 n 18,816 18816 816 393 39 3 39.3 12,175 12175 12 175 women 17.97 1797 17 97 95%CI 95CI CI 95 13.0824.69, 13082469 13.08 24.69 , 13 08 24 69 13.08-24.69) 1.29 129 29 1.221.36, 122136 1.22 1.36 22 36 1.22-1.36) 1.18 118 1.101.26, 110126 1.10 1.26 10 26 1.10-1.26) 1.64 164 64 1.511.78 151178 1.51 1.78 51 78 1.51-1.78 COVID19, 19, 2500 2 500 2,50 0.69 069 0 0.660.73 066073 0.66 0.73 66 73 0.66-0.73 disease COVID1 COVID- 202 (INEC (CIF 3099 99 30,9 5657185 5 56.57±18. 6 60. 18,81 1881 81 39. 12,17 1217 17.9 179 9 0824 13.0824.69 1308246 1308 13.0 2469 24.6 13.08-24.69 1.2 221 1.221.36 12213 122 136 1.3 1.22-1.36 1.1 11 101 1.101.26 11012 110 126 1.10-1.26 1.6 16 511 1.511.7 15117 151 1.5 178 1.7 1.51-1.7 250 50 2,5 0.6 06 660 0.660.7 06607 066 073 0.7 0.66-0.7 20 309 30, 565718 56.57±18 18,8 188 8 12,1 121 17. 082 13.0824.6 130824 130 13. 246 24. 13.08-24.6 1. 1.221.3 1221 1.22-1.3 1.101.2 1101 1.10-1.2 1.511. 1511 15 1.51-1. 25 2, 0. 0.660. 0660 07 0.66-0. 56571 56.57±1 18, 12, 13.0824. 13082 13.08-24. 1.221. 1.22-1. 1.101. 1.10-1. 1.511 1.51-1 0.660 0.66-0 5657 56.57± 13.0824 13.08-24 1.221 1.22-1 1.101 1.10-1 1.51- 0.66- 565 56.57 13.082 13.08-2 1.22- 1.10- 56.5 13.08- 56.

O objetivo deste estudo foi analisar o efeito de características sociodemográficas sobre a mortalidade intra-hospitalar de pacientes com COVID-19 confirmada no Equador, entre 1º de março e 31 de dezembro de 2020. Este é um estudo longitudinal e retrospectivo desenvolvido com dados extraídos de registros de acesso público declarados pelo Instituto Nacional de Estatística e Censos do Equador (INEC). Os dados foram analisados usando uma abordagem de risco concorrente com estimativas da função de incidência cumulativa (FIC). O efeito das covariáveis sobre as FICs foi estimado pelo modelo de Fine-Gray e os resultados expressos em índices de risco de subdistribuição (IRS) ajustados. A análise incluiu 30.991 casos confirmados da COVID-19 em pacientes com idade média de 56,57±18,53 anos; sendo 60,7% (n = 18.816) do sexo masculino e 39,3% (n = 12.175) do sexo feminino. Os fatores que aumentaram a incidência de óbitos por COVID-19 foram idade avançada, com maior risco para aqueles com 75 anos ou mais (IRS = 17,97; IC95%: 13,08-24,69); ser do sexo masculino (IRS = 1,29; IC95%: 1,22-1,36); residir em áreas rurais (IRS = 1,18; IC95%: 1,10-1,26); e receber atendimento em unidade pública de saúde (IRS = 1,64; IC95%: 1,51-1,78); ao passo que um fator que diminuiu a incidência de óbitos foi residir em altitudes superiores a 2.500 metros acima do nível do mar (IRS = 0,69; IC95%: 0,66-0,73). A maior incidência de óbitos naqueles que residiam em áreas rurais e que receberam atendimento médico do setor público sugere que a renda e a pobreza são fatores importantes no desfecho dessa doença. intrahospitalar intra hospitalar COVID19 COVID 19 COVID-1 º 3 2020 INEC. INEC . (INEC) FIC. FIC (FIC) FineGray Fine Gray IRS ajustados 30991 30 991 30.99 56571853 56 57 18 53 56,57±18,5 607 60 7 60,7 n 18.816 18816 816 393 39 39,3 12.175 12175 12 175 feminino avançada 17,97 1797 17 97 IC95% IC95 IC 13,0824,69 13082469 13,08 24,69 13 08 24 69 13,08-24,69) 1,29 129 1 29 1,221,36 122136 1,22 1,36 22 36 1,22-1,36) 1,18 118 1,101,26 110126 1,10 1,26 10 26 1,10-1,26) 1,64 164 64 1,511,78 151178 1,51 1,78 51 78 1,51-1,78) 2500 2 500 2.50 0,69 069 0 0,660,73. 066073 0,66 0,73 66 73 0,66-0,73) doença COVID1 COVID- 202 (INEC (FIC 3099 99 30.9 5657185 5 56,57±18, 6 60, 18.81 1881 81 39, 12.17 1217 17,9 179 9 IC9 0824 13,0824,6 1308246 1308 13,0 2469 24,6 13,08-24,69 1,2 221 1,221,3 12213 122 136 1,3 1,22-1,36 1,1 11 101 1,101,2 11012 110 126 1,10-1,26 1,6 16 511 1,511,7 15117 151 1,5 178 1,7 1,51-1,78 250 50 2.5 0,6 06 660 0,660,73 06607 066 073 0,7 0,66-0,73 20 309 30. 565718 56,57±18 18.8 188 8 12.1 121 17, 082 13,0824, 130824 130 13, 246 24, 13,08-24,6 1, 1,221, 1221 1,22-1,3 1,101, 1101 1,10-1,2 1,511, 1511 15 1,51-1,7 25 2. 0, 0,660,7 0660 07 0,66-0,7 56571 56,57±1 18. 12. 13,0824 13082 13,08-24, 1,221 1,22-1, 1,101 1,10-1, 1,511 1,51-1, 0,660, 0,66-0, 5657 56,57± 13,082 13,08-24 1,22-1 1,10-1 1,51-1 0,660 0,66-0 565 56,57 13,08-2 1,22- 1,10- 1,51- 0,66- 56,5 13,08- 56,

