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ESTRUCTURA DE CORRELACIÓN ENTRE VARIABLES DEL REGISTRO ECUATORIANO
DE VACUNACIÓN DE PRIMERA Y SEGUNDA DOSIS, COVID-19.
Ulcuango, Mullo, Marcatoma, Ortega.
ISSN 2477-9105
Número 29 Vol.1 (2023)
DOI: https://doi.org/10.47187/perf.v1i29.209
Structure of correlaon between variables of the ecuadorian registry of vaccinaon
of rst and second doses, covid-19
ESTRUCTURA DE CORRELACIÓN ENTRE VARIABLES DEL
REGISTRO ECUATORIANO DE VACUNACIÓN DE PRIMERA Y
SEGUNDA DOSIS, COVID-19
¹ Escuela Superior Politécnica de Chimborazo, Facultad de Ciencias, Carrera de Estadística, Riobamba, Ecuador.
² Universidad Nacional de Chimborazo, Ingeniería, Tecnología, Riobamba, Ecuador.
* michael.ulcuango@espoch.edu.ec
El objevo del estudio es determinar la estructura de correlación entre las variables del registro
ecuatoriano de vacunación de primera y segunda dosis COVID-19. Se ulizó los registros que emite el
Ministerio de Salud Pública del Ecuador, el cual cuenta con un total de 4´368.997 individuos vacunados
entre la primera y segunda dosis. Se realizó un análisis de correspondencia simple entre las variables
de vacunas, provincias y grupos de edades. Se encontró que las variables no son independientes
y la distribución de las vacunas se lo hizo de una forma diferencial de acuerdo con los factores
sociodemográcos como los grupos de edades y provincias, debido a los niveles de incidencia de
COVID-19 priorizando la vacunación en provincias con un alto nivel ocurrencia de la enfermedad y de
igual manera los grupos de edades considerados como vulnerables que podrían enfermar de gravedad
por el virus.
Palabras claves: COVID-19, Correspondencia, vacunación, dosis aplicadas, grupos de edad, Ecuador.
The objecve of the study is to determine the correlaon structure between the variables of the
Ecuadorian rst and second dose vaccinaon registry COVID-19. The records issued by the Ministry
of Public Health of Ecuador were used, which has a total of 4,368,997 individuals vaccinated between
the rst and second doses. A simple correspondence analysis was performed between the variables
of vaccines, provinces and age groups. It was found that the variables are not independent and the
distribuon of the vaccines was done in a dierenal way according to sociodemographic factors such
as age groups and provinces, due to COVID-19 incidence levels priorizing vaccinaon in provinces
with a high level of occurrence of the disease and also the age groups considered vulnerable that could
become seriously ill from the virus.
Keywords: COVID-19, Correspondence, vaccinaon, doses applied, age groups, Ecuador.
RESUMEN
ABSTRACT
Fecha de recepción: 24-04-2022 Fecha de aceptación: 06-05-2022 Fecha de publicación: 08-04-2023
¹ Héctor Salomón Mullo Guaminga
¹ Michael Fabrizio Ulcuango Abalco *
² Jessica Alexandra Marcatoma Tixi
¹ María Belén Ortega Chavarrea
iD
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http://ceaa.espoch.edu.ec:8080/revista.perfiles/
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Número 29 Vol.1 (2023)
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Número 29 Vol.1 (2023)
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I. INTRODUCCIÓN
Los coronavirus son patógenos que se caracterizan
por atacar principalmente al sistema respiratorio
humano. A nes de diciembre de 2019, se
reportaron los primeros casos de neumonía viral
de eología desconocida en Wuhan de China,
un nuevo coronavirus surgía, se trataba del
SARS-CoV-2, responsable de la enfermedad por
coronavirus 2019 (COVID-19) (1).
