Evaluar la asociación entre los determinantes sociales de la salud (DSS) y la resiliencia en las personas mayores durante el primer periodo de confinamiento en la pandemia COVID-19 en Chile.
MétodosSe realizó un estudio observacional con diseño transversal utilizando los datos de una encuesta representativa a nivel nacional. En dicha encuesta, mediante un proceso de aleatorización sistemática, una submuestra de personas con edad ≥60 años de la comunidad fueron entrevistadas telefónicamente durante la primera ola pandémica de la COVID-19 en Chile. La resiliencia se evaluó utilizando la Brief Resilient Coping Scale (BRCS) y los síntomas depresivos con el Patient Health Questionnaire (PHQ-9). Los DSS considerados fueron: edad, género, nivel educacional, condición laboral, aislamiento social, soledad, insatisfacción de necesidades de vivienda y de atención en salud.
ResultadosSe obtuvo una muestra total de 582 personas. La edad promedio fue de 71 años (DT: 7,64; 69% mujeres). Se obtuvo una asociación significativa entre una baja resiliencia y las siguientes condiciones: alta soledad (OR: 1,776 [IC 95%: 1,146-2,751]), alto riesgo de aislamiento social (OR: 1,667 [IC 95%: 1,149-2,419]), y síntomas depresivos (OR: 2,602 [IC 95%: 1,795-3,774]). El género femenino fue un factor protector (OR: 0,589 [IC 95%: 0,406-0,855]).
ConclusiónLos DSS como la alta soledad y el aislamiento social son factores que se asocian con una baja resiliencia de las personas mayores durante la pandemia de la COVID-19, por lo que se deben tener en cuenta al momento de planificar estrategias de intervención en la salud pública.
To assess the association between social determinants of health (SDH) and resilience in older people during the first period of confinement in the COVID-19 pandemic in Chile.
Materials and methodsAn observational study with a cross-sectional design was conducted using a nationally representative survey data-set. In this survey, using a systematic randomization process, a subsample of people aged ≥60 years from the community were interviewed by telephone during the first wave of the COVID-19 pandemic in Chile. Resilience was assessed using the Brief Resilient Coping Scale (BRCS) and depressive symptoms using the Patient Health Questionnaire (PHQ-9) scale. The SDH considered were: age, sex, educational level, employment status, social isolation, loneliness, discontent with housing and health care needs.
ResultsA total sample of 582 persons was obtained. The mean age was 71 years (SD: 7.64; 69% women). A significant association was obtained between low resilience and the following conditions: loneliness (OR: 1.776 [95% CI: 1.146–2.751]), high risk of social isolation (OR: 1.667 [95% CI: 1.149-2.419]), and depressive symptoms (OR: 2.602 [95% CI: 1.795-3.774]). Female gender was a protective factor (OR: 0.589 [95% CI: 0.406-0.855]).
ConclusionThe SDH, such as loneliness and social isolation, are factors associated with low resilience in older people during the COVID-19 pandemic and may be taken into account in planning public health intervention strategies.
La propagación de la COVID-19 ha generado modificaciones en el estilo de vida de todas las personas a nivel mundial, en concreto por las cuarentenas y medidas de distanciamiento social implementadas en los primeros meses. La pandemia conllevó a un aumento del sedentarismo, problemas de salud mental y disminución de la calidad de vida en la población1,2. La COVID-19 ha afectado en gran medida a las personas mayores, presentando una tasa alta mortalidad3. Este grupo en particular es considerado de alto riesgo por el declive de su función física e inmune y por un mayor riesgo social3,4. Sin embargo, a pesar de ser una población vulnerable, durante la pandemia las personas mayores informaron menores niveles de malestar psicológico en comparación a otros grupos de edad5–8, posiblemente gracias a la alta resiliencia y a las eficaces estrategias de afrontamiento desarrolladas a lo largo de los años4–8.
