Introducción
La pandemia de COVID-19 provocó 6.7 millones de muertes en todo el mundo hasta enero de 2023. México fue uno de los países más afectados, con la mayor tasa de mortalidad (muertes por cada 100 casos confirmados).1 En las epidemias, la vacunación se considera una de las maneras más efectivas de combatir una enfermedad a nivel poblacional.2 En México, el programa de vacunación contra SARS-CoV-2 se inició en diciembre de 2020. En octubre de 2021, 78 % de los adultos había recibido al menos una dosis (el período de recopilación de datos para este estudio) y 22 % no había sido vacunado.3
La vacilación a la vacunación, definida como “la reticencia o negativa a vacunarse a pesar de la disponibilidad de vacunas”, fue reconocida por la Organización Mundial de la Salud en 2019 como una de las 10 principales amenazas para la salud.2 Según el grupo asesor de vacunas de la Organización Mundial de la Salud, la vacilación a la vacunación se ve influida por la conveniencia, confianza y complacencia. La conveniencia alude a la facilidad para obtener el servicio y tiene en cuenta barreras externas tales como la disponibilidad, la accesibilidad económica y la calidad de la vacuna. La confianza se relaciona con el grado de certidumbre en la seguridad y eficacia de la vacuna, la competencia y fiabilidad de quienes la aplican y los responsables de políticas. La complacencia incluye la percepción del nivel de riesgo de contraer una enfermedad en comparación con los riesgos asociados a la vacunación. A pesar de la incorporación de la conveniencia, el Grupo de Trabajo del Grupo Asesor Estratégico de Expertos (SAGE WG, Strategic Advisory Group of Experts Working Group) ha señalado que el alcance de la vacilación a la vacunación excluye factores externos de salud pública relacionados con la accesibilidad de la vacuna.4
La aceptación de la vacuna contra SARS-CoV-2 varía entre los países. En 81 estudios revisados por Shakeel et al.,5 los niveles de aceptación fueron desde 97 % en Ecuador hasta 21 % en el Líbano. A tenor de una encuesta realizada en junio de 2020, Lazarus et al.6 reportaron cifras medias a nivel mundial de 71.5 y 75 % en México. Una mejor comprensión de las razones de la vacilación a la vacunación permitiría diseñar campañas de vacunación más efectivas. Aunque son varias las investigaciones que han calculado los niveles y factores asociados a la vacilación a la vacunación en el mundo, la mayoría se realizó antes de que estuviera disponible la vacuna contra SARS-CoV-2. El objetivo de este estudio fue identificar el nivel de no vacunación contra COVID-19 en México y los factores predictivos de permanecer sin vacunar. El objetivo secundario fue identificar las razones declaradas para no vacunarse.
Material y métodos
Estudio transversal en el que se analizaron datos recopilados entre septiembre y octubre de 2021 mediante una encuesta telefónica (teléfonos móviles y fijos) a personas que viven en México. Los números telefónicos fueron seleccionados aleatoriamente utilizando prefijos que indicaran ubicaciones geográficas por regiones del país para dos dominios de estudio: localidades de hasta 100 000 habitantes y de más de 100 000 habitantes. El tamaño de la muestra (n) se calculó con la siguiente fórmula:
n = (p (100 − p) z2)/E2
Donde p representa el porcentaje de ocurrencia de una enfermedad; E, el porcentaje máximo de error permitido; y z, el valor correspondiente al nivel de confianza requerido.
Para este estudio se aplicaron los siguientes valores: p = 50 %, z = 1.96, E = 2 %, asumiendo una tasa de respuesta de 50 %, por lo que se seleccionaron 6000 números para garantizar 3000 entrevistas completas. El cuestionario se diseñó ad hoc con base en otros instrumentos y las variables se agruparon en cuatro secciones:
− Estatus sociodemográfico y socioeconómico: edad, sexo, nivel educativo, estado civil, región de residencia.
− Vacunación contra COVID-19: primera dosis únicamente, vacunación completa, no vacunación; tipo de vacuna recibida, razones para no vacunarse con opciones de respuesta múltiple. La vacunación completa se definió según el agente biológico empleado, es decir, una o dos dosis (ya que no se disponía de dosis de refuerzo durante el período del estudio) y la no vacunación como no haber recibido ninguna dosis o tipo de vacuna contra COVID-19.
