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Introducción
El 30 de enero de 2020, la Organización Mundial de la Salud declaró la pandemia de la infección por el nuevo coronavirus SARS-CoV-2 como una emergencia de salud pública de importancia internacional. Para inicios de mayo existían millones de infectados y miles de fallecimientos. En México, para el 21 de junio existían 180 545 casos de infección y 21 825 personas habían fallecido por la enfermedad ocasionada por este coronavirus (COVID-19).1
La investigación se ha enfocado en determinar qué antecedentes personales y médicos de las personas infectadas influyen en la progresión de COVID-19. La obesidad, la diabetes, la hipertensión y la edad han sido señaladas como factores que influyen en el progreso de la enfermedad;1-3 sin embargo, la evidencia para otras condiciones no es concluyente, por ejemplo, los resultados respecto a la enfermedad renal crónica, la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC), el asma2,4,5 y el tabaquismo6-10 han sido inconsistentes. Se requieren más investigaciones con menos limitaciones, ya que los primeros estudios se basaron en muestras reducidas de personas hospitalizadas y no se realizaron ajustes por variables de confusión.2,8,9,11
Se ha reconocido que el comportamiento de COVID-19 adopta características específicas de acuerdo con el estado de salud de las poblaciones. Se ha especulado que el grado de afectación por COVID-19 en la población mexicana se debe a la elevada prevalencia de obesidad y otras enfermedades crónicas. En la población mexicana, la obesidad es más prevalente en los adultos jóvenes en comparación con los adultos mayores.12 En 2016, las prevalencias de hipertensión y diabetes en adultos mexicanos fueron de 31.5 y 12.9 %, respectivamente.13 Considerando lo anterior, los objetivos del presente estudio fueron identificar qué antecedentes clínicos están relacionados con COVID-19 y determinar si la edad funge como un modificador de efecto de la relación entre comorbilidades cardiometabólicas y la progresión de COVID-19.
Método
Con el fin de alcanzar los objetivos del estudio, se utilizaron los datos registrados por la Dirección General de Epidemiología de la Secretaría de Salud, Gobierno Federal de México, respecto a los casos sospechosos y confirmados de infección por SARS-CoV-2.14 La base de datos concentra información de los casos sospechosos a los cuales se les realizó la prueba de detección, notificados ante la autoridad sanitaria en México hasta el 21 de junio de 2020, distinguiendo entre casos positivos, negativos y con resultado pendiente. La base de datos recoge información de los casos reportados por cualquier establecimiento médico del país. El 28 de febrero se notificó el primer caso en México. Una segunda fuente de información de la base de datos son los casos detectados mediante el Sistema de Vigilancia Epidemiológica de Enfermedad Respiratoria Viral (SISVER), el cual comenzó a operar el 5 de abril del año en curso.15 El SISVER trabaja mediante 475 unidades de salud monitoras de enfermedades respiratorias (USMER), distribuidas en todas las entidades federativas. En esas unidades se toman muestras de 10 % de los casos ambulatorios de enfermedad respiratoria viral y de 100 % de los casos graves de la misma; las muestras recolectadas son enviadas a laboratorios de referencia para identificar la presencia de 14 virus, incluidos influenza y SARS-CoV-2.
El Comité de Ética en Investigación del Centro de Investigaciones y Estudios Avanzados aprobó los aspectos éticos del estudio. La base de datos analizada no contiene datos personales que revelen la identidad de las personas. Se utilizó un código aleatorio para identificarlos, lo que garantizó la confidencialidad de la información.
En la base de datos original se disponía de 479 528 registros de todos los casos de infección respiratoria. El primer caso de infección por SARS-CoV-2 inició con síntomas el 6 de enero, por lo cual los registros previos a esa fecha fueron descartados (n = 103). En la Tabla 1 se presenta la distribución de los registros con datos faltantes; solo se consideraron los casos confirmados de infección por SARS-CoV-2 (n = 159 660). En 96 % de los casos con resultado positivo se dispuso de datos completos. Se excluyeron los menores de 20 años, por lo que la muestra analítica fue de 155 017.
