Datos poblacionales descriptivos y vitales: imprescindibles para una respuesta rápida basada en la mejor evidencia

Las dos cartas al director sobre COVID19 disponibles como avances ‘in press’ de Gaceta Sanitaria desde la primera quincena de noviembre coinciden en utilizar, como base, información descriptiva ‘básica’ en vigilancia epidemiológica para ofrecer recomendaciones de elevado interés para la salud pública en la actual sindemia por COVID19. Se utiliza en dos escenarios y poblaciones muy diferentes.

Por un lado, en la Comunidad Autonómica Catalana dentro del Estado Español, García Alamino y Tobías (1) utilizaron los datos de la incidencia acumulada de COVID-19 en las siete regiones sanitarias de Cataluña dos semanas antes del inicio del curso escolar,  y el número de grupos de alumnos confinados durante la primera semana de curso escolar. Tras aplicar un modelo de regresión de Poisson para evaluar la relación entre ambas variables, observaron una relación lineal, según la cual el riesgo de confinar a un grupo de alumnos aumenta en promedio un 4,3% para un incremento de 10 casos por 100.000 habitantes en la tasa de incidencia. Según los autores, pasar de una región de baja incidencia a otra de alta incidencia implicaría un riesgo más que considerable. La recomendación de los autores es la de reevaluar continuamente el riesgo de mantener los colegios abiertos en aquellas zonas donde la incidencia de la infección sea alta. Si los niños estaban confinados en sus casas durante la primera ola de la sindemia, presentarían tasas de incidencia bajas, y difícilmente podían ser un vector de propagación del virus, pero al socializar en los colegios, la situación cambia drásticamente, tal como pone de manifiesto el análisis realizado por los dos investigadores.

En el segundo estudio (2), se analizan las estadísticas de mortalidad y letalidad por COVID-19 en población anciana de Perú. Los autores nos presentan datos que constatan la mayor letalidad en personas mayores, sobretodo del sexo masculino, pero además discuten sobre la idoneidad de las recomendaciones sanitarias que se realizan en dicho colectivo teniendo en cuenta las características sociodemográficas del colectivo de mayor edad respecto de aspectos relacionados con la privación social, en las que el confinamiento es de difícil cumplimiento si se depende de la calle para la subsistencia, no se dispone de frigorífico para almacenar productos frescos, ni es sencillo lavarte las manos con frecuencia porque no se dispone de agua corriente en el domicilio.

Apoyo a una mujer indigente en Miami (Getty images).

 

Un reciente análisis textual de 5780 publicaciones extraídas de las bases de datos Web of Science, Medline y Scopus sobre los temas de investigación actuales identificó como temás más frecuentes a las pautas para la atención de emergencia y quirúrgica, a la investigación sobre la patogénesis viral, y a las respuestas globales en la pandemia de COVID-19 (3). En este último apartado, sin duda, los datos de vigilancia epidemiológica, y de estadísticas descriptivas y vitales poblacionales son imprescindibles para la correcta toma de decisiones en salud pública.

Por lo tanto, vemos claros ejemplos de que los datos  poblacionales descriptivos y vitales: imprescindibles para una respuesta rápida basada en la mejor evidencia. Esto sin  menoscabo de una necesidad de conseguir datos lo más exactos y fiables posibles sobre el número de defunciones por COVID-19, tema que además de haber sido objeto de debate en la sociedad, también lo ha sido en la comunidad epidemiológica (4,5), destacando la propuesta de la inscripción telemática del certificado médico de defunción en el ya informatizado registro civil y/o en la historia clínica digital, que aceleraría el recuento de fallecidos (conociendo las causas de las muertes) ante una eventual emergencia sanitaria.

Qué factores, además de los estrictamente sanitarios se deben tener en cuenta a la hora de tomar decisiones forman parte de la política, además de la ciencia. En el caso de la interpretación de datos sobre COVID-19, además debemos sumar la complicación de interpretaciones erróneas de las estadísticas epidemiológicas por parte de los políticos que toman las decisiones (6).  El reto está en dar el mayor peso posible a la ciencia en las decisiones políticas con impacto en la salud pública.

 

Dra. Elia Fernández Martínez

Enfermera y Matrona

Doctora en Cuidados en Salud

Profesora Ayudante Doctor

Departamento de Enfermería,

Universidad de Sevilla, España

 

 

Bibliografía

  1. Garcia-Alamino JM, Tobías A. Incidencia de infección por SARS-CoV-2 en la comunidad y su impacto en la primera semana de reapertura de colegios en Cataluña. Gac Sanit (2020). doi: 10.1016/j.gaceta.2020.09.007
  2. Mendoza-Saldaña JD, Viton-Rubio JE. Sociodemographic aspects of the older population in front of COVID-19 pandemic in a developing country: the case of Peru. Gac Sanit (2020). doi: 10.1016/j.gaceta.2020.09.004
  3. Tran BX, Ha GH, Nguyen LH, Vu GT, Hoang MT, Le HT, Latkin CA, Ho CSH, Ho RCM. Studies of Novel Coronavirus Disease 19 (COVID-19) Pandemic: A Global Analysis of Literature. Int J Environ Res Public Health. 2020 Jun 8;17(11):4095. doi: 10.3390/ijerph17114095.
  4. Cirera L, Segura A, Hernández I. Defunciones por COVID-19: no están todas las que son y no son todas las que están. Gac Sanit (2020). doi: 10.1016/j.gaceta.2020.06.006
  5. Barbería E, Grijalba M, Martínez JA, Marcos RA, García V. Defunciones por COVID-19 en España y estadísticas de mortalidad. Gac Sanit (2020). doi: 10.1016/j.gaceta.2020.09.003
  6. Adam D. Nature. A guide to R – the pandemic’s misunderstood metric. 2020 Jul;583(7816):346-348. doi: 10.1038/d41586-020-02009-w.