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Gaceta médica de México

On-line version ISSN 2696-1288Print version ISSN 0016-3813

Gac. Méd. Méx vol.160 n.6 Ciudad de México Nov./Dec. 2024  Epub Feb 07, 2025

https://doi.org/10.24875/gmm.m24000911 

Artículos originales

¿Por qué las personas no se vacunaron contra COVID-19? Resultados de una encuesta nacional en adultos mexicanos

Why didn't people get vaccinated against COVID-19? Results from a nationwide survey among Mexican adults

Dagmara Wrzecionkowska1  * 

Christopher R. Stephens1 

Juan P. Gutiérrez2 

1Instituto de Ciencias Nucleares, Centro de Ciencias de la Complejidad

2Centro de Investigación en Políticas, Población y Salud, Facultad de Medicina. Universidad Nacional Autónoma de México, Ciudad de México, México


Resumen

Antecedentes:

México es uno de los países con mayor tasa de letalidad por COVID-19.

Objetivo:

Explorar las razones para no vacunarse contra COVID-19.

Material y métodos:

Encuesta nacional telefónica que abarcó los 32 estados de México para examinar las asociaciones entre la inoculación y otras variables mediante χ2 y regresión logística.

Resultados:

De 3126 adultos, 68 % reportó la inoculación completa, 21 % solo la primera dosis y 11 % no fue vacunado. En el análisis de regresión logística, el lugar de residencia (otro estado del centro y Estado de México), ser soltero, tener un nivel educativo más bajo, ser más joven, tener un índice de masa corporal más bajo, no realizarse la prueba de COVID-19 y la percepción de que COVID-19 no es real o no es grave, se asociaron significativamente con no vacunarse contra la enfermedad; las razones predominantes fueron barreras externas (como no poder acudir a la cita) en 63 % y motivos internos (como considerar que la vacuna no funciona) en 37 %.

Conclusiones:

Las causas de no vacunarse están relacionadas con factores sociales y geográficos. Es necesario abordar las barreras externas para promover la equidad. Al revisar los resultados en el contexto de estudios anteriores, se percibe la brecha entre la intención y vacunarse.

PALABRAS CLAVE COVID-19; Razones para no vacunarse; Vacunación

Abstract

Background:

Mexico is one of the countries with the highest case-fatality ratio due to COVID-19.

Objective:

Explore the reasons for not getting vaccinated against COVID-19.

Material and methods:

A nationwide telephone survey, comprising all 32 states of Mexico, was conducted to examine associations between inoculation against COVID-19 and other characteristics, the chi-square test and logistic regression analysis were applied.

Results:

Out of 3 126 adults, 68% reported complete vaccination, 21% the first dose, 11% remained unvaccinated. Using logistic regression models: place of residence -Other central state and State of Mexico-, being single, lower education level, younger age, lower BMI, not getting tested for COVID-19, and the perception of COVID-19 as unreal and not severe, were all significantly associated with non-vaccination, i.e. not receiving any dose of anti-COVID vaccine. The predominant reasons for not getting vaccinated were: 63% “external barriers” (e.g., not being able to attend an appointment), and 37% “internal motives” (e.g., considering that the vaccine does not work).

Conclusions:

The causes of non-vaccination against COVID-19 are related to social and geographical determinants. Addressing external barriers is necessary to promote equity in vaccination. Reviewing the results in the context of earlier studies on the willingness to vaccinate, the gap between intention and vaccination is notable.

KEYWORDS COVID-19; Reasons for non-vaccination; Vaccination

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 1 294 41 -
No 1 832 59 -
Resultado positivo 444 34 -
No 850 66 -
Diagnóstico profesional COVID-19 546 18 -
No 2 580 82 -
Cree que tuvo COVID-19 373 15 -
No 2 207 85 -
Conviviente tuvo COVID-19 795 25 -
No 2.331 75 -
COVID-19 grave Un poco 128 4 -
Moderadamente 349 11 -
Muy 2 649 85 -
COVID-19 real 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 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 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 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-19 721 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 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).

Figura 1 Razones para no vacunarse. 

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.

Agradecimientos

La investigación fue realizada gracias al programa UNAM-PAPIIT IV100520. Agradecemos la recopilación de datos a Aurora Franco y su equipo; asimismo, expresamos nuestra gratitud a todos los participantes en la encuesta.

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FinanciamientoEl proyecto fue financiado por UNAM-PAPIIT IV100520.

Responsabilidades éticas

Protección de personas y animales. Los autores declaran que para esta investigación no realizaron experimentos en seres humanos ni en animales.

Confidencialidad de los datos. Los autores declaran que siguieron los protocolos de su centro de trabajo sobre la publicación de datos de pacientes.

Derecho a la privacidad y consentimiento informado. Los autores obtuvieron la aprobación del comité de ética para el análisis de datos clínicos obtenidos de forma rutinaria y anónima, por lo que no fue necesario el consentimiento informado. Se siguieron las recomendaciones pertinentes.

Uso de inteligencia artificial para generar textos. Los autores declaran que no utilizaron ningún tipo de inteligencia artificial generativa en la redacción de este manuscrito ni para la creación de figuras, gráficos, tablas o sus correspondientes pies o leyendas.

Recibido: 10 de Agosto de 2024; Aprobado: 21 de Octubre de 2024

* Correspondencia: Dagmara Wrzecionkowska E-mail: dagmara0510@gmail.com

Conflicto de intereses

Los autores leyeron y aprobaron el manuscrito final para su envío; además, expresaron no tener conflicto de intereses.

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