Tabla 1 Distribución de datos faltantes de acuerdo con el resultado de la prueba de PCR para identificar infección por SARS-CoV-2. México, 2020
| Información faltante | Resultado en prueba para SARS-CoV-2 | p | |||
|---|---|---|---|---|---|
| Total (n = 77 005) | Positivo (n = 16 752) | Negativo (n = 49 033) | Pendiente (n =11 220) | ||
| % | % | % | % | ||
| Etnicidad (ser indígena) | 3.11 | 2.72 | 3.32 | 3.95 | 0.000 |
| Sector de la institución de salud | 0.60 | 0.61 | 0.58 | 0.68 | 0.140 |
| Marginación municipal | 0.02 | 0.03 | 0.02 | 0.01 | 0.003 |
| Tamaño del municipio | 0.02 | 0.03 | 0.02 | 0.02 | 0.003 |
| Comorbilidades | 0.46 | 0.57 | 0.34 | 0.76 | 0.000 |
| Asma | 0.33 | 0.41 | 0.24 | 0.61 | 0.000 |
| Enfermedades cardiovasculares | 0.34 | 0.43 | 0.24 | 0.60 | 0.000 |
| EPOC | 0.33 | 0.40 | 0.24 | 0.58 | 0.000 |
| Insuficiencia renal e inmunodepresión | 0.39 | 0.48 | 0.31 | 0.62 | 0.000 |
| Tabaquismo | 0.35 | 0.44 | 0.25 | 0.59 | 0.000 |
| Neumonía | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.331 |
| Al menos en una variable | 4.37 | 4.05 | 4.35 | 5.46 | 0.000 |
PCR = polymerase chain reaction, EPOC = enfermedad pulmonar obstructiva crónica.
Como indicadores de severidad de COVID-19 se incluyeron cinco posibles desenlaces: hospitalización, desarrollo de neumonía, requerimiento de intubación, ingreso a la unidad de cuidados intensivos (UCI) y muerte.
El sexo y la edad fueron las características sociodemográficas estudiadas. La edad se categorizó en 20 a 39, 40 a 59 y mayores de 60 años. También se creó una variable en la que se expresó la edad en décadas (2, 20 a 29 años; 3, 30 a 39 años ).
En el SISVER se registran las siguientes condiciones médicas: obesidad, hipertensión arterial, diabetes mellitus, asma, enfermedades cardiacas, inmunosupresión, insuficiencia renal crónica (IRC) y EPOC. En un análisis factorial exploratorio (Tabla 2) se observó que quedaron estratificadas en dos grupos: comorbilidades cardiometabólicas y otras comorbilidades. El asma se analizó por separado y también se consideró el tabaquismo.
Tabla 2 Análisis factorial exploratorio de condiciones médicas en población con infección por SARS-CoV-2. México, 2020
| Variable | F1 | F2 | F3 |
|---|---|---|---|
| Valor propio | 1.68 | 1.23 | 1.06 |
| Varianza (%) | 21.0 | 15.4 | 13.3 |
| Condición médica | |||
| Obesidad | 0.55 | −0.41 | 0.34 |
| Hipertensión arterial | 0.78 | 0.01 | −0.06 |
| Diabetes mellitus | 0.75 | −0.01 | −0.14 |
| Asma | −0.14 | 0.06 | 0.86 |
| Enfermedad cardiaca | 0.26 | 0.35 | 0.14 |
| EPOC | 0.14 | 0.35 | 0.30 |
| Inmunosupresión | −0.15 | 0.72 | 0.11 |
| Insuficiencia renal crónica | 0.31 | 0.48 | −0.22 |
EPOC = enfermedad pulmonar obstructiva crónica.
Las instituciones en las cuales se registró el caso fueron clasificadas en seguridad social, población abierta y servicios privados. Se calculó el número de días transcurridos entre el inicio de los síntomas y la atención recibida en los establecimientos de salud. También se estimó el número de días desde el inicio de los síntomas hasta el día del corte del reporte (21 de junio de 2020). Los estados fueron clasificados para identificar cuatro regiones: centro, norte, sur y occidente.
Para medir la posición socioeconómica de los individuos, la base de datos del SISVER se vinculó a la base de datos del Índice de Marginación Municipal de 2015,16 de la cual también se obtuvo la información del tamaño de población de los municipios.
El programa Stata versión 15 se utilizó para llevar acabo el análisis estadístico. Se obtuvieron frecuencias relativas para las variables categóricas, mientras que para las variables continuas se calcularon medias. Se utilizó la prueba de chi cuadrada para identificar si existían diferencias entre las diferentes categorías. Para las variables continuas, las diferencias se buscaron por medio de t de Student y Anova, de acuerdo con el número de categorías de la variable independiente. Se estimó la prevalencia de los desenlaces de acuerdo con las características sociodemográficas y médicas de los casos.
