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t&#233;rmino que alude a la compleja sinergia entre las patolog&#237;as concurrentes y las condiciones sociales y estructurales en las que se propagan y potencian las desigualdades sociales en la salud&#46; As&#237; pues&#44; resulta necesario que la investigaci&#243;n y la monitorizaci&#243;n de la pandemia incorporen el enfoque de los determinantes sociales de la salud&#44; y espec&#237;ficamente la perspectiva de g&#233;nero&#46; Esto &#250;ltimo requiere&#44; como condici&#243;n necesaria&#44; disponer de datos desagregados por sexo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0105"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>&#44; pero tambi&#233;n contar con variables que permitan analizar la distribuci&#243;n desigual entre hombres y mujeres de aquellos determinantes sociales que habitualmente generan desigualdades de g&#233;nero en salud&#46;</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En Espa&#241;a&#44; diversas autoras<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0110"><span class="elsevierStyleSup">7&#44;8</span></a> han se&#241;alado la importancia de visibilizar los datos desagregados por sexo de la COVID-19&#44; as&#237; como el an&#225;lisis de la interacci&#243;n sexo-g&#233;nero&#44; destacando las lagunas a&#250;n existentes&#46;</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El objetivo de este estudio es analizar la desagregaci&#243;n por sexo y la disponibilidad de variables que permitan un an&#225;lisis con perspectiva de g&#233;nero de las dos fuentes de datos fundamentales para la monitorizaci&#243;n de la pandemia en Espa&#241;a&#58; los informes de la Red Nacional de Vigilancia Epidemiol&#243;gica &#40;RENAVE&#41; y el Estudio Nacional de Sero-Epidemiolog&#237;a de la Infecci&#243;n por SARS-CoV-2 en Espa&#241;a &#40;ENE-COVID-19&#41;&#46;</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">M&#233;todo</span><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se realiz&#243; una revisi&#243;n por pares de los 72 informes de casos de COVID notificados a la RENAVE &#40;del 11&#47;2&#47;2020 al 30&#47;3&#47;2021&#41; y de los informes relativos a las cuatro rondas del estudio ENE-COVID-19 &#40;del 27&#47;4&#47;2020 al 15&#47;12&#47;2020&#41;&#46; Para cada base de datos se analizaron los indicadores existentes por sexo&#44; as&#237; como sus determinantes&#44; que fueron clasificados en intermedios y estructurales&#44; seg&#250;n el modelo de la Comisi&#243;n Espa&#241;ola para la Reducci&#243;n de las Desigualdades Sociales en Salud<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>&#46; Cada indicador se clasific&#243; seg&#250;n estuviera desagregado por sexo &#40;color verde&#41;&#44; no desagregado por sexo &#40;color rojo&#41; o inexistente &#40;color blanco&#41; en cada uno de los meses del periodo analizado&#46; Se calcularon los porcentajes de indicadores desagregados por sexo de todas las fuentes&#44; as&#237; como de los que fueron incorporando o perdiendo la desagregaci&#243;n en alg&#250;n momento del periodo&#46;</p></span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Resultados</span><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En los informes RENAVE &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig&#46; 1</a>&#41; se identificaron 35 indicadores de la COVID-19&#44; de los cuales el 91&#37; eran variables cl&#237;nico-epidemiol&#243;gicas y el 9&#37; de determinantes sociales intermedios&#46; En marzo de 2021&#44; el 52&#44;4&#37; de los indicadores analizados se encuentran desagregados por sexo&#46; En los primeros informes no se presentaba ning&#250;n dato desagregado&#44; y no fue hasta mediados de marzo cuando el sexo comienza a ser una variable de desagregaci&#243;n&#46; En mayo de 2020&#44; todos los indicadores disponibles estaban desagregados o hab&#237;an comenzado a ser publicados por primera vez ya desagregados&#46; Entre julio de 2020 y marzo de 2021&#44; el 23&#37; de los indicadores que siguieron public&#225;ndose perdieron su desagregaci&#243;n por sexo &#40;como hospitalizaciones&#44; ingresos en la unidad de cuidados intensivos y defunciones&#41;&#44; mientras que otro 23&#37; la mantuvieron&#46; El 54&#37; de los indicadores desagregados dejaron de publicarse desde julio de 2020&#44; y de los nuevos que se incluyeron solo un 56&#37; lo hicieron de forma desagregada&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el