El indicador desarrollado por los investigadores Antonio Villar, de la Universidad Pablo de Olavide, y Carmen Herrero, de la Universidad de Alicante, combina la