Se estimaron modelos de regresión de Poisson de cada indicador de progresión de la enfermedad, en los cuales las características sociodemográficas y los antecedentes médicos de los pacientes constituyeron las variables independientes. En un primer modelo se estimaron los efectos principales de todas las variables. En un segundo modelo se incluyó la interacción de la edad con las comorbilidades cardiometabólicas. A partir de estos modelos se estimaron razones de prevalencias con sus respectivos intervalos de confianza de 95 %. Estos modelos se ajustaron por características sociodemográficas y clínicas.
Resultados
La mitad de los registros en la base de datos correspondieron a hombres y las edades más frecuentes fueron de 40 a 59 años (Tabla 3). La condición médica de mayor prevalencia fue la hipertensión arterial, seguida de obesidad y diabetes. La prevalencia de tabaquismo fue de 8 %. Alrededor de 30 % requirió ingreso al hospital, una cuarta parte desarrolló neumonía y 13 % falleció. Cerca de la mitad de los casos con resultado positivo fue atendido en una USMER. El tiempo promedio para recibir atención médica fue de 4.2 días.
Tabla 3 Características de adultos mexicanos positivos a infección por SARS-CoV-2
| Característica | 52.2 |
|---|---|
| Hombres | 52.2 |
| Edad (años) | |
| < 20 | 2.9 |
| 20-39 | 34.8 |
| 40-59 | 41.1 |
| ≥60 | 20.5 |
| Obesidad | 19.8 |
| Hipertensión arterial | 20.5 |
| Diabetes mellitus | 16.8 |
| CCM | |
| Ninguna | 60.1 |
| Una | 25.6 |
| Dos o tres | 14.3 |
| Enfermedades cardiacas | 2.5 |
| EPOC | 1.8 |
| Inmunosupresión | 1.4 |
| Insuficiencia renal crónica | 2.3 |
| Asma | 2.8 |
| Tabaquismo | 8.0 |
| Hospitalización | 32.5 |
| Neumonía | 25.2 |
| Intubación | 2.9 |
| Ingreso a UCI | 2.8 |
| Defunción | 13.0 |
| Casos captados en USMER | 39.9 |
| Media | |
| Tiempo para atención | 4.2 |
| Tiempo inicio de síntomas | 3.6 |
CCM = comorbilidad cardiometabólica, EPOC = enfermedad pulmonar obstructiva crónica, USMER = unidades de salud monitoras de enfermedades respiratorias. Tiempo para atención = número de días entre el desarrollo de síntomas y la atención en el establecimiento de salud. Tiempo inicio de síntomas = número de días entre el desarrollo de síntomas y el cierre del registro (21 de junio, 2020).
Las prevalencias de los cinco indicadores de gravedad de COVID-19 fueron más altas en los varones, en los de mayor edad, en quienes tenían más comorbilidades cardiometabólicas, en quienes tenían otras comorbilidades, cuyos casos fueron reportados en una USMER y en los del tercil más alto de tiempo transcurrido para recibir atención médica (Tabla 4). Los pacientes con asma tuvieron menor prevalencia de hospitalizaciones, neumonías, intubaciones y defunciones en comparación con quienes no padecían asma. Los fumadores tuvieron mayor proporción de hospitalizaciones, neumonías y defunciones respecto a los no fumadores. El porcentaje de hospitalizaciones fue mayor en el tercil 2 de tiempo de inicio de síntomas, mientras que en el resto de los indicadores fue mayor en el tercil 3.
