BARDENA-ORS: informe RentaGarantizada-Salud

0.1 piramides: distibucion variables socioeconomicas: edad,genero, migracion, de renta..

0.1.1 renta corte de 18000 euros x edad y genero

## , , gen = Hombre
## 
##          reni18m
## gedad.       FALSE     TRUE
##   (0,14]  46.92214 43.61236
##   (14,25] 31.89416 42.33109
##   (25,40] 52.51600 60.31991
##   (40,45] 31.51877 21.61231
##   (45,50] 31.49585 20.21826
##   (50,55] 29.48319 18.54221
##   (55,60] 25.64469 17.51826
##   (60,65] 20.52668 15.75410
## 
## , , gen = Mujer
## 
##          reni18m
## gedad.       FALSE     TRUE
##   (0,14]  43.91901 41.40407
##   (14,25] 29.06198 40.67972
##   (25,40] 36.43234 75.19104
##   (40,45] 20.38392 29.92908
##   (45,50] 20.26937 28.45043
##   (50,55] 19.51506 26.39547
##   (55,60] 18.11571 23.89991
##   (60,65] 16.05018 20.39273

## 200 200

## [1] 5.1 4.1 4.1 2.1

0.1.2 grupo con tarjeta tsi001 x edad y genero

## , , gen = Hombre
## 
##          tsi001
## gedad.         FALSE       TRUE
##   (0,14]   84.524764   7.923779
##   (14,25]  69.251919   3.698400
##   (25,40] 104.819185   3.736587
##   (40,45]  50.316951   2.044908
##   (45,50]  49.324092   2.361859
##   (50,55]  46.064841   2.123191
##   (55,60]  41.954023   1.859701
##   (60,65]  35.664643   1.200978
## 
## , , gen = Mujer
## 
##          tsi001
## gedad.         FALSE       TRUE
##   (0,14]   80.255470   7.627831
##   (14,25]  65.387406   4.154733
##   (25,40] 101.351816   7.240234
##   (40,45]  47.758430   2.774277
##   (45,50]  46.904953   2.550884
##   (50,55]  44.606102   2.298851
##   (55,60]  41.003170   2.048726
##   (60,65]  35.515714   1.651583

## 200 200

## [1] 5.1 4.1 4.1 2.1

0.1.3 renta garantizada x edad y genero

## , , gen = Hombre
## 
##          reng
## gedad.       noRentG      RentG
##   (0,14]   79.780334  10.754166
##   (14,25]  69.616572   4.608677
##   (25,40] 107.312551   5.523362
##   (40,45]  50.575600   2.555480
##   (45,50]  49.327821   2.386290
##   (50,55]  46.007458   2.017948
##   (55,60]  41.469278   1.693667
##   (60,65]  35.212757   1.068015
## 
## , , gen = Mujer
## 
##          reng
## gedad.       noRentG      RentG
##   (0,14]   74.963695  10.359389
##   (14,25]  64.620167   5.121535
##   (25,40] 102.057074   9.566309
##   (40,45]  46.959155   3.353848
##   (45,50]  45.891140   2.828652
##   (50,55]  43.799171   2.111355
##   (55,60]  40.422412   1.593210
##   (60,65]  35.348462   1.094451

## 200 200

## [1] 5.1 4.1 4.1 2.1

0.1.4 renta garantizada y corte 18000 combinados, x edad y genero

## , , gen = Hombre
## 
##          ren3tf
## gedad.       >18000    <18-RG  <18-noRG
##   (0,14]  46.922144 10.311804 33.300553
##   (14,25] 31.894157  4.458873 37.872219
##   (25,40] 52.516003  5.442292 54.877619
##   (40,45] 31.518766  2.523757 19.088557
##   (45,50] 31.495855  2.361616 17.856639
##   (50,55] 29.483194  1.996799 16.545414
##   (55,60] 25.644686  1.688379 15.829879
##   (60,65] 20.526676  1.052153 14.701943
## 
## , , gen = Mujer
## 
##          ren3tf
## gedad.       >18000    <18-RG  <18-noRG
##   (0,14]  43.919014  9.894115 31.509954
##   (14,25] 29.061980  4.984068 35.695655
##   (25,40] 36.432338  9.497575 65.693469
##   (40,45] 20.383921  3.313312 26.615769
##   (45,50] 20.269365  2.807504 25.642924
##   (50,55] 19.515058  2.104306 24.291163
##   (55,60] 18.115712  1.582635 22.317274
##   (60,65] 16.050179  1.080351 19.312382