El primer caso fue descrito el 8 de diciembre
2019, el 7 de enero 2020 el Ministerio de sanidad
de China idenca un nuevo coronavirus (nCoV)
como posible eología (2).El 24 enero se reporta
835 casos (534 en Hubei) y al pasar las semanas
se extendió a otras ciudades en China (3).
EL 11 de marzo de 2020 el número de casos de
COVID-19 fuera de China se ha mulplicado por
13, y el número de países afectados se triplico,
exisa más de 118 000 casos en 114 países, es así
como se convera en una emergencia de salud
siendo catalogada como una pandemia por la
Organización Mundial de la Salud (OMS) (4). La
aparición de COVID-19 se atribuye a la venta de
mariscos y animales salvajes vivos en el mercado
de Wuhan, China; que, debido a las condiciones
imperantes en el sio, provoco un evento
zoonóco (5).
El virus SARS-CoV-2 es muy contagioso y se
transmite rápidamente de persona a persona
a través de la tos o secreciones respiratorias, y
por contactos cercanos seguido del contacto con
la mucosa de la boca, nariz u ojos, debido a la
falta de aislamiento social en muchos países la
enfermedad se espacio rápidamente (6). Por lo cual
promovió invesgaciones en muchos laboratorios
y liberó nanciamiento para detenerla lo antes
posible. Esto derivó en resultados en empo
récord, como la secuenciación de su genoma en
solo 11 días por parte del Centro Nacional de
Datos Genómicos de China (7).
La Organización Mundial de la Salud (OMS)
recomienda la vacunación contra la COVID-19
como una herramienta de prevención primaria
fundamental para limitar los efectos sanitarios y
económicos devenidos de la pandemia. El 16 de
marzo de 2020 comenzó el primer estudio clínico
de una vacuna dirigida a la proteína espiga (en
este caso, una vacuna de ARNm), diseñado por
el Centro de Invesgación de Vacunas de los
Instutos Nacionales de Salud de EE. en Seale,
poco más de 2 meses después de la secuenciación
genómica del SARS-CoV-2. (8)
El propósito de vacunar contra la COVID-19 es
cuidar a la población, disminuyendo la morbi-
mortalidad causada por la enfermedad y evitar
el colapso de los sistemas sanitarios logrando
mantener su capacidad para dar respuesta a
las necesidades de salud de la población (9).
Con la nalidad de precautelar la salud de las
personas, se ha demostrado que las medidas de
distanciamiento social y connamiento afectan
negavamente los mercados laborales, salud
metal y el bienestar (10).
El plan de vacunación en el Ecuador toma como
referencia al “Manual de Normas Técnicas
Administravas, Métodos y Procedimientos
de Vacunación y Vigilancia Epidemiológica del
Programa Ampliado de Inmunizaciones”, se
establece que la aplicación debe ser entre 0
– 28 días y se considera a los adultos mayores,
dicho plan no fue cumplido hasta el término del
gobierno Moreno, por tal razón, entre en vigencia
otro mandato a cargo de Guillermo Lasso, se
priorizó a toda la población por medio de rangos
de edad, desde los más altos a los menores, para
lo cual, se adquirió vacunas por medio de compras
y acuerdos, esto con la nalidad de reacvar la
economía del país (11).
Ecuador comenzó su campaña de vacunación
masiva el 21 de enero del 2021, en primer lugar,
con 3 vacunas; Pzer, Sinovac y AstraZeneca,
con intervalos de aplicación de la segunda dosis
de 28 días para Pzer y Sinovac, por otro lado,
84 días para AstraZeneca (12). En el periodo
de inmunización se recolectaron variables
importantes como provincia de vacunación, grupo
de edad, po de vacuna y etapa de vacunación
de las personas. Estos datos se almacenaron en
el registro ecuatoriano de vacunación COVID-19.
