"Es difícil mostrar causalidad en la transmisión de enfermedades infecciosas, porque hay muchos componentes en juego y porque la transmisión, en sí, no es lineal", explica a Emol desde EE.UU. la profesora de la U. de Illinois y visiting scholar de Harvard, Pamela Martínez. "¿Qué quiere decir eso? Que incluso sin hacer nada, una epidemia va a subir y va a bajar eventualmente. Entonces, cuantificar el efecto de los distintos componentes es muy difícil, no podemos llegar y atribuir el alza o la baja a factores particulares", agrega.
A pesar de las dificultades que describe, un equipo de seis investigadores integrado por ella y por otros dos chilenos —Gonzalo Mena y Pablo Marquet— acaba de hacerlo y publicarlo en la prestigiosa revista científica Science, en un estudio llamado "El nivel socioeconómico determina la incidencia del covid-19 y la mortalidad relacionada en Santiago de Chile". En él —y a través del análisis de al menos ocho variables distintas como movilidad, mortalidad, letalidad, incidencia, positividad y testeo— demuestran contundentemente que la pandemia afectó más gravemente a la población más vulnerable socioeconómicamente. "Es irrefutable si todo indica lo mismo", apunta.
Los datos que muestra el estudio son lapidarios: si se analiza lo ocurrido a mediados de mayo de 2020, la incidencia del virus en Vitacura alcanzó los 22,6 casos semanales por cada 10 mil individuos, mientras que en La Pintana llegó a principios de junio a 76,4 por cada 10 mil. Vitacura, además, reportó un máximo de 1,6 muertes semanales por cada 10 mil, mientras en San Ramón se alcanzó el récord regional: 4,4 por cada 10 mil. Los retrasos en la entrega de resultados de los tests fueron mayores en las comunas más vulnerables y también allí la positividad fue más alta.
Hay, en particular, un dato que Martínez destaca. "Cuando miramos la tasa de letalidad, que viene a interpretarse como la probabilidad de fallecer después de contraer la infección, es tres veces mayor en las comunas de menor nivel socioeconómico para aquellas personas menores de 40 años, y es una diferencia que no se observa en los mayores de 80", comenta. "¿Qué implica eso? Que cuando alguien tiene 80 años o más, la edad en sí y los factores de riesgo asociados lo pone en una disposición más o menos similar, independiente de si viene de una comuna del sector oriente o del sector sur. Sin embargo, si tiene 35 años, es distinta la realidad".
El equipo lo asoció a factores como la presencia de comorbilidades, por ejemplo el sobrepeso, pero también con el acceso a salud. Según los datos de la Sociedad Chilena de Medicina Interna que analizaron, el 90,1% de las muertes atribuidas a covid-19 durante 2020 en el sector occidente de la RM y el 91,1% de las acontecidas en el sector sur ocurrieron en lugares distintos a los centros de salud, interpretadas como fallecimientos en casa. En tanto, para el sector oriente el porcentaje baja a 55,6%. "Lo que te dicen los datos es que ellos sí tienen más oportunidad de acceder al servicio", dice.
Tres chilenos en Science
La historia empezó con la ayuda de su antigua profesora de posdoctorado en Harvard, Caroline Buckee, que es especialista en analizar el uso de datos móviles para entender los procesos epidemiológicos. Con ellos, a través de los datos de Facebook, Martínez empezó a hacer reportes semanales de movilidad que hacía llegar en Chile a Pablo Marquet, profesor de la U. Católica e integrante de la Mesa de Datos que asesora el Ministerio de Ciencia.
Fue idea de Marquet la de empezar a analizar el factor socioeconómico en los números, porque había detrás "una tendencia bien clara". "Había una correlación muy grande y si empezabas a mirar los datos de casos y de mortalidad durante toda la primera ola, había evidencia de un efecto alto", dice Martínez. El trabajo empezó a robustecerse cada vez más.
"Esperamos que ahora el Gobierno sea capaz de tomar las medidas necesarias para que la próxima crisis —ya sea de salud, o un terremoto, o un tsunami, o cualquiera de estas crisis que el país sufre de manera constante— sea abarcada de manera distinta"
Pamela Martínez
En paralelo Gonzalo Mena empezó a explorar la arista estadística con métodos de inferencia desde la U. de Oxford, en Reino Unido, en colaboración con Mauricio Santillana —de nacionalidad mexicana— en Harvard. "Decidimos unir fuerzas y hacer un trabajo para analizar todos los efectos, y no solamente la movilidad o la mortalidad. Así fue como partió, y nos dimos cuenta de que, con todos los datos que el Gobierno estaba entregando, había una alta asociación con la positividad, con el número de tests, con el retraso en obtener los resultados. Eso nos llevó a tener un paper de alto impacto, que no es tan fácil", agrega la investigadora. "Para nosotros es un logro importante".
La publicación, considera Martínez, tiene "un efecto sociopolítico importante". "Nosotros nos sorprendimos de que la revista se interesara en un estudio así, que fuese un poco 'controversial', por decirlo así: los artículos de Science son mucho más técnicos y menos sociales. Estamos contentos porque, más allá de la visibilidad que le pueda dar al mundo, el estudio muestra que esto no solo pasa en Brasil, India, Estados Unidos y Europa, que es donde los ojos han puesto principalmente la atención: es también despertar el interés en Chile", opina.
"El tema de que la pandemia ha afectado más a los grupos más vulnerables no es tan novedoso —la misma OMS lo ha advertido en diferentes oportunidades—, pero con el hecho de que tengamos este paper esperamos que ahora el Gobierno sea capaz de tomar las medidas necesarias para que la próxima crisis —ya sea de salud, o un terremoto, o un tsunami, o cualquiera de estas crisis que el país sufre de manera constante— sea abarcada de manera distinta. La gente que vive en las zonas más vulnerables no puede ser la más perjudicada", asegura Martínez.
