Última actualización: 30 de diciembre de 2021
por Priya Pattath, PhD, MPH
Fondo
Estudios recientes sugieren que las mujeres embarazadas podrían tener un mayor riesgo de enfermarse gravemente asociadas con el COVID-19. Históricamente, las mujeres negras o afroamericanas e indoamericanas/nativas de Alaska tienen tasas más altas de morbilidad y mortalidad relacionadas con el embarazo en comparación con la tasa de las mujeres blancas. Es importante comprender el espectro completo de los resultados maternos y neonatales y las disparidades de salud asociadas con el COVID-19 en el embarazo, ya que los estudios han encontrado que las mujeres embarazadas de minorías raciales y étnicas soportan una carga desproporcionada. Entre los factores de riesgo, los determinantes sociales de la salud, como el hacinamiento en el hogar, las ocupaciones en servicios esenciales y las barreras para la atención, pueden ser posibles causas subyacentes.
Las mujeres embarazadas hispanas y negras parecen verse afectadas de manera desproporcionada por la infección por COVID-19 durante el embarazo. Un estudio de seroprevalencia de mujeres embarazadas en Filadelfia encontró diferencias de raza y etnia en las tasas de seroprevalencia, con tasas más altas en mujeres negras y latinas. 67% de los pacientes negros y latinos con COVID-19 tenían una afección preexistente, como enfermedad pulmonar crónica, diabetes, hipertensión u obesidad, lo que puede haber contribuido a una mayor vulnerabilidad al riesgo de COVID-19 . Otro estudio retrospectivo, realizado en Boston, revisó los datos sobre la COVID-19 y los resultados en la población de pacientes embarazadas. Este estudio encontró que las mujeres latinas representaban el 48% de los casos y las mujeres negras representaban el 34% de los casos, el 88% de las hospitalizadas eran mujeres negras y latinas. La obesidad y la etnia latina representan factores de riesgo para enfermedades moderadas y graves. En los pacientes con COVID-19sintomática, el ingreso a la unidad de cuidados intensivos, la ventilación invasiva, la oxigenación por membrana extracorpórea y la muerte fueron más probables en las mujeres embarazadas.
Los determinantes sociales de la salud, como los entornos sociales y físicos en los que viven las personas, afectan a la aparición, prevalencia y gravedad de la COVID-19. El veinticinco por ciento de las mujeres latinas embarazadas con COVID-19 estaban experimentando inseguridad en la vivienda. Un estudio de Texas informa que las pacientes embarazadas positivas tenían más probabilidades de ser latinas y de tener seguro público.
Por lo tanto, estudios recientes han puesto de relieve las disparidades raciales y étnicas tanto en el riesgo de infección por COVID-19 como en la gravedad de la enfermedad entre las mujeres embarazadas. Se han reportado disparidades similares en el condado de Fairfax, Virginia, donde los residentes latinos representan el 17% de la población, pero el 59% de todos los casos de coronavirus en agosto de 2020. Esto indica la necesidad de abordar los posibles factores de riesgo en estas poblaciones en el Commonwealth of Virginia.
COVID-19 en mujeres embarazadas
El propósito de este estudio es identificar mejor las disparidades entre las mujeres embarazadas con COVID-19 en grupos de edad, raza/etnia, zonas rurales/urbanas y afecciones preexistentes en Virginia y determinar los factores de riesgo de hospitalización. Comprender los factores de riesgo de la infección por COVID-19 en mujeres embarazadas puede servir de base para el asesoramiento, la comunicación de riesgos y la priorización de las estrategias de pruebas y vacunación.
A partir del 10de marzo de 2021, había 3155 mujeres que eran COVID-19 positivas y embarazadas según el Sistema Electrónico de Vigilancia de Enfermedades de Virginia (VEDSS). Como se observa en la Tabla 1, la mayor parte de esta población se encontraba en el grupo de edad de 20a34 años (74.8%), seguido por el grupo de 35 años y más (20%). La mayoría de las mujeres embarazadas eran latinas y blancas, 38% y 32% respectivamente, mientras que las mujeres negras o afroamericanas representaron el 19%. No se informó la raza/etnia para 139 (4%) mujeres. 29% de las mujeres tenían una condición preexistente como hipertensión, diabetes, afecciones respiratorias, entre otras. Las condiciones preexistentes no se reportaron para 13.4% de las mujeres embarazadas. De las mujeres embarazadas con COVID-19, 216 (6.8%) hospitalización requerida. Faltaban datos de hospitalización para el 4% de la muestra.
