BARDENA-ORS: informe RentaGarantizada-Salud

1 Piramides: distibucion variables socioeconomicas: edad,genero, migracion, de renta..

1.0.1 renta corte de 18000 euros x edad y genero

## 53 53

## [1] 5.1 4.1 4.1 2.1

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

## , , gen = Hombre
## 
##          ren3tf2111
## pedad        >18000    <18-RG  <18-noRG
##   (0,5]   13.639395  3.805503 12.497554
##   (5,10]  17.872376  4.080989 12.455756
##   (10,15] 18.803328  3.849201 12.548851
##   (15,20] 14.321460  2.885951 17.000321
##   (20,25]  6.662956  1.246336 24.542931
##   (25,30] 10.230971  1.569319 20.241554
##   (30,35] 15.438602  1.875203 17.169412
##   (35,40] 22.329546  2.414775 17.695685
##   (40,45] 29.974750  2.703560 19.690582
##   (45,50] 30.432627  2.536369 18.717832
##   (50,55] 28.496627  2.143089 17.458197
##   (55,60] 25.036906  1.810606 16.745734
##   (60,65] 20.129459  1.141841 15.423403
## 
## , , gen = Mujer
## 
##          ren3tf2111
## pedad        >18000    <18-RG  <18-noRG
##   (0,5]   12.809138  3.782704 11.952282
##   (5,10]  16.918625  3.885299 11.748993
##   (10,15] 18.356851  3.511018 11.530504
##   (15,20] 14.197966  2.673162 15.045322
##   (20,25]  4.607262  2.108891 24.529632
##   (25,30]  6.292475  2.657963 22.264949
##   (30,35] 10.202473  3.338127 21.060411
##   (35,40] 14.249263  4.137986 24.326342
##   (40,45] 19.249805  3.587015 27.601773
##   (45,50] 19.711481  3.007545 26.587225
##   (50,55] 18.955320  2.247584 25.470083
##   (55,60] 17.602590  1.694712 23.513184
##   (60,65] 15.408203  1.166540 20.389746

## 53 53

## [1] 5.1 4.1 4.1 2.1

1.0.3 Poblacion de origen migrante (inc 2da generacion <15a) segun tramo de renta (corte 18000) y sea perceptora de renta garantizada (combinadas)

## 61 61

## [1] 5.1 4.1 4.1 2.1

1.0.4 Población no migrante segun tramo de renta y perceptora de renta garantizada.

## 55 55

## [1] 5.1 4.1 4.1 2.1

1.0.5 perceptora de renta garantizada y renta (corte 18000E) combinadas, x edad y condicion migrante

## 55 55

## [1] 5.1 4.1 4.1 2.1

1.1 Edad, genero, migración, comorbilidades, covid, frecuentación sanitaria, segun renta (>14/<65 años)

2 Frecuentación sanitaria (Población>14/<65):- Analisis multivariantes: edad, genero, cond migrante, renta (corte 18000 euros, renta garantizada) -

2.1 visita atencion primaria, (ultimo año) si/no

2.1.1 (OR) migran2

	nv A Psn
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	3.70	3.62 – 3.79	<0.001
gedad [26-40]	0.83	0.81 – 0.85	<0.001
gedad [41-45]	0.87	0.84 – 0.89	<0.001
gedad [46-50]	0.90	0.88 – 0.93	<0.001
gedad [51-55]	1.04	1.01 – 1.07	0.019
gedad [56-60]	1.25	1.21 – 1.29	<0.001
gedad [61-65]	1.77	1.71 – 1.84	<0.001
gen [Mujer]	1.93	1.90 – 1.96	<0.001
ingr18m [Bajo]	0.90	0.88 – 0.91	<0.001
migran	0.83	0.82 – 0.85	<0.001
Observations	422408
R2 Tjur	0.023

2.1.2 (OR) migran7

	nv A Psn
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	3.69	3.61 – 3.78	<0.001
gedad [26-40]	0.84	0.82 – 0.86	<0.001
gedad [41-45]	0.88	0.85 – 0.90	<0.001
gedad [46-50]	0.91	0.89 – 0.94	<0.001
gedad [51-55]	1.05	1.02 – 1.09	0.001
gedad [56-60]	1.27	1.23 – 1.31	<0.001
gedad [61-65]	1.81	1.74 – 1.87	<0.001
gen [Mujer]	1.93	1.90 – 1.96	<0.001
ingr18m [Bajo]	0.89	0.87 – 0.90	<0.001
ors [Afrires]	0.74	0.68 – 0.79	<0.001
ors [Ameccs]	1.08	1.05 – 1.11	<0.001
ors [Asia]	0.41	0.38 – 0.45	<0.001
ors [EUres]	0.49	0.47 – 0.51	<0.001
ors [Magred]	1.07	1.03 – 1.12	0.001
ors [OAmN]	0.43	0.35 – 0.53	<0.001
ors [UE15lc]	0.63	0.60 – 0.67	<0.001
Observations	420368
R2 Tjur	0.028

2.1.3 (pred) migran7

2.1.3.1 genero/edad

2.1.3.2 origen

2.1.3.3 renta

## Error in Summary.factor(structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, : 'min' not meaningful for factors

2.1.4 (EMP) migran7

2.1.5 (EMP) migran7/bajo ingreso

2.2 numero de visitas atencion primaria

2.2.1 migran2

	nv AP
Predictors	Estimates	CI	p
(Intercept)	2.84	2.80 – 2.89	<0.001
gedad [26-40]	0.41	0.36 – 0.46	<0.001
gedad [41-45]	0.73	0.67 – 0.78	<0.001
gedad [46-50]	0.90	0.84 – 0.95	<0.001
gedad [51-55]	1.14	1.08 – 1.20	<0.001
gedad [56-60]	1.44	1.37 – 1.50	<0.001
gedad [61-65]	1.73	1.66 – 1.79	<0.001
gen [Mujer]	0.22	0.19 – 0.26	<0.001
ingr18m [Bajo]	0.56	0.53 – 0.59	<0.001
migran	0.07	0.03 – 0.12	<0.001
Observations	343032
R2 / R2 adjusted	0.016 / 0.016

2.2.2 migran7

	nv AP
Predictors	Estimates	CI	p
(Intercept)	2.84	2.79 – 2.89	<0.001
gedad [26-40]	0.42	0.37 – 0.47	<0.001
gedad [41-45]	0.73	0.67 – 0.79	<0.001
gedad [46-50]	0.90	0.84 – 0.96	<0.001
gedad [51-55]	1.15	1.09 – 1.21	<0.001
gedad [56-60]	1.44	1.38 – 1.50	<0.001
gedad [61-65]	1.73	1.67 – 1.79	<0.001
gen [Mujer]	0.22	0.19 – 0.25	<0.001
ingr18m [Bajo]	0.56	0.52 – 0.59	<0.001
ors [Afrires]	-0.01	-0.19 – 0.17	0.932
ors [Ameccs]	0.21	0.16 – 0.27	<0.001
ors [Asia]	-0.60	-0.85 – -0.35	<0.001
ors [EUres]	-0.31	-0.41 – -0.21	<0.001
ors [Magred]	0.08	-0.00 – 0.17	0.064
ors [OAmN]	-0.07	-0.60 – 0.47	0.813
ors [UE15lc]	0.12	-0.01 – 0.26	0.076
Observations	341600
R2 / R2 adjusted	0.016 / 0.016

2.3 visita a atención especializada (ultimo año) si/no

2.3.1 (OR) migran2

	nv A Esn
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.47	0.46 – 0.48	<0.001
gedad [26-40]	1.49	1.46 – 1.52	<0.001
gedad [41-45]	1.61	1.57 – 1.64	<0.001
gedad [46-50]	1.68	1.64 – 1.72	<0.001
gedad [51-55]	1.94	1.89 – 1.99	<0.001
gedad [56-60]	2.26	2.21 – 2.32	<0.001
gedad [61-65]	2.59	2.52 – 2.66	<0.001
gen [Mujer]	2.25	2.22 – 2.28	<0.001
ingr18m [Bajo]	1.04	1.02 – 1.05	<0.001
migran	0.91	0.90 – 0.93	<0.001
Observations	422408
R2 Tjur	0.057

