Distribución provincial de la carga de Diabetes Mellitus en Argentina: año 2018

Autores
Peranovich, Andres Conrado
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
La Diabetes Mellitus es considerada por la Organización Mundial de la Salud como una de las cinco más importantes dentro de las enfermedades no transmisibles y, a su vez, es la única de éstas que ha mostrado un incremento continuo en la carga de enfermedad calculada desde 1990 a 2019. Objetivo: analizar la distribución geográfica de la carga de enfermedad que genera la diabetes mellitus y sus complicaciones en Argentina, para el año 2018, desagregando los datos también por sexo y grupos quinquenales de edad. Metodología: se calculan Años de Vida Ajustados por Discapacidad por sexo, grupos de edades y provincia de residencia, considerando la prevalencia de las complicaciones más importantes de la enfermedad. Resultados: esta investigación muestra que la carga de morbi-mortalidad de la diabetes afectan más a la región Cuyo y Patagónica, y la región Noroeste es la menos afectada, tanto para la tendencia general del país como para ambos sexos por separado. Conclusión: las diferencias regionales observadas expresan la necesidad de revisar las medidas implementadas para el control de esta enfermedad, basadas en datos de mortalidad y no de morbilidad de la población.
The World Health Organization considers Diabetes Mellitus as one of the five most important non-communicable diseases, and it is also the only one of these that has shown a continuous increase in the burden of disease calculated from 1990 to 2019. Objective: To analyze the geographical distribution of the disease burden generated by diabetes mellitus and its complications in Argentina, for 2018, disaggregating the data by sex and five-year age groups. Methodology: Disability Adjusted Life Years (DALYs) are calculated by sex, age groups and province of residence, considering the prevalence of the most important complications of the disease. Results: This research shows that the burden of morbidity and mortality from diabetes affects the Cuyo and Patagonian regions the most, and the Northwest region is the least affected, both for the general trend of the country and for both sexes separately. Conclusion: The regional differences observed express the need to review the measures implemented to control this disease, based on mortality data of the population instead of morbidity data.
Fil: Peranovich, Andres Conrado. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Centro de Investigaciones y Estudios sobre Cultura y Sociedad. Universidad Nacional de Córdoba. Centro de Investigaciones y Estudios sobre Cultura y Sociedad; Argentina
Materia
ENFERMEDADES NO TRANSMISIBLES
CARGA GLOBAL DE ENFERMEDADES
DISTRIBUCIÓN POR EDAD Y SEXO
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
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Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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The World Health Organization considers Diabetes Mellitus as one of the five most important non-communicable diseases, and it is also the only one of these that has shown a continuous increase in the burden of disease calculated from 1990 to 2019. Objective: To analyze the geographical distribution of the disease burden generated by diabetes mellitus and its complications in Argentina, for 2018, disaggregating the data by sex and five-year age groups. Methodology: Disability Adjusted Life Years (DALYs) are calculated by sex, age groups and province of residence, considering the prevalence of the most important complications of the disease. Results: This research shows that the burden of morbidity and mortality from diabetes affects the Cuyo and Patagonian regions the most, and the Northwest region is the least affected, both for the general trend of the country and for both sexes separately. Conclusion: The regional differences observed express the need to review the measures implemented to control this disease, based on mortality data of the population instead of morbidity data.
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