Las restricciones por la situación sanitaria generada por la pandemia variaron de un país a otro. En particular, en Chile se estableció un plan «paso a paso», en el que, según diferentes indicadores de variables epidemiológicas, sanitarias y de capacidad de la red asistencial, cada región y/o municipio cambiaba de fase. Las fases iban desde la cuarentena total, que consistía en un confinamiento estricto en el que solo se podía salir de casa con un número restringido de permisos, hasta la fase de «apertura», en la que se podía salir del hogar sin permiso durante la semana y habían más actividades con aforos establecidos9.
Las restricciones establecidas generaron cambios en el estilo de vida de todas las personas de forma abrupta, lo que determinó distintas reacciones y formas de afrontamiento, observándose distintos niveles de resiliencia4,8. La American Psychological Association (APA) define resiliencia como «el proceso de adaptarse bien a la adversidad, a un trauma, tragedia, amenaza o fuentes de tensión significativas, como problemas familiares o de relaciones personales, problemas serios de salud o situaciones estresantes del trabajo o financieras»10,11. La resiliencia es también una capacidad dinámica de afrontamiento e incluye conductas, pensamientos y acciones que pueden ser aprendidas y desarrolladas por cualquier persona12. Diferentes características se han relacionado a la alta resiliencia en las personas mayores, entre ellas, estilos de afrontamiento, optimismo y esperanza, emociones positivas, apoyo social y participación comunitaria, independencia en las actividades de la vida diaria (AVD) y actividad física10. Además, la resiliencia ha demostrado asociación con diferentes factores protectores para un envejecimiento exitoso, como mejor calidad de vida, mayor felicidad, mejor salud mental y bienestar, envejecimiento positivo, menor depresión, longevidad y reducción del riesgo de mortalidad11. Por otro lado, altos niveles de resiliencia podrían atenuar la relación entre eventos traumáticos y la aparición de síntomas de ansiedad y depresión13. La relación entre la resiliencia y el estado de salud mental a lo largo del tiempo ha demostrado ser bidireccional14. En este contexto, una alta resiliencia actuaría como un factor protector para mantener la salud mental a pesar de las adversidades durante la COVID-1913. Además, se ha reportado que las personas mayores son más resilientes en aspectos de salud mental15. Esta capacidad de adaptarse bien a la adversidad también podría estar influenciada por los determinantes sociales de la salud (DSS).
Los DSS se definen por la Organización Mundial de la Salud (OMS) como «las circunstancias en que las personas nacen, crecen, trabajan, viven y envejecen, incluido el conjunto más amplio de fuerzas y sistemas que influyen sobre las condiciones de la vida cotidiana»16. Los DSS han tenido un rol importante en distintas catástrofes naturales o humanas (por ejemplo, tsunamis, terremotos y pandemia) respecto a la salud mental y la resiliencia, afectando heterogéneamente según edad, género, etnia, soporte social, situación socioeconómica, estrés, traumas previos17. En general, las poblaciones más vulnerables fueron las más afectadas durante la pandemia, causando un problema social, además del problema sanitario18. Por ejemplo, la etnia y el bajo nivel socioeconómico se asoció a mayor probabilidad de presentar COVID-19 y hospitalización 19, mientras que el bajo nivel educacional, los bajos ingresos y el desempleo se asociaron a una mayor mortalidad y severidad de la COVID-1920. Por otro lado, las mujeres y personas con menos ingresos presentaron más síntomas de depresión, ansiedad y soledad21.
Las medidas de distanciamiento para prevenir el contagio del COVID-19 afectaron las relaciones sociales y comunitarias de las personas mayores, generando un mayor riesgo de aislamiento social. La soledad es un factor de riesgo para una mayor fragilidad y para desarrollar enfermedades crónicas, lo que se asocia con mayor riesgo de mortalidad y depresión21. Teniendo en cuenta estos antecedentes, identificar cómo los DSS han influido en la resiliencia de las personas mayores durante los primeros meses de pandemia podría orientar a los centros sanitarios y equipos médicos de salud a elaborar estrategias que permitan mejorar la capacidad afrontamiento frente futuras amenazas para la salud pública (por ejemplo, nuevos brotes), contribuyendo además a una mejor salud y calidad de vida de las personas mayores. El propósito de este estudio fue evaluar la asociación entre los DSS y la resiliencia en las personas mayores durante el primer periodo de confinamiento en la pandemia COVID-19 en Chile.