estudio ENE-COVID-19 &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig&#46; 2</a>&#41;<span class="elsevierStyleItalic">&#44;</span> de los 27 indicadores analizados en total&#44; un 67&#37; recog&#237;a caracter&#237;sticas cl&#237;nico-epidemiol&#243;gicas&#44; mientras que un 33&#37; recog&#237;a determinantes sociales &#40;18&#37; intermedios y 15&#37; estructurales&#41;&#46; El porcentaje de desagregaci&#243;n por sexo de los indicadores en cada ronda fue del 88&#44;23&#37; en la primera y 94&#44;74&#37; en la cuarta&#46; La segunda y tercera ronda no cuentan con indicadores desagregados por sexo&#46; De la primera a la cuarta ronda se ha incorporado la desagregaci&#243;n por sexo de dos indicadores &#40;sector esencial y nacionalidad&#41;&#44; se han a&#241;adido 10 indicadores nuevos &#40;90&#37; desagregados&#41; y se han perdido siete&#46; La incorporaci&#243;n de indicadores sobre determinantes intermedios y estructurales ha sido progresiva&#44; en concreto 29&#44; 4&#37; en la 1&#170; &#40;60&#37; desagregados&#41;&#44; 47&#37; en 3&#170; &#40;0&#37; desagregados&#41; y 38&#37; en la 4&#170; &#40;100&#37; desagregados&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">Discusi&#243;n</span><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El an&#225;lisis realizado muestra que existe una gran variabilidad entre ambas fuentes de informaci&#243;n en relaci&#243;n con la disponibilidad de datos desagregados por sexo y de variables que permitan un an&#225;lisis de g&#233;nero&#46; Los informes RENAVE incorporaron progresivamente la desagregaci&#243;n por sexo&#44; pero luego desapareci&#243; casi en su totalidad&#46; Como resultado&#44; en el &#250;ltimo informe analizado&#44; solo el 52&#44;4&#37; de los indicadores se encuentran desagregados y contienen informaci&#243;n fundamentalmente cl&#237;nica&#46; El estudio ENE-COVID-19 recoge un n&#250;mero menor de variables cl&#237;nicas&#44; pero su desagregaci&#243;n por sexo en su cuarta ronda es del 100&#37; y aporta mucha mayor informaci&#243;n sobre determinantes sociales&#44; lo que posibilita un an&#225;lisis interseccional<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0095"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>&#46;</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Si bien los informes RENAVE llegaron a presentar todos sus indicadores desagregados por sexo entre finales de marzo y mayo de 2020&#44; coincidiendo con la entrada en vigor de la Estrategia de Vigilancia y Control en la fase de transici&#243;n de la pandemia &#40;29&#47;5&#47;2020&#41;&#44; luego se produjo una p&#233;rdida de informaci&#243;n cl&#237;nica relevante desagregada por sexo que no se ha vuelto a incorporar&#46; Esto sugiere que el sexo ha sido considerado como una variable m&#225;s y no como una caracter&#237;stica fundamental y transversal&#46; La p&#233;rdida de informaci&#243;n de los antecedentes o de los factores de riesgo previos a la infecci&#243;n impide mostrar su distribuci&#243;n desigual por g&#233;nero&#44; limitando as&#237; el poder profundizar en sus posibles implicaciones&#46; En el caso de los s&#237;ntomas detallados&#44; estos tambi&#233;n dejaron de ser desagregados a partir de mayo de 2020&#44; a pesar de que ya suger&#237;an un patr&#243;n diferencial<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0125"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>&#44; lo que podr&#237;a conllevar no solo un retraso diagn&#243;stico en las mujeres&#44; sino tambi&#233;n una posible construcci&#243;n androc&#233;ntrica de la definici&#243;n cl&#237;nica de la enfermedad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0115"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#46; La limitada desagregaci&#243;n por sexo de las complicaciones de la COVID-19 tampoco permite mostrar el diferente impacto que la enfermedad tiene por sexo&#44; a pesar de que a escala global estas parecen ser mayores en los hombres<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0130"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>&#46; En cuanto a la mortalidad&#44; no desagregar por sexo hace permanecer ocultas diferencias entre hombres y mujeres&#44; como por ejemplo el mayor porcentaje de mortalidad en exceso de origen desconocido<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0125"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>&#44; que en el caso espa&#241;ol abre importantes