## 200 200

## [1] 5.1 4.1 4.1 2.1

0.1.5 renta garantizada y corte 18000 combinados, x edad y migracion

## , , migran = 0
## 
##          ren3tf
## gedad.       >18000    <18-RG  <18-noRG
##   (0,14]  86.575400 17.730171 62.437469
##   (14,25] 49.303089  5.388170 57.123764
##   (25,40] 62.628403  5.025394 84.085615
##   (40,45] 42.782678  2.148012 32.821629
##   (45,50] 44.543094  2.369496 33.195861
##   (50,55] 43.401306  2.002902 33.142399
##   (55,60] 39.975942  1.802421 33.575820
##   (60,65] 33.782029  1.160881 32.239279
## 
## , , migran = 1
## 
##          ren3tf
## gedad.       >18000    <18-RG  <18-noRG
##   (0,14]   1.651583  4.160461  7.776759
##   (14,25]  3.257341  4.842097 22.577997
##   (25,40]  7.709932 11.160118 46.538359
##   (40,45]  4.273113  4.175736 16.693397
##   (45,50]  3.872150  3.230611 13.930576
##   (50,55]  3.007217  2.440142 11.099019
##   (55,60]  2.018177  1.741322  7.751938
##   (60,65]  1.090236  1.149425  4.611067

## 200 200

## [1] 5.1 4.1 4.1 2.1

0.1.6 renta garantizada y corte 18000 combinados, x edad y tsi001

## , , tsi001 = FALSE
## 
##          ren3tf
## gedad.         >18000      <18-RG    <18-noRG
##   (0,14]   88.2269829   8.3457441  68.2075075
##   (14,25]  52.5604307   3.8912437  78.1876504
##   (25,40]  70.3383358   7.5667316 128.2659335
##   (40,45]  47.0557910   2.6749914  48.3445985
##   (45,50]  48.4152442   2.2033834  45.6104174
##   (50,55]  46.4085233   1.6095773  42.6528430
##   (55,60]  41.9941192   1.2105243  39.7525490
##   (60,65]  34.8722649   0.6606331  35.6474587
## 
## , , tsi001 = TRUE
## 
##          ren3tf
## gedad.         >18000      <18-RG    <18-noRG
##   (0,14]    0.0000000  13.5448887   2.0067209
##   (14,25]   0.0000000   6.3390232   1.5141101
##   (25,40]   0.0000000   8.6187803   2.3580402
##   (40,45]   0.0000000   3.6487570   1.1704281
##   (45,50]   0.0000000   3.3967236   1.5160194
##   (50,55]   0.0000000   2.8334670   1.5885745
##   (55,60]   0.0000000   2.3332188   1.5752091
##   (60,65]   0.0000000   1.6496735   1.2028869

## 250 207

## [1] 5.1 4.1 4.1 2.1

0.2 Edad, genero, migración, comorbilidades, covid, frecuentacion sanitaria, segun renta

1 (Población>14/<65): Analisis multivariantes: edad, genero, cond migrante, renta (corte 18000 euros, renta garantizada, tsi001)

1.1 visita atencio primaria?