2.3.2 (OR) migran7

	nv A Esn
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.47	0.46 – 0.48	<0.001
gedad [26-40]	1.50	1.47 – 1.53	<0.001
gedad [41-45]	1.62	1.58 – 1.66	<0.001
gedad [46-50]	1.70	1.66 – 1.74	<0.001
gedad [51-55]	1.96	1.91 – 2.01	<0.001
gedad [56-60]	2.28	2.23 – 2.34	<0.001
gedad [61-65]	2.61	2.55 – 2.68	<0.001
gen [Mujer]	2.24	2.21 – 2.27	<0.001
ingr18m [Bajo]	1.03	1.02 – 1.05	<0.001
ors [Afrires]	0.83	0.77 – 0.88	<0.001
ors [Ameccs]	1.07	1.05 – 1.10	<0.001
ors [Asia]	0.52	0.47 – 0.57	<0.001
ors [EUres]	0.70	0.68 – 0.73	<0.001
ors [Magred]	0.90	0.87 – 0.93	<0.001
ors [OAmN]	0.70	0.58 – 0.85	<0.001
ors [UE15lc]	0.78	0.74 – 0.82	<0.001
Observations	420368
R2 Tjur	0.059

2.3.3 (pred) migran7

2.3.3.1 genero/edad

2.3.3.2 origen

2.3.3.3 renta

## Error in Summary.factor(structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, : 'min' not meaningful for factors

2.3.4 (EMP) migran7

2.3.5 (EMP) migran7/bajo ingreso

2.4 numero de visitas atencion especializada

2.4.1 migran2

	nv AE
Predictors	Estimates	CI	p
(Intercept)	1.89	1.86 – 1.93	<0.001
gedad [26-40]	0.47	0.43 – 0.51	<0.001
gedad [41-45]	0.20	0.15 – 0.24	<0.001
gedad [46-50]	0.19	0.14 – 0.23	<0.001
gedad [51-55]	0.32	0.28 – 0.37	<0.001
gedad [56-60]	0.36	0.31 – 0.40	<0.001
gedad [61-65]	0.39	0.35 – 0.44	<0.001
gen [Mujer]	0.18	0.16 – 0.21	<0.001
ingr18m [Bajo]	0.22	0.20 – 0.25	<0.001
migran	-0.11	-0.14 – -0.08	<0.001
Observations	224380
R2 / R2 adjusted	0.006 / 0.006

2.4.2 migran7

	nv AE
Predictors	Estimates	CI	p
(Intercept)	1.88	1.85 – 1.92	<0.001
gedad [26-40]	0.47	0.43 – 0.51	<0.001
gedad [41-45]	0.20	0.16 – 0.25	<0.001
gedad [46-50]	0.19	0.15 – 0.24	<0.001
gedad [51-55]	0.32	0.28 – 0.37	<0.001
gedad [56-60]	0.36	0.32 – 0.41	<0.001
gedad [61-65]	0.40	0.35 – 0.44	<0.001
gen [Mujer]	0.19	0.16 – 0.21	<0.001
ingr18m [Bajo]	0.23	0.20 – 0.25	<0.001
ors [Afrires]	0.08	-0.05 – 0.21	0.214
ors [Ameccs]	-0.15	-0.19 – -0.11	<0.001
ors [Asia]	-0.08	-0.27 – 0.11	0.405
ors [EUres]	-0.15	-0.22 – -0.08	<0.001
ors [Magred]	-0.12	-0.18 – -0.05	<0.001
ors [OAmN]	-0.06	-0.43 – 0.31	0.756
ors [UE15lc]	0.04	-0.06 – 0.14	0.399
Observations	223462
R2 / R2 adjusted	0.006 / 0.006

2.5 visita a salud mental (ultimo año)

2.5.1 (OR) migran2

	v SM
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.01	0.01 – 0.01	<0.001
gedad [26-40]	0.82	0.74 – 0.90	<0.001
gedad [41-45]	1.02	0.91 – 1.15	0.670
gedad [46-50]	0.96	0.86 – 1.08	0.544
gedad [51-55]	0.99	0.88 – 1.12	0.904
gedad [56-60]	0.91	0.80 – 1.02	0.115
gedad [61-65]	0.72	0.62 – 0.82	<0.001
gen [Mujer]	1.09	1.02 – 1.16	0.012
ingr18m [Bajo]	2.23	2.07 – 2.41	<0.001
migran	0.69	0.63 – 0.75	<0.001
Observations	422408
R2 Tjur	0.001

2.5.2 (OR) migran7

	v SM
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.01	0.01 – 0.01	<0.001
gedad [26-40]	0.84	0.76 – 0.92	<0.001
gedad [41-45]	1.04	0.93 – 1.17	0.482
gedad [46-50]	0.98	0.87 – 1.10	0.714
gedad [51-55]	1.01	0.90 – 1.13	0.912
gedad [56-60]	0.92	0.81 – 1.04	0.164
gedad [61-65]	0.73	0.63 – 0.83	<0.001
gen [Mujer]	1.08	1.01 – 1.15	0.024
ingr18m [Bajo]	2.25	2.09 – 2.43	<0.001
ors [Afrires]	0.49	0.32 – 0.75	0.001
ors [Ameccs]	0.76	0.68 – 0.85	<0.001
ors [Asia]	0.16	0.06 – 0.43	<0.001
ors [EUres]	0.65	0.53 – 0.79	<0.001
ors [Magred]	0.53	0.44 – 0.65	<0.001
ors [OAmN]	0.22	0.03 – 1.59	0.135
ors [UE15lc]	0.93	0.72 – 1.20	0.586
Observations	420368
R2 Tjur	0.001

2.5.3 (pred) migran7

2.5.3.1 genero/edad

2.5.3.2 origen

2.5.3.3 renta

## Error in Summary.factor(structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, : 'min' not meaningful for factors

2.5.4 (EMP) migran7

2.5.5 (EMP) migran7/bajo ingreso

2.6 visita a urgencias hospitalarias si/no (ultimo año)

2.6.1 (OR) migran2

	nvu A Hsn
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.13	0.12 – 0.13	<0.001
gedad [26-40]	1.07	1.04 – 1.09	<0.001
gedad [41-45]	0.98	0.95 – 1.02	0.308
gedad [46-50]	0.98	0.95 – 1.01	0.284
gedad [51-55]	1.06	1.02 – 1.09	0.001
gedad [56-60]	1.12	1.09 – 1.16	<0.001
gedad [61-65]	1.19	1.15 – 1.24	<0.001
gen [Mujer]	1.03	1.01 – 1.05	0.003
ingr18m [Bajo]	1.31	1.28 – 1.33	<0.001
migran	1.41	1.38 – 1.44	<0.001
Observations	422408
R2 Tjur	0.007

2.6.2 (OR) migran7

	nvu A Hsn
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.13	0.12 – 0.13	<0.001
gedad [26-40]	1.06	1.04 – 1.09	<0.001
gedad [41-45]	0.98	0.95 – 1.02	0.286
gedad [46-50]	0.99	0.95 – 1.02	0.385
gedad [51-55]	1.06	1.03 – 1.10	<0.001
gedad [56-60]	1.13	1.09 – 1.17	<0.001
gedad [61-65]	1.20	1.16 – 1.24	<0.001
gen [Mujer]	1.03	1.01 – 1.05	<0.001
ingr18m [Bajo]	1.29	1.27 – 1.32	<0.001
ors [Afrires]	1.37	1.26 – 1.49	<0.001
ors [Ameccs]	1.46	1.43 – 1.50	<0.001
ors [Asia]	0.86	0.75 – 0.97	0.018
ors [EUres]	1.27	1.21 – 1.33	<0.001
ors [Magred]	1.76	1.69 – 1.83	<0.001
ors [OAmN]	0.69	0.51 – 0.95	0.023
ors [UE15lc]	1.05	0.98 – 1.13	0.164
Observations	420368
R2 Tjur	0.008

2.6.3 (pred) migran7

2.6.3.1 genero/edad

2.6.3.2 origen

2.6.3.3 renta

## Error in Summary.factor(structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, : 'min' not meaningful for factors

