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Diferencias de mortalidad por Covid-19: consecuencia de las imperfecciones y de la diversidad de los sistemas de recolección de datos

Par : Contributeur(s) : Type de matériel : TexteTexteLangue : français Détails de publication : 2021. Sujet(s) : Ressources en ligne : Abrégé : La urgencia por comprender la epidemia de Covid-19 ha dado lugar a diferencias importantes entre los procedimientos de recolección de datos de los diferentes países, que se esfuerzan en producir información en tiempo real pero que siguen siendo estadísticas de mortalidad imperfectas. Para resolver este problema se analizan los recuentos de defunciones por Covid-19 de la base de datos «La demografía de las defunciones por Covid-19» (https://dc-covid.site.ined.fr/fr/) y se examinan sus límites. Este artículo destaca aspectos importantes de los datos que limitan la posibilidad de llevar a cabo comparaciones internacionales. Para paliar estas dificultades se clasifican las fuentes según la exhaustividad de sus datos, y después se analizan y comparan los recuentos de defunciones de 16 países. Comprender las características de la recogida de datos es fundamental para el tratamiento de estadísticas imperfectas.
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La urgencia por comprender la epidemia de Covid-19 ha dado lugar a diferencias importantes entre los procedimientos de recolección de datos de los diferentes países, que se esfuerzan en producir información en tiempo real pero que siguen siendo estadísticas de mortalidad imperfectas. Para resolver este problema se analizan los recuentos de defunciones por Covid-19 de la base de datos «La demografía de las defunciones por Covid-19» (https://dc-covid.site.ined.fr/fr/) y se examinan sus límites. Este artículo destaca aspectos importantes de los datos que limitan la posibilidad de llevar a cabo comparaciones internacionales. Para paliar estas dificultades se clasifican las fuentes según la exhaustividad de sus datos, y después se analizan y comparan los recuentos de defunciones de 16 países. Comprender las características de la recogida de datos es fundamental para el tratamiento de estadísticas imperfectas.

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