1.1.1 si/no

	nvAPsn
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	3.53	3.45 – 3.61	<0.001
gedad. [26-40]	0.82	0.80 – 0.84	<0.001
gedad. [41-45]	0.89	0.87 – 0.92	<0.001
gedad. [46-50]	0.94	0.92 – 0.97	<0.001
gedad. [51-55]	1.08	1.05 – 1.12	<0.001
gedad. [56-60]	1.30	1.26 – 1.35	<0.001
gedad. [61-65]	1.83	1.77 – 1.90	<0.001
gen [Mujer]	1.87	1.84 – 1.90	<0.001
reni18mTRUE	0.86	0.84 – 0.87	<0.001
tsi001TRUE	0.77	0.74 – 0.81	<0.001
reng [RentG]	2.63	2.50 – 2.76	<0.001
migran	0.71	0.70 – 0.72	<0.001
Observations	429293
R2 Tjur	0.030

1.1.2 numero de visitas

	nvAP
Predictors	Estimates	CI	p
(Intercept)	2.87	2.83 – 2.92	<0.001
gedad. [26-40]	0.35	0.30 – 0.40	<0.001
gedad. [41-45]	0.65	0.59 – 0.70	<0.001
gedad. [46-50]	0.79	0.73 – 0.85	<0.001
gedad. [51-55]	1.01	0.96 – 1.07	<0.001
gedad. [56-60]	1.29	1.23 – 1.35	<0.001
gedad. [61-65]	1.59	1.53 – 1.65	<0.001
gen [Mujer]	0.21	0.18 – 0.25	<0.001
reni18mTRUE	0.40	0.36 – 0.43	<0.001
tsi001TRUE	0.58	0.49 – 0.67	<0.001
reng [RentG]	0.24	0.16 – 0.32	<0.001
migran	-0.06	-0.10 – -0.02	0.003
Observations	345006
R2 / R2 adjusted	0.015 / 0.015

1.2 visita a atencio especializada?

1.2.1 si/no

	nvAEsn
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.47	0.46 – 0.47	<0.001
gedad. [26-40]	1.47	1.44 – 1.50	<0.001
gedad. [41-45]	1.61	1.57 – 1.65	<0.001
gedad. [46-50]	1.70	1.66 – 1.74	<0.001
gedad. [51-55]	1.96	1.92 – 2.01	<0.001
gedad. [56-60]	2.29	2.24 – 2.35	<0.001
gedad. [61-65]	2.63	2.56 – 2.70	<0.001
gen [Mujer]	2.23	2.20 – 2.25	<0.001
reni18mTRUE	1.00	0.98 – 1.01	0.634
tsi001TRUE	1.05	1.01 – 1.09	0.020
reng [RentG]	1.63	1.58 – 1.69	<0.001
migran	0.82	0.81 – 0.84	<0.001
Observations	429293
R2 Tjur	0.060

1.2.2 numero de visitas

	nvAE
Predictors	Estimates	CI	p
(Intercept)	1.91	1.87 – 1.95	<0.001
gedad. [26-40]	0.46	0.42 – 0.49	<0.001
gedad. [41-45]	0.18	0.14 – 0.23	<0.001
gedad. [46-50]	0.17	0.13 – 0.22	<0.001
gedad. [51-55]	0.31	0.27 – 0.36	<0.001
gedad. [56-60]	0.35	0.30 – 0.39	<0.001
gedad. [61-65]	0.39	0.35 – 0.44	<0.001
gen [Mujer]	0.19	0.16 – 0.21	<0.001
reni18mTRUE	0.15	0.12 – 0.17	<0.001
tsi001TRUE	0.39	0.32 – 0.45	<0.001
reng [RentG]	0.24	0.18 – 0.30	<0.001
migran	-0.16	-0.20 – -0.13	<0.001
Observations	224703
R2 / R2 adjusted	0.008 / 0.008

1.3 visita a urgencias hospitalarias?