2.6.4 (EMP) migran7

2.6.5 (EMP) migran7/bajo ingreso

2.6.6 número de visitas

	nvu AH
Predictors	Estimates	CI	p
(Intercept)	1.27	1.25 – 1.30	<0.001
gedad [26-40]	0.09	0.06 – 0.12	<0.001
gedad [41-45]	0.03	-0.00 – 0.07	0.053
gedad [46-50]	0.01	-0.02 – 0.05	0.508
gedad [51-55]	0.04	0.00 – 0.08	0.026
gedad [56-60]	0.04	0.01 – 0.08	0.023
gedad [61-65]	0.08	0.04 – 0.12	<0.001
gen [Mujer]	0.09	0.07 – 0.11	<0.001
ingr18m [Bajo]	0.16	0.14 – 0.18	<0.001
ors [Afrires]	0.19	0.11 – 0.28	<0.001
ors [Ameccs]	0.05	0.02 – 0.07	0.001
ors [Asia]	-0.00	-0.14 – 0.13	0.954
ors [EUres]	0.06	0.02 – 0.11	0.007
ors [Magred]	0.24	0.20 – 0.28	<0.001
ors [OAmN]	0.01	-0.33 – 0.36	0.944
ors [UE15lc]	0.08	0.00 – 0.15	0.040
Observations	60897
R2 / R2 adjusted	0.012 / 0.012

2.7 hospitalizaciones urgentes si/no (ultimo año)

2.7.1 (OR) migran2

	h 2
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.01	0.01 – 0.01	<0.001
gedad [26-40]	1.84	1.70 – 1.99	<0.001
gedad [41-45]	1.68	1.53 – 1.84	<0.001
gedad [46-50]	1.89	1.72 – 2.07	<0.001
gedad [51-55]	2.40	2.20 – 2.62	<0.001
gedad [56-60]	3.18	2.92 – 3.47	<0.001
gedad [61-65]	4.15	3.81 – 4.52	<0.001
gen [Mujer]	0.91	0.88 – 0.95	<0.001
ingr18m [Bajo]	1.46	1.40 – 1.53	<0.001
migran	1.26	1.20 – 1.33	<0.001
Observations	422408
R2 Tjur	0.005

2.7.2 (OR) migran7

	h 2
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.01	0.01 – 0.01	<0.001
gedad [26-40]	1.84	1.70 – 1.99	<0.001
gedad [41-45]	1.67	1.52 – 1.83	<0.001
gedad [46-50]	1.90	1.73 – 2.08	<0.001
gedad [51-55]	2.41	2.21 – 2.64	<0.001
gedad [56-60]	3.20	2.94 – 3.49	<0.001
gedad [61-65]	4.16	3.82 – 4.53	<0.001
gen [Mujer]	0.91	0.87 – 0.95	<0.001
ingr18m [Bajo]	1.46	1.40 – 1.53	<0.001
ors [Afrires]	1.58	1.32 – 1.90	<0.001
ors [Ameccs]	1.39	1.30 – 1.48	<0.001
ors [Asia]	0.72	0.51 – 1.02	0.064
ors [EUres]	1.08	0.96 – 1.20	0.204
ors [Magred]	1.21	1.09 – 1.35	<0.001
ors [OAmN]	0.86	0.43 – 1.74	0.675
ors [UE15lc]	1.12	0.96 – 1.31	0.159
Observations	420368
R2 Tjur	0.005

2.7.3 (pred) migran7

2.7.3.1 genero/edad

2.7.3.2 origen

2.7.3.3 renta

## Error in Summary.factor(structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, : 'min' not meaningful for factors

2.7.4 (EMP) migran7

2.7.5 (EMP) migran7/bajo ingreso

2.7.6 duranción estancia

	hte
Predictors	Estimates	CI	p
(Intercept)	5.74	4.95 – 6.53	<0.001
gedad [26-40]	-0.47	-1.27 – 0.34	0.258
gedad [41-45]	1.23	0.29 – 2.18	0.011
gedad [46-50]	1.49	0.57 – 2.42	0.002
gedad [51-55]	2.11	1.21 – 3.01	<0.001
gedad [56-60]	2.40	1.53 – 3.28	<0.001
gedad [61-65]	2.74	1.88 – 3.60	<0.001
gen [Mujer]	-0.99	-1.42 – -0.56	<0.001
ingr18m [Bajo]	1.36	0.91 – 1.81	<0.001
migran	-0.35	-0.85 – 0.15	0.168
Observations	9518
R2 / R2 adjusted	0.021 / 0.020

2.8 reingreso en 30 dias

2.8.1 (OR) migran2

	re 30 sn
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.04	0.03 – 0.06	<0.001
gedad [26-40]	1.00	0.69 – 1.46	0.984
gedad [41-45]	1.03	0.67 – 1.60	0.882
gedad [46-50]	0.87	0.56 – 1.35	0.535
gedad [51-55]	1.12	0.75 – 1.68	0.586
gedad [56-60]	1.59	1.09 – 2.31	0.016
gedad [61-65]	1.37	0.94 – 2.00	0.098
gen [Mujer]	0.84	0.70 – 1.01	0.071
ingr18m [Bajo]	1.57	1.28 – 1.92	<0.001
migran	0.68	0.53 – 0.85	0.001
Observations	9518
R2 Tjur	0.006

2.8.2 (OR) migran7

	re 30 sn
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.04	0.03 – 0.06	<0.001
gedad [26-40]	0.99	0.68 – 1.45	0.976
gedad [41-45]	1.04	0.67 – 1.62	0.849
gedad [46-50]	0.86	0.55 – 1.33	0.493
gedad [51-55]	1.10	0.73 – 1.65	0.651
gedad [56-60]	1.55	1.06 – 2.25	0.024
gedad [61-65]	1.35	0.93 – 1.97	0.119
gen [Mujer]	0.85	0.71 – 1.02	0.086
ingr18m [Bajo]	1.58	1.29 – 1.93	<0.001
ors [Afrires]	0.70	0.28 – 1.73	0.439
ors [Ameccs]	0.59	0.43 – 0.81	0.001
ors [Asia]	0.00	0.00 – 831113691870476171222958342561174099753866680916449617429006322591046245190421909955708736296189017817598195008039740140698338142975404856565764280894182928007077414794036930322686828809817821093823592200935571456.00	0.960
ors [EUres]	1.09	0.70 – 1.70	0.711
ors [Magred]	0.50	0.29 – 0.89	0.018
ors [OAmN]	2.42	0.29 – 19.88	0.410
ors [UE15lc]	0.92	0.47 – 1.82	0.811
Observations	9476
R2 Tjur	0.007

2.8.3 (pred) migran7

2.8.3.1 genero/edad

## Error in filter(dat14, !is.na(h2)): object 'h2' not found

## Error in filter(dat14, !is.na(h2)): object 'h2' not found

2.8.3.2 origen

## Error in filter(dat14, !is.na(h2)): object 'h2' not found

2.8.3.3 renta

## Error in filter(dat14, !is.na(h2)): object 'h2' not found

## Error in filter(dat14, !is.na(h2)): object 'h2' not found

2.8.4 (EMP) migran7

2.8.5 (EMP) migran7/bajo ingreso

3 Salud mental/ obesidad (Población>14/<65): - Analisis multivariantes: edad, genero, cond migrante, renta (corte 18000 euros, renta garantizada) -

3.1 transtorno adictivo

3.1.1 (OR) migran2

	tadi
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.00	0.00 – 0.00	<0.001
gedad [26-40]	3.28	2.85 – 3.78	<0.001
gedad [41-45]	3.86	3.31 – 4.51	<0.001
gedad [46-50]	3.81	3.26 – 4.45	<0.001
gedad [51-55]	4.53	3.89 – 5.28	<0.001
gedad [56-60]	3.55	3.03 – 4.16	<0.001
gedad [61-65]	2.27	1.90 – 2.72	<0.001
gen [Mujer]	0.17	0.16 – 0.19	<0.001
migran	0.60	0.55 – 0.66	<0.001
ingr18m [Bajo]	4.34	3.99 – 4.72	<0.001
Observations	422408
R2 Tjur	0.010

3.1.2 (OR) migran7

	tadi
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.00	0.00 – 0.00	<0.001
gedad [26-40]	3.32	2.89 – 3.83	<0.001
gedad [41-45]	3.93	3.37 – 4.59	<0.001
gedad [46-50]	3.88	3.32 – 4.53	<0.001
gedad [51-55]	4.55	3.91 – 5.30	<0.001
gedad [56-60]	3.56	3.03 – 4.18	<0.001
gedad [61-65]	2.29	1.91 – 2.74	<0.001
gen [Mujer]	0.17	0.15 – 0.18	<0.001
ors [Afrires]	0.20	0.11 – 0.35	<0.001
ors [Ameccs]	0.71	0.63 – 0.79	<0.001
ors [Asia]	0.07	0.02 – 0.27	<0.001
ors [EUres]	0.62	0.52 – 0.76	<0.001
ors [Magred]	0.39	0.32 – 0.48	<0.001
ors [OAmN]	0.81	0.26 – 2.54	0.719
ors [UE15lc]	0.99	0.78 – 1.25	0.919
ingr18m [Bajo]	4.39	4.04 – 4.78	<0.001
Observations	420368
R2 Tjur	0.011