Materiales y métodosDiseño y población de estudioSe realizó un estudio observacional con diseño transversal. Los datos empleados proceden de una encuesta representativa a nivel nacional (proyecto ANID-COVID0041)22. En dicha encuesta, la población de estudio, estuvo compuesta por personas con edad ≥60 años de la comunidad que participaron de la Quinta Encuesta de Calidad de Vida durante el año 2019 y que contaban con registros telefónicos de contacto válidos. De esta muestra, mediante un proceso de aleatorización sistemática, una submuestra de 721 casos fue entrevistada telefónicamente durante la primera ola pandémica del COVID-19 en Chile (junio a septiembre del 2020), utilizando la técnica «Computer Assisted Telephone Interviewing». Para el presente estudio se seleccionaron solo aquellos sujetos que tenían todos los datos registrados.
VariablesVariables de salud mentalLa resiliencia se evaluó utilizando la Brief Resilient Coping Scale (BRCS), el cual ha demostrado tener buena fiabilidad (Alpha de Cronbach=0,86)23. Una puntuación igual o superior a 17 puntos se utilizó como punto de corte para identificar a aquellas personas con una alta resiliencia, mientras que las puntuaciones inferiores a 17 se agruparon para una baja resiliencia24. Para los síntomas depresivos se utilizó el Patient Health Questionnaire (PHQ-9), instrumento que ha demostrado buena fiabilidad (Alpha de Cronbach=0,835)25. El punto de corte se estableció en >7 puntos para identificar al grupo de personas con síntomas depresivos25.
Determinantes sociales de la saludLos DSS estructurales se categorizaron según las siguientes variables sociodemográficas dicotómicas: género (varón o mujer), nivel educacional (educación primaria o estudios superiores) y condición laboral (trabajo remunerado o no). El punto de corte para la edad se estableció de acuerdo a la mediana, es decir, edad mayor a 70 años o menor o igual a 70 años. El riesgo de aislamiento social fue evaluado con la Escala de Red Social de Lubben abreviada (LSNS-6) (fiabilidad compuesta=0,83 y 0,91)26,27, considerando como menos de 12 puntos un alto riesgo de aislamiento social. La soledad se objetivó con la escala UCLA de soledad abreviada de tres ítems (Alpha de Cronbach=0,91)28. Esta variable se dicotomizó utilizando un punto de corte de ≥6 definido en un estudio previo, ya que mostró la mejor sensibilidad y especificidad en relación con la escala de un solo ítem29. Finalmente, la insatisfacción de necesidades de vivienda y de atención en salud se evaluaron en base a la pregunta «En los últimos 6 meses, ¿Qué tan satisfechas considera usted que ha tenido las siguientes necesidades?». Se categorizó a la muestra en 2 grupos, aquellos con adecuada o poca satisfacción y aquellos con insatisfacción.
Análisis estadísticoEl análisis de los datos se realizó con el programa SPSS® versión 22.0 (IBM Corporation, Armonk, New York, EE. UU.). La normalidad de los datos se evaluó mediante la prueba Shapiro-Wilk. Las variables cuantitativas se presentaron como promedio y desviación estándar. Las variables categóricas se expresaron en porcentajes. Se utilizó la prueba de Chi-cuadrado para comparar las variables categóricas. La asociación entre el grado de resiliencia y los DSS se expresó mediante odds ratio (OR), con un intervalo de confianza del 95% (IC 95%). Para determinar cuáles eran las variables que tenían una mayor asociación con la baja resiliencia se utilizó un modelo de regresión logística binaria con método de avanzar por pasos (condicional). La significación estadística se fijó en p<0,05. Los puntos de corte para el tamaño del efecto del OR se interpretaron como: 1,68=pequeño, 3,46=moderado y 6,71=grande30. Se llevó a cabo un análisis de potencia post hoc mediante el programa G*Power v.3.1 y se obtuvo una potencia adecuada (Material suplementario).
