Evaluación del impacto de medidas preventivas en Salud Pública: El ejemplo del confinamiento en la pandemia de SARS-Cov-2 en España

Gestionar una pandemia como la de Covid-19 es muy complejo y requiere una rápida toma de decisiones, a menudo disponiendo de la información relevante sólo de forma parcial o incompleta. En concreto, si bien sabemos desde el inicio de la pandemia que la mayoría de los casos no eran detectados, estimar como evoluciona esa parte sumergida del iceberg constituye un reto de primera importancia a la hora de optimizar la toma de decisiones en el ámbito de la Salud Pública en un contexto de altísima complejidad.

El artículo de Hyafil y Moriña (2020)1 considera los datos diarios de hospitalización reportados por el Instituto de Salud Carlos III como los más relevantes para esa tarea en comparación con otros datos como los casos detectados y las muertes, estimando que la proporción de casos que necesitan hospitalización se mantiene estable, cuando la tasa de detección y la letalidad pueden variar p.e. en función de la política de detección y de la saturación de los centros sanitarios.

No obstante, como el tiempo entre el contagio y la hospitalización puede variar mucho de un paciente a otro, las hospitalizaciones ofrecen una fotografía retrasada y borrosa de la realidad epidemiológica. En estos casos, la modelización matemática nos permite  reconstruir de manera robusta una imagen más fidedigna de la magnitud del problema en cada momento.

En el artículo, la dinámica de la infección se modela mediante un modelo epidemiológico SIR (Susceptibles-Infectados-Recuperados) con un número básico de reproducción R0 que varía en el tiempo, para cada Comunidad Autónoma (CCAA) y día. Comparar R0 en tres períodos de tiempo distintos (hasta el 15 de Marzo; el estado de emergencia a partir del 16 de Marzo; confinamiento obligatorio, del 31 de Marzo al 12 de Abril) permite evaluar algunos aspectos del impacto de estas medidas preventivas ya que el número reproductivo básico estima la velocidad con la que una enfermedad se está propagando en una población.

Los resultados de este estudio muestran una disminución muy pronunciada del número de casos y del número reproductivo básico en todas las CCAA y globalmente tras la implementación del confinamiento obligatorio (ver Figura 1). Se estimó un R0 de 5,89 (intervalo de confianza del 95% (IC95%: 5,46-7,09) antes de tomar cualquier medida preventiva, de 1,86 (IC95%: 1,10-2,63) después de la declaración del estado de emergencia, y de 0,48 (IC95%: 0,15-1,17) después de la implementación del confinamiento obligatorio. El número acumulado de casos de Covid-19 en España hasta el 15 de Abril de 2020 se estimó en 0,871 millones, de los cuales 0,294 serían activos en esa fecha, 0,559 serían recuperados y 0,018 millones habrían muerto a causa de la enfermedad.

Figura 1. Número estimado de casos de Covid-19 en España, en base al número de hospitalizaciones hasta el 15 de Abril de 2020. La línea azul representa la media de la posterior del número de casos estimados. El número acumulado de casos, hospitalizaciones y muertes está representado por las líneas verde, roja y negra respectivamente. Las líneas grises representan el número estimado de casos en cada CCAA. Las líneas verticales indican el inicio del estado de emergencia y del confinamiento obligatorio.

Este trabajo pone de manifiesto la importancia clave de disponer de datos fiables y armonizados rápidamente a la hora de evaluar intervenciones en Salud Pública, especialmente en un contexto de alta complejidad como es la gestión de una pandemia.

Autores:

Alexandre Hyafil y David Moriña

Alexandre y David son investigadores del Centre de Recerca Matemàtica (CRM) y de la Barcelona Graduate School of Mathematics (BGSMath). David Moriña es profesor colaborador del Departament de Matemàtiques de la Universitat Autònoma de Barcelona (UAB), y profesor visitante del Department of Econometrics, Statistics and Applied Economics de la Universitat de Barcelona (UB). Ambos son coautores del artículo referenciado.