Del total de mujeres embarazadas con COVID-19, 883 (29.2%) informaron tener una afección preexistente. Entre las mujeres negras embarazadas, 35. El1% reportó tener una afección preexistente, entre las mujeres embarazadas blancas, el 31% tenía una afección preexistente, y 24.2% de las mujeres latinas embarazadas tenían una condición preexistente (Figura 1). Latina embarazada (10.8%) y Mujeres de otras razas (10.8%) fueron hospitalizadas a una tasa mayor, seguidas por las mujeres embarazadas negras (7.9%) que las mujeres blancas o asiáticas (3.2% y 6.8% respectivamente) (Figura 2). Las mujeres embarazadas con COVID-19 fueron hospitalizadas a la tasa más alta en el norte de Virginia (8.9%), seguida de la región central y la región oriental (8.6% y 8.4% respectivamente) (Figura 3).
Métodos
216 mujeres embarazadas con COVID-19 fueron hospitalizadas. De las mujeres embarazadas hospitalizadas, 80 mujeres tenían una afección preexistente, el 40% eran latinas, el 29% eran negras o afroamericanas, el 24% eran blancas, 4% eran asiáticas o de las islas del Pacífico, 3% eran de otra raza y el 1% no tenían raza o etnia reportada (Figura 4). Setenta y seis mujeres embarazadas que fueron hospitalizadas no tenían una condición preexistente. De estos, el 57% eran latinas, el 17% eran blancas, el 16% eran negras o afroamericanas, 5% eran asiáticas o de las islas del Pacífico, 4% eran de otra raza y el 1% no tenían raza o etnia reportada (Figura 4). La condición preexistente no fue reportada/desconocida para 60 mujeres embarazadas hospitalizadas. De estos, el 53% eran latinas, el 22% eran negras o afroamericanas, el 12% eran blancas, el 5% no tenían raza o etnia reportada, y el 5% y el 3% eran de otra raza y asiáticos o isleños del Pacífico, respectivamente (Figura 4).
Se realizó un análisis de detector automático de interacción Chi-cuadrado (CHAID) para explorar la relación entre las variables grupo de edad, residencia rural o urbana, raza y etnia, y condición preexistente, y la variable de resultado: hospitalización (Figura 5). El análisis CHAID permite la partición de la población en subgrupos con diferentes características y la estimación de la hospitalización en cada subgrupo. Este análisis crea todas las tabulaciones cruzadas posibles para cada una de las variables predictoras categóricas hasta que se logre el mejor resultado. El análisis CHAID demuestra una interacción multinivel entre los factores de riesgo a través de vías escalonadas.
Se examinó la presencia de condiciones preexistentes y la interacción con características demográficas como raza/etnia, grupos de edad y residencia rural o urbana en relación con la variable de resultado, hospitalización. Se utilizó el análisis CHAID para identificar la asociación más fuerte entre los predictores y la variable de resultado. El predictor más significativo de hospitalización fue la presencia de una enfermedad preexistente (Figura 5). Del total de mujeres embarazadas, 29.2% tenía una condición preexistente reportada, 57.5% de las mujeres embarazadas no tenían una condición preexistente y la presencia de una condición preexistente fue desconocida para 13.4% de las mujeres. Las mujeres embarazadas que tenían una afección preexistente ( 3de ganglio) tuvieron una tasa de hospitalización significativamente más alta (9.1%) que las mujeres embarazadas que no tenían una condición preexistente (4.4%) (Nodo 1).
Sin embargo, se observa que las mujeres embarazadas para las que se desconocía la presencia de una condición preexistente (Nodo 2), tuvieron la tasa de hospitalización más alta (14.9%). Esto se debe a que el segundo factor más importante que predijo la hospitalización fue la raza y el origen étnico. En este grupo (Ganglios 6 y 7), las latinas, negras y de otras razas tuvieron una tasa de hospitalización significativamente más alta (19.5%) en comparación con la raza blanca y faltante (6.8%).