1.3.1 si/no

	nvuAHsn
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.12	0.12 – 0.13	<0.001
gedad. [26-40]	1.20	1.17 – 1.23	<0.001
gedad. [41-45]	0.96	0.93 – 0.99	0.010
gedad. [46-50]	0.93	0.90 – 0.96	<0.001
gedad. [51-55]	1.00	0.97 – 1.03	0.922
gedad. [56-60]	1.07	1.03 – 1.10	<0.001
gedad. [61-65]	1.14	1.10 – 1.18	<0.001
gen [Mujer]	1.17	1.15 – 1.19	<0.001
reni18mTRUE	1.21	1.19 – 1.24	<0.001
tsi001TRUE	1.19	1.14 – 1.24	<0.001
reng [RentG]	1.66	1.60 – 1.73	<0.001
migran	1.30	1.28 – 1.33	<0.001
Observations	429293
R2 Tjur	0.013

1.3.2 número de visitas

	nvuAH
Predictors	Estimates	CI	p
(Intercept)	1.31	1.28 – 1.34	<0.001
gedad. [26-40]	0.11	0.08 – 0.14	<0.001
gedad. [41-45]	-0.03	-0.06 – 0.01	0.133
gedad. [46-50]	-0.06	-0.09 – -0.02	0.003
gedad. [51-55]	-0.03	-0.06 – 0.01	0.163
gedad. [56-60]	-0.02	-0.06 – 0.02	0.276
gedad. [61-65]	0.02	-0.02 – 0.06	0.252
gen [Mujer]	0.15	0.14 – 0.17	<0.001
reni18mTRUE	0.10	0.08 – 0.12	<0.001
tsi001TRUE	0.21	0.17 – 0.26	<0.001
reng [RentG]	0.14	0.10 – 0.18	<0.001
migran	0.09	0.06 – 0.11	<0.001
Observations	65386
R2 / R2 adjusted	0.022 / 0.022

1.4 hospitalizaciones urgentes

1.4.1 si/no

	h2
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.01	0.01 – 0.01	<0.001
gedad. [26-40]	2.69	2.53 – 2.87	<0.001
gedad. [41-45]	1.32	1.22 – 1.43	<0.001
gedad. [46-50]	1.25	1.15 – 1.35	<0.001
gedad. [51-55]	1.57	1.45 – 1.70	<0.001
gedad. [56-60]	2.09	1.94 – 2.26	<0.001
gedad. [61-65]	2.76	2.56 – 2.98	<0.001
gen [Mujer]	1.64	1.58 – 1.70	<0.001
reni18mTRUE	1.16	1.11 – 1.21	<0.001
tsi001TRUE	1.42	1.31 – 1.54	<0.001
reng [RentG]	1.44	1.33 – 1.55	<0.001
migran	1.24	1.19 – 1.29	<0.001
Observations	429293
R2 Tjur	0.009

1.4.2 duranción estancia

	hte
Predictors	Estimates	CI	p
(Intercept)	5.31	4.70 – 5.91	<0.001
gedad. [26-40]	-0.86	-1.41 – -0.30	0.002
gedad. [41-45]	1.45	0.74 – 2.16	<0.001
gedad. [46-50]	2.17	1.44 – 2.91	<0.001
gedad. [51-55]	2.98	2.27 – 3.68	<0.001
gedad. [56-60]	3.18	2.50 – 3.87	<0.001
gedad. [61-65]	3.52	2.85 – 4.20	<0.001
gen [Mujer]	-1.77	-2.12 – -1.42	<0.001
reni18mTRUE	0.89	0.54 – 1.24	<0.001
tsi001TRUE	1.53	0.84 – 2.21	<0.001
reng [RentG]	-0.81	-1.46 – -0.16	0.014
migran	-0.23	-0.60 – 0.13	0.214
Observations	12853
R2 / R2 adjusted	0.066 / 0.065