l&#237;neas de investigaci&#243;n&#46; Por otro lado&#44; a partir de julio de 2020 se incluyeron variables desagregadas por sexo&#44; como el lugar de trabajo de personal sociosanitario o el &#225;mbito posible de exposici&#243;n&#44; que visibiliza la mayor exposici&#243;n de las mujeres al virus debido a su posici&#243;n en primera l&#237;nea como trabajadoras esenciales<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0135"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a>&#44; adem&#225;s de su rol tradicional como cuidadoras dentro de los hogares<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0140"><span class="elsevierStyleSup">13</span></a>&#46;</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La limitaci&#243;n principal de este estudio deriva de la comparaci&#243;n de informes y rondas con informaci&#243;n altamente heterog&#233;nea&#46; Adem&#225;s&#44; la desagregaci&#243;n por sexo disponible es de car&#225;cter binario&#44; lo que ha limitado la identificaci&#243;n de necesidades espec&#237;ficas de personas con identidades de g&#233;nero diversas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0145"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a>&#46;</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El presente estudio evidencia que la monitorizaci&#243;n en Espa&#241;a de esta sindemia permite un an&#225;lisis con perspectiva de g&#233;nero bastante limitado&#44; a pesar de su importancia<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0150"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a>&#44; que permita visibilizar las desigualdades de g&#233;nero que han de ser amortiguadas mediante pol&#237;ticas p&#250;blicas basadas en la equidad y la justicia social&#46;<elsevierMultimedia ident="tb0005"></elsevierMultimedia></p></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0100">Editor responsable del art&#237;culo</span><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Carlos &#193;lvarez Dardet&#46;</p></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0105">Declaraci&#243;n de transparencia</span><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La autora principal &#40;garante responsable del manuscrito&#41; afirma que este manuscrito es un reporte honesto&#44; preciso y transparente del estudio que se remite a <span class="elsevierStyleSmallCaps">Gaceta Sanitaria&#44;</span> que no se han omitido aspectos importantes del estudio&#44; y que las discrepancias del estudio seg&#250;n lo previsto &#40;y&#44; si son relevantes&#44; registradas&#41; se han explicado&#46;</p></span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0110">Contribuciones de autor&#237;a</span><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">M&#46; Jim&#233;nez Carrillo&#44; A&#46; Bacigalupe y U&#46; Mart&#237;n concibieron y dise&#241;aron el estudio&#46; M&#46; Jim&#233;nez Carrillo y U&#46; Mart&#237;n realizaron la recogida de datos&#46; M&#46; Jim&#233;nez Carrillo y A&#46; Bacigalupe llevaron a cabo los an&#225;lisis y redactaron los resultados&#46; La primera versi&#243;n del art&#237;culo fue escrita por M&#46; Jim&#233;nez Carrillo&#44; con la ayuda del resto de firmantes&#46; Todas las personas autoras revisaron el manuscrito&#44; realizaron aportaciones y aprobaron su versi&#243;n final&#46;</p></span><span id="sec0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0115">Agradecimientos</span><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A familiares y amigas por apoyarnos en el transcurso de esta investigaci&#243;n&#46;</p></span><span id="sec0060" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0120">Financiaci&#243;n</span><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Ninguna&#46;</p></span><span id="sec0065" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0125">Conflictos de intereses</span><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Ninguno&#46;</p></span></span>"
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Vol. 36. Issue 4.
Pages 384-387 (July - August 2022)
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Vol. 36. Issue 4.
Pages 384-387 (July - August 2022)
Original breve
Open Access
Monitorización de la COVID-19 en España: ¿es posible un análisis con perspectiva de género?
Monitoring COVID-19 in Spain: is a gender analysis possible?
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8681
Marta Jiménez Carrilloa,b,
Corresponding author
marta.jimenezc@ehu.eus