Se han realizado varios trabajos interesantes
sobre la distribución equitava de la vacuna
según factores demográcos y socioeconómicos,
mediante el estudio de la correlación entre estos
factores (13, 14, 15). Este po de estudios son
importantes, debido a que permiten evaluar
la políca pública de distribución de vacunas
COVID-19 en la población ante un probable
contagio. En Ecuador de nuestro conocimiento, no
se ha realizado estudios de este po. Por lo tanto,
esta invesgación pretende llenar este vacío y se
propone, determinar la estructura de correlación
entre las variables del registro ecuatoriano de
vacunación COVID-19 en la primera y segunda
dosis para evaluar la distribución de las vacunas
según factores demográcos importantes.
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El estudio se realizó en base al registro de
vacunación COVID-19 del Ministerio de Salud
Pública del Ecuador, los datos fueron recolectados
entre enero y junio del 2021. Se tuvo un total de 4
368 997 dosis aplicadas entre primera y segunda,
con 7 variables que se listan a connuación: 1)
fecha de vacunación, 2) zona, 3) provincia, 4)
sexo, 5) grupos de edad, 6) po de vacuna, 7)
número de dosis.
En primer lugar, se realizó un estudio de
dependencia (mediante una prueba de hipótesis
Chi-cuadrada) entre todas las variables y el po
de vacunación. De aquellos pares de variables
donde resultó una dependencia signicava se
procedió con un análisis de correspondencia
simple. Especícamente, se estudió la estructura
de correlación entre las caracteríscas de las
variables edad y po de vacuna; provincia y po
de vacuna. Esto, se realizó por un lado para los
vacunados COVID-19 con primera dosis y, por
otro lado, para los vacunados con segunda dosis.
En el perl la, la más inuyente en la primera dosis
fue la vacuna Sinovac seguida por AstraZeneca y Pzer.
En el perl columna, las caracteríscas más inuyentes
fueron las provincias de Pichincha y Guayas en este
orden, para la primera y segunda dosis.
II. MATERIALES Y MÉTODOS
Análisis de dependencia
Dentro del estudio de dependencia se encontró
que, entre el po de vacuna y provincias, existe
una dependencia altamente signicava, esto
mismo ocurrió al estudiar la dependencia entre
po de vacuna y edad a juzgar por los valores
de p aproximadamente de 0 (ver Tabla 1.). Esto
ocurrió para el caso de primera y segunda dosis
de vacunas COVID-19. Por lo tanto, es adecuado
realizar un análisis de correspondencia entre
estos pares de variables.
Análisis de correspondencia entre Provincia y
Tipo de vacuna
III. RESULTADOS
Número
de dosis Variable 1 Variable 2 p-valor
Primera Provincia Tipo de vacuna 2.2e-16
Primera Grupo de edad Tipo de vacuna 2.2e-16
Segunda Provincia Tipo de vacuna 2.2e-16
Segunda Grupo de edad Tipo de vacuna 2.2e-16
Tabla 1. Prueba Chi-cuadrado de Pearson
Figura 1. Diagrama de dispersión: Provincias y Tipo de vacuna,
primera dosis.
Figura 2. Diagrama de dispersión: Provincias y Tipo de vacuna,
segunda dosis.
Tabla 2. Perl la: Provincias y Tipo vacuna
Tabla 3. Perl columna: Provincia y Tipo vacuna.
Tipo de vacuna Primera dosis Segunda dosis
AstraZeneca 0.34 0.17
Pzer 0.27 0.48
Sinovac 0.39 0.35
Provincia Primera
dosis
Segunda
dosis
Azuay 0.06 0.07
Bolívar 0.02 0.02
Cañar 0.01 0.02
Carchi 0.01 0.01
Chimborazo 0.03 0.03
Cotopaxi 0.03 0.03
El Oro 0.04 0.04
Esmeraldas 0.03 0.02
Galápagos 0.01 0.01
Guayas 0.21 0.21
Imbabura 0.03 0.03
Loja 0.04 0.05
Los Ríos 0.04 0.04
Manabí 0.09 0.07
Morona Sanago 0.01 0.01
Napo 0.01 0.01
Orellana 0.01 0.01
Pastaza 0.01 0.01
Pichincha 0.23 0.23
Santa Elena 0.02 0.02
Santo Domingo de los Tsáchilas 0.02 0.02
Sucumbíos 0.01 0.01
Tungurahua 0.03 0.03
Zamora Chinchipe 0.01 0.01
En contraste en la segunda dosis la más inuyente en
orden fueron Pzer, Sinovac y AstraZeneca.