1.4.3 reingreso en 30 dias

	re30sn
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.04	0.03 – 0.06	<0.001
gedad. [26-40]	0.71	0.52 – 0.97	0.029
gedad. [41-45]	1.02	0.70 – 1.49	0.920
gedad. [46-50]	0.97	0.66 – 1.44	0.899
gedad. [51-55]	1.20	0.84 – 1.73	0.312
gedad. [56-60]	1.61	1.15 – 2.25	0.005
gedad. [61-65]	1.42	1.01 – 1.99	0.041
gen [Mujer]	0.75	0.63 – 0.90	0.002
reni18mTRUE	1.58	1.30 – 1.92	<0.001
tsi001TRUE	1.49	1.06 – 2.08	0.020
reng [RentG]	0.92	0.65 – 1.30	0.631
migran	0.73	0.59 – 0.89	0.002
Observations	12853
R2 Tjur	0.011

2 (Población diabetica >40/<65): Analisis multivariantes: edad, genero, renta garantizada, corte 18000 euros, tsi 001

2.1 visita atencio primaria?

2.1.1 si/no

	nvAPsn
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	17.39	12.92 – 23.38	<0.001
gedad. [46-50]	1.15	0.82 – 1.60	0.417
gedad. [51-55]	1.02	0.76 – 1.39	0.881
gedad. [56-60]	1.31	0.97 – 1.77	0.080
gedad. [61-65]	1.34	1.00 – 1.81	0.054
gen [Mujer]	1.74	1.46 – 2.07	<0.001
reni18mTRUE	0.70	0.59 – 0.84	<0.001
tsi001TRUE	0.51	0.37 – 0.70	<0.001
reng [RentG]	5.09	3.34 – 7.76	<0.001
migran	0.59	0.49 – 0.70	<0.001
Observations	13766
R2 Tjur	0.013

2.1.2 numero de visitas

	nvAP
Predictors	Estimates	CI	p
(Intercept)	6.03	5.41 – 6.66	<0.001
gedad. [46-50]	-0.01	-0.72 – 0.70	0.974
gedad. [51-55]	0.01	-0.65 – 0.67	0.965
gedad. [56-60]	0.18	-0.46 – 0.81	0.588
gedad. [61-65]	0.09	-0.54 – 0.72	0.777
gen [Mujer]	0.77	0.46 – 1.08	<0.001
reni18mTRUE	1.29	0.97 – 1.62	<0.001
tsi001TRUE	0.91	0.22 – 1.61	0.010
reng [RentG]	-0.54	-1.23 – 0.14	0.119
migran	-1.33	-1.71 – -0.94	<0.001
Observations	13039
R2 / R2 adjusted	0.010 / 0.009

2.2 Hemoglobina glicada

2.2.1 no se realiza medicion

	hbns
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.43	0.37 – 0.50	<0.001
gedad. [46-50]	1.00	0.84 – 1.20	0.964
gedad. [51-55]	1.01	0.86 – 1.20	0.872
gedad. [56-60]	0.94	0.80 – 1.11	0.482
gedad. [61-65]	0.90	0.77 – 1.06	0.215
gen [Mujer]	0.73	0.67 – 0.79	<0.001
reni18mTRUE	1.04	0.95 – 1.13	0.415
tsi001TRUE	1.13	0.94 – 1.35	0.186
reng [RentG]	0.68	0.57 – 0.81	<0.001
migran	1.22	1.11 – 1.34	<0.001
Observations	13766
R2 Tjur	0.007

2.2.2 valor >8

	hb8
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.29	0.24 – 0.35	<0.001
gedad. [46-50]	1.15	0.93 – 1.43	0.198
gedad. [51-55]	0.98	0.80 – 1.20	0.850
gedad. [56-60]	0.80	0.66 – 0.98	0.032
gedad. [61-65]	0.77	0.63 – 0.94	0.009
gen [Mujer]	0.72	0.65 – 0.80	<0.001
reni18mTRUE	1.25	1.12 – 1.39	<0.001
tsi001TRUE	1.01	0.82 – 1.25	0.892
reng [RentG]	1.35	1.10 – 1.65	0.004
migran	1.20	1.06 – 1.35	0.003
Observations	9934
R2 Tjur	0.015

2.3 visita a atencion especializada?