3.1.3 (pred) migran7

3.1.3.1 genero/edad

3.1.3.2 origen

3.1.3.3 renta

## Error in Summary.factor(structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, : 'min' not meaningful for factors

3.1.4 (EMP) migran7

3.1.5 (EMP) migran7/bajo ingreso

3.2 diagnostico de ansiedad

3.2.1 (OR) migran2

	ansi AP
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.03	0.03 – 0.03	<0.001
gedad [26-40]	2.24	2.15 – 2.34	<0.001
gedad [41-45]	2.80	2.67 – 2.93	<0.001
gedad [46-50]	2.89	2.76 – 3.02	<0.001
gedad [51-55]	2.79	2.67 – 2.93	<0.001
gedad [56-60]	2.72	2.60 – 2.85	<0.001
gedad [61-65]	2.40	2.28 – 2.52	<0.001
gen [Mujer]	1.94	1.89 – 1.98	<0.001
migran	0.60	0.58 – 0.62	<0.001
ingr18m [Bajo]	1.19	1.16 – 1.21	<0.001
Observations	422408
R2 Tjur	0.019

3.2.2 (OR) migran7

	ansi AP
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.03	0.03 – 0.03	<0.001
gedad [26-40]	2.26	2.16 – 2.35	<0.001
gedad [41-45]	2.81	2.68 – 2.94	<0.001
gedad [46-50]	2.89	2.76 – 3.02	<0.001
gedad [51-55]	2.78	2.66 – 2.91	<0.001
gedad [56-60]	2.70	2.58 – 2.83	<0.001
gedad [61-65]	2.39	2.28 – 2.51	<0.001
gen [Mujer]	1.92	1.88 – 1.96	<0.001
ors [Afrires]	0.23	0.19 – 0.28	<0.001
ors [Ameccs]	0.65	0.62 – 0.67	<0.001
ors [Asia]	0.20	0.15 – 0.27	<0.001
ors [EUres]	0.63	0.59 – 0.67	<0.001
ors [Magred]	0.44	0.41 – 0.48	<0.001
ors [OAmN]	1.02	0.76 – 1.39	0.874
ors [UE15lc]	0.84	0.77 – 0.92	<0.001
ingr18m [Bajo]	1.20	1.17 – 1.22	<0.001
Observations	420368
R2 Tjur	0.020

3.2.3 (pred) migran7

3.2.3.1 genero/edad

3.2.3.2 origen

3.2.3.3 renta

## Error in Summary.factor(structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, : 'min' not meaningful for factors

3.2.4 (EMP) migran7

3.2.5 (EMP) migran7/bajo ingreso

3.3 consumo benzodiacepinas (3 envases min)

3.3.1 aditivo

	fbz
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.01	0.01 – 0.01	<0.001
gedad [26-40]	2.84	2.68 – 3.00	<0.001
gedad [41-45]	5.32	5.02 – 5.64	<0.001
gedad [46-50]	6.70	6.33 – 7.09	<0.001
gedad [51-55]	8.35	7.89 – 8.83	<0.001
gedad [56-60]	10.59	10.02 – 11.20	<0.001
gedad [61-65]	12.02	11.37 – 12.71	<0.001
gen [Mujer]	1.99	1.95 – 2.03	<0.001
migran	0.56	0.54 – 0.58	<0.001
ingr18m [Bajo]	1.69	1.65 – 1.72	<0.001
Observations	422408
R2 Tjur	0.063

3.3.2 con interaccion genero-edad

	fbz
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.01	0.01 – 0.01	<0.001
gedad [26-40]	2.83	2.59 – 3.10	<0.001
gedad [41-45]	5.07	4.62 – 5.57	<0.001
gedad [46-50]	6.22	5.67 – 6.82	<0.001
gedad [51-55]	7.58	6.92 – 8.30	<0.001
gedad [56-60]	9.30	8.50 – 10.18	<0.001
gedad [61-65]	9.89	9.03 – 10.83	<0.001
gen [Mujer]	1.72	1.55 – 1.91	<0.001
migran	0.56	0.54 – 0.58	<0.001
ingr18m [Bajo]	1.69	1.65 – 1.73	<0.001
gedad [26-40] * gen [Mujer]	1.00	0.89 – 1.13	0.937
gedad [41-45] * gen [Mujer]	1.08	0.96 – 1.22	0.207
gedad [46-50] * gen [Mujer]	1.13	1.00 – 1.26	0.047
gedad [51-55] * gen [Mujer]	1.16	1.04 – 1.31	0.010
gedad [56-60] * gen [Mujer]	1.23	1.10 – 1.38	<0.001
gedad [61-65] * gen [Mujer]	1.37	1.22 – 1.53	<0.001
Observations	422408
R2 Tjur	0.064

3.3.3 (EMP) migran7

3.3.4 (EMP) migran7/bajo ingreso

3.4 diagnostico de depresion

3.4.1 aditivo

	depre
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.01	0.01 – 0.02	<0.001
gedad [26-40]	2.20	2.09 – 2.32	<0.001
gedad [41-45]	3.62	3.43 – 3.83	<0.001
gedad [46-50]	4.13	3.92 – 4.36	<0.001
gedad [51-55]	4.85	4.60 – 5.11	<0.001
gedad [56-60]	5.43	5.15 – 5.73	<0.001
gedad [61-65]	5.70	5.40 – 6.02	<0.001
gen [Mujer]	2.15	2.10 – 2.20	<0.001
migran	0.66	0.64 – 0.68	<0.001
ingr18m [Bajo]	1.48	1.44 – 1.51	<0.001
Observations	422408
R2 Tjur	0.035

3.4.2 con interaccion genero-edad

	depre
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.02	0.01 – 0.02	<0.001
gedad [26-40]	2.16	1.98 – 2.36	<0.001
gedad [41-45]	3.37	3.07 – 3.69	<0.001
gedad [46-50]	3.95	3.61 – 4.32	<0.001
gedad [51-55]	4.47	4.09 – 4.89	<0.001
gedad [56-60]	4.96	4.53 – 5.42	<0.001
gedad [61-65]	4.99	4.55 – 5.46	<0.001
gen [Mujer]	1.94	1.77 – 2.13	<0.001
migran	0.66	0.64 – 0.68	<0.001
ingr18m [Bajo]	1.48	1.44 – 1.51	<0.001
gedad [26-40] * gen [Mujer]	1.03	0.93 – 1.15	0.578
gedad [41-45] * gen [Mujer]	1.12	1.00 – 1.25	0.056
gedad [46-50] * gen [Mujer]	1.07	0.96 – 1.20	0.224
gedad [51-55] * gen [Mujer]	1.13	1.01 – 1.27	0.028
gedad [56-60] * gen [Mujer]	1.15	1.03 – 1.29	0.012
gedad [61-65] * gen [Mujer]	1.23	1.10 – 1.37	<0.001
Observations	422408
R2 Tjur	0.035

3.4.3 (EMP) migran7

3.4.4 (EMP) migran7/bajo ingreso

3.5 consumo antidepresivos (3 envases min)

3.5.1 aditivo

	fad
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.01	0.01 – 0.01	<0.001
gedad [26-40]	2.32	2.17 – 2.49	<0.001
gedad [41-45]	4.27	3.98 – 4.57	<0.001
gedad [46-50]	5.22	4.87 – 5.58	<0.001
gedad [51-55]	6.30	5.89 – 6.74	<0.001
gedad [56-60]	7.44	6.97 – 7.96	<0.001
gedad [61-65]	7.97	7.45 – 8.52	<0.001
gen [Mujer]	2.12	2.06 – 2.18	<0.001
migran	0.50	0.48 – 0.52	<0.001
ingr18m [Bajo]	1.74	1.69 – 1.79	<0.001
Observations	422408
R2 Tjur	0.037