ResultadosSe obtuvo una muestra total de 582 personas. La edad promedio fue de 71 años de edad (DT: 7,64; rango: 60-92), de las cuales un 69% corresponden a mujeres. Un 68% de las personas mayores tuvieron puntajes altos de resiliencia, mientras que el 32% restante tuvo valores bajos.
Se obtuvo una asociación significativa entre una baja resiliencia y varios DSS (tabla 1), estos fueron, la alta soledad (OR: 1,776 [IC 95%: 1,146-2,751]), el alto riesgo de aislamiento social (OR: 1,667 [IC 95%: 1,149-2,419]) y los síntomas depresivos (OR: 2,602 [IC 95%: 1,795-3,774]). El género femenino resulto ser un factor protector (OR: 0,589 [IC 95%: 0,406-0,855]). No hubo asociación con la insatisfacción con la vivienda y necesidades de salud, el nivel educacional, la edad y el desempleo.
Factores asociados a una pobre resiliencia en adultos mayores
| Características | Baja resiliencia (n=185) | Alta resiliencia(n=397) | OR (IC 95%) | Valor de p |
|---|---|---|---|---|
| Edad >70 años | 93 (50,3%) | 187 (47,1%) | 1,135 (0,801-1,610) | NS |
| Género femenino | 116 (62,7%) | 294 (74,1%) | 0,589 (0,406-0,855) | <0,05 |
| Bajo nivel educacional | 91 (49,2%) | 164 (41,3%) | 1,375 (0,969-1,953) | NS |
| Desempleo | 145 (78,4%) | 301 (75,8%) | 1,156 (0,761-1,757) | NS |
| Soledad | 44 (24%) | 49 (15,1%) | 1,776 (1,146-2,751) | <0,01 |
| Aislamiento social | 71 (39,2%) | 108 (27,9%) | 1,667 (1,149-2,419) | <0,01 |
| Síntomas depresivos | 82 (44,3%) | 93 (23,4%) | 2,602 (1,795-3,774) | <0,01 |
| Insatisfacción con vivienda | 7 (3,8%) | 25 (6,4% | 0,577 (0,245-1,360) | NS |
| Insatisfacción con atención en salud | 31 (16,8%) | 76 (19,5%) | 0,834 (0,527-1,322) | NS |
Valores presentados como OR e IC 95%.
IC 95%: intervalo de confianza del 95%; NS: no significativo; OR: odds ratio.
El modelo de regresión logística binaria indicó que los síntomas depresivos, el género masculino y el alto riesgo de aislamiento social, fueron los principales indicadores de peor resiliencia en las personas mayores (Chi-cuadrado: 38,069; R2 Nagelkerke: 0,065). Cada modelo se resume en la Tabla S1 (Material suplementario).
DiscusiónVarios DSS de la salud mostraron una asociación significativa con la resiliencia.
La alta soledad, el alto riesgo de aislamiento social y los síntomas depresivos, cada uno de manera independiente, mostró un aumento en la probabilidad de encontrar una menor resiliencia en las personas mayores durante la pandemia del COVID-19. En particular, los síntomas depresivos y el aislamiento social fueron los principales indicadores de una baja resiliencia. El género femenino mostró ser un factor protector.
Nuestros hallazgos indicaron que la mayoría de las personas mayores mostraron altos niveles de resiliencia (68%). Estos resultados son similares a los de Carta et al.31, quienes reportaron que las personas mayores sanas se mostraron resistentes durante la primera fase de la pandemia. Además, existe una evidencia sólida respecto a que las personas mayores informaron menores niveles de malestar psicológico que otros grupos de edad durante la pandemia, por lo que, a menor edad, el riesgo de presentar problemas de salud mental es mayor5–8. Estos resultados se podrían explicar en parte por una mayor resiliencia o una mayor capacidad de regulación emocional desarrollada en los adultos mayores a lo largo de su vida4,5,8. Por lo tanto, estos resultados demuestran que las personas mayores no deben ser consideradas como frágiles, ya que su experiencia de vida, las relaciones humanas y, sobre todo, resistencia a los cambios se consideran como una fortaleza ante las adversidades.