Tabla 4 Prevalencia de indicadores de gravedad de COVID-19 de acuerdo con características sociodemográficas y clínicas de adultos mexicanos con infección por SARS-CoV-2
| Característica | Hospitalización | Neumonía | Intubación | UCI | Defunción |
|---|---|---|---|---|---|
| % | % | % | % | % | |
| Sexo | |||||
| Mujer | 27.4‡ | 21.3‡ | 2.1‡ | 2.0‡ | 10.1‡ |
| Hombre | 37.6 | 29.3 | 3.7 | 3.5 | 15.9 |
| Edad (años) | |||||
| 20-39 | 13.5‡ | 11.0‡ | 0.8‡ | 1.0‡ | 1.0‡ |
| 40-59 | 34.4 | 26.7 | 3.1 | 2.9 | 12.0 |
| ≥ 60 | 63.6 | 49.0 | 6.5 | 5.8 | 34.5 |
| Comorbilidad cardiometabólica | |||||
| Ninguna | 23.3‡ | 17.9‡ | 1.8‡ | 1.7‡ | 7.5‡ |
| Una | 41.5 | 33.0 | 4.2 | 4.0 | 17.7 |
| Dos o tres | 57.3 | 44.5 | 5.8 | 5.4 | 28.8 |
| Otras comorbilidades | |||||
| No | 31.0‡ | 24.2‡ | 2.8‡ | 2.7‡ | 11.9‡ |
| Sí | 60.8 | 45.8 | 5.7 | 5.3 | 32.3 |
| Asma | |||||
| No | 33.2‡ | 25.9† | 3.0* | 2.8 | 13.4‡ |
| Sí | 27.0 | 21.2 | 2.0 | 4.1 | 9.8 |
| Tabaquismo | |||||
| No | 33.0† | 25.6‡ | 3.0 | 2.8 | 13.2‡ |
| Sí | 34.1 | 27.8 | 3.2 | 2.8 | 14.5 |
| Fuente de datos | |||||
| No USMER | 23.0‡ | 17.9‡ | 1.8‡ | 2.1‡ | 9.0‡ |
| USMER | 48.0 | 37.4 | 4.7 | 4.0 | 19.7 |
| Tiempo para atención | |||||
| Tercil 1 | 33.6‡ | 22.6‡ | 2.0‡ | 1.9‡ | 13.7* |
| Tercil 2 | 28.0 | 23.5 | 3.0 | 2.6 | 11.3 |
| Tercil 3 | 36.0 | 29.9 | 3.8 | 3.8 | 14.4 |
| Tiempo inicio de síntomas | |||||
| Tercil 1 | 36.6‡ | 19.9‡ | 1.5‡ | 1.6‡ | 7.5‡ |
| Tercil 2 | 43.2 | 24.3 | 2.4 | 2.3 | 12.7 |
| Tercil 3 | 38.5 | 32.0 | 4.8 | 4.4 | 18.5 |
EPOC = enfermedad pulmonar obstructiva crónica, USMER = unidades de salud monitoras de enfermedades respiratorias; UCI = ingreso a unidad de cuidados intensivos.
*p < 0.05,
†p < 0.01,
‡p < 0.001
Tiempo para atención = número de días entre el desarrollo de síntomas y la atención en el establecimiento de salud. Tiempo inicio de síntomas = número de días entre el desarrollo de síntomas y el cierre del registro (21 de junio, 2020).
En los modelos solo con efectos principales se observó que conforme la edad fue mayor o se tenían más comorbilidades cardiometabólicas, la probabilidad de presentar los indicadores de etapas severas de COVID-19 fue más alta (Tabla 5 y Figura 1). Tener dos o tres comorbilidades tuvo la razón de prevalencia (RP) más alta en todos los desenlaces. En general, la interacción entre edad y número de comorbilidades fue significativa, con razón de prevalencia más baja conforme la edad fue mayor, lo cual implica que la asociación entre las comorbilidades cardiometabólicas y los indicadores de mayor severidad de COVID-19 fue más fuerte en los más jóvenes y fue menor conforme se incrementaba la edad. Los mismos resultados se observaron con la interacción de la edad y otras comorbilidades (Tabla 5 y Figura 2).