 

Referencias

[1] Hyafil A, Moriña D. Analysis of the impact of lockdown on the reproduction number of the SARS-Cov-2 in Spain [published online ahead of print, 2020 May 23]. Gac Sanit. 2020. doi:10.1016/j.gaceta.2020.05.003

Sexo, género y COVID-19: de la negación a la tergiversación de las evidencias

Desde el comienzo de la pandemia COVID-19 hemos asistido a una situación de catástrofe global en la que los sistemas sanitarios, económicos y políticos se han tenido que enfrentar a una situación crítica. En ese contexto, y pese a los llamamientos de instituciones nacionales e internacionales a considerar la perspectiva de género en el abordaje de la crisis, se ha podido comprobar que no ha sido así; lo que está perjudicando gravemente tanto la salud de las mujeres como la posibilidad de encontrar soluciones adecuadas (1, 2).

Se han identificado diferentes contextos en los que la desigualdad es evidente: a) en el área de cuidados, tanto como profesionales como en el ámbito doméstico, que ha puesto a las mujeres en primera línea de exposición al virus; b) datos estadísticos de mortalidad y morbilidad que se presentan sesgados o no incluyen datos separados por sexo; c) infradiagnóstico en mujeres, que por cursar con sintomatología diferente a la de los hombres no se tiene en cuenta; d) investigación científica que no incluye suficientes animales hembras y mujeres en ensayos clínicos y e) escasa presencia de expertas en medios de comunicación y autoras de publicaciones científicas (2, 3).

En la era COVID-19 hemos asistido también al fenómeno de la sobreinformación y de las fake news que gracias a las redes y medios de comunicación se difunden a una velocidad inimaginable previamente. La comunidad médica y científica no ha estado ajena a toda la avalancha de informaciones a veces no contrastadas y sin evidencias definitivas, favorecida por el hecho de que las revistas científicas y webs estén publicando masivamente resultados preliminares que en otros momentos no pasarían el filtro de control de calidad requerido. Así nos encontramos con afirmaciones contradictorias que hacen que en muchos casos nieguen o tergiversen evidencias científicas, siendo un ejemplo claro la información sobre el efecto de los factores sexo y género en la pandemia.

Tarjeta roja a la Medicina sin perspectiva de género. Foto de Ecuador Etxea, Bilbao

Existe la idea generalizada que las mujeres enfrentamos mejor las infecciones debido a que tenemos un sistema inmune más robusto con lo que se ha minimizado los efectos de la enfermedad; así como la pertinencia de la participación de mujeres para el diseño de medidas de prevención y desarrollo de métodos diagnósticos y tratamientos adecuados. En el caso de COVID-19 incluso se transmite la sensación de que el virus “respeta” a las mujeres negando primero su efecto devastador y tergiversando después las evidencias para apoyar esta afirmación. Sin embargo, los datos científicos nos dicen que:

1- Con algunos cambios por países, se observa que la prevalencia por sexo y el número de casos en mujeres aumentó a partir de las dos semanas después del confinamiento. En nuestro país a partir del 31 de Marzo aumentó la cifra de infecciones en mujeres hasta superar a la de hombres, y el mismo patrón se observó en otros países europeos. Dado que en mujeres hay una mayor frecuencia de síntomas como dolor de garganta, vómitos y diarrea, ¿cuántos casos no han sido diagnosticados y no aparecen en las estadísticas? ¿cuántas mujeres no han sido hospitalizadas? ¿se han considerado los casos comunitarios con contacto estrecho con casos de COVID-19? Porque aquí el número es significativamente mayor (2).

2-Las muertes por COVID-19 que se describen como más frecuentes en hombres que en mujeres van asociadas a factores de riesgo subyacentes como hipertensión, enfermedades cardiovasculares y pulmonares de base, tabaquismo y abuso de alcohol. Pese a ello, las cifras varían según los países y el exceso de mortalidad observado sigue siendo superior en mujeres que en hombres (2, 5).