En el grupo de mujeres embarazadas que tenían una afección preexistente, las latinas, las mujeres negras y de otras razas (Nodo 8) tuvieron una tasa de hospitalización significativamente más alta (12.2%) que el blanco (5.1%) mujeres embarazadas (Nodo 9). Para el grupo de mujeres embarazadas que no informaron una condición preexistente, las latinas, negras y de otras razas (Nodo 4) tuvieron una tasa de hospitalización significativamente más alta (6.2%) que las mujeres blancas (1.9%) (Nodo 5).
Conclusión
Como se observó en el análisis de CHAID (Figura 3), las condiciones preexistentes, la raza y el origen étnico tuvieron un impacto significativo en la hospitalización por COVID-19 en mujeres embarazadas. De las 883 mujeres embarazadas que tenían una condición preexistente, 80 (9.1%) tuvieron una hospitalización, mientras que los grupos de mujeres embarazadas que no informaron una condición preexistente (N = 1738) y faltaron datos de condición preexistente (N = 404), tuvieron una hospitalización significativamente mayor, 136 (19.3%), siendo el factor significativo el de origen latino. Es interesante notar que de las 60 mujeres embarazadas que fueron hospitalizadas y para quienes se desconocía la presencia de una condición preexistente, 50 mujeres eran latinas o negras.
Por lo tanto, el análisis de subgrupos confirma y respalda los hallazgos anteriores de que la raza y el origen étnico parecen ser un predictor importante de hospitalizaciones. Los hallazgos sugieren que las mujeres embarazadas con COVID-19 que tenían la mayor probabilidad de hospitalización eran las que eran latinas o de raza/etnia negra, o que tenían una afección preexistente. Estos hallazgos sugieren que las intervenciones específicas con enfoque en la subpoblación (latinas, negras o afroamericanas) podrían beneficiarse de un aumento de las estrategias de pruebas, vacunación y asesoramiento.
Limitaciones
Existen varias limitaciones que pueden haber afectado a los resultados de este análisis, como datos incompletos y faltantes para las variables predictoras. En los datos, no se informó de la presencia o ausencia de una enfermedad preexistente en 404 mujeres embarazadas, lo que puede haber contribuido a una mayor vulnerabilidad a la COVID-19 y a la hospitalización. La mayoría de este grupo de mujeres embarazadas eran latinas o blancas. Esta circunstancia podría llevar a la subestimación de las condiciones preexistentes. La condición preexistente fue autoinformada y no ha sido verificada con los respectivos registros médicos de los pacientes. El diagnóstico autoinformado puede diferir del diagnóstico de la historia clínica.
La ocupación es una variable importante que estaba incompleta en el conjunto de datos VEDSS y que faltaba en muchos casos, por lo que no se incluyó como predictor en este análisis. Muchas mujeres embarazadas de origen latino pueden estar trabajando como trabajadoras esenciales. Según un análisis del Centro de Investigación Económica y Política, muchas personas que trabajan en ciertas industrias esenciales en Virginia son desproporcionadamente mujeres, inmigrantes, negros y/o latinos.
Los determinantes sociales de la salud, como el hacinamiento, los ingresos, el seguro y la educación, son variables importantes que deben tenerse en cuenta, ya que estudios anteriores sobre mujeres embarazadas con COVID-19 han encontrado que las mujeres latinas con19 de COVID estaban experimentando inseguridad en la vivienda.
Nota: La sección "COVID-19 en mujeres embarazadas" se actualizó el 30de diciembre de 2021 para reflejar las tasas, incluidos los gráficos.