Tabla 5 Modelos de regresión de Poisson en los que las variables dependientes fueron los indicadores de progresión de COVID y las independientes, las características demográficas y antecedentes médicos. Adultos mexicanos con infección por SARS-CoV-2
| Variable | Razones de prevalencias | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Hospitalización | Neumonía | Intubación | Ingreso UCI | Defunción | ||||||
| M1 | M2 | M1 | M2 | M1 | M2 | M1 | M2 | M1 | M2 | |
| Hombres | 1.30‡ | 1.28‡ | 1.30‡ | 1.28‡ | 1.67‡ | 1.64‡ | 1.62‡ | 1.59‡ | 1.47‡ | 1.44‡ |
| Edad (décadas) | 1.29‡ | 1.41‡ | 1.28‡ | 1.39‡ | 1.40‡ | 1.59‡ | 1.35‡ | 1.52‡ | 1.54‡ | 1.82‡ |
| Comorbilidad cardiometabólica | ||||||||||
| Una | 1.36‡ | 2.45‡ | 1.42‡ | 2.36‡ | 1.77‡ | 3.78‡ | 1.76‡ | 3.91‡ | 1.52‡ | 4.45‡ |
| Dos o tres | 1.52‡ | 3.99‡ | 1.60‡ | 3.79‡ | 2.13‡ | 6.66‡ | 2.09‡ | 5.95‡ | 1.85‡ | 8.97‡ |
| Interacción de comorbilidad cardiometabólica y edad | ||||||||||
| Una | | 0.89‡ | | 0.90‡ | | 0.86† | | 0.85‡ | | 0.82‡ |
| Dos o tres | | 0.83‡ | | 0.85‡ | | 0.81‡ | | 0.82‡ | | 0.75‡ |
| Otras comorbilidades | 1.12‡ | 2.69‡ | 1.11‡ | 2.40‡ | 1.19‡ | 3.33‡ | 1.17† | 3.03‡ | 1.20‡ | 4.86‡ |
| Interacción de otras comorbilidades y edad | | 0.86‡ | | 0.88‡ | | 0.84† | | 0.85‡ | | 0.80‡ |
| Asma | 0.89‡ | 0.87‡ | 0.91† | 0.89† | 0.79* | 0.77† | 1.00 | 0.98 | 0.83‡ | 0.81‡ |
| Tabaquismo | 0.95† | 0.96† | 0.99 | 0.99 | 0.91 | 0.92 | 0.89* | 0.90* | 0.95 | 0.96 |
| Tiempo para atención | 1.00 | 1.00 | 1.02‡ | 1.02‡ | 1.04‡ | 1.04‡ | 1.04‡ | 1.04* | 0.99‡ | 0.99‡ |
| Tiempo inicio de síntomas | 1.01‡ | 1.01‡ | 1.01‡ | 1.01‡ | 1.02‡ | 1.02‡ | 1.02‡ | 1.02‡ | 1.01‡ | 1.01‡ |
M1 = modelo solo con los efectos principales de edad y comorbilidad cardiometabólica. M2 = modelo con la interacción de comorbilidad cardiometabólica y edad. Tiempo para atención = número de días entre el desarrollo de síntomas y la atención en el establecimiento de salud. Tiempo inicio de síntomas = número de días entre el desarrollo de síntomas y el cierre del registro (20 de abril, 2020). UCI = unidad de cuidados intensivos. RP = razón de prevalencias;
*p < 0.05,
†p < 0.01,
‡p < 0.001. Los modelos incluyeron las variables enlistadas, además del índice de marginación y tamaño de población del municipio y la fuente de los datos.
Figura 1 Probabilidades ajustadas de resultados de gravedad relacionados con COVID-19, de acuerdo con la comorbilidad cardiometabólica y la edad en adultos mexicanos con infección por SARS-CoV-2. Probabilidades ajustadas con base en los modelos reportados en la Tabla 5. En las comorbilidades se incluyen hipertensión, obesidad y diabetes.
Figura 2 Probabilidades ajustadas de resultados de gravedad relacionados con COVID-19 de acuerdo con otra comorbilidad y la edad en adultos mexicanos con infección por SARS-CoV-2. Probabilidades ajustadas con base en los modelo reportados en la Tabla 5. En las comorbilidades se incluyó inmunosupresión, insuficiencia renal crónica, enfermedad cardiaca y enfermedad pulmonar obstructiva crónica.
Después de ajustar por otras variables, los hombres mantuvieron riesgo más alto de avanzar a etapas más severas de COVID-19. Los pacientes con otras comorbilidades tuvieron mayor probabilidad de desarrollar complicaciones por la enfermedad. Conforme el tiempo en recibir atención médica fue más alto, la razón de prevalencia de desarrollar neumonía, requerir intubación o ingresar a la UCI fue mayor, mientras que respecto a la defunción fue menor. Al aumentar el tiempo desde que iniciaron síntomas a la fecha de corte, la prevalencia de los cinco indicadores de gravedad fue más alta.