− COVID-19: pruebas e informe de la enfermedad del individuo y otras personas en su domicilio, con preguntas como ¿le han hecho alguna prueba para saber si tiene COVID-19?, ¿ha dado positivo a COVID-19?, ¿ha sido diagnosticado de COVID-19 por un médico?, ¿cree haber pasado COVID-19?, ¿alguien más en su casa ha tenido COVID-19? También se incluyó la percepción sobre COVID-19 con preguntas como ¿cree que COVID-19 es real?, con opciones de respuesta sí o no; ¿hasta qué punto considera que COVID-19 es grave en una escala del uno al cinco? (donde cinco es muy grave).
− Otros elementos sobre el estado de salud: comorbilidades (diagnóstico previo autoinformado de diabetes e hipertensión por un profesional sanitario); índice de masa corporal (IMC), calculado con peso y altura autoinformados; tabaquismo, frecuencia del lavado de manos y número de mascarillas que tiene.
Los individuos fueron agrupados por regiones geográficas para asegurar un número similar de participantes por región: norte, Estado de México, Ciudad de México, otros estados centrales y sur.7 Se calculó un índice del estatus sociodemográfico y socioeconómico de cinco categorías, con base en estudios previos,8 mediante la suma de cinco elementos: tener ordenador de sobremesa, ordenador portátil, automóvil, TV de pago y conexión a internet en casa.
Se obtuvo consentimiento informado de cada participante. El protocolo de la investigación fue aprobado por el Comité de Ética de la Facultad de Medicina de la Universidad Nacional Autónoma de México (FMED/CEI/PMSS/153/2023).
Análisis estadístico
Se analizaron los datos de los participantes que proporcionaron información completa (n = 3126) mediante la prueba de χ2 para comparar todas las características entre los vacunados y no vacunados. Se construyeron dos modelos con regresión logística de entrada forzada, lo que significa que todas las variables fueron incluidas en el modelo.9 El modelo 1 valoró las relaciones entre recibir la primera dosis de vacunación contra COVID-19 y todas las variables citadas. En el modelo 2, la variable dependiente fue no vacunarse debido a barreras internas en comparación con barreras externas. Se aplicaron las mismas variables independientes que en el modelo 1. No existieron problemas de multicolinealidad. Se calcularon las razones de momios ajustadas y los intervalos de confianza de 95 % (IC 95 %) ajustando por edad, estado civil, área de residencia (codificada como variable ficticia, con la Ciudad de México como referencia), nivel educativo, sexo y estatus socioeconómico. En el modelo 1, las primeras cuatro variables fueron significativas y en el modelo 2, solo la edad y la educación.
Todos los análisis estadísticos se realizaron con el programa estadístico SPSS 25, con un nivel de significación de p = 0.05.
Resultados
Un total de 3126 adultos completaron la encuesta (65 % mujeres), con edades comprendidas entre los 18 y los 92 años, provenientes de los 32 estados de México; 1294 individuos indicaron haberse realizado la prueba de COVID-19, 34 % de los cuales obtuvo un resultado positivo y 68 % indicó haber recibido dos dosis de vacuna (Tabla 1).
