[resumen.cl] Un estudio evaluó cómo el estatus socioeconómico determina la incidencia y la mortalidad de Covid-19 en la Región Metropolitana, indicando que las tasas de letalidad por infecciones fueron más altas en las comunas más pobres, especialmente en personas más jóvenes. Muchas más muertes en comunas pobres ocurrieron en lugares distintos a centros de salud, mientras que la tasa de positividad y el retraso en el testeo fueron mucho mayores en comparación con comunas acomodadas. Estos resultados destacan las consecuencias críticas que tiene la desigualdad socioeconómica en la salud.

Santiago de Chile es considerada como una ciudad altamente segregada. Esta investigación proporcionó una caracterización en profundidad de la incidencia de la enfermedad Covid-19, la mortalidad y su dependencia de factores demográficos y de nivel socioeconómico.

El estudio  Socioeconomic status determines COVID-19 incidence and related mortality in Santiago, Chile fue publicado en la revista Science y se encuentra disponible para su descarga gratuita

La reconstrucción de la epidemia reveló una temprana dinámica de transmisión en la ciudad

Al principio de la pandemia en Chile, en marzo de 2020, quedaba claro que los primeros casos llegados al país a través del aeropuerto de Santiago estaban relacionados con viajes internacionales, principalmente del sector pudiente de la ciudad.

Fue precisamente en este periodo clave de falta de medidas de contención, cuando la infección se propagó rápidamente por el área metropolitana.

La siguiente figura explica la relación entre el nivel socioeconómico, los casos de COVID-19 y los datos de movilidad en el Gran Santiago. Gráfico (A) Muestras las comunas del Gran Santiago coloreadas de acuerdo a su nivel socioeconómico. (B) Los casos de COVID-19 normalizados por tamaño de población por comuna. Las comunas están ordenadas desde altos ingresos (parte superior) hasta bajos ingresos (parte inferior) (C) Muertes asociadas a COVID-19 normalizadas por tamaño de población por comuna. (D) Tasas de mortalidad asociadas a COVID-19 ajustadas por edad y asociadas con nivel socioeconómico. (E) Reducción diaria en la movilidad por comunas coloreadas según nivel socioeconómico. (F) Reducción en la movilidad promedio durante los confinamientos totales y su asociación con nivel socioeconómico. Gráfica extraída de: G. E. Mena et al., Science10.1126/science.abg5298 (2021).

El estudio señala que la primera ola temprana de infecciones ocurrió durante marzo de 2020 y se extendió rápidamente por el resto de la ciudad sin ser registrada por los conteos oficiales. Se reveló un subreporte de infecciones especialmente en los sectores de bajos ingresos.

La figura muestra los casos inferidos y reportados en el área del Gran Santiago. (A) Casos reportados e inferidos en el periodo de estudio. (B) Asociación entre promedio diario de testeo y nivel socioeconómico durante el periodo de alza de casios entre el 3 de agosto y el 9 de septiembre de 2020. (C) Casos reportados por cada 10.000 habitantes durante este periodo. (D) Test por cada 10.000 habitantes en este periodo (E) Casos inferidos obtenidos por el modelo usado en el estudio en este periodo.  Gráfica extraída de: G. E. Mena et al., Science10.1126/science.abg5298 (2021). 

Cambios en la movilidad mediante GPS en celulares

Las tardías y fragmentadas cuarentenas sin una política de ayuda económica que permitiera a la población realizar un confinamiento efectivo, han tenido un efecto de desgaste entre la población y no han sido efectivas en frenar la propagación viral.

Para poder evaluar el distanciamiento físico a gran escala, se pueden analizar los cambios en la movilidad humana durante los periodos de confinamiento mediante dispositivos móviles.

El estudio utilizó indicadores de datos móviles anónimos obtenidos de Facebook Data. Estos mostraron que las dos comunas con mayores ingresos mostraron una reducción en la movilidad de un 61% durante las cuarentenas totales. En comparación, las comunas más pobres en promedio redujeron su movilidad en un 40% durante este periodo

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La investigación apunta además a que en las comunas de menores ingresos, las personas cumplieron menos con las órdenes de quedarse en sus casas, probablemente debido a que no pueden trabajar desde su hogar. Quedando de esta forma sus sus habitantes expuestos a un riesgo mayor de contraer la enfermedad.

Dramático exceso de muertes atribuibles a Covid-19

Los análisis mostraron una fuerte asociación entre el nivel socioeconómico y la incidencia y mortalidad por COVID-19, además de diferencias enormes en la capacidad de los sistemas de salud en distintos sectores.

El estudio señala que las anomalías en el conjunto del indicador «exceso de muertes» fueron mayores en las comunas más pobres, de manera particular en personas menores de 80 años.

Muertes observadas en 2020 (línea sólida azul oscuro) en el Gran Santiago en comparación con la predicción de muertes para 2020 (línea sólida azul claro). Usando un modelo de regresión se graficó la mortalidad histórica entre 2000 y 2019 (línea punteada azul). Los valores contienen todas las causas de muertes. Gráfica extraída de: G. E. Mena et al., Science10.1126/science.abg5298 (2021).

Los resultados mostraron que el número de muertes observada entre mayo y julio de 2020 es más de 1.73 veces el valor esperado, con un aumento que sobrepasó las 2.110 muertes contabilizadas en la semana epidemiológica 24 (en la primera semana de junio de 2020) en comparación con el valor esperado de 802 muertes y el promedio de 798  muertes entre 2015 y 2019

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El estudio indica que cuando se compara el número de muertes promedio por edad en el año 2020 con los modelos de predicción utilizados, se observaron patrones llamativos. Aunque las personas menores de 40 años presentaron en general una tasa de mortalidad más baja que los grupos de mayor edad, éstas mostraron un aumento de casi el doble en el total de muertes con un peak de las muertes observadas que ocurrió dos semanas antes que el peak del grupo de mayores de 60 años.

La tasa de fatalidad de la infección depende del estatus socioeconómico

El estudio concluye que hay una fuerte asociación entre el nivel socioeconómico y la mortalidad, y además muestra que las tasas de mortalidad en personas jóvenes son mayores en las comunas más pobres.

Comparación del exceso de muertes y las muertes asociadas a COVID-19 por comuna y normalizadas por tamaño de población. Gráfica extraída de: G. E. Mena et al., Science10.1126/science.abg5298 (2021).

Los resultados indicaron que más del 90% de las muertes asociadas a Covid-19 en la zona sur y oeste de la ciudad (comunas más pobres) ocurrieron en lugares distintos a centros de salud, en comparación con un 55% en la zona este de la ciudad (comunas más acomodadas)

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Junto a esto, destaca que las comunas más pobres pueden presentar una mayor prevalencia de comorbilidades, las que están asociadas con manifestaciones más graves de la enfermedad.

Esto debido a que las personas de comunas con menores ingresos tienen más probabilidades de tener sobrepeso y vivir en condiciones de hacinamiento, las que inciden en la mayor severidad y más rápida propagación de la enfermedad.

Esto además de las consecuencias económicas de la pandemia que inciden en el aumento de la desigualdad, cesantía y pobreza todos factores que influyen notablemente en la prevalencia de enfermedades no transmisibles y en el deterioro de la calidad de vida.

Junto a esto, las conclusiones del presente estudio apuntan a las consecuencias críticas que tiene la desigualdad socioeconómica en la salud.

Estas son algunas de las consecuencias de las disparidades estructurales que por décadas han sido cimentadas mediante privatizaciones y recortes de recursos en los servicios de salud. Tanto en la altamente segregada ciudad de Santiago como en todo Chile.

Vea el estudio completo aquí