3.5.2 con interaccion genero-edad

	fad
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.01	0.01 – 0.01	<0.001
gedad [26-40]	2.37	2.12 – 2.66	<0.001
gedad [41-45]	4.17	3.71 – 4.68	<0.001
gedad [46-50]	4.89	4.37 – 5.48	<0.001
gedad [51-55]	5.69	5.09 – 6.37	<0.001
gedad [56-60]	6.80	6.08 – 7.60	<0.001
gedad [61-65]	6.50	5.80 – 7.28	<0.001
gen [Mujer]	1.89	1.67 – 2.13	<0.001
migran	0.50	0.48 – 0.52	<0.001
ingr18m [Bajo]	1.74	1.69 – 1.79	<0.001
gedad [26-40] * gen [Mujer]	0.97	0.84 – 1.12	0.681
gedad [41-45] * gen [Mujer]	1.04	0.90 – 1.20	0.610
gedad [46-50] * gen [Mujer]	1.10	0.96 – 1.27	0.175
gedad [51-55] * gen [Mujer]	1.17	1.02 – 1.34	0.030
gedad [56-60] * gen [Mujer]	1.15	1.00 – 1.32	0.049
gedad [61-65] * gen [Mujer]	1.36	1.18 – 1.56	<0.001
Observations	422408
R2 Tjur	0.037

3.5.3 (EMP) migran7

3.5.4 (EMP) migran7/bajo ingreso

3.6 consumo algun psicofarmaco (3 envases min)

3.6.1 aditivo

	fps
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.02	0.01 – 0.02	<0.001
gedad [26-40]	1.60	1.51 – 1.68	<0.001
gedad [41-45]	3.09	2.93 – 3.27	<0.001
gedad [46-50]	4.04	3.83 – 4.26	<0.001
gedad [51-55]	5.06	4.81 – 5.33	<0.001
gedad [56-60]	6.54	6.22 – 6.88	<0.001
gedad [61-65]	7.63	7.25 – 8.03	<0.001
gen [Mujer]	1.74	1.70 – 1.78	<0.001
migran	0.47	0.45 – 0.49	<0.001
ingr18m [Bajo]	1.89	1.85 – 1.94	<0.001
Observations	422408
R2 Tjur	0.054

3.6.2 con interaccion genero-edad

	fps
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.02	0.02 – 0.02	<0.001
gedad [26-40]	1.24	1.15 – 1.34	<0.001
gedad [41-45]	2.21	2.04 – 2.39	<0.001
gedad [46-50]	2.79	2.59 – 3.01	<0.001
gedad [51-55]	3.37	3.13 – 3.63	<0.001
gedad [56-60]	4.26	3.96 – 4.58	<0.001
gedad [61-65]	4.53	4.21 – 4.88	<0.001
gen [Mujer]	0.89	0.81 – 0.97	0.007
migran	0.47	0.45 – 0.49	<0.001
ingr18m [Bajo]	1.88	1.84 – 1.93	<0.001
gedad [26-40] * gen [Mujer]	1.64	1.47 – 1.82	<0.001
gedad [41-45] * gen [Mujer]	1.88	1.68 – 2.10	<0.001
gedad [46-50] * gen [Mujer]	1.98	1.78 – 2.20	<0.001
gedad [51-55] * gen [Mujer]	2.10	1.89 – 2.33	<0.001
gedad [56-60] * gen [Mujer]	2.18	1.97 – 2.42	<0.001
gedad [61-65] * gen [Mujer]	2.54	2.29 – 2.81	<0.001
Observations	422408
R2 Tjur	0.056

3.6.3 (EMP) migran7

3.6.4 (EMP) migran7/bajo ingreso

3.7 transtorno mental grave

3.7.1 (OR) migran2

	tmg
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.01	0.00 – 0.01	<0.001
gedad [26-40]	1.09	1.00 – 1.19	0.047
gedad [41-45]	1.50	1.36 – 1.65	<0.001
gedad [46-50]	1.60	1.45 – 1.76	<0.001
gedad [51-55]	1.48	1.34 – 1.64	<0.001
gedad [56-60]	1.55	1.41 – 1.71	<0.001
gedad [61-65]	1.37	1.23 – 1.52	<0.001
gen [Mujer]	0.71	0.67 – 0.75	<0.001
migran	0.43	0.40 – 0.47	<0.001
ingr18m [Bajo]	4.51	4.21 – 4.83	<0.001
Observations	422408
R2 Tjur	0.007

3.7.2 (OR) migran7

	tmg
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.01	0.00 – 0.01	<0.001
gedad [26-40]	1.11	1.01 – 1.21	0.022
gedad [41-45]	1.51	1.37 – 1.67	<0.001
gedad [46-50]	1.61	1.47 – 1.78	<0.001
gedad [51-55]	1.49	1.35 – 1.65	<0.001
gedad [56-60]	1.56	1.42 – 1.73	<0.001
gedad [61-65]	1.38	1.24 – 1.53	<0.001
gen [Mujer]	0.71	0.67 – 0.74	<0.001
ors [Afrires]	0.67	0.52 – 0.87	0.003
ors [Ameccs]	0.43	0.38 – 0.47	<0.001
ors [Asia]	0.20	0.10 – 0.38	<0.001
ors [EUres]	0.44	0.37 – 0.52	<0.001
ors [Magred]	0.31	0.26 – 0.37	<0.001
ors [OAmN]	0.27	0.07 – 1.09	0.066
ors [UE15lc]	0.69	0.56 – 0.86	0.001
ingr18m [Bajo]	4.55	4.25 – 4.88	<0.001
Observations	420368
R2 Tjur	0.007

3.7.3 (pred) migran7

3.7.3.1 genero/edad

3.7.3.2 origen

3.7.3.3 renta

## Error in Summary.factor(structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, : 'min' not meaningful for factors

3.7.4 (EMP) migran7

3.7.5 (EMP) migran7/bajo ingreso

3.8 obesidad

3.8.1 (OR) migran2

	obes
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.03	0.02 – 0.03	<0.001
gedad [26-40]	2.15	2.05 – 2.25	<0.001
gedad [41-45]	3.53	3.36 – 3.72	<0.001
gedad [46-50]	4.64	4.42 – 4.87	<0.001
gedad [51-55]	6.17	5.88 – 6.47	<0.001
gedad [56-60]	7.33	6.98 – 7.68	<0.001
gedad [61-65]	8.86	8.45 – 9.30	<0.001
gen [Mujer]	0.84	0.83 – 0.86	<0.001
migran	1.20	1.17 – 1.23	<0.001
ingr18m [Bajo]	1.50	1.47 – 1.53	<0.001
Observations	422408
R2 Tjur	0.040

3.8.2 (OR) migran7

	obes
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.03	0.02 – 0.03	<0.001
gedad [26-40]	2.14	2.04 – 2.25	<0.001
gedad [41-45]	3.55	3.37 – 3.73	<0.001
gedad [46-50]	4.64	4.42 – 4.87	<0.001
gedad [51-55]	6.14	5.86 – 6.45	<0.001
gedad [56-60]	7.25	6.91 – 7.61	<0.001
gedad [61-65]	8.81	8.39 – 9.24	<0.001
gen [Mujer]	0.83	0.81 – 0.85	<0.001
ors [Afrires]	1.06	0.95 – 1.19	0.264
ors [Ameccs]	1.32	1.28 – 1.36	<0.001
ors [Asia]	0.45	0.37 – 0.56	<0.001
ors [EUres]	1.52	1.44 – 1.59	<0.001
ors [Magred]	0.73	0.68 – 0.77	<0.001
ors [OAmN]	0.64	0.44 – 0.93	0.019
ors [UE15lc]	1.34	1.25 – 1.44	<0.001
ingr18m [Bajo]	1.51	1.48 – 1.54	<0.001
Observations	420368
R2 Tjur	0.042

3.8.3 (pred) migran7

3.8.3.1 genero/edad

3.8.3.2 origen

3.8.3.3 renta

## Error in Summary.factor(structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, : 'min' not meaningful for factors

3.8.4 (EMP) migran7

3.8.5 (EMP) migran7/bajo ingreso

4 Población diabetica >40/<65: Analisis multivariantes: edad, genero, años desde el diagnostico (tpodiab), perceptora de renta garantizada, renta (corte 18000 euros), migrante