Tabla 1 Características descriptivas de toda la muestra (n = 3126)
Grupo de variables | Variable | Datos del estudio | ENSANUT 2021 | ||
---|---|---|---|---|---|
Categoría | n | % | % | ||
Estatus socioeconómico | Sexo | Hombres | 1 086 | 35 | 46 |
Mujeres | 2 040 | 65 | 54 | ||
Edad en años (media 43 ± 16) | 18-29 | 670 | 21 | 26 | |
30-39 | 790 | 25 | 19 | ||
40-49 | 609 | 20 | 18 | ||
50-59 | 490 | 16 | 16 | ||
≥ 60 | 567 | 18 | 20 | ||
Estado civil | Sin pareja | 1 378 | 44 | 41* | |
En pareja | 1 727 | 55 | 59* | ||
Sin respuesta | 21 | 1 | 0 | ||
Nivel educativo | Secundaria o inferior | 997 | 32 | 58 | |
Instituto | 1 046 | 34 | 24 | ||
Universidad | 1 070 | 34 | 18 | ||
Sin respuesta | 13 | 0 | 0 | ||
Estatus socioeconómico | 0 | 260 | 8 | - | |
1 | 352 | 11 | - | ||
2 | 552 | 18 | - | ||
3 | 753 | 24 | - | ||
4 | 799 | 26 | - | ||
5 | 410 | 13 | - | ||
Región de residencia | Norte | 558 | 18 | - | |
Estado de México | 583 | 19 | - | ||
Ciudad de México | 742 | 24 | - | ||
Otros estados centrales | 520 | 17 | - | ||
Sur | 723 | 23 | - | ||
Vacunación contra COVID-19 | Estado de vacunación | Solo primera dosis | 654 | 21 | - |
Vacunación completa | 2 125 | 68 | - | ||
No vacunado | 347 | 11 | - | ||
Tipo de vacuna recibida | AstraZeneca | 1 161 | 42 | - | |
Pfizer | 783 | 28 | - | ||
Sinovac | 311 | 11 | - | ||
Sputnik V | 250 | 9 | - | ||
Cansino | 171 | 6 | - | ||
Otra | 103 | 4 | - | ||
COVID-19 | Prueba de COVID-19 | Sí | 1 294 | 41 | - |
No | 1 832 | 59 | - | ||
Resultado positivo | Sí | 444 | 34 | - | |
No | 850 | 66 | - | ||
Diagnóstico profesional COVID-19 | Sí | 546 | 18 | - | |
No | 2 580 | 82 | - | ||
Cree que tuvo COVID-19 | Sí | 373 | 15 | - | |
No | 2 207 | 85 | - | ||
Conviviente tuvo COVID-19 | Sí | 795 | 25 | - | |
No | 2.331 | 75 | - | ||
COVID-19 grave | Un poco | 128 | 4 | - | |
Moderadamente | 349 | 11 | - | ||
Muy | 2 649 | 85 | - | ||
COVID-19 real | Sí | 3 047 | 97 | - | |
No | 79 | 3 | - | ||
Otros indicadores de salud | Diabetes | Diagnosticada | 452 | 15 | - |
No diagnosticada | 2 674 | 85 | - | ||
Hipertensión | Diagnosticada | 559 | 18 | - | |
No diagnosticada | 2 544 | 81 | - | ||
Sin respuesta | 23 | 1 | - | ||
IMC (media 27.0 ± 4.8) | Bajo peso | 46 | 2 | - | |
Peso normal | 1 071 | 34 | - | ||
Sobrepeso | 1 306 | 42 | - | ||
Obesidad | 703 | 23 | - | ||
Fuma | Sí | 727 | 23 | - | |
No | 2 399 | 77 | - | ||
Número de mascarillas | > 3 | 874 | 28 | - | |
4-7 | 690 | 22 | - | ||
8-20 | 868 | 28 | - | ||
> 20 | 694 | 22 | - | ||
Frecuencia de lavado de manos | > 5 | 1 057 | 34 | - | |
6-8 | 694 | 22 | - | ||
9-12 | 675 | 22 | - | ||
> 12 | 700 | 22 | - |
*En ENSANUT se preguntó si el cónyuge vive en el hogar. Las respuestas fueron las siguientes: 1. Sí; 2. No, vive en otro lugar; 3. No, falleció; 4. Matrimonio igualitario. Las respuestas 1, 2 y 3 fueron consideradas como “en pareja”. La manera como se formula la pregunta hace que las respuestas no sean directamente comparables con las de este estudio. El problema de la comparabilidad influye en otras preguntas, por esa razón no se presentan aquí otros datos de esa encuesta. ENSANUT: Encuesta Nacional de Salud y Nutrición7.
La comparativa entre individuos vacunados y no vacunados se muestra en la Tabla 2. Ser joven, varón, sin pareja, con un bajo nivel socioeconómico, residir en el Estado de México u otro estado central, no tener comorbilidades, fumar, no considerar COVID-19 como una enfermedad real o grave y ser menos propenso a adoptar conductas de protección contra COVID-19 se asociaron de manera estadísticamente significativa con no vacunarse.