2.3.1 si/no

	nvAEsn
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	2.46	2.10 – 2.89	<0.001
gedad. [46-50]	1.05	0.88 – 1.26	0.569
gedad. [51-55]	1.15	0.97 – 1.37	0.102
gedad. [56-60]	1.23	1.04 – 1.45	0.015
gedad. [61-65]	1.22	1.04 – 1.44	0.015
gen [Mujer]	1.67	1.53 – 1.83	<0.001
reni18mTRUE	1.02	0.93 – 1.11	0.723
tsi001TRUE	0.98	0.81 – 1.18	0.836
reng [RentG]	1.52	1.26 – 1.84	<0.001
migran	0.58	0.53 – 0.64	<0.001
Observations	13766
R2 Tjur	0.020

2.3.2 numero de visitas

	nvAE
Predictors	Estimates	CI	p
(Intercept)	2.66	2.39 – 2.92	<0.001
gedad. [46-50]	-0.00	-0.31 – 0.30	0.976
gedad. [51-55]	0.04	-0.24 – 0.32	0.767
gedad. [56-60]	-0.14	-0.41 – 0.13	0.310
gedad. [61-65]	-0.01	-0.27 – 0.26	0.949
gen [Mujer]	0.21	0.08 – 0.34	0.002
reni18mTRUE	0.30	0.17 – 0.44	<0.001
tsi001TRUE	0.25	-0.04 – 0.53	0.091
reng [RentG]	-0.12	-0.40 – 0.17	0.419
migran	-0.46	-0.62 – -0.30	<0.001
Observations	10427
R2 / R2 adjusted	0.006 / 0.005

2.4 visita endocrinologia

2.4.1 si/no

	nvAEesn
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.34	0.29 – 0.40	<0.001
gedad. [46-50]	0.74	0.61 – 0.90	0.002
gedad. [51-55]	0.64	0.54 – 0.77	<0.001
gedad. [56-60]	0.46	0.39 – 0.55	<0.001
gedad. [61-65]	0.40	0.33 – 0.47	<0.001
gen [Mujer]	1.67	1.51 – 1.83	<0.001
reni18mTRUE	1.01	0.91 – 1.12	0.833
tsi001TRUE	1.27	1.03 – 1.57	0.026
reng [RentG]	0.85	0.68 – 1.05	0.138
migran	0.51	0.45 – 0.58	<0.001
Observations	13766
R2 Tjur	0.025

2.4.2 numero de visitas

	nvAEe
Predictors	Estimates	CI	p
(Intercept)	2.94	2.56 – 3.33	<0.001
gedad. [46-50]	-0.38	-0.83 – 0.06	0.087
gedad. [51-55]	-0.42	-0.83 – -0.01	0.044
gedad. [56-60]	-0.47	-0.87 – -0.07	0.023
gedad. [61-65]	-0.59	-0.99 – -0.20	0.003
gen [Mujer]	0.19	-0.03 – 0.41	0.096
reni18mTRUE	0.10	-0.14 – 0.34	0.405
tsi001TRUE	0.04	-0.47 – 0.55	0.867
reng [RentG]	-0.31	-0.84 – 0.23	0.260
migran	-0.28	-0.58 – 0.03	0.073
Observations	2235
R2 / R2 adjusted	0.008 / 0.004

2.5 visita a urgencia hospitalaria

2.5.1 si/no

	nvuAHsn
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.26	0.22 – 0.31	<0.001
gedad. [46-50]	0.87	0.72 – 1.04	0.131
gedad. [51-55]	0.84	0.70 – 1.00	0.045
gedad. [56-60]	0.86	0.73 – 1.02	0.078
gedad. [61-65]	0.82	0.70 – 0.97	0.021
gen [Mujer]	1.00	0.92 – 1.09	0.972
reni18mTRUE	1.30	1.18 – 1.43	<0.001
tsi001TRUE	1.30	1.09 – 1.55	0.004
reng [RentG]	1.16	0.97 – 1.38	0.094
migran	1.10	0.99 – 1.22	0.071
Observations	13766
R2 Tjur	0.008