4.1 visita atención primaria

4.1.1 (OR) migran2

	nv A Psn
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	16.03	11.78 – 21.82	<0.001
gedad [46-50]	1.15	0.82 – 1.59	0.420
gedad [51-55]	1.02	0.75 – 1.38	0.897
gedad [56-60]	1.27	0.94 – 1.71	0.124
gedad [61-65]	1.26	0.93 – 1.69	0.133
tpodiab	1.02	1.00 – 1.03	0.017
gen [Mujer]	1.72	1.45 – 2.05	<0.001
ingr18m [Bajo]	0.70	0.59 – 0.83	<0.001
migran	0.71	0.59 – 0.85	<0.001
Observations	13733
R2 Tjur	0.007

4.1.2 (OR) migran7

	nv A Psn
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	16.44	12.02 – 22.47	<0.001
gedad [46-50]	1.13	0.81 – 1.58	0.466
gedad [51-55]	0.99	0.73 – 1.34	0.932
gedad [56-60]	1.24	0.91 – 1.68	0.170
gedad [61-65]	1.24	0.91 – 1.67	0.170
tpodiab	1.01	1.00 – 1.03	0.026
gen [Mujer]	1.69	1.42 – 2.02	<0.001
ingr18m [Bajo]	0.71	0.59 – 0.84	<0.001
ors [Afrires]	0.88	0.44 – 1.74	0.707
ors [Ameccs]	0.89	0.68 – 1.16	0.387
ors [Asia]	0.50	0.27 – 0.93	0.029
ors [EUres]	0.36	0.27 – 0.48	<0.001
ors [Magred]	0.83	0.60 – 1.15	0.275
ors [OAmN]	0.32	0.04 – 2.70	0.294
ors [UE15lc]	1.18	0.67 – 2.08	0.566
Observations	13694
R2 Tjur	0.011

4.1.3 (pred) migran7

4.1.3.1 genero/edad

4.1.3.2 origen

4.1.3.3 renta

## Error in Summary.factor(structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, : 'min' not meaningful for factors

4.1.4 (EMP) migran7

4.1.5 (EMP) migran7/bajo ingreso

4.1.6 numero de visitas

	nv AP
Predictors	Estimates	CI	p
(Intercept)	4.91	4.23 – 5.59	<0.001
gedad [46-50]	0.05	-0.70 – 0.79	0.903
gedad [51-55]	0.12	-0.57 – 0.81	0.735
gedad [56-60]	0.04	-0.63 – 0.72	0.897
gedad [61-65]	-0.25	-0.91 – 0.42	0.466
tpodiab	0.16	0.14 – 0.19	<0.001
gen [Mujer]	0.91	0.58 – 1.24	<0.001
ingr18m [Bajo]	1.58	1.24 – 1.91	<0.001
migran	-0.98	-1.38 – -0.58	<0.001
Observations	12994
R2 / R2 adjusted	0.025 / 0.024

4.2 Hemoglobina glicada (no medicion)

4.2.1 (OR) migran2

	hbns
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.38	0.33 – 0.45	<0.001
gedad [46-50]	1.01	0.84 – 1.21	0.921
gedad [51-55]	1.01	0.86 – 1.20	0.861
gedad [56-60]	0.94	0.80 – 1.11	0.485
gedad [61-65]	0.90	0.77 – 1.05	0.190
tpodiab	1.01	1.00 – 1.02	<0.001
gen [Mujer]	0.73	0.67 – 0.79	<0.001
ingr18m [Bajo]	1.03	0.95 – 1.12	0.414
migran	1.18	1.08 – 1.30	0.001
Observations	13733
R2 Tjur	0.006

4.2.2 (OR) migran7

	hbns
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.38	0.32 – 0.45	<0.001
gedad [46-50]	1.02	0.85 – 1.22	0.825
gedad [51-55]	1.03	0.87 – 1.22	0.708
gedad [56-60]	0.96	0.82 – 1.13	0.640
gedad [61-65]	0.91	0.78 – 1.07	0.261
tpodiab	1.01	1.01 – 1.02	<0.001
gen [Mujer]	0.73	0.68 – 0.80	<0.001
ingr18m [Bajo]	1.03	0.95 – 1.12	0.453
ors [Afrires]	1.09	0.76 – 1.57	0.647
ors [Ameccs]	1.01	0.88 – 1.15	0.925
ors [Asia]	1.46	0.98 – 2.18	0.060
ors [EUres]	1.54	1.27 – 1.85	<0.001
ors [Magred]	1.33	1.12 – 1.57	0.001
ors [OAmN]	0.46	0.06 – 3.87	0.479
ors [UE15lc]	1.07	0.83 – 1.37	0.607
Observations	13694
R2 Tjur	0.008

4.2.3 (pred) migran7

4.2.3.1 genero/edad

4.2.3.2 origen

4.2.3.3 renta

## Error in Summary.factor(structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, : 'min' not meaningful for factors

4.2.4 (EMP) migran7

4.2.5 (EMP) migran7/bajo ingreso

4.3 Hemoglobina glicada valor >8

4.3.1 (OR) migran2

	hb 8
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.15	0.12 – 0.19	<0.001
gedad [46-50]	1.18	0.94 – 1.47	0.148
gedad [51-55]	0.95	0.77 – 1.17	0.625
gedad [56-60]	0.73	0.60 – 0.90	0.003
gedad [61-65]	0.65	0.53 – 0.80	<0.001
tpodiab	1.07	1.06 – 1.08	<0.001
gen [Mujer]	0.69	0.62 – 0.77	<0.001
ingr18m [Bajo]	1.29	1.15 – 1.43	<0.001
migran	1.52	1.35 – 1.72	<0.001
obes	1.20	1.08 – 1.32	<0.001
Observations	9911
R2 Tjur	0.047

4.3.2 (OR) migran7

	hb 8
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.15	0.12 – 0.18	<0.001
gedad [46-50]	1.19	0.95 – 1.49	0.122
gedad [51-55]	0.98	0.79 – 1.20	0.816
gedad [56-60]	0.76	0.62 – 0.93	0.009
gedad [61-65]	0.67	0.55 – 0.83	<0.001
tpodiab	1.07	1.06 – 1.08	<0.001
gen [Mujer]	0.70	0.63 – 0.78	<0.001
ingr18m [Bajo]	1.28	1.14 – 1.42	<0.001
ors [Afrires]	2.16	1.42 – 3.29	<0.001
ors [Ameccs]	1.33	1.12 – 1.57	0.001
ors [Asia]	2.32	1.40 – 3.83	0.001
ors [EUres]	1.63	1.26 – 2.10	<0.001
ors [Magred]	1.77	1.42 – 2.21	<0.001
ors [OAmN]	0.73	0.08 – 6.33	0.777
ors [UE15lc]	1.34	0.98 – 1.83	0.063
obes	1.22	1.10 – 1.34	<0.001
Observations	9884
R2 Tjur	0.048

4.3.3 (pred) migran7

4.3.3.1 genero/edad

4.3.3.2 origen

4.3.3.3 renta

## Error in Summary.factor(structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, : 'min' not meaningful for factors

4.3.4 (EMP) migran7

4.3.5 (EMP) migran7/bajo ingreso

## Error in `contrasts<-`(`*tmp*`, value = contr.funs[1 + isOF[nn]]): contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels

4.4 visita endocrinologia si/no

4.4.1 (OR) migran2

	nv A Eesn
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.14	0.12 – 0.17	<0.001
gedad [46-50]	0.74	0.61 – 0.91	0.005
gedad [51-55]	0.63	0.52 – 0.76	<0.001
gedad [56-60]	0.42	0.35 – 0.51	<0.001
gedad [61-65]	0.32	0.27 – 0.39	<0.001
tpodiab	1.10	1.09 – 1.10	<0.001
gen [Mujer]	1.68	1.52 – 1.86	<0.001
ingr18m [Bajo]	1.04	0.94 – 1.16	0.403
migran	0.63	0.55 – 0.71	<0.001
Observations	13733
R2 Tjur	0.086