Perl columna
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Tabla 4. Perl la: Grupo de edad y Tipo vacuna.
Figura 3. Diagrama de dispersión, Grupo de edad y Tipo de vacuna,
primera dosis
Figura 4. Diagrama de dispersión, Grupo de edad y Tipo de vacuna,
segunda dosis.
IV. DISCUSIÓN
En la Figura 1. y 2. se muestran los resultados del
análisis de correspondencia entre las variables
Provincia y Tipo de vacuna de la primera y segunda
dosis. Considerando las provincias más cercanas
a los pos de vacuna, se observa para las grácas
de primera y segunda dosis, que las provincias
de Pastaza, Guayas, Morona Sanago y Santa
Elena están cerca de la vacuna AstraZeneca. En
el mismo sendo, las provincias de Napo, Santo
Domingo de los Tsáchilas y Galápagos están cerca
de la vacuna Pzer y la provincia de Los Ríos está
cerca de la vacuna Sinovac. Las demás provincias
están cerca de diferentes pos de vacunas en la
primera y segunda dosis, es decir, no muestra un
patrón.
Esto quiere decir que la vacuna AstraZeneca, fue
más importante en las provincias de Pastaza,
Guayas, Morona Sanago y Santa Elena. La
vacuna Pzer por su lado tuvo mayor importancia
en las provincias de Napo, Santo Domingo de los
Tsáchilas y Galápagos. Sinovac tuvo importancia
en la provincia de Los Ríos.
En la Figura 3. y 4. se muestran los resultados del
análisis de correspondencia entre las variables
Grupo de edad y Tipo de vacuna de la primera y
segunda dosis. Se consideran los grupos de edad
cercanos a los diferentes pos de vacuna, de esto
resulta que los grupos de edad de 18 a 24, 25 a 49
y 50 a 59 años están relacionados con la vacuna
AstraZeneca. Los grupos de edad de 12 a 17 y
80 años o más están relacionados con la vacuna
Pzer. Los demás grupos de edad no muestran un
patrón en la primera y segunda aplicación de la
vacuna COVID-19. Esto indica que, en el Ecuador,
la vacuna AstraZeneca se aplicó mayoritariamente
a personas de 18 a 59 años y la vacuna Pzer a
personas de 12 a 17 años y aquellos que tuvieron
80 o más años. En contraste, la vacuna Sinovac
tuvo una aplicación indisnta a todos los grupos
de edad.
En el presente trabajo se estudia la estructura
de correlación entre las variables del registro
ecuatoriano de vacunación COVID-19 en
la primera y segunda dosis para evaluar la
distribución de las vacunas según factores
demográcos importantes.
Los resultados obtenidos reejan que las variables
Grupo de edad y Provincia no son independientes
con respecto a la variable po de vacuna. Por lo
tanto, se considera adecuado realizar un análisis
de correspondencia. Con respecto a las provincias
y pos de vacunas para la primera y segunda
dosis, las provincias de Pastaza, Guayas, Morona
Sanago y Santa Elena están mayormente
relacionadas con la vacuna de AstraZeneca
indicando mayor importancia de esta vacuna en
esas provincias, mientras tanto, para los grupos
de edad y el po de vacunas, se evidencio que
En el perl la, la caracterísca más inuyente en
la primera y segunda dosis fue el grupo de edad
de 25 a 49 años seguida por 60 a 69 años. En
el perl columna, correspondiente a la variable
Tipo de vacuna los resultados son los mismos
presentados en la Tabla 2.