2.5.2 numero de visitas

	nvuAH
Predictors	Estimates	CI	p
(Intercept)	1.62	1.41 – 1.82	<0.001
gedad. [46-50]	0.00	-0.23 – 0.23	0.988
gedad. [51-55]	-0.11	-0.33 – 0.10	0.306
gedad. [56-60]	-0.16	-0.37 – 0.04	0.124
gedad. [61-65]	-0.12	-0.33 – 0.08	0.240
gen [Mujer]	0.01	-0.10 – 0.12	0.875
reni18mTRUE	0.12	-0.00 – 0.24	0.052
tsi001TRUE	0.16	-0.05 – 0.37	0.144
reng [RentG]	0.14	-0.07 – 0.35	0.197
migran	-0.02	-0.14 – 0.11	0.799
Observations	3020
R2 / R2 adjusted	0.009 / 0.006

2.6 hospitalizaciones urgentes

2.6.1 si/no

	h2
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.06	0.04 – 0.08	<0.001
gedad. [46-50]	0.85	0.61 – 1.17	0.316
gedad. [51-55]	0.89	0.66 – 1.20	0.461
gedad. [56-60]	1.05	0.79 – 1.39	0.760
gedad. [61-65]	1.13	0.86 – 1.50	0.376
gen [Mujer]	0.75	0.65 – 0.86	<0.001
reni18mTRUE	1.65	1.41 – 1.93	<0.001
tsi001TRUE	1.52	1.16 – 2.01	0.003
reng [RentG]	0.88	0.66 – 1.18	0.408
migran	0.90	0.76 – 1.07	0.225
Observations	13766
R2 Tjur	0.006

2.6.2 duranción estancia

	hte
Predictors	Estimates	CI	p
(Intercept)	5.67	2.81 – 8.54	<0.001
gedad. [46-50]	0.40	-2.81 – 3.62	0.805
gedad. [51-55]	2.81	-0.15 – 5.76	0.062
gedad. [56-60]	2.51	-0.31 – 5.32	0.081
gedad. [61-65]	2.34	-0.42 – 5.11	0.096
gen [Mujer]	-0.82	-2.27 – 0.63	0.266
reni18mTRUE	1.73	0.16 – 3.29	0.031
tsi001TRUE	0.47	-2.28 – 3.23	0.735
reng [RentG]	-0.72	-3.59 – 2.15	0.623
migran	-0.13	-1.80 – 1.55	0.882
Observations	960
R2 / R2 adjusted	0.012 / 0.003

2.6.3 reingreso en 30 dias

	re30sn
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.09	0.03 – 0.24	<0.001
gedad. [46-50]	0.83	0.29 – 2.37	0.728
gedad. [51-55]	0.52	0.19 – 1.46	0.215
gedad. [56-60]	0.60	0.23 – 1.52	0.278
gedad. [61-65]	0.84	0.35 – 2.02	0.692
gen [Mujer]	1.06	0.64 – 1.77	0.816
reni18mTRUE	1.70	0.93 – 3.12	0.086
tsi001TRUE	0.99	0.36 – 2.74	0.984
reng [RentG]	0.56	0.18 – 1.77	0.326
migran	0.77	0.41 – 1.45	0.423
Observations	960
R2 Tjur	0.008

3 (Población >14/<65): Incidencia, complicaciones covid

3.1 incidencia

	cvsi
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.28	0.28 – 0.29	<0.001
gedad. [26-40]	0.49	0.48 – 0.50	<0.001
gedad. [41-45]	0.40	0.38 – 0.41	<0.001
gedad. [46-50]	0.42	0.41 – 0.44	<0.001
gedad. [51-55]	0.43	0.42 – 0.44	<0.001
gedad. [56-60]	0.39	0.38 – 0.40	<0.001
gedad. [61-65]	0.34	0.33 – 0.36	<0.001
gen [Mujer]	1.05	1.03 – 1.07	<0.001
migran	1.41	1.38 – 1.44	<0.001
reng [RentG]	1.13	1.08 – 1.18	<0.001
reni18mTRUE	0.92	0.90 – 0.94	<0.001
tsi001TRUE	0.83	0.79 – 0.88	<0.001
Observations	423258
R2 Tjur	0.020

