El estatus socioeconómico determina la incidencia de COVID-19 y la mortalidad relacionada en Santiago, Chile se titula el estudio publicado en la revista Science esta semana, desarrollado por un equipo de investigadores de diversas universidades internacionales y chilenas, como Oxford, Harvard e Illinois. Tras caracterizar las 34 comunas de la Región Metropolitana según su nivel socioeconómico (NSE), se reconstruyó la dinámica de la pandemia durante 2020 encontrando una fuerte relación entre el nivel socioeconómico y la probabilidad de contagiarse y morir por Covid-19.
Mientras en Vitacura (con NSE = 93.7) tuvo una incidencia de 22,6 casos semanales por cada 10.000 individuos a mediados de mayo, en La Pintana, con un NSE más de 5 veces menor ( 17.0) se reportó un máximo de 76,4 casos semanales por 10,000 individuos durante la primera semana de junio. Al igual que los contagios, las muertes casi se triplicaron en función de la desigualdad: "la tasa más alta de 4.4 muertes semanales por cada 10,000 personas se observa en San Ramón, un municipio con un SES de 19.7, mientras que Vitacura reportó un máximo de 1.6 muertes semanales por cada 10,000 en junio".
Desigualdad en cuarentenas efectivas
Con la ayuda de Data for Good de Facebook, el equipo de investigadores estudió la movilidad encontrando nuevamente la desigualdad. Mientras dos de los municipios más ricos de la RM pudieron acatar la cuarentena y reducir hasta un 61% se movilidad durante el confinamiento, las comunas de RM con menor ingreso, redujeron en promedio su movilidad al 40% durante este período.
"Esta relación entre las reducciones en la movilidad y el NSE estuvo presente durante todos los períodos de tiempo considerados para este estudio y respalda la hipótesis de que las personas de las regiones más pobres no pueden permitirse quedarse en casa durante los bloqueos".
El análisis de movilidad indica que los municipios con un nivel socioeconómico más bajo cumplieron menos con las órdenes de quedarse en casa, "posiblemente porque las personas de las áreas de menor NSE no pueden trabajar desde casa, lo que las deja con un mayor riesgo de enfermedad".
Desigualdad en conteo de casos
Al reconstruir la pandemia en el 2020 en Chile, el estudio encontró que los casos de contagio observados en mayo y junio fueron entre 5 a 10 veces más que los valores informados por la autoridad y que este subregistro afectó especialmente a las comunas con menores recursos socioeconómicos.
"Las reconstrucciones también revelan importantes diferencias en el número inferido de contagios durante marzo de 2020, mes en que el virus fue introducido en Chile por viajeros de municipios acomodados. Analizamos el número de pruebas realizadas entre el 8 de marzo y el 9 de abril, y encontramos un número significativamente mayor de pruebas realizadas en municipios con NSE alto, especialmente durante las dos primeras semanas de marzo. Además, solo se observó un pico temprano de casos notificados en los municipios con un NSE alto a mediados de marzo a pesar de que durante el mismo período se notificaron varias muertes por COVID-19, que están rezagadas con respecto a la infección hasta varias semanas, en municipios de bajo NSE.
Estos hallazgos sugieren que una primera ola temprana de infecciones ocurrió durante marzo y se extendió rápidamente por el resto de la ciudad sin ser capturada por los conteos oficiales. Nuestras estimaciones a nivel municipal apoyan esta afirmación, ya que capturan un alto volumen de infecciones tempranas en la mayoría de los municipios, un escenario que se desvía en gran medida de los recuentos oficiales", dice el estudio.
Esta señal temprana de subregistro sugiere a los investigadores que los patrones de mortalidad y pruebas observados en el Gran Santiago se explican parcialmente por una falla temprana de los sistemas de salud al informar a la población con suficiente conciencia situacional sobre la magnitud real de la amenaza.
Dado que las medidas de salud pública se tomaron en respuesta a los recuentos de casos nominales- afirma el estudio -, estos lugares estaban mal preparados, con una mala respuesta de atención de la salud que resultó en un mayor recuento de muertes.
Desigualdad en exceso de muertes de adultos jóvenes
La diferencia entre las muertes observadas y esperadas, fue analizada usando los datos históricos de mortalidad de los últimos veinte años, controlando los efectos del crecimiento de la población y la estacionalidad.