4.4.2 (OR) migran7

	nv A Eesn
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.15	0.12 – 0.18	<0.001
gedad [46-50]	0.72	0.59 – 0.89	0.002
gedad [51-55]	0.61	0.51 – 0.74	<0.001
gedad [56-60]	0.40	0.33 – 0.49	<0.001
gedad [61-65]	0.31	0.26 – 0.37	<0.001
tpodiab	1.09	1.09 – 1.10	<0.001
gen [Mujer]	1.66	1.51 – 1.84	<0.001
ingr18m [Bajo]	1.06	0.95 – 1.17	0.300
ors [Afrires]	0.60	0.36 – 1.00	0.052
ors [Ameccs]	0.71	0.60 – 0.85	<0.001
ors [Asia]	0.39	0.20 – 0.78	0.008
ors [EUres]	0.76	0.58 – 1.00	0.050
ors [Magred]	0.34	0.25 – 0.46	<0.001
ors [OAmN]	7.54	1.63 – 34.78	0.010
ors [UE15lc]	0.83	0.61 – 1.14	0.256
Observations	13694
R2 Tjur	0.089

4.4.3 (pred) migran7

4.4.3.1 genero/edad

4.4.3.2 origen

4.4.3.3 renta

## Error in Summary.factor(structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, : 'min' not meaningful for factors

4.4.4 (EMP) migran7

4.4.5 (EMP) migran7/bajo ingreso

## Error in `contrasts<-`(`*tmp*`, value = contr.funs[1 + isOF[nn]]): contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels

4.5 visita a urgencia hospitalaria si/no

4.5.1 (OR) migran2

	nvu A Hsn
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.25	0.21 – 0.30	<0.001
gedad [46-50]	0.89	0.74 – 1.07	0.211
gedad [51-55]	0.85	0.71 – 1.01	0.062
gedad [56-60]	0.85	0.72 – 1.01	0.069
gedad [61-65]	0.81	0.68 – 0.95	0.012
tpodiab	1.01	1.00 – 1.01	0.117
gen [Mujer]	1.00	0.91 – 1.09	0.951
ingr18m [Bajo]	1.35	1.24 – 1.48	<0.001
migran	1.16	1.05 – 1.28	0.004
Observations	13733
R2 Tjur	0.006

4.5.2 (OR) migran7

	nvu A Hsn
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.26	0.22 – 0.30	<0.001
gedad [46-50]	0.87	0.72 – 1.05	0.141
gedad [51-55]	0.83	0.70 – 0.99	0.037
gedad [56-60]	0.83	0.70 – 0.99	0.034
gedad [61-65]	0.78	0.66 – 0.93	0.005
tpodiab	1.00	1.00 – 1.01	0.142
gen [Mujer]	1.00	0.91 – 1.09	0.919
ingr18m [Bajo]	1.36	1.24 – 1.49	<0.001
ors [Afrires]	1.15	0.79 – 1.69	0.460
ors [Ameccs]	1.20	1.04 – 1.37	0.012
ors [Asia]	0.52	0.30 – 0.89	0.018
ors [EUres]	1.17	0.96 – 1.44	0.124
ors [Magred]	1.11	0.93 – 1.34	0.250
ors [OAmN]	1.38	0.27 – 7.14	0.701
ors [UE15lc]	1.30	1.01 – 1.68	0.045
Observations	13694
R2 Tjur	0.007

4.5.3 (pred) migran7

4.5.3.1 genero/edad

4.5.3.2 origen

4.5.3.3 renta

## Error in Summary.factor(structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, : 'min' not meaningful for factors

4.5.4 (EMP) migran7

4.5.5 (EMP) migran7/bajo ingreso

4.5.6 numero de visitas

	nvu AH
Predictors	Estimates	CI	p
(Intercept)	1.56	1.35 – 1.77	<0.001
gedad [46-50]	0.03	-0.20 – 0.26	0.827
gedad [51-55]	-0.09	-0.31 – 0.12	0.390
gedad [56-60]	-0.15	-0.36 – 0.05	0.148
gedad [61-65]	-0.12	-0.32 – 0.09	0.261
tpodiab	0.00	-0.01 – 0.01	0.845
gen [Mujer]	-0.01	-0.12 – 0.10	0.827
ingr18m [Bajo]	0.24	0.12 – 0.35	<0.001
migran	0.00	-0.12 – 0.13	0.941
Observations	3006
R2 / R2 adjusted	0.008 / 0.006

4.6 hospitalizaciones urgentes si/no

4.6.1 (OR) migran2

	h 2
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.06	0.04 – 0.07	<0.001
gedad [46-50]	0.89	0.64 – 1.24	0.493
gedad [51-55]	0.92	0.68 – 1.25	0.601
gedad [56-60]	1.07	0.80 – 1.43	0.646
gedad [61-65]	1.16	0.87 – 1.54	0.312
tpodiab	1.00	0.99 – 1.01	0.784
gen [Mujer]	0.74	0.64 – 0.86	<0.001
ingr18m [Bajo]	1.71	1.47 – 1.99	<0.001
migran	0.92	0.77 – 1.08	0.305
Observations	13733
R2 Tjur	0.005

4.6.2 (OR) migran7

	h 2
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.06	0.04 – 0.08	<0.001
gedad [46-50]	0.88	0.63 – 1.22	0.428
gedad [51-55]	0.91	0.67 – 1.23	0.522
gedad [56-60]	1.04	0.78 – 1.39	0.775
gedad [61-65]	1.12	0.84 – 1.49	0.431
tpodiab	1.00	0.99 – 1.01	0.918
gen [Mujer]	0.73	0.63 – 0.85	<0.001
ingr18m [Bajo]	1.72	1.48 – 2.00	<0.001
ors [Afrires]	0.93	0.48 – 1.78	0.824
ors [Ameccs]	0.95	0.75 – 1.20	0.674
ors [Asia]	0.45	0.16 – 1.23	0.119
ors [EUres]	0.95	0.68 – 1.35	0.788
ors [Magred]	0.79	0.57 – 1.09	0.152
ors [OAmN]	4.83	0.93 – 25.15	0.061
ors [UE15lc]	1.09	0.72 – 1.68	0.676
Observations	13694
R2 Tjur	0.005

4.6.3 (pred) migran7

4.6.3.1 genero/edad

4.6.3.2 origen

4.6.3.3 renta

## Error in Summary.factor(structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, : 'min' not meaningful for factors

4.6.4 (EMP) migran7

4.6.5 (EMP) migran7/bajo ingreso

4.6.6 duranción estancia

	hte
Predictors	Estimates	CI	p
(Intercept)	6.40	3.48 – 9.32	<0.001
gedad [46-50]	0.16	-3.08 – 3.40	0.921
gedad [51-55]	2.55	-0.44 – 5.53	0.094
gedad [56-60]	1.94	-0.93 – 4.81	0.185
gedad [61-65]	1.89	-0.94 – 4.72	0.191
tpodiab	0.04	-0.06 – 0.13	0.463
gen [Mujer]	-0.73	-2.18 – 0.73	0.329
ingr18m [Bajo]	0.91	-0.62 – 2.44	0.244
migran	0.04	-1.63 – 1.71	0.962
Observations	959
R2 / R2 adjusted	0.008 / -0.000

4.7 reingreso en 30 dias (OR) migran2

5 Covid (Población >14/<65): Incidencia, complicaciones, vacunación

5.1 incidencia

5.1.1 (OR) migran2

	cvsi
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.29	0.28 – 0.29	<0.001
gedad [26-40]	0.48	0.47 – 0.49	<0.001
gedad [41-45]	0.39	0.38 – 0.40	<0.001
gedad [46-50]	0.41	0.40 – 0.42	<0.001
gedad [51-55]	0.42	0.40 – 0.43	<0.001
gedad [56-60]	0.38	0.36 – 0.39	<0.001
gedad [61-65]	0.33	0.32 – 0.34	<0.001
gen [Mujer]	1.05	1.04 – 1.07	<0.001
migran	1.42	1.39 – 1.45	<0.001
ingr18m [Bajo]	0.90	0.88 – 0.91	<0.001
obes	1.17	1.14 – 1.21	<0.001
Observations	422297
R2 Tjur	0.020