Análisis de correspondencia entre Grupo de
edad y Tipo de vacuna
Grupo de edad Primera dosis Segunda dosis
12 a 17 0,00 0,00
18 a 24 0,03 0,03
25 a 49 0,29 0,27
50 a 59 0,18 0,10
60 a 69 0,25 0,22
70 a 79 0,16 0,25
80 años y más 0,08 0,14
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Existe una clara relación entre los pares de
variables estudiados, para las provincias y vacunas;
Pzer y Sinovac enen una mayor relación con
las provincias mayormente pobladas de Ecuador
en las cuales comenzó la etapa de inmunización
especícamente en Guayas y Pichincha dos de
las provincias con mayor población, mientras
tanto, en base a los resultados obtenidos para
los grupos de edades y po de vacunas, la más
inuyente en la primera dosis fue la vacuna
Sinovac seguida por AstraZeneca y Pzer, mientas
que en la segunda dosis la más inuyente en
orden fueron Pzer, Sinovac y AstraZeneca y a su
vez las personas de entre los 60 a más años enen
una mayor relación con las vacunas de Sinovac y
Pzer, esto se debe a que dada la limitación y al
ser las primeras en llegar a Ecuador, se desnaron
estas a las personas conformadas en ese rango de
edades, consideradas como grupos vulnerables
por lo que se priorizaron en la primera etapa
V. CONCLUSIONES
para la primera y segunda dosis, los grupos de
edad de entre los 18 a 24, 25 a 49 y 50 a 59 años
están relacionados con la vacuna de AstraZeneca,
es decir, las personas conformadas por esos
grupos de edad fueron mayormente vacunados
con esta vacuna, esto debido a que fue una de
las primeras en llegar a Ecuador, el estudio (16);
muestra que las personas conformadas de entre
25 a 54 años, 55 a 64 y mayores a 65 tenían más
probabilidad de aceptar vacunarse, resultados
similares de las personas que mayormente se
vacunaron en Ecuador, por medio el estudio (15),
se conforman grupos de edades de acuerdo a
su vulnerabilidad, y los adultos mayores están
asociados a enfermades como la diabetes,
hipertensión y sobrepeso considerándose grupos
con mayor vulnerabilidad que podrían desarrollar
una enfermedad más grave por COVID-19,
tomándose como uno de los grupos prioritarios
en la vacunación, resultados similares se prestan
en (17), donde las personas de 63 a más años son
mayormente los que ingresaron a hospitalización
por COVID-19, esto se muestra también en los
resultados obtenidos, las personas conformadas
de entre los 60 a 69, 70 a 79 siendo estos adultos
mayores ene una mayor relación con la vacuna
Sinovac de las primeras en llegar al país.