Según el modelamiento, el número de muertes observadas entre mayo y julio de 2020, es más de 1,73 veces el valor esperado, con un pico que supera los 2.110 recuentos de muertes en la primera semana de junio de 2020, en comparación con un valor esperado de 802 muertes y un promedio de 798 muertes entre 2015 y 2019.
Para los investigadores es llamativo que, al comparar el número de muertes por edad, los menores de 40 años casi duplican las muertes esperadas en ese grupo. "Aunque las personas menores de 40 años tienen una tasa de mortalidad general más baja que las de los grupos de mayor edad como se esperaba, aún exhiben un aumento de casi el doble en el total de muertes con un pico en las muertes observadas que ocurren 2 semanas antes que para las personas mayores de 60 años".
Para los grupos de edad 40-60, 60-80 y mayores de 80, las muertes observadas son 2.8, 3.2 y 2.4 veces más altas de lo esperado, respectivamente.
Excepto en los mayores de 80 años, las anomalías en las muertes observadas frente a las predichas para 2020 muestran una asociación significativa con el nivel socioeconómico, con una mayor carga de muerte en los municipios de menores ingresos, frente a Las Condes y Vitacura, donde los fallecimientos no se desviaron mucho de lo esperado en un año normal.
Según el estudio "las muertes atribuidas a COVID-19 para toda el área del Gran Santiago caen dentro de los intervalos creíbles de muertes en exceso hasta fines de junio, cuando las muertes atribuidas aumentan a tasas que son incluso más altas que las muertes en exceso, lo que sugiere que la notificación insuficiente en las muertes atribuidas por COVID-19 es poco probable".
Desigualdad en test y oportunidad resultado
Analizando tasas de positividad semanales, que alcanzaron su punto máximo en 2020 mayo y julio, el estudio también encontró una fuerte asociación negativa entre positividad y nivel socioeconómico que "denota además dificultades en el acceso a la atención de la salud que es aún más pronunciada en los municipios de bajo nivel socioeconómico. A pesar de los cambios en las tasas de positividad a lo largo del tiempo, esta métrica de prueba también se correlacionó significativamente con el número de casos y el número de muertes".
También se analizaron los retrasos en la obtención de los resultados de la prueba PCR.
"La puntualidad sigue un curso temporal similar al de la positividad de la prueba durante mayo y parte de junio, pero en la dirección opuesta. Esta métrica está asociada con el NSE, lo que sugiere que los municipios con un NSE bajo, en promedio, obtienen los resultados de sus pruebas más tarde que los que tienen un NSE alto".
La puntualidad en los resultados de los test, advierte, se correlaciona negativamente con el número de casos, número total de muertes y con la positividad de cada comuna. Esta disparidad en la entrega de resultados oportunos persistió durante la epidemia, siendo las comunas con un NSE bajo las más afectadas.
Todo ello para los investigadores indica "un despliegue insuficiente de recursos para la vigilancia epidemiológica. Las tasas de positividad más altas en los centros de atención médica sugieren la necesidad de realizar más pruebas y detección. Al mismo tiempo, un cambio más lento en los resultados de las pruebas puede conducir a un mayor potencial de transmisión, ya que incluso pequeñas demoras entre el inicio de los síntomas, las pruebas y el aislamiento final, obstaculizan significativamente la capacidad de los sistemas de salud pública para contener la epidemia"
Desigualdad en la letalidad
Las tasas de letalidad por infección fueron más altas en los municipios de menor nivel socioeconómico, especialmente entre los más jóvenes. Ante ello, los investigadores proponen dos explicaciones:
Primero, un IFR más alto (índice de mortalidad por infección) puede reflejar un acceso limitado a los servicios de salud durante la pandemia.
En los materiales complementarios del estudio se muestra que las zonas Sur y Poniente de la RM tienen 4 veces menos camas por cada 10,000 habitantes y una proporción 4 veces menor de inscritos en el sistema privado de salud que la zona Oriente, que contiene todos los municipios de mayor ingreso.
También, más del 90% de las muertes atribuidas a COVID-19 en la zona Sur y Oeste de la capital ocurrieron en lugares distintos a los centros de salud, en comparación con el 55% en el sector Oriente.
Segundo, que los fallecimientos en comunas de menor nivel socioeconómico se asocian con presentaciones más graves de COVID-19, dada la mayor prevalencia de factores de riesgo de salud y sociales, como el sobrepeso y vivir en condiciones de hacinamiento, las mismas condiciones que el Ministro de Salud de la época en estudio, Jaime Mañalich, dijo no conocer.
El estudio completo se puede revisar en el enlace.
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