Fuentes
Delahoy MJ, Whitaker M, O'Halloran A, et al. Características y resultados maternos y de parto de mujeres embarazadas hospitalizadas con COVID-19 confirmado por laboratorio — COVID-NET, Estados 13 , 1de marzo al 22de agosto de 2020. Informe Semanal de Morbilidad y Mortalidad (MMWR) Rep 2020;69:1347–1354. DOI: http://dx.doi.org/10.15585/mmwr.mm6938e1.htm
Ellington S, Strid P, Tong VT, et al. Características de las mujeres en edad reproductiva con infección por SARS-CoV-2 confirmada por laboratorio por el estado del embarazo - Estados Unidos, enero de 22a junio de 7de 2020. Informe Semanal de Morbilidad y Mortalidad (MMWR) Rep 2020;69:769–775. DOI: http://dx.doi.org/10.15585/mmwr.mm6925un1
Flannery, D. D., Gouma, S., Dhudasia, M. B., Mukhopadhyay, S., Pfeifer, M. R., Woodford, E. C., Gerber, J. S., Arévalo, C. P., Bolton, M. J., Weirick, M. E., Goodwin, E. C., Anderson, E. M., Greenplate, A. R., Kim, J., Han, N., Pattekar, A., Dougherty, J., Kuthuru, O., Mathew, D., Baxter, A. E., ... Hensley, S. E. (2020). Seroprevalencia de SARS-CoV-2 en mujeres parturientas. medRxiv : el servidor de preimpresión para las ciencias de la salud, 2020.07.08.20149179. https://doi.org/10.1101/2020.07.08.20149179
Olga Grechukhina, Victoria Greenberg, Lisbet S. Lundsberg, Uma Deshmukh, Jennifer Cate, Heather S. Lipkind, Katherine H. Campbell, Christian M. Pettker, Katherine S. Kohari, Uma M. Reddy, Enfermedad por coronavirus 2019 resultados del embarazo en una población racial y étnicamente diversa, American Journal of Obstetrics & Gynecology MFM, Volumen 2, Número 4, Suplemento, 2020, 100246, ISSN 2589-9333.
Onwuzurike, C., Diouf, K., Meadows, A.R. y Nour, N.M. (2020), Disparidades raciales y étnicas en la gravedad de la enfermedad COVID-19 en el embarazo en los Estados Unidos. Int J Gynecol Obstet, 151: 293-295. https://doi.org/10.1002/ijgo.13333
Emily E. Petersen et al., "Disparidades raciales/étnicas en las muertes relacionadas con el embarazo - Estados Unidos, 2007-2016", Informe semanal de morbilidad y mortalidad 68, no. 35 (septiembre 2019): 762–765, https://www.cdc.gov/mmwr/volumes/68/wr/mm6835un3.htm
Pineles, B. L., Alamo, I. C., Farooq, N., Green, J., Blackwell, S. C., Sibai, B. M., & Parchem, J. G. (2020). Disparidades raciales-étnicas y resultados del embarazo en la infección por SARS-CoV-2 en una cohorte universalmente probada en Houston, Texas. Revista europea de obstetricia, ginecología y biología de la reproducción, 254, 329–330. https://doi.org/10.1016/j.ejogrb.2020.09.012
Schmidt y Tan (2020). Mujeres latinas embarazadas con COVID-19, Washington Post. https://www.washingtonpost.com/dc-md-va/2020/08/16/mujeres-embarazadas-latinas-covid/
Mendes K, Goran, L. (2020). Perfil de los trabajadores esenciales en Virginia durante el COVID-19, The Commonwealth Institute https://www.thecommonwealthinstitute.org/wp-content/uploads/2020/04/Perfil de los trabajadores esenciales en Virginia durante el COVID-19.pdf
Stone (2020). https://www.forbes.com/sites/judystone/2020/07/22/bumpday-highlights-coronavirus-and-racial-disparities-in-pregnancy/?sh=328b17dc74c4
Departamento de Salud de Virginia, Sistema Electrónico de Vigilancia de Enfermedades de Virginia (VEDSS), marzo de 2021.
WHO (2020) https://www.who.int/news/item/01-09-2020-new-research-helps-to-increase-understanding-of-the-impact-of-covid-19-for-pregnant-women-and-their-babies
Zambrano LD, Ellington S, Strid P, et al. Actualización: Características de las mujeres sintomáticas en edad reproductiva con infección por SARS-CoV-2 confirmada por laboratorio por el estado del embarazo - Estados Unidos, enero de 22a octubre de 3de 2020. Informe Semanal de Morbilidad y Mortalidad (MMWR) Rep 2020;69:1641–1647. DOI: http://dx.doi.org/10.15585/mmwr.mm6944e3