Los grupos prioritarios por recomendaciones
de la OMS (18), en la primera etapa de
vacunación fueron personas adultos mayores,
con enfermedades preexistentes debido a que
podrían enfermar de gravedad y por consiguiente
la muerte, esto también se muestra en (14), en
donde se muestra que la población de mayor
edad presenta un riesgo sustancial mayor de
muerte, lo mismo en los países con una mediana
de edad más alta enen mayor fracción de
residentes mayores, en (19) se concluye que
luego de recibir la segunda dosis de la vacuna
BNT162b2, la respuesta humoral disminuyo,
en hombre de entre 65 a más años con esto se
considera la aplicación de una tercera dosis, de
igual manera en (5,6) se encuentra evidencia que
los principales factores de riesgos graves para
pacientes por COVID-19 es la edad avanzada,
hipertensión preexistente, diabetes, obesidad
entre otras mismos que se determina en el
mismo estudio para personas prioritarias en la
vacunación. En Ecuador, se muestra por medio
de los resultados obtenidos que la distribución
de las vacunas se realizó de forma diferencial
de acuerdo con factores sociodemográcas
como los son grupos de edades y provincias
con respecto a las vacunas, esto se debe al nivel
de incidencia de COVID-19, esto lo muestran la
Figura 1. y Figura 2., las provincias que menos se
relacionan con las vacunas en la primera dosis
son Sucumbíos, Pastaza, Napo, Santo Domingo
de los Tsáchilas y Zamora Chinchipe mismas que
cuentan con grupos étnicos que se rigen por la
medicina ancestral y también son provincias de
baja incidencia de COVID-19 siendo consideradas
estas en una tercera fase de vacunación, de
acuerdo con (13) los grupos étnicos también
tenían riesgos relavos más altos, mientras tanto,
las provincias como Guayas, Manabí y Pichincha
presentan una mayor incidencia por COVID-19
consideradas en una primera etapa de vacunación
(22), esto se muestra también en (7,8), realizado
en EE.UU. y en la India, los cuales muestran que
los condados con una demograa más diversa
enen mayor riesgo de infección por COVID-19
y una relación posiva entre la infección por
COVID-19 y la mortalidad se relacionan con la
densidad de la población, respecvamente; lo
cual puede ser ocasionado también por niveles
de contaminación de las regiones mostrándose
en (25) que esta correlacionado posivamente
con la letalidad con el COVID-19. Dentro de las
limitantes del estudio, la principal fue la falta de
variables sociodemográcas y económicas que
permitan un mejor estudio de la distribución de
las vacunas COVID-19.
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de inmunización. Con respecto a las variables
provincias y po de vacuna las caracteríscas más
inuyentes fueron las provincias de Pichincha y
Guayas en este orden, para la primera y segunda
dosis. La vacuna AstraZeneca, fue más importante
en las provincias de Pastaza, Guayas, Morona
Sanago y Santa Elena. La vacuna Pzer por su
lado tuvo mayor importancia en las provincias de
Napo, Santo Domingo de los Tsáchilas y Galápagos.
V. REFERENCIAS
1. Aquino-Canchari CR, Quispe-Arrieta R del C, Huaman Casllon KM. COVID-19 y su relación con
poblaciones vulnerables. Rev habanera cienc méd. 2020;19:1–18.
2. Ministerio de Sanidad del Gobierno de España. Actualización n°13. Neumonía por nuevo conavirus
(2019-nCov) en Wuhan, provincia de Hubei, (China). Cent Coord Alertas y Emergencias Sanit
[Internet]. 2020;1–6. Disponible en: hps://www.mscbs.gob.es/profesionales/saludPublica/ccayes/
alertasActual/nCov-China/documentos/Actualizacion_12_2019-nCoV_China.pdf
3. OMS. CONSIDERACIONES DE LA ORGANIZACIÓN PANAMERICANA DE LA SALUD CON RESPECTO A LA
PROPAGACIÓN DEL NUEVO CORONAVIRUS EMERGENTE. Organización Mundial de la Salud (OMS)
[Internet]. 2020 [citado 5 abril 2022]; Disponibel en: hps://www.paho.org/bol/dmdocuments/
REVISADA%20Consideraciones%20de%20la%20OPS%20nCoV%20China_FINAL.pdf
4. OMS. Alocución de apertura del Director General de la OMS en la rueda de prensa sobre la COVID-19
celebrada el 11 de marzo de 2020. Organización Mundial de la Salud (OMS) [Internet]. 2020 [citado 7
abril 2022]. Disponible en: hps://www.who.int/es/director-general/speeches/detail/who-director-
general-s-opening-remarks-at-the-media-brieng-on-covid-19---11-march-2020
5. Santos Sánchez N, Salas-Coronado R. Origin, structural characteriscs, prevenon measures,
diagnosis and potenal drugs to prevent and COVID-19. Medwave. 2020;20:e8037.