3- Se dice que nuestro sistema inmune nos protege al poner en marcha respuestas más potentes. Pero esto no tiene por qué ser una ventaja, en muchos casos supone una desventaja que incluye mayor frecuencia de enfermedades autoinmunes, tendencia a reacciones inflamatorias excesivas y reacciones adversas a terapias inmunológicas y vacunas que no están desarrolladas ni pensadas con perspectiva de género. Se ha destacado el efecto positivo de los estrógenos como ventaja en las mujeres debido a que aumentan la producción de anticuerpos pero, por el contrario, disminuyen la citotoxicidad mediada por células NK por lo que también pueden tener un efecto negativo en la respuesta. En cuanto a la edad hay también diferencias importantes siendo los fenómenos inflamatorios más frecuentes en mujeres en edad adulta pero en hombres adolescentes y ancianos. Está claro que el sexo biológico imprime una clara diferencia en la respuesta pero que no hay evidencias demostradas que justifiquen pensar que las mujeres tenemos una ventaja biológica a lo que hay que añadir que precisamente el aspecto inflamatorio, clave en la respuesta frente al SARS-CoV-2, es en el que menos investigación diferenciada por sexo se está desarrollando (5, 6, 7).

4- La bibliografía revisada muestra que hay insuficientes modelos animales hembra y mujeres en ensayos clínicos por lo que no se está considerando las diferencias para el diseño de tratamientos y el desarrollo de vacunas efectivas. Todos los ensayos clínicos deberían incluir además información sobre la respuesta, efectos secundarios, adaptaciones de dosis y efectos a largo plazo separados por sexo para evitar las graves consecuencias que esto tiene sobre la salud de las mujeres (5). Sería un muy buen momento para poner sobre la mesa la necesidad de trabajar para proponer una ley que obligue a ello.

5- Existen evidencias que demuestran que en mujeres son más frecuentes, y de peor evolución, que en hombres infecciones víricas como HIV, Gripe, Ebola, Zika, entre otras patologías trasmisibles, con lo que no se puede afirmar que los virus “respetan” a las mujeres (6, 8).

Tampoco podemos olvidar otros factores que están influyendo negativamente sobre las mujeres en la era COVID-19, como el aumento de la violencia de género y la dificultad de acceso a servicios de salud en todo el mundo, la mayor probabilidad de perder empleo, el aumento de las tareas de cuidados no remunerados y efectos en la salud general y mental de las mujeres lo que afecta de manera dramática la calidad de vida (4).

En conclusión, se puede afirmar que hay una necesidad urgente de intervenir y corregir el sesgo de género en el abordaje de la pandemia, visibilizar las evidencias e interpretarlas de manera rigurosa. Además, todos los procedimientos deberían considerar el efecto de la interacción tanto de los genes, hormonas como microbioma sin olvidar las cuestiones sociales y culturales y poder abordar así la salida de esta crisis sanitaria de una manera más eficaz, sostenible y justa.

Bibliografía

1- Oertelt-Prigione S. The impact of sex and gender in the COVID-19 pandemic. Case study. Independent Expert Report. European Commission 2020. ISBN 978-92-76-18883-4

2- Ruiz Cantero MT. Las estadísticas sanitarias y la invisibilidad por sexo y de género durante la epidemia de COVID-19. Gac Sanit. 2020. https://doi.org/10.1016/j.gaceta.2020.04.008

3-Castellanos-Torres E, et al. COVID-19 en clave de género. Gac. Sanit. 2020. https://doi.org/10.1016/j.gaceta.2020.04.007

4- Cousins S. COVID-19 has “devastating” effect on women and girls. The Lancet 2020;396:301-302

5- Scully EP, Haverfield J, Ursing RL, Tannenbaum C, Klein SL. Considering how biological sex impacts immune responses and COVID-19 outcomes. Nature Reviews Immunology 2020; 20:442-447. https://doi.org/10/1038/s41577-020-0348-8

6- Klein SL, Flanagan KL. Sex differences in immune responses. Nature Reviews Immunology 2016;16:626-638. https://doi.org/10.1038/nri.2016.90

7- Lotter H, Altfeld M. Sex differences in immunity. Seminars in Immunopathology 2019;41:133-135. https://doi.org/10.1007/s00281-018-00728-x

8- Goujon A, Natale F, Ghio D, Conte A, y Dijkstra L. Age, gender, and territory of COVID-19 infections and fatalities. JRC Technical Report, European Commission 2020. ISBN 978-92-76-19180-3

Lucía Gallego Andrés, Profesora Titular de Microbiología Médica, Directora del Laboratorio de Antibióticos y Bacteriologia Molecular, Facultad de Medicina y Enfermería, Universidad del País Vasco UPV/EHU