Tabla 2 Comparativa entre personas vacunadas con al menos una dosis y personas no vacunadas, así como entre personas no vacunadas debido a las barreras internas versus externas
Variable | Categoría | Vacunadas, como mínimo una dosis | Razones para no vacunarse | ||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Sí (n = 2779, 89%) | No (n = 347, 11%) | p* | Internas (n = 127, 37%) | Externas (n = 220, 63%) | p* | ||||||
n | % | n | % | n | % | n | % | ||||
Sexo | Hombre | 940 | 34 | 146 | 42 | 0.002 | 60 | 47 | 86 | 39 | 0.138 |
Mujer | 1 839 | 66 | 201 | 58 | 67 | 53 | 134 | 61 | |||
Edad (años) | 18-29 | 498 | 18 | 172 | 50 | < 0.001 | 33 | 26 | 139 | 63 | < 0.001 |
30-39 | 715 | 26 | 75 | 22 | 37 | 29 | 38 | 17 | |||
40-49 | 560 | 20 | 49 | 14 | 23 | 18 | 26 | 12 | |||
50-59 | 468 | 17 | 22 | 6 | 17 | 13 | 5 | 2 | |||
≥ 60 | 538 | 19 | 29 | 8 | 17 | 13 | 12 | 6 | |||
Estado civil | Sin relación | 1 175 | 43 | 203 | 59 | < 0.001 | 59 | 47 | 144 | 65 | 0.001 |
En una relación | 1 585 | 57 | 142 | 41 | 66 | 53 | 76 | 35 | |||
Nivel educativo | Secundaria o superior | 877 | 32 | 120 | 35 | 0.074 | 55 | 44 | 65 | 30 | < 0.001 |
Instituto | 922 | 33 | 124 | 36 | 28 | 22 | 96 | 44 | |||
Universidad | 971 | 35 | 99 | 29 | 42 | 34 | 57 | 26 | |||
Estatus socioeconómico | 0 | 220 | 8 | 40 | 11 | 0.006 | 17 | 13 | 23 | 11 | 0.244 |
1 | 305 | 11 | 47 | 13 | 20 | 16 | 27 | 12 | |||
2 | 477 | 17 | 75 | 22 | 26 | 20 | 49 | 22 | |||
3 | 676 | 24 | 77 | 22 | 21 | 17 | 56 | 25 | |||
4 | 728 | 26 | 71 | 21 | 25 | 20 | 46 | 21 | |||
5 | 373 | 14 | 37 | 11 | 18 | 14 | 19 | 9 | |||
Región de residencia | Norte | 518 | 19 | 40 | 11 | < 0.001 | 19 | 15 | 21 | 10 | 0.079 |
Estado de México | 502 | 15 | 81 | 26 | 22 | 32 | 59 | 22 | |||
Ciudad de México | 673 | 24 | 69 | 20 | 23 | 18 | 46 | 20 | |||
Otros estados centrales | 431 | 24 | 89 | 20 | 40 | 18 | 49 | 21 | |||
Sur | 655 | 18 | 68 | 23 | 23 | 17 | 45 | 27 | |||
Diabetes | Diagnosticada | 421 | 15 | 31 | 9 | 0.002 | 16 | 13 | 15 | 7 | 0.069 |
No diagnosticada | 2 358 | 85 | 316 | 91 | 111 | 87 | 205 | 93 | |||
Hipertensión | Diagnosticada | 520 | 19 | 39 | 11 | 0.001 | 21 | 17 | 18 | 8 | 0.016 |
No diagnosticada | 2 240 | 81 | 304 | 89 | 104 | 83 | 200 | 92 | |||
IMC | Bajo peso | 32 | 1 | 14 | 4 | < 0.001 | 3 | 2 | 11 | 5 | 0.633 |
Peso normal | 917 | 33 | 154 | 44 | 56 | 44 | 98 | 44 | |||
Sobrepeso | 1 192 | 43 | 114 | 33 | 42 | 33 | 72 | 33 | |||
Obesidad | 638 | 23 | 65 | 19 | 26 | 21 | 39 | 18 | |||
Fumador | Sí | 627 | 23 | 100 | 29 | 0.009 | 42 | 33 | 58 | 26 | 0.184 |