6. Maguiña Vargas C, Gastelo Acosta R, Tequen Bernilla A, Maguiña Vargas C, Gastelo Acosta R, Tequen
Bernilla A. El nuevo Coronavirus y la pandemia del Covid-19. Rev Medica Hered [Internet]. 2020
[citado 7 abril 2022];31(2):125–131. Disponible en: hps://revistas.upch.edu.pe/index.php/RMH/
arcle/view/3776
7. Orz-Núñez R. Análisis métrico de la producción cienca sobre COVID-19 en SCOPUS. Revista
Cubana de Informacion en Ciencias de la Salud [Internet]. 2020 [citado 9 abril 2022];31(3):1–20.
Disponible en: hp://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arext&pid=S2307-21132020000300002
8. Carvalho T, Krammer F, Iwasaki A. The rst 12 months of COVID-19: a meline of immunological
insights. Nat Rev Immunol [Internet]. 2021 [citado 12 abril 2022];21(4):245–256. Disponible en:
hps://doi.org/10.1038/s41577-021-00522-1
9. Luzuriaga JP, Marsico F, Garcia E, González V, Kreplak N, González S, et al. Impacto de la aplicación
de vacunas contra COVID-19 sobre la incidencia de nuevas infecciones por SARS-COV-2 en PS de
la Provincia de Buenos Aires. Scielo [Internet]. 2021 [citado 12 abril 2022];1:1–13. Disponible en:
hps://preprints.scielo.org/index.php/scielo/preprint/view/2068/3406
10. Brodeur A, Gray D, Islam A, Bhuiyan S. A literature review of the economics of COVID-19. J Econ Surv [Internet].
2021 [citado 15 abril 2022];35(4):1007–1044. Disponible en: hps://doi.org/10.1111/ joes.12423
11. Jaramillo-Fuertes JE, Montoya-Chacón SP. Polícas públicas de vacunación contra el COVID-19
en el Ecuador en el periodo enero-agosto 2021. CIENCIAMATRIA [Internet]. 2021 [citado 15 abril
2022];7(3):19–47. Disponible en: hps://www.cienciamatriarevista.org.ve/index.php/cm/arcle/
view/569
12. Gaus D. COVID-19. Prácca Fam Rural [Internet]. 2021 [citado 20 marzo 2022];6(1). Disponible en:
hps://praccafamiliarrural.org/index.php/pfr/arcle/view/196
Sinovac tuvo importancia en la provincia de Los
Ríos. La aplicación de las vacunas en grupos de
edad se desarrolló de la siguiente manera, la
vacuna AstraZeneca se aplicó mayoritariamente
a personas de 18 a 59 años y la vacuna Pzer a
personas de 12 a 17 años y aquellos que tuvieron
80 o más años. En contraste, la vacuna Sinovac
tuvo una aplicación indisnta a todos los grupos
de edad.
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ISSN 2477-9105
Número 29 Vol.1 (2023)
DOI: https://doi.org/10.47187/perf.v1i29.209
13. Donadio G, Choudhary M, Lindemer E, Pawlowski C, Soundararajan V. Counes with lower insurance
coverage and housing problems are associated with both slower vaccine rollout and higher covid-19
incidence. Vaccines [Internet]. 2021 [citado 8 abril 2022];9(9):973. Disponible en: hps://doi.