O objetivo deste estudo foi analisar o efeito de características sociodemográficas sobre a mortalidade intra-hospitalar de pacientes com COVID-19 confirmada no Equador, entre 1º de março e 31 de dezembro de 2020. Este é um estudo longitudinal e retrospectivo desenvolvido com dados extraídos de registros de acesso público declarados pelo Instituto Nacional de Estatística e Censos do Equador (INEC). Os dados foram analisados usando uma abordagem de risco concorrente com estimativas da função de incidência cumulativa (FIC). O efeito das covariáveis sobre as FICs foi estimado pelo modelo de Fine-Gray e os resultados expressos em índices de risco de subdistribuição (IRS) ajustados. A análise incluiu 30.991 casos confirmados da COVID-19 em pacientes com idade média de 56,57±18,53 anos; sendo 60,7% (n = 18.816) do sexo masculino e 39,3% (n = 12.175) do sexo feminino. Os fatores que aumentaram a incidência de óbitos por COVID-19 foram idade avançada, com maior risco para aqueles com 75 anos ou mais (IRS = 17,97; IC95%: 13,08-24,69); ser do sexo masculino (IRS = 1,29; IC95%: 1,22-1,36); residir em áreas rurais (IRS = 1,18; IC95%: 1,10-1,26); e receber atendimento em unidade pública de saúde (IRS = 1,64; IC95%: 1,51-1,78); ao passo que um fator que diminuiu a incidência de óbitos foi residir em altitudes superiores a 2.500 metros acima do nível do mar (IRS = 0,69; IC95%: 0,66-0,73). A maior incidência de óbitos naqueles que residiam em áreas rurais e que receberam atendimento médico do setor público sugere que a renda e a pobreza são fatores importantes no desfecho dessa doença.

Este estudio tuvo como objetivo analizar el efecto de las características sociodemográficas en la mortalidad intrahospitalaria de los pacientes con COVID-19 confirmado en Ecuador entre el 1 de marzo y el 31 de diciembre de 2020. Se trató de un estudio longitudinal retrospectivo realizado con datos extraídos de registros de acceso público reportados por el Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC) de Ecuador. Los datos se analizaron empleando un enfoque de riesgo competitivo, utilizando estimaciones de la función de incidencia acumulada (FIA). El efecto de las covariables sobre las FIA se estimó mediante el modelo de Fine-Gray, y los resultados se expresaron como cocientes de riesgos de subdistribución (CRS) ajustados. El análisis incluyó 30.991 casos confirmados de COVID-19 con una edad media de 56,57±18,53 años; el 60,7% (n = 18.816) eran hombres y el 39,3% (n = 12.175) mujeres. Los factores que aumentaron la incidencia de muerte por COVID-19 fueron una edad avanzada, con mayor riesgo para los mayores o iguales a 75 años (CRS = 17,97; IC95%: 13,08-24,69); ser hombre (CRS = 1,29; IC95%: 1,22-1,36); residir en zonas rurales (CRS = 1,18; IC95%: 1,10-1,26); y recibir atención en un centro sanitario público (CRS = 1,64; IC95%: 1,51-1,78); mientras que un factor que disminuyó la incidencia de muerte fue residir en altitudes superiores a los 2.500 metros sobre el nivel del mar (CRS = 0,69; IC95%: 0,66-0,73). La mayor incidencia de muerte entre los que residían en zonas rurales y los que recibían atención médica del sector público sugiere que los ingresos y la pobreza son factores importantes en el desenlace final de esta enfermedad.

This study aimed to analyze the effect of sociodemographic characteristics on COVID-19 in-hospital mortality in Ecuador from March 1 to December 31, 2020. This retrospective longitudinal study was performed with data from publicly accessible registries of the Ecuadorian National Institute of Statistics and Censuses (INEC). Data underwent a competing risk analysis with estimates of the cumulative incidence function (CIF). The effect of covariates on CIFs was estimated using the Fine-Gray model and results were expressed as adjusted subdistribution hazard ratios (SHR). The analysis included 30,991 confirmed COVID-19 patients with a mean age of 56.57±18.53 years; 60.7% (n = 18,816) were men and 39.3% (n = 12,175) were women. Being of advanced age, especially older than or equal to 75 years (SHR = 17.97; 95%CI: 13.08-24.69), being a man (SHR = 1.29; 95%CI: 1.22-1.36), living in rural areas (SHR = 1.18; 95%CI: 1.10-1.26), and receiving care in a public health center (SHR = 1.64; 95%CI: 1.51-1.78) were factors that increased the incidence of death from COVID-19, while living at an elevation higher than 2,500 meters above sea level (SHR = 0.69; 95%CI: 0.66-0.73) decreased this incidence. Since the incidence of death for individuals living in rural areas and who received medical care from the public sector was higher, income and poverty are important factors in the final outcome of this disease.