No | 2 152 | 77 | 247 | 71 | 85 | 67 | 162 | 74 | |||
Sometido a la prueba de COVID-19 | Sí | 1 197 | 43 | 97 | 28 | < 0.001 | 25 | 20 | 72 | 33 | 0.009 |
No | 1 582 | 57 | 250 | 72 | 102 | 80 | 148 | 67 | |||
Conviviente tuvo COVID-19 | Sí | 721 | 26 | 74 | 21 | 0.062 | 21 | 17 | 53 | 24 | 0.098 |
No | 2 058 | 74 | 273 | 79 | 106 | 83 | 167 | 76 | |||
COVID-19 grave | Poco grave | 68 | 2 | 60 | 17 | < 0.001 | 47 | 37 | 13 | 6 | < 0.001 |
Algo grave | 278 | 10 | 71 | 21 | 33 | 26 | 38 | 17 | |||
Muy grave | 2 433 | 88 | 216 | 62 | 47 | 37 | 169 | 77 | |||
COVID-19 es una enfermedad ficticia | Sí | 2 739 | 99 | 308 | 89 | < 0.001 | 94 | 74 | 214 | 97 | < 0.001 |
No | 40 | 1 | 39 | 11 | 33 | 26 | 6 | 3 | |||
Número de mascarillas que tiene | > 3 | 755 | 27 | 119 | 34 | < 0.001 | 49 | 39 | 70 | 32 | 0.089 |
4-7 | 598 | 22 | 92 | 27 | 31 | 24 | 61 | 28 | |||
8-20 | 776 | 28 | 92 | 26 | 26 | 20 | 66 | 30 | |||
> 20 | 650 | 23 | 44 | 13 | 21 | 17 | 23 | 10 | |||
Frecuencia del lavado de manos | > 5 | 898 | 33 | 159 | 46 | < 0.001 | 67 | 53 | 92 | 42 | 0.164 |
6-8 | 617 | 22 | 77 | 22 | 21 | 16 | 56 | 25 | |||
9-12 | 617 | 22 | 58 | 17 | 20 | 16 | 38 | 17 | |||
> 12 | 647 | 23 | 53 | 15 | 19 | 15 | 34 | 16 |
*Prueba de χ2.
En el grupo de no vacunados (n = 347), 63 % de los individuos (n = 220) esgrimió barreras externas como excusa para no vacunarse. Estas barreras incluían no poder asistir a una cita de vacunación, mientras que 37 % (n = 127) indicó razones internas, tales como la creencia de que la vacuna era perjudicial o ineficaz (Figura 1).
No vacunarse por razones internas versus externas se asoció a edad entre 50 y 59 años, un nivel educativo no superior a secundaria o disponer de un título universitario, residir en estados del norte, no vivir con alguien que haya tenido COVID-19 y percibir esta enfermedad como no grave o como ficticia (Tabla 2).
Al preguntar por las razones para no vacunarse, los participantes podían ampliar sus contestaciones si consideraban que ninguna de las opciones de respuesta aplicaba a su situación. Entre las respuestas adicionales, varias podían ajustarse a las opciones proporcionadas. Otras razones para no vacunarse fueron embarazo en curso, problemas de salud tales como alergias, ser escéptico sobre la existencia del virus SARS-CoV-2 y creencias personales o religiosas. Algunos individuos esgrimieron razones específicas por no asistir a vacunarse: no tener una identificación válida, no saber cómo registrarse o no poder caminar (Figura 1).