org/10.3390/vaccines9090973
14. Klinger D, Blass I, Rappoport N, Linial M. Signicantly improved COVID-19 outcomes in countries with
higher bcg vaccinaon coverage: A mulvariable analysis. Vaccines [Internet]. 2020 [citado 8 abril
2022];8(3):378. Disponible en : hps://doi.org/10.3390/vaccines8030378
15. Gaona-Pineda EB, Mundo-Rosas V, Méndez-Gómez-Humarán I, Gómez-Acosta LM, Ávila-Arcos MA,
Cuevas-Nasu L, et al. Vulnerabilidad, conocimiento sobre medidas de migación y exposición ante
COVID-19 en adultos de México: Resultados de la ENSARS-CoV-2. Salud Publica Mex [Internet]. 2020
[citado 14 noviembre 2022];00:1–20. Disponible en: hps://doi.org/10.21149/11875
16. Lazarus J V, Ratzan SC, Palayew A, Gosn LO, Larson HJ, Rabin K, et al. A global survey of potenal
acceptance of a COVID-19 vaccine. Nat Med [Internet]. 2021 [citado 11 noviembre 2022];27(2):225–
228. Disponible en: hps://doi.org/10.1038/s41591-020-1124-9
17. Garcia-Beltran WF, Lam EC, Astudillo MG, Yang D, Miller TE, Feldman J, et al. COVID-19-neutralizing
anbodies predict disease severity and survival. Cell [Internet]. 2021 [citado 11 noviembre
2022];184(2):476-488.e11. Disponible en: hps://www.sciencedirect.com/science/arcle/pii/
S0092867420316858
18. OMS. Enfermedad por coronavirus (COVID-19): Accesibilidad y asignación de las vacunas. Organización
Mundial de la Salud (OMS) [Internet]. 2021 [citado 17 abril 2022]. Disponible en: hps://www.who.
int/es/news-room/q-a-detail/coronavirus-disease-(covid-19)-vaccine-access-and-allocaon
19. Levin EG, Lusg Y, Cohen C, Fluss R, Indenbaum V, Amit S, et al. Waning Immune Humoral Response
to BNT162b2 Covid-19 Vaccine over 6 Months. N Engl J Med [Internet]. 2021 [citado 12 noviembre
2022];385(24):e84. Disponible en: hps://doi.org/10.1056/NEJMoa2114583
20. Gao Y, Ding M, Dong X, Zhang J, Kursat Azkur A, Azkur D, et al. Risk factors for severe and crically
ill COVID-19 paents: A review. Allergy [Internet]. 2021 [citado 12 noviembre 2022];76(2):428–455.
Disponible en: hps://doi.org/10.1111/all.14657
21. Legros V, Denolly S, Vogrig M, Boson B, Siret E, Rigaill J, et al. A longitudinal study of SARS-CoV-2-
infected paents reveals a high correlaon between neutralizing anbodies and COVID-19 severity.
Cell Mol Immunol [Internet]. 2021 [citado 10 noviembre 2022];18(2):318–327. Disponible en:
hps://doi.org/10.1038/s41423-020-00588-2
22. Ministerio de Salud Pública. Plan Nacional de Vacunación e Inmunización contra el COVID-19. Plan
Vacunarse [Internet]. Ecuador;2021. Disponible en: hps://www.planvacunarse.ec/
23. Abedi V, Olulana O, Avula V, Chaudhary D, Khan A, Shahjouei S, et al. Racial, Economic, and Health
Inequality and COVID-19 Infecon in the United States. J Racial Ethn Heal Disparies [Internet]. 2021
[citado 11 noviembre 2022];8(3):732–742. Disponible en: hps://doi.org/10.1007/s40615-020-
00833-4
24. Bhadra A, Mukherjee A, Sarkar K. Impact of populaon density on Covid-19 infected and mortality
rate in India. Model Earth Syst Environ [Internet]. 2021 [citado 12 noviembre 2022];7(1):623–629.
Disponible en: hps://doi.org/10.1007/s40808-020-00984-7
25. Gupta A, Bherwani H, Gautam S, Anjum S, Musugu K, Kumar N, et al. Air polluon aggravang
COVID-19 lethality? Exploraon in Asian cies using stascal models. Environ Dev Sustain [Internet].
2021 [citado 13 noviembre 2022];23(4):6408–6417. Disponible en: hps://doi.org/10.1007/s10668-
020-00878-9