En segundo lugar, se encontró que la resiliencia tuvo una asociación significativa con los síntomas depresivos. Los síntomas de depresión podrían ser un factor de riesgo para presentar una baja resiliencia. Si bien el diseño de nuestro estudio no permite establecer una relación causal, estudios previos han indicado que la resiliencia y la depresión son factores bidireccionales14. La asociación significativa entre estas variables se ha observado también en otros estudios, Ouanes et al.5 encontraron que la resiliencia presentaba una correlación significativa pero débil con la depresión y los síntomas de estrés durante la pandemia. Además, una alta resiliencia se asoció con una baja depresión, ansiedad y estrés, lo que refuerza el rol protector de la resiliencia en la vejez en relación a estos factores. Por otro lado, Pérez-Gómez et al.13 encontraron que la resiliencia también se asoció de forma significativa y negativa con el impacto del evento, la depresión, la ansiedad y el estrés en sujetos post-COVID-19 en distintos rangos etarios. En este sentido, algunos autores han encontrado que las intervenciones de mejora de la resiliencia podrían promover la salud mental32, lo que podría conducir a una mejor prevención y manejo de estas condiciones en personas mayores.
El aislamiento social y la soledad presentaron una asociación significativa con la resiliencia, siendo factores de riesgo para una baja resiliencia, al igual que han determinado en otros estudios17,33. Presentar un buen soporte emocional y social mejora la resiliencia significativamente. El apoyo social ayuda en la adaptación y facilita la recuperación, luego de un desastre natural o humano, logrando un nuevo sentimiento de compromiso y pertenencia. Por el contrario, presentar un insuficiente soporte social luego de una catástrofe se asocia con varios síntomas psicológicos como depresión mayor y síndrome de estrés postraumático.
Por otro lado, se encontró que las mujeres tenían una mayor probabilidad de tener mayores niveles de resiliencia en comparación con los varones. En la revisión de Timalsina et al. del 2020, encontraron, con respecto al género, que las mujeres presentaban una resiliencia mayor con relación a los varones, siendo el género un factor predictor de resiliencia33. Sin embargo, también hay estudios que determinaron una mayor resiliencia en varones34, esta inconsistencia puede explicarse por las diferentes escalas utilizadas y lo que logran abarcar, dado que la resiliencia involucra no solo al individuo sino también a todo su entorno, su familia, su comunidad y su contexto social, aspectos que no se logra determinar en todas las escalas usadas34,35. Al considerar el ámbito social, las mujeres presentan más actividades y relaciones sociales, por lo que podrían tener una mayor resiliencia35. A esto se suma que el género en sí, no está bien integrado en la conceptualización de la resiliencia, dado por factores como los roles de género, los comportamientos esperados frente a la adversidad, las manifestaciones de emociones, las normas sociales35. Además, varios estudios han determinado que la depresión es más común en mujeres que en varones36,37. Las diferencias en género se atribuyen a causas multifactoriales. Por ejemplo, el factor biológico, dado mayormente por los cambios hormonales, predispone a las mujeres a un mayor riesgo, pero esta condición se puede ver modificada por factores socioculturales36,37. En este contexto, el género femenino, si bien es una condición asociada a mayor riesgo para presentar depresión, también podría ser un factor protector para la alta resiliencia. Por lo tanto, el género al incluir lo sociocultural se generan distintos roles y comportamientos en las mujeres, como mayor uso de servicio salud, mayor años de vida, mayor participación en organizaciones sociales, lo que puede explicar esta diferencia38.