En el análisis de regresión logística, el modelo 1, basado en vacunarse como variable dependiente (opciones de respuesta sí/no), y el modelo 2, basado en no vacunarse por razones internas versus externas, tales como la variable dependiente, fueron confiables y ajustaron los datos adecuadamente. En la Tabla 3 se detallan las características de los modelos y las razones de momios. Aunque se incluyeron todas las variables mencionadas, en la tabla solo se incorporaron los factores predictivos que resultaron significativos. La región de residencia (otro estado central y Estado de México) y las creencias asociadas a COVID-19 (que es una enfermedad ficticia o que no es grave) constituyeron los factores predictivos significativos más importantes, seguidos del estado civil, haberse realizado pruebas de COVID-19 y el nivel educativo. Residir en el Estado de México u otros estados centrales se asoció a no vacunarse. Quienes consideraron a COVID-19 como una enfermedad ficticia presentaron casi tres veces más probabilidades de no vacunarse. Por cada punto más en la percepción de COVID-19 como menos grave, se observó un descenso de 39 % en la probabilidad de no vacunarse. Los solteros mostraron 45 % más de probabilidad de no vacunarse; por cada punto más en el nivel educativo, se observó un descenso de 24 % en la probabilidad de no vacunarse. Una menor edad y un IMC más bajo también se asociaron a no vacunarse. En el modelo 2 solo fueron estadísticamente significativos la edad, el nivel educativo y los factores asociados a la percepción de COVID-19 (enfermedad ficticia o gravedad de la enfermedad).
Tabla 3 Características del modelo
Característica | Modelo 1 | Modelo 2 | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Variable dependiente | Se vacunó (sí/no) | No se vacunó por razones internas versus externas | ||||||
Predicción para la clase | No vacunados | No vacunados por razones internas | ||||||
Fiabilidad del modelo | χ² = 370,530, gl = 9, p < 0.001 | χ² = 126,516, gl = 4, p < 0.001 | ||||||
Prueba de Hosmer-Lemeshow | χ² = 4,046, gl = 8, p= 0.853 | χ² = 4,933, gl = 8, p= 0.765 | ||||||
Varianza explicada | ||||||||
Cox-Snell | 0.11 | 0.31 | ||||||
Negelkerke | 0.23 | 0.42 | ||||||
Predicciones correctas totales | 0.89 | 0.79 | ||||||
Clase de predicción 1 | 98.9 % de vacunados | 89.9 % de no vacunados por barreras externas | ||||||
Clase de predicción 2 | 11.7 % de no vacunados | 60.8 % de no vacunados por barreras internas | ||||||
B | Error estándar | Wald | gl | p | RM | IC 95% | ||
Inferior | Superior | |||||||
Modelo 1 | ||||||||
Región de residencia | ||||||||
Otros estados centrales | 0.67 | 0.16 | 18.27 | 1 | 0.00 | 1.95 | 1.44 | 2.65 |
Estado de México | 0.40 | 0.16 | 6.64 | 1 | 0.01 | 1.49 | 1.10 | 2.03 |
Edad | −0.05 | 0.01 | 88.62 | 1 | 0.00 | 0.95 | 0.94 | 0.96 |
Nivel educativo | −0.27 | 0.07 | 16.76 | 1 | 0.00 | 0.76 | 0.67 | 0.87 |
Estado civil soltero | 0.37 | 0.13 | 8.00 | 1 | 0.01 | 1.45 | 1.12 | 1.88 |
Indice de masa corporal | −0.03 | 0.01 | 4.68 | 1 | 0.03 | 0.97 | 0.94 | 1.00 |
No se realizó la prueba de COVID-19 | 0.54 | 0.14 | 15.09 | 1 | 0.00 | 1.71 | 1.30 | 2.24 |
COVID-19 es una enfermedad ficticia | 1.07 | 0.30 | 12.95 | 1 | 0.00 | 2.92 | 1.63 | 5.23 |
COVID-19 es grave | −0.50 | 0.06 | 60.56 | 1 | 0.00 | 0.61 | 0.54 | 0.69 |
Modelo 2 | ||||||||
Edad | 0.07 | 0.01 | 38.24 | 1 | 0.00 | 1.07 | 1.05 | 1.09 |
Nivel educativo | 0.48 | 0.15 | 10.57 | 1 | 0.00 | 1.61 | 1.21 | 2.15 |
COVID-19 es una enfermedad ficticia | 1.24 | 0.55 | 5.07 | 1 | 0.02 | 3.46 | 1.17 | 10.22 |
COVID-19 es grave | −0.83 | 0.14 | 36.24 | 1 | 0.00 | 0.44 | 0.33 | 0.57 |
Discusión
En este estudio, 11 % de los encuestados indicó no haberse vacunado. Las razones se dividieron en dos grupos: 63 % por barreras externas y 37 % por barreras internas. Las primeras incluyeron la disponibilidad limitada de la vacuna y factores tales como no poder asistir a una cita o no tener información sobre la vacunación, lo cual podría indicar que no se proporcionó la información o que la persona no prestó atención. Las barreras internas, por su parte, fueron considerar la vacuna como perjudicial o ineficaz y no estar interesado.