Autora para correspondencia.
, Amaia Bacigalupea,c, Unai Martína,c
a Grupo de Investigación en Determinantes Sociales de la Salud y Cambio Demográfico-OPIK, Universidad del País Vasco UPV/EHU, Bizkaia, España
b Medicina Familiar y Comunitaria, OSI Basurto, Centro de Salud Txurdinaga, Osakidetza, Bilbao, Bizkaia, España
c Departamento de Sociología 2, Universidad del País Vasco UPV/EHU, Bizkaia, España
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Resumen
Objetivo

Analizar la desagregación por sexo y la disponibilidad de indicadores de género en los informes de la Red Nacional de Vigilancia Epidemiológica (RENAVE) y el Estudio Nacional de Sero-Epidemiología (ENE-COVID-19).

Método

Revisión por pares de los indicadores disponibles en 72 informes de la RENAVE y cuatro rondas del estudio ENE-COVID-19 para calcular el porcentaje de los desagregados por sexo y su variación temporal.

Resultados

En marzo de 2021, el 52,4% de los indicadores RENAVE estaban desagregados por sexo. Desde julio de 2020, el 54% de los indicadores desagregados dejaron de publicarse y el 23% perdieron su desagregación. En el estudio ENE-COVID-19, la primera ronda incorporó el 88,23% de los indicadores desagregados y la 4ª el 94,74%. La 2ª y 3ª no desagregan por sexo.

Conclusiones

Los informes RENAVE no permiten un análisis con perspectiva de género, y el estudio ENE-COVID-19 es el que más información aporta sobre determinantes sociales.

Palabras clave:
Perspectiva de género
COVID-19
Determinantes sociales
Abstract
Objective

To analyse the sex disaggregation and availability of gender indicators in the reports of the National Epidemiological Surveillance Network (RENAVE) and the National Study of Sero-Epidemiology (ENE-COVID-19).

Method

Peer review of indicators available in 72 RENAVE reports and 4 rounds of the ENE-COVID-19 study to calculate the percentage of those disaggregated by sex and their variation over time.

Results

In March 2021, 52.4% of RENAVE indicators were disaggregated by sex. From July 2020, 54% of disaggregated indicators ceased to be published and 23% lost their disaggregation. In the ENE-COVID-19 study, the 1st round 88,23% of the indicators are disaggregated and the 4th round 94,74%. The 2nd and 3rd round do not disaggregated by sex.

Conclusions

The RENAVE reports do not allow for a gender-sensitive analysis while the ENE-COVID-19 study provides the most information on social determinants.

Keywords:
Gender perspective
COVID-19
Social determinants
Full Text
Introducción

Desde el inicio de la pandemia de COVID-19 se ha destacado la importancia de visibilizar las desigualdades de género1, así como su relación interseccional con otros ejes de desigualdad social2. Cada vez existe mayor evidencia que demuestra cómo la distribución y las consecuencias de esta pandemia mantienen patrones sociales desiguales según género, clase y etnia3,4. Por ello, distintos autores consideran oportuno denominarla «sindemia»5, término que alude a la compleja sinergia entre las patologías concurrentes y las condiciones sociales y estructurales en las que se propagan y potencian las desigualdades sociales en la salud. Así pues, resulta necesario que la investigación y la monitorización de la pandemia incorporen el enfoque de los determinantes sociales de la salud, y específicamente la perspectiva de género. Esto último requiere, como condición necesaria, disponer de datos desagregados por sexo6, pero también contar con variables que permitan analizar la distribución desigual entre hombres y mujeres de aquellos determinantes sociales que habitualmente generan desigualdades de género en salud.

En España, diversas autoras7,8 han señalado la importancia de visibilizar los datos desagregados por sexo de la COVID-19, así como el análisis de la interacción sexo-género, destacando las lagunas aún existentes.

El objetivo de este estudio es analizar la desagregación por sexo y la disponibilidad de variables que permitan un análisis con perspectiva de género de las dos fuentes de datos fundamentales para la monitorización de la pandemia en España: los informes de la Red Nacional de Vigilancia Epidemiológica (RENAVE) y el Estudio Nacional de Sero-Epidemiología de la Infección por SARS-CoV-2 en España (ENE-COVID-19).