Los DSS abarcan distintas dimensiones, desde lo individual hasta los aspectos generales como la cultura, el medio ambiente y aspectos socioeconómicos. Por otro lado, la resiliencia está asociada a factores psicológicos, sociales y físicos11, algunos de estos tienden a coincidir con los DSS, como nivel educacional, el desempleo, la soledad, el aislamiento social que son condiciones que se comprenden en este estudio. Considerando que la resiliencia es un factor protector para varios aspectos de la salud y para un envejecimiento exitoso, los factores sociales y la resiliencia podrían explicar por qué distintas poblaciones resisten en mayor medida a los efectos adversos39. Estas condiciones influyen de distinta manera en la población y pueden dar lugar a diferencias en los resultados en materia de salud. Si estas desigualdades son innecesarias y evitables, se consideran inequidades, por lo que es necesario a través de políticas públicas lograr intervenir y mejorar algunas de estas condiciones16.
En este contexto, es posible señalar que la pandemia COVID-19 se constituyó en sí misma como una prueba de resiliencia para las sociedades, las culturas, las economías, las políticas públicas, y los gobiernos de turno. Por lo tanto, es necesario considerar la coordinación, cooperación y articulación intersectorial, tanto del ámbito sanitario como en el de desarrollo social, educación, envejecimiento positivo y equidad de género. En futuras pandemias y/o catástrofes, todos estos dispositivos deben involucrarse al momento de planificar estrategias, considerando el modelo sociosanitario y biopsicosocial, relevando ámbitos de salud mental. La pandemia COVID-19 ha sido un momento histórico a nivel sociosanitario y, además, una oportunidad que permita proponer y realizar los cambios necesarios para que la sociedad, comunidades e instituciones entreguen a la personas mayores la evolución necesaria en su cuidado, a fin de que accedan a atenciones integrales, interdisciplinarias, con enfoque de derecho y género.
Entre las fortalezas identificadas en este estudio, primero resulta importante consignar que se consideró una muestra representativa de personas mayores a nivel nacional mediante un método de aleatorización sistemática. Además, se utilizaron escalas validadas para medir las variables de interés en la población objetivo. Por otro lado, se estableció una relación significativa entre varios DDS y la resiliencia, aportando información respecto a otros factores que no han sido estudiados, como el nivel educacional, el desempleo, la insatisfacción con la vivienda y con la atención en salud, que son variables que también se pueden intervenir, entregando una mirada más completa del problema.
En contraste, nuestro estudio presenta ciertas limitaciones. Primero, el diseño de estudio no permite determinar una relación de causa-efecto entre las variables estudiadas, por lo tanto, estos resultados deben interpretarse con cautela. En segundo lugar, el diseño transversal no permite tener información sobre la asociación entre las variables estudiadas antes de la pandemia y no se cuenta con datos de jóvenes para comparar los resultados. En tercer lugar, cada país ha optado por distintas medidas preventivas para disminuir los contagios por COVID-19 con relación a lo recomendado por la OMS40. Por lo tanto, nuestros resultados corresponden solo a la realidad de un país, ya que la pandemia podría influir de manera diferente en cada región. Sin embargo, en la literatura se observan resultados congruentes con relación a la resiliencia durante distintas catástrofes, lo que ratifica estos factores protectores y de riesgo que influyen en la resiliencia, en especial durante la crisis sanitaria de la COVID-19.
ConclusiónLos DSS de la salud mostraron un impacto significativo en la resiliencia de las personas mayores durante la pandemia de la COVID-19. Identificar los determinantes sociales que influyen en una baja resiliencia, como la alta soledad, el alto riesgo de aislamiento social y la depresión, podría ayudar a planificar diferentes intervenciones para mejorar la salud de las personas mayores desde la perspectiva de las políticas públicas a nivel comunitario, intersectorial y central; como detección precoz y preparación de los equipos y dispositivos locales en las alertas entre vecinos, usuarios y/o familiares.
Conflicto de interesesLos autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.
Agradecemos a M. Soledad Herrera del Instituto de Sociología de la Pontificia Universidad Católica de Chile por facilitar la base de datos para realizar este estudio.