Aunque el porcentaje de personas no vacunadas fue menor que el registrado por el gobierno (22 %) en el mismo período, la diferencia podría atribuirse a la metodología empleada de encuesta telefónica. Además, se observó que las probabilidades de vacunarse fueron mayores en las mujeres y en los residentes de la Ciudad de México, la región con el nivel de vacunación más alto en comparación con el resto del país.
Al sumar a personas vacunadas y no vacunadas debido a barreras externas (es decir, individuos que podrían vacunarse si existiera acceso a dicha vacunación), el nivel de vacunación sería de 97 %, lo cual coincide con investigaciones previas realizadas en México, donde solo 3 % dijo que no se vacunaría.10
Los factores predictivos significativos para no vacunarse fueron, en orden de relevancia, región de residencia, creencias relacionadas con COVID-19, estado civil, anteriores pruebas realizadas de COVID-19, nivel educativo, edad e IMC.
En cuanto al área de residencia, la prevalencia más alta de vacunación se registró en los estados del norte (93 %) y la más baja en el Estado de México (86 %) y otros estados centrales (83 %), resultados que coinciden con los de la Encuesta Nacional de Salud y Nutrición realizada por la Secretaría de Salud.7 Los bajos niveles de vacunación de otros estados centrales podrían relacionarse con el acceso a la vacuna. Tal como se informó en Colombia, Ecuador y Venezuela, las barreras estructurales para la vacunación, sobre todo las dificultades de vacunarse en áreas rurales, podrían reducir las tasas de vacunación.11 Más allá de la accesibilidad, en una revisión realizada en América Latina antes de la pandemia de COVID se citaron factores de disponibilidad tales como la falta de infraestructuras en materia de vacunación, servicios, cadenas de frío y factores asociados a la distancia como posibles barreras.12
En este estudio, 45 % dijo ser soltero, un grupo que tenía casi 1.5 veces menos probabilidades de vacunarse que las personas con pareja. Dado que la soltería se asoció a una edad más joven, la edad podría ser un factor de confusión subyacente para una tasa de vacunación más baja en este grupo.
Un menor nivel educativo se asoció a tasas más altas de no vacunación. No obstante, al analizar el grupo de no vacunados por razones internas, los porcentajes fueron similares en ítems como el nivel educativo de secundaria o inferior y el universitario, lo cual apunta a una relación no lineal entre las variables. En México, algunas investigaciones realizadas antes de la disponibilidad de la vacuna o en sus primeras etapas indicaron que el nivel educativo no tenía relación con la disposición a vacunarse11 (los datos se recopilaron entre diciembre de 2020 y febrero de 2021). Otros estudios apuntaron que quienes no se habían graduado en el instituto o que tenían un grado técnico-vocacional mostraban más vacilación a la vacunación y aun menos o ninguna intención de vacunarse8 (datos recopilados entre junio y julio de 2021). Se debe seguir investigando la relación entre formación y disposición a vacunarse.
