Los cinco factores detrás de la explosión del virus en España

A finales de febrero, los casos de coronavirus comenzaban a crecer en España. La explosión fue cada vez más evidente de ahí al 20 de marzo, cuando los expertos señalan el pico epidémico —con los datos que se conocen ahora, no con los que había entonces, que iban con retraso—. Existen cinco factores con una clara correlación en su (desigual) expansión por España en esas fechas, según un estudio estadístico preliminar publicado el pasado miércoles: el porcentaje de sanitarios contagiados, el número de plazas de residencias de ancianos, la movilidad interior en las comunidades autónomas y la de cada una con Madrid (por un lado) y con el País Vasco (por otro). Cuanto mayores son estas variables en una autonomía, más casos registró.

Para llegar a estas conclusiones, Diana Gómez-Barroso y Rebeca Ramis, dos investigadoras del Centro Nacional de Epidemiología (dependiente del Instituto de Salud Carlos III, que a su vez depende del Ministerio de Ciencia) cruzaron los datos de los casos diarios declarados a la Red Nacional de Vigilancia de la Salud Pública con 17 variables que suelen influir en la incidencia de virus respiratorios, según la literatura científica: demográficas, uso de transporte público, salud de la población y actividades económicas, movilidad de personas dentro y fuera de la región…

Solo los cinco mencionados al principio presentaron una correlación con la incidencia de la pandemia. No la hubo, por ejemplo, para la prevalencia de enfermedades respiratorias o cardíacas, para los pasajeros que llegaron diariamente de zonas con alta transmisión o para una alta o baja densidad de población. Es decir, estas variables no parecen haber tenido ninguna relevancia en la expansión del coronavirus. “Al menos en lo que respecta a las diferencias entre comunidades, que es lo que hemos estudiado”, señala Gómez-Barroso, una de las autoras del estudio. “Cuando continuemos analizando datos y bajemos a nivel provincial o local es posible que encontremos otros factores”, continúa.

El estudio es un acercamiento estadístico a correlaciones, pero en ningún momento puede establecer causalidad. Dicho de otra forma: ha comprobado que cuantas más plazas de residencias de ancianos por cada 100 mayores de 70 años había en una comunidad, la expansión del coronavirus fue mayor, pero no demuestra que el número de plazas sea causante de su incidencia. Y como eso, igual sucede con la movilidad (medida por la actividad de los teléfonos móviles) o el porcentaje de sanitarios infectados. Cada una de estas variables tiene una explicación que puede parecer plausible, pero no dejan de ser hipótesis que habría que demostrar con investigaciones adicionales.

En el caso de las residencias, explican las autoras, las personas mayores de 70 años y las que vivían en estos centros han sido las poblaciones más afectadas por la covid, por lo que “es lógico que este factor haya sido uno de los factores relevantes”. En cuanto a la influencia del porcentaje de sanitarios infectados en el ascenso de la curva, puede deberse a dos motivos, argumentan: “Por un lado, el número de profesionales infectados ha sido muy alto, lo que incrementa directamente el total de casos. Por otro, los sanitarios han sido un eslabón más en la cadena de transmisión del virus, especialmente en los primeros días de la epidemia cuando no se implementaban estrictas medidas de protección e higiene”. Por último, dadas las características de la transmisión del virus, la movilidad de la población, que directamente implica el contacto social, “es el principal factor de riesgo” antes de tomar precauciones. Estudiaron específicamente la movilidad con Madrid y el País Vasco porque fueron las dos primeras donde se dispararon los casos, con lo que es posible que fueran exportadoras de infecciones, tal y como señalan sus datos.

El objetivo de este proyecto de investigación es identificar esos factores y trasladar este conocimiento para que se pueda actuar sobre ellos y así reducir la intensidad de la epidemia y prevenir ascensos futuros. Más allá de no establecer causalidades, el estudio tiene otras limitaciones: no entra a valorar otros aspectos que pudieron influir, como la capacidad de diagnóstico y aislamiento de enfermos, las capacidades hospitalarias o la cantidad de equipos de protección con los que contaban los sanitarios.

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