3.2 hospitalizacion x CoV-2

3.2.1 poblacion general

	cvh
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.00	0.00 – 0.00	<0.001
gedad. [26-40]	3.21	2.59 – 3.99	<0.001
gedad. [41-45]	4.28	3.41 – 5.38	<0.001
gedad. [46-50]	6.08	4.87 – 7.59	<0.001
gedad. [51-55]	8.36	6.72 – 10.39	<0.001
gedad. [56-60]	10.28	8.28 – 12.78	<0.001
gedad. [61-65]	13.03	10.49 – 16.19	<0.001
gen [Mujer]	0.78	0.73 – 0.84	<0.001
migran	2.49	2.29 – 2.71	<0.001
reng [RentG]	1.21	1.02 – 1.42	0.027
reni18mTRUE	1.04	0.95 – 1.13	0.389
tsi001TRUE	1.38	1.16 – 1.64	<0.001
Observations	423258
R2 Tjur	0.004

3.2.2 entre covid+

	cvh
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.00	0.00 – 0.01	<0.001
gedad. [26-40]	5.80	4.64 – 7.25	<0.001
gedad. [41-45]	9.46	7.48 – 11.97	<0.001
gedad. [46-50]	13.10	10.42 – 16.45	<0.001
gedad. [51-55]	18.23	14.57 – 22.82	<0.001
gedad. [56-60]	25.21	20.16 – 31.53	<0.001
gedad. [61-65]	36.61	29.25 – 45.81	<0.001
gen [Mujer]	0.70	0.64 – 0.75	<0.001
migran	1.79	1.63 – 1.96	<0.001
reng [RentG]	1.04	0.87 – 1.24	0.687
reni18mTRUE	1.17	1.07 – 1.27	0.001
tsi001TRUE	1.67	1.38 – 2.02	<0.001
Observations	56395
R2 Tjur	0.049

3.3 ingreso en UCI x CoV-2

3.3.1 poblacion general

	cvuci
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.00	0.00 – 0.00	<0.001
gedad. [26-40]	4.16	2.01 – 10.08	<0.001
gedad. [41-45]	4.97	2.28 – 12.43	<0.001
gedad. [46-50]	7.68	3.65 – 18.81	<0.001
gedad. [51-55]	14.97	7.37 – 35.91	<0.001
gedad. [56-60]	23.31	11.61 – 55.52	<0.001
gedad. [61-65]	29.12	14.48 – 69.42	<0.001
gen [Mujer]	0.59	0.48 – 0.74	<0.001
migran	2.92	2.29 – 3.70	<0.001
reng [RentG]	1.02	0.65 – 1.60	0.923
reni18mTRUE	0.95	0.75 – 1.20	0.654
tsi001TRUE	2.51	1.61 – 3.84	<0.001
Observations	423258
R2 Tjur	0.001

3.3.2 entre hospitalizados covid

	cvuci
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.08	0.03 – 0.16	<0.001
gedad. [26-40]	1.23	0.57 – 3.06	0.625
gedad. [41-45]	1.10	0.48 – 2.85	0.824
gedad. [46-50]	1.25	0.57 – 3.15	0.607
gedad. [51-55]	1.91	0.90 – 4.72	0.122
gedad. [56-60]	2.48	1.18 – 6.11	0.028
gedad. [61-65]	2.52	1.19 – 6.21	0.026
gen [Mujer]	0.75	0.59 – 0.94	0.015
migran	1.45	1.11 – 1.89	0.006
reng [RentG]	0.94	0.58 – 1.51	0.807
reni18mTRUE	0.89	0.68 – 1.15	0.374
tsi001TRUE	1.88	1.18 – 2.98	0.008
Observations	2919
R2 Tjur	0.018