Discusión
En concordancia con la información referida en la literatura,1,4,5,11,17,18 la mayor edad y las comorbilidades cardiometabólicas estuvieron asociadas al desarrollo de formas severas de COVID-19 en los adultos mexicanos estudiados. Un hallazgo novedoso fue que los adultos jóvenes en México están en riesgo sustantivo de progresar a etapas severas de la infección cuando presentan comorbilidades cardiometabólicas, riesgo que disminuye conforme avanza la edad. Una posible explicación del efecto modificador de la edad es que existen diferencias entre las cohortes de edad respecto a la ganancia de peso y los cambios metabólicos que implica: considerando que la epidemia de obesidad en México inició entre las décadas de 1980 y 1990, los adultos mayores podrían haber ganado peso a edades mayores; mientras que en los adultos jóvenes, el incremento de peso pudo haberse dado incluso desde la infancia. En adultos de Noruega se observó que la ganancia de peso entre los 25 a 50 años se relacionó con accidentes cerebrovasculares; dicho riesgo no se presentó cuando la ganancia de peso ocurrió después de los 40 a 50 años.19 Esto puede indicar que la exposición a exceso de peso a edad más temprana implica mayores alteraciones orgánicas, lo que reduce la capacidad de enfrentar retos como la infección por COVID-19. También es posible que los medicamentos empleados en el tratamiento de las comorbilidades (cuyo uso puede ser más frecuente en las personas de mayor edad) actúen como factores de protección contra la progresión de la enfermedad.11
Se ha identificado que las personas con alteraciones del sistema inmunológico2,20,21 o con insuficiencia renal crónica4,20 tienen mayor probabilidad de progresión de COVID-19; consistentemente se observó lo mismo en la población mexicana con estas comorbilidades. Contrario a lo que podría esperarse, el asma y tabaquismo no se relacionaron en la población mexicana con incremento de riesgo de los desenlaces, incluso se relacionaron con menor probabilidad de hospitalización en ambos casos y defunciones en el caso del asma. En otras poblaciones, el tabaquismo6,10,20 o las enfermedades respiratorias2,20 tampoco se han relacionado con la progresión de COVID-19. Posiblemente, las complicaciones producidas por SARS-CoV-2 se originan, sobre todo, a nivel cardiovascular y metabólico.22 Por ello, las afectaciones previas del sistema respiratorio podrían tener un papel secundario en la progresión de la enfermedad.
El mayor tiempo para recibir atención médica se relacionó positivamente con neumonía e ingreso a la UCI, pero negativamente con defunción. Esto sugiere que el tiempo transcurrido sin recibir atención médica desde que iniciaron los síntomas influyó directamente en la aparición de complicaciones de la enfermedad. Es probable que quienes tardaron más en recibir atención requirieron cuidados intensivos o intubación, lo cual favoreció que disminuyera el riesgo de defunción en quienes tuvieron acceso a esos recursos. Por otra parte, las personas que enfermaron al inicio de la epidemia tuvieron mayor riesgo de intubación, ingresar a la UCI y morir, patrón que podría explicarse, en parte, por el incremento del conocimiento en torno al tratamiento de COVID-19 entre el personal de salud, además de que se ha promovido que las personas acudan a los servicios cuando empiezan a tener síntomas que indican la progresión de la enfermedad.
A diferencia de reportes previos de muestras hospitalarias, el análisis aquí presentado se basó en los casos de infección por coronavirus confirmados en México, con lo cual aumenta la posibilidad de extrapolar los resultados. También debe reconocerse que existió un sesgo de selección, ya que en la Jornada Nacional de Sana Distancia se promovió que las personas con síntomas leves se mantuvieran en casa. Para reducir el efecto de este sesgo, en los modelos de regresión se incluyó el tiempo entre el inicio de síntomas y el cierre del registro de casos (21 de junio), con lo cual se distinguió si los casos se presentaron al inicio o en etapas posteriores de la epidemia.
En conclusión, las enfermedades cardiometabólicas fueron las comorbilidades que con mayor fuerza se asociaron al desarrollo de complicaciones por COVID-19, seguidas de la enfermedad cardiaca, insuficiencia renal crónica, inmunosupresión y EPOC. Este resultado es preocupante dada las altas tasas de obesidad, hipertensión y diabetes que existen en México. Más aún, la edad actuó como modificador de efecto de la relación entre la presencia de comorbilidades cardiometabólicas y los indicadores de gravedad de la enfermedad. En contraste, el tabaquismo y el asma no se relacionaron con la progresión de la enfermedad, lo cual ha sido observado en otras poblaciones. Es importante descartar qué factores o condiciones no favorecen la progresión de COVID-19, ya que los esfuerzos de prevención pueden enfocarse en los grupos que realmente están en riesgo y se puede evitar generar preocupación o distrés psicológico innecesario en personas que realmente no tienen tal riesgo.