5.1.2 (OR) migran7

	cvsi
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.29	0.28 – 0.29	<0.001
gedad [26-40]	0.48	0.47 – 0.50	<0.001
gedad [41-45]	0.39	0.38 – 0.40	<0.001
gedad [46-50]	0.42	0.40 – 0.43	<0.001
gedad [51-55]	0.42	0.41 – 0.44	<0.001
gedad [56-60]	0.38	0.37 – 0.40	<0.001
gedad [61-65]	0.33	0.32 – 0.35	<0.001
gen [Mujer]	1.04	1.02 – 1.06	<0.001
ors [Afrires]	1.08	0.98 – 1.19	0.112
ors [Ameccs]	1.94	1.89 – 1.99	<0.001
ors [Asia]	0.61	0.52 – 0.71	<0.001
ors [EUres]	0.73	0.68 – 0.77	<0.001
ors [Magred]	1.37	1.31 – 1.44	<0.001
ors [OAmN]	0.47	0.32 – 0.69	<0.001
ors [UE15lc]	0.75	0.69 – 0.82	<0.001
ingr18m [Bajo]	0.89	0.87 – 0.90	<0.001
obes	1.17	1.14 – 1.21	<0.001
Observations	420259
R2 Tjur	0.025

5.1.3 (pred) migran7

5.1.3.1 genero/edad

5.1.3.2 origen

5.1.3.3 renta

## Error in Summary.factor(structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, : 'min' not meaningful for factors

5.1.4 (EMP) migran7

mkdtm(lmodcv1p8)

5.1.5 (EMP) migran7/bajo ingreso

5.2 hospitalizacion x CoV-2

5.2.1 (OR) migran2

	cvh
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.00	0.00 – 0.00	<0.001
gedad [26-40]	3.08	2.47 – 3.82	<0.001
gedad [41-45]	3.95	3.14 – 4.97	<0.001
gedad [46-50]	5.45	4.36 – 6.81	<0.001
gedad [51-55]	7.25	5.82 – 9.02	<0.001
gedad [56-60]	8.68	6.98 – 10.80	<0.001
gedad [61-65]	10.70	8.60 – 13.32	<0.001
gen [Mujer]	0.79	0.73 – 0.85	<0.001
migran	2.56	2.35 – 2.78	<0.001
ingr18m [Bajo]	1.05	0.97 – 1.14	0.196
obes	2.16	1.98 – 2.35	<0.001
Observations	422297
R2 Tjur	0.005

5.2.2 (OR) migran7

	cvh
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.00	0.00 – 0.00	<0.001
gedad [26-40]	3.12	2.51 – 3.87	<0.001
gedad [41-45]	4.05	3.22 – 5.10	<0.001
gedad [46-50]	5.64	4.52 – 7.05	<0.001
gedad [51-55]	7.58	6.09 – 9.44	<0.001
gedad [56-60]	9.04	7.26 – 11.24	<0.001
gedad [61-65]	11.15	8.96 – 13.89	<0.001
gen [Mujer]	0.76	0.71 – 0.82	<0.001
ors [Afrires]	2.32	1.67 – 3.24	<0.001
ors [Ameccs]	3.70	3.37 – 4.07	<0.001
ors [Asia]	1.44	0.81 – 2.55	0.212
ors [EUres]	1.18	0.94 – 1.47	0.151
ors [Magred]	2.32	1.95 – 2.75	<0.001
ors [OAmN]	0.46	0.06 – 3.26	0.435
ors [UE15lc]	0.99	0.72 – 1.36	0.927
ingr18m [Bajo]	1.04	0.96 – 1.13	0.357
obes	2.16	1.99 – 2.35	<0.001
Observations	420259
R2 Tjur	0.007

5.2.3 (pred) migran7

5.2.3.1 genero/edad

5.2.3.2 origen

5.2.3.3 renta

## Error in Summary.factor(structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, : 'min' not meaningful for factors

5.2.4 (EMP) migran7

5.2.5 (EMP) migran7/bajo ingreso

5.3 ingreso en UCI x CoV-2

5.3.1 (OR) migran2

	cvuci
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.00	0.00 – 0.00	<0.001
gedad [26-40]	3.83	1.73 – 8.46	0.001
gedad [41-45]	4.32	1.87 – 9.97	0.001
gedad [46-50]	6.41	2.86 – 14.39	<0.001
gedad [51-55]	11.77	5.38 – 25.74	<0.001
gedad [56-60]	17.61	8.12 – 38.19	<0.001
gedad [61-65]	20.88	9.61 – 45.37	<0.001
gen [Mujer]	0.60	0.48 – 0.74	<0.001
migran	3.03	2.40 – 3.82	<0.001
ingr18m [Bajo]	1.06	0.84 – 1.33	0.626
obes	3.26	2.62 – 4.05	<0.001
Observations	422297
R2 Tjur	0.002

5.3.2 (OR) migran7

	cvuci
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.00	0.00 – 0.00	<0.001
gedad [26-40]	3.77	1.70 – 8.36	0.001
gedad [41-45]	4.39	1.90 – 10.14	0.001
gedad [46-50]	6.61	2.94 – 14.86	<0.001
gedad [51-55]	12.29	5.61 – 26.90	<0.001
gedad [56-60]	18.35	8.45 – 39.85	<0.001
gedad [61-65]	21.69	9.97 – 47.20	<0.001
gen [Mujer]	0.58	0.46 – 0.72	<0.001
ors [Afrires]	4.39	2.04 – 9.42	<0.001
ors [Ameccs]	4.03	3.08 – 5.27	<0.001
ors [Asia]	1.24	0.17 – 8.90	0.829
ors [EUres]	2.29	1.42 – 3.70	0.001
ors [Magred]	2.62	1.59 – 4.31	<0.001
ors [OAmN]	0.00	0.00 – 22435231513722694446099108800328557896724673798044179078386668612484302078093652118467086907828526729410428687334997814111646184565207165656666996736.00	0.956
ors [UE15lc]	1.26	0.56 – 2.84	0.581
ingr18m [Bajo]	1.05	0.83 – 1.32	0.675
obes	3.25	2.61 – 4.05	<0.001
Observations	420259
R2 Tjur	0.002

5.3.3 (pred) migran7

5.3.3.1 genero/edad

5.3.3.2 origen

5.3.3.3 renta

## Error in Summary.factor(structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, : 'min' not meaningful for factors

5.3.4 (EMP) migran7

5.3.5 (EMP) migran7/bajo ingreso

5.4 vacunacion CoV-2

5.4.1 (OR) migran2

	vacsn
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	8.44	8.23 – 8.67	<0.001
gedad [26-40]	1.04	1.01 – 1.06	0.006
gedad [41-45]	1.49	1.45 – 1.55	<0.001
gedad [46-50]	1.78	1.72 – 1.84	<0.001
gedad [51-55]	2.02	1.95 – 2.10	<0.001
gedad [56-60]	2.06	1.98 – 2.15	<0.001
gedad [61-65]	2.16	2.07 – 2.26	<0.001
gen [Mujer]	1.31	1.29 – 1.34	<0.001
migran	0.41	0.40 – 0.42	<0.001
ingr18m [Bajo]	0.50	0.49 – 0.51	<0.001
obes	1.41	1.36 – 1.46	<0.001
Observations	419997
R2 Tjur	0.062

5.4.2 (OR) migran7

	vacsn
Predictors	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	8.27	8.06 – 8.50	<0.001
gedad [26-40]	1.08	1.05 – 1.10	<0.001
gedad [41-45]	1.57	1.51 – 1.62	<0.001
gedad [46-50]	1.87	1.80 – 1.94	<0.001
gedad [51-55]	2.16	2.07 – 2.24	<0.001
gedad [56-60]	2.17	2.09 – 2.27	<0.001
gedad [61-65]	2.28	2.18 – 2.39	<0.001
gen [Mujer]	1.29	1.27 – 1.32	<0.001
ors [Afrires]	0.30	0.28 – 0.32	<0.001
ors [Ameccs]	0.71	0.69 – 0.73	<0.001
ors [Asia]	0.54	0.48 – 0.59	<0.001
ors [EUres]	0.13	0.13 – 0.14	<0.001
ors [Magred]	0.41	0.40 – 0.43	<0.001
ors [OAmN]	0.24	0.19 – 0.30	<0.001
ors [UE15lc]	0.41	0.39 – 0.44	<0.001
ingr18m [Bajo]	0.49	0.48 – 0.50	<0.001
obes	1.45	1.40 – 1.50	<0.001
Observations	417973
R2 Tjur	0.087

5.4.3 (pred) migran7

5.4.3.1 genero/edad

5.4.3.2 origen

5.4.3.3 renta

## Error in Summary.factor(structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, : 'min' not meaningful for factors

5.4.4 (EMP) migran7

5.4.5 (EMP) migran7/bajo ingreso