El grupo de edad de 18 a 29 años mostró el mayor porcentaje de no vacunados versus los grupos de mayor edad, resultado contrario al de algunos análisis realizados antes o en las primeras etapas de la disponibilidad de la vacuna, donde el grupo más joven presentó los niveles más altos de aceptación de la vacuna y el grupo de mayor edad, más dudas al respecto.8,13-16 Además, revisiones previas llevadas a cabo en América Latina, donde se incluye México, que analizaron las dudas en torno a otras vacunas, indicaron que la edad avanzada se asoció a preocupaciones y rechazo a vacunarse.10 No obstante, la prevalencia de vacunación contra SARS-CoV-2 muestra un panorama diferente. La evidencia de México apunta a que existen más personas no vacunadas entre los adultos jóvenes que entre los mayores.7 Las tasas de vacunación más altas en los grupos de mayor edad podrían explicarse por la elegibilidad temprana para recibir la vacuna, el mayor riesgo de consecuencias graves en este grupo etario, incluida una mayor mortalidad, que fue expuesta por los medios de comunicación masiva, y a experiencias previas con otras vacunas.
Un IMC más alto se asoció a tasas más altas de vacunación. Se encontraron resultados similares en Reino Unido.14 En México, Ramonfaur et al.14 identificaron que las variables más significativas asociadas a una mayor aceptación de la vacuna incluían tener alguna comorbilidad (a principios de diciembre de 2020 se llevó a cabo una encuesta nacional en línea). Desde el inicio de la pandemia, la obesidad se identificó como uno de los factores clave que incrementan el riesgo de hospitalización o muerte por COVID-19.17
No realizarse la prueba de COVID-19 fue otro factor predictivo significativo para no vacunarse. Aunque esta asociación parece haberse estudiado poco, podría asumirse que realizarse la prueba y vacunarse coinciden con el perfil de una persona que se preocupa más por su salud y de estar en riesgo de contraer COVID-19. Por otro lado, quienes no perciben a COVID-19 como una enfermedad grave y no se sienten en riesgo de enfermar podrían considerar menos necesarias las medidas de prevención. Tras controlar todas las demás variables, percibir COVID-19 como una enfermedad ficticia (3 % de la muestra) y poco o nada grave (4 % de la muestra) constituyeron fuertes factores predictivos de no vacunarse. Karlsson et al.18 descubrieron que quienes percibían a COVID-19 como una enfermedad grave también estaban más dispuestos a vacunarse.
Se deben citar algunas limitaciones del estudio. La distribución de los encuestados no fue proporcionalmente equivalente a la población en los diferentes estados del país, ya que los prefijos telefónicos están asignados por región y no por estado. No obstante, la muestra analítica incluyó adecuadamente ambos dominios del estudio (localidades de hasta 100 000 y más de 100 000 habitantes). La recopilación de datos por teléfono podría haber sesgado el perfil de los participantes; por ejemplo, las mujeres representaron una mayor proporción de los encuestados, si bien también en entrevistas presenciales la tasa de respuesta en México suele ser mayor en mujeres que en hombres. De cualquier forma, los resultados deben interpretarse teniendo en cuenta el perfil de los encuestados. Algunas variables que se indicaron en otros estudios como predictivas significativas para no vacunarse no fueron incluidas: historial de vacunación, seguro sanitario, confianza en el gobierno y en el sistema sanitario. Se presentó a los participantes una lista de posibles razones para no vacunarse, y si bien los encuestados tuvieron la opción de indicar otras razones, podrían existir otros motivos que no fueron identificados.
Conclusiones
La decisión de vacunarse o no es un fenómeno complejo, con múltiples factores implicados. Los principales identificados fueron el área de residencia, el estado sociodemográfico (estado civil, nivel educativo, edad), razones asociadas a la salud (comorbilidades) y creencias asociadas a la percepción del riesgo de COVID-19. Aunque este estudio fue transversal, los resultados obtenidos en el contexto de investigaciones previas proporcionaron evidencias sobre el carácter dinámico de la vacilación a la vacunación. Además, comparar los resultados de este estudio, que se centró en la aplicación de la vacuna, con los de investigaciones acerca de la aceptación o intención de vacunarse antes de la disponibilidad de la vacuna, destaca la brecha entre intención y comportamiento, lo que sugiere la necesidad de más investigación. Asimismo, este análisis aporta evidencias de que las barreras de accesibilidad y la falta de información desempeñan un papel importante en México, representativas del sur a nivel global. Este estudio proporciona más evidencias de que son necesarias soluciones estructurales en América Latina, sobre todo en México, para asegurar y mantener niveles altos de vacunación.