Un estudio, publicado en la prestigiosa revista PLOS ONE, propone un protocolo para evaluar el impacto del Covid-19 sobre la salud comunitaria, que combina la medición de la incidencia con una estimación de la severidad, en línea con las recomendaciones de las agencias internacionales. Antonio Villar, delegado del Rector para proyectos estratégicos de la UNIA y catedrático de la Universidad Pablo de Olavide, y Carmen Herrero, de la Universidad de Alicante, firman este artículo que ofrece un indicador clave para la toma de decisiones en la gestión de la pandemia.
Según sus autores, “la rápida transmisión de la COVID-19 en todo el mundo ha obligado a los gobiernos a tomar medidas drásticas para contener el contagio y ha supuesto un enorme estrés para los sistemas sanitarios a la hora de poder atender a los afectados de mayor gravedad”. Para tener una idea clara de la evolución de la pandemia y de la efectividad de las medidas adoptadas “conviene monitorizar de forma sistemática tanto la evolución del número de infectados como la severidad de los que sufren el contagio”, apuntan.
El índice de impacto del COVID-19 viene dado por el producto de la incidencia y una medida de severidad. Es decir, cuántos contagiados hay, en términos relativos, por cuál es su estado de gravedad. Ello ofrece una medida del grado en que cada comunidad se ve afectada por la enfermedad, resultante de la tensión sanitaria y la amplitud del problema.
Para medir la severidad los autores utilizan los datos sobre la distribución de la población afectada en distintos estados de salud (curados, asintomáticos o con síntomas leves, aislados en casa, hospitalizados en planta, hospitalizados en cuidados intensivos y fallecidos). La valoración de estas distribuciones se realiza mediante una estimación de la probabilidad relativa de que un individuo afectado se encuentre en mejor estado de salud, al comparar dos momentos del tiempo o varias sociedades.
Este tipo de comparación permite obtener un indicador de severidad mediante el que estimar la evolución temporal de la pandemia o la situación relativa de diferentes países o regiones. Según los investigadores, su principal ventaja es que permite comparar las distribuciones de la población afectada por el virus en diferentes estados de salud, sin necesidad de tener que introducir pesos para comparar dichos estados (es decir, valoraciones del tipo de “cuánto vale una persona curada con respecto a una fallecida”).
Estudio de caso
La metodología publicada en PLOS ONE se ilustra mediante el análisis de la situación de las regiones italianas en dos momentos del tiempo, el día 9 de marzo de 2020, cuando empezó el confinamiento, y un mes después. En dicho periodo el impacto en todo el país se multiplicó por 10, mientras que en algunas regiones se multiplicó por más de 40.
El artículo apunta a que los mayores crecimientos se produjeron en las regiones con valores iniciales inferiores, de modo que la diversidad extrema entre las regiones italianas se redujo sustancialmente, lo que indica que el confinamiento ha resultado una política eficaz para combatir la enfermedad. La severidad disminuyó fuertemente en la mayoría de las regiones, con una reducción general del 33%. Esta reducción se produjo con mayor intensidad en aquellas regiones con peores indicadores iniciales, lo que sugiere que el sistema de salud respondió correctamente y lo hizo con mayor intensidad en aquellas regiones más necesitadas.
“Desgraciadamente la mala calidad de los datos españoles y los continuos cambios de criterio no han permitido llevar a cabo un análisis similar en el caso español, aunque en su momento lo intentamos”, declaran los autores de la investigación.
Referencia del artículo:
Herrero C, Villar A (2020) A synthetic indicator on the impact of COVID-19 on the community’s health. PLoS ONE 15(9): e0238970. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0238970