Método

Se realizó una revisión por pares de los 72 informes de casos de COVID notificados a la RENAVE (del 11/2/2020 al 30/3/2021) y de los informes relativos a las cuatro rondas del estudio ENE-COVID-19 (del 27/4/2020 al 15/12/2020). Para cada base de datos se analizaron los indicadores existentes por sexo, así como sus determinantes, que fueron clasificados en intermedios y estructurales, según el modelo de la Comisión Española para la Reducción de las Desigualdades Sociales en Salud9. Cada indicador se clasificó según estuviera desagregado por sexo (color verde), no desagregado por sexo (color rojo) o inexistente (color blanco) en cada uno de los meses del periodo analizado. Se calcularon los porcentajes de indicadores desagregados por sexo de todas las fuentes, así como de los que fueron incorporando o perdiendo la desagregación en algún momento del periodo.

Resultados

En los informes RENAVE (fig. 1) se identificaron 35 indicadores de la COVID-19, de los cuales el 91% eran variables clínico-epidemiológicas y el 9% de determinantes sociales intermedios. En marzo de 2021, el 52,4% de los indicadores analizados se encuentran desagregados por sexo. En los primeros informes no se presentaba ningún dato desagregado, y no fue hasta mediados de marzo cuando el sexo comienza a ser una variable de desagregación. En mayo de 2020, todos los indicadores disponibles estaban desagregados o habían comenzado a ser publicados por primera vez ya desagregados. Entre julio de 2020 y marzo de 2021, el 23% de los indicadores que siguieron publicándose perdieron su desagregación por sexo (como hospitalizaciones, ingresos en la unidad de cuidados intensivos y defunciones), mientras que otro 23% la mantuvieron. El 54% de los indicadores desagregados dejaron de publicarse desde julio de 2020, y de los nuevos que se incluyeron solo un 56% lo hicieron de forma desagregada.

Figura 1.

Indicadores de la COVID-19 recogidos en la RENAVE según su desagregación por sexo. España, 11/2/2020 a 30/3/2021

UCI: unidad de cuidados intensivos.

Verde: desagregado; rojo: no desagregado; blanco: no disponible.

(0.64MB).

En el estudio ENE-COVID-19 (fig. 2), de los 27 indicadores analizados en total, un 67% recogía características clínico-epidemiológicas, mientras que un 33% recogía determinantes sociales (18% intermedios y 15% estructurales). El porcentaje de desagregación por sexo de los indicadores en cada ronda fue del 88,23% en la primera y 94,74% en la cuarta. La segunda y tercera ronda no cuentan con indicadores desagregados por sexo. De la primera a la cuarta ronda se ha incorporado la desagregación por sexo de dos indicadores (sector esencial y nacionalidad), se han añadido 10 indicadores nuevos (90% desagregados) y se han perdido siete. La incorporación de indicadores sobre determinantes intermedios y estructurales ha sido progresiva, en concreto 29, 4% en la 1ª (60% desagregados), 47% en 3ª (0% desagregados) y 38% en la 4ª (100% desagregados).

Figura 2.

Indicadores COVID-19 recogidos en el Estudio ENE-COVID-19 según su desagregación por sexo. España, 27/4/2020 a 15/12/2020

Verde: desagregado; rojo: no desagregado; blanco: no disponible.

(0.72MB).
Discusión

El análisis realizado muestra que existe una gran variabilidad entre ambas fuentes de información en relación con la disponibilidad de datos desagregados por sexo y de variables que permitan un análisis de género. Los informes RENAVE incorporaron progresivamente la desagregación por sexo, pero luego desapareció casi en su totalidad. Como resultado, en el último informe analizado, solo el 52,4% de los indicadores se encuentran desagregados y contienen información fundamentalmente clínica. El estudio ENE-COVID-19 recoge un número menor de variables clínicas, pero su desagregación por sexo en su cuarta ronda es del 100% y aporta mucha mayor información sobre determinantes sociales, lo que posibilita un análisis interseccional4.

Si bien los informes RENAVE llegaron a presentar todos sus indicadores desagregados por sexo entre finales de marzo y mayo de 2020, coincidiendo con la entrada en vigor de la Estrategia de Vigilancia y Control en la fase de transición de la pandemia (29/5/2020), luego se produjo una pérdida de información clínica relevante desagregada por sexo que no se ha vuelto a incorporar. Esto sugiere que el sexo ha sido considerado como una variable más y no como una característica fundamental y transversal. La pérdida de información de los antecedentes o de los factores de riesgo previos a la infección impide mostrar su distribución desigual por género, limitando así el poder profundizar en sus posibles implicaciones. En el caso de los síntomas detallados, estos también dejaron de ser desagregados a partir de mayo de 2020, a pesar de que ya sugerían un patrón diferencial10, lo que podría conllevar no solo un retraso diagnóstico en las mujeres, sino también una posible construcción androcéntrica de la definición clínica de la enfermedad8. La limitada desagregación por sexo de las complicaciones de la COVID-19 tampoco permite mostrar el diferente impacto que la enfermedad tiene por sexo, a pesar de que a escala global estas parecen ser mayores en los hombres11. En cuanto a la mortalidad, no desagregar por sexo hace permanecer ocultas diferencias entre hombres y mujeres, como por ejemplo el mayor porcentaje de mortalidad en exceso de origen desconocido10, que en el caso español abre importantes líneas de investigación. Por otro lado, a partir de julio de 2020 se incluyeron variables desagregadas por sexo, como el lugar de trabajo de personal sociosanitario o el ámbito posible de exposición, que visibiliza la mayor exposición de las mujeres al virus debido a su posición en primera línea como trabajadoras esenciales12, además de su rol tradicional como cuidadoras dentro de los hogares13.

La limitación principal de este estudio deriva de la comparación de informes y rondas con información altamente heterogénea. Además, la desagregación por sexo disponible es de carácter binario, lo que ha limitado la identificación de necesidades específicas de personas con identidades de género diversas14.

El presente estudio evidencia que la monitorización en España de esta sindemia permite un análisis con perspectiva de género bastante limitado, a pesar de su importancia15, que permita visibilizar las desigualdades de género que han de ser amortiguadas mediante políticas públicas basadas en la equidad y la justicia social.

¿Qué se sabe sobre el tema?

La pandemia de COVID-19ha presentado patrones desiguales de género en su distribución y consecuencias. Visibilizar estas desigualdades de género requiere que la investigación y la monitorización de la pandemia incorpor en el enfoque de los determinantes sociales de la salud y específicamente la perspectiva de género.

¿Qué añade el estudio realizado a la literatura?

Los resultados evidencian que la monitorización en España de la pandemia permite un análisis con perspectiva de género bastante limitado, a pesar de su importancia para visibilizar desigualdades.

¿Cuáles son las implicaciones de los resultados obtenidos?

La parcial desagregación por sexo de los indicadores clínicos y de los determinantes sociales en la monitorización de la COVID-19 limita poder visibilizar su distribución desigual con enfoque de género, así como sus implicaciones sanitarias y sociales.

Editor responsable del artículo

Carlos Álvarez Dardet.

Declaración de transparencia

La autora principal (garante responsable del manuscrito) afirma que este manuscrito es un reporte honesto, preciso y transparente del estudio que se remite a Gaceta Sanitaria, que no se han omitido aspectos importantes del estudio, y que las discrepancias del estudio según lo previsto (y, si son relevantes, registradas) se han explicado.

Contribuciones de autoría

M. Jiménez Carrillo, A. Bacigalupe y U. Martín concibieron y diseñaron el estudio. M. Jiménez Carrillo y U. Martín realizaron la recogida de datos. M. Jiménez Carrillo y A. Bacigalupe llevaron a cabo los análisis y redactaron los resultados. La primera versión del artículo fue escrita por M. Jiménez Carrillo, con la ayuda del resto de firmantes. Todas las personas autoras revisaron el manuscrito, realizaron aportaciones y aprobaron su versión final.

Agradecimientos

A familiares y amigas por apoyarnos en el transcurso de esta investigación.

Financiación

Ninguna.

Conflictos de intereses

Ninguno.

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