“La verdad es que cuanto más pobreza hay, hay más posibilidades de contagio, pero no más posibilidad de mortalidad, o no hay una relación entre la letalidad y la pobreza, porque eso significaría que los pacientes son atendidos de forma discriminada según su lugar de origen”.
La frase del ministro de Salud, Enrique Paris, dicha este lunes ante la comisión investigadora de la Cámara de Diputados que analiza el registro de fallecidos por Covid-19 en el país, abrió una discusión en uno de los puntos sensibles de la pandemia: el efecto de las diferencias socioeconómicas en el impacto del virus
En el corazón del debate hay dos conceptos: la tasa de mortalidad y la tasa de letalidad. Ambos están vinculados con los decesos provocados por el virus, pero son muy distintos. Mientras la primera noción apunta a la cantidad de fallecidos en una proporción total de habitantes, la segunda grafica el total de defunciones entre quienes han padecido la enfermedad.
Zonas complejas
Desde mediados de junio, el doctor en física Alonso Silva viene publicando en su cuenta de Twitter una serie de gráficos sobre una gran temática: el impacto del Covid-19 en las comunas más vulnerables del Gran Santiago.
En el caso de los fallecidos, Silva ha tomado para sus análisis las cifras del DEIS del ministerio de Salud. Pero además, ha hecho una ponderación adicional: no toma la tasa observada de mortalidad -aquella que calcula cuántas personas mueren por cada 100 mil habitantes de una comuna-, sino que la denominada tasa ajustada, que busca evaluar a cada municipio tratando de eliminar variables que puedan distorsionar los análisis, como diferencias demográficas y etarias.
Los datos, en este sentido, son claros: las comunas con indicadores de mayor vulnerabilidad tienen tasas más altas. “Eso está fuera de duda”, plantea Silva. El académico de Salud Pública de la Universidad de Chile Cristobal Cuadrado refuerza el punto: “En general son personas con mayor riesgo de exposición dado que no pueden hacer teletrabajo, además de tener mayor probabilidad de vivir en condiciones de hacinamiento”.
Claudio Castillo, académico de la Usach, tiene una conclusión similar: “Estadísticamente, la pobreza multi-dimensional explica las diferencias territoriales de las tasas de infecciones y de mortalidad de Covid-19 en la RM”, dice.
La discrepancia viene en relación al segundo elemento: la tasa de letalidad. Allí, el escenario es menos claro.
Variables a estudiar
En su misma intervención ante la comisión de la Cámara, el ministro de Salud reforzó la idea de que, más allá de la cantidad de contagios, la propensión a morir una vez contagiado es similar para todas las clases. “La letalidad no muestra diferencias por el origen social de la persona”, afirmó.
La postura de Paris es similar a análisis hechos por otras fuentes, como el instituto Res Publica, que el pasado viernes publicó un artículo en que señalaba el mismo argumento al decir que no existía una relación de ambos elementos. “Se ha mal utilizado la falsa relación entre mortalidad y pobreza para sugerir un trato desigual desde los servicios de atención de salud”, señala el documento.
Al hacer el cruce directo de cifras calculando los muertos por comuna con el total de contagios, de hecho, varias de las zonas con mejor condición socioeconómica aparecen con las tasas de letalidad más elevadas, pero también lugares que están entre las peores cifras.
Esto podría apuntar a la existencia de otras correlaciones distintas a la de pobreza, como, por ejemplo, que en esos puntos se concentre poblaciones de adultos mayores.
Alonso Silva señala que para hacer un análisis más preciso de este factor se requeriría tener más información demográfica sobre los exámenes y contagios por comuna. “Hoy no podemos determinar qué exactamente explica la diferencia por realidad socioeconómica en tasa de mortalidad con los datos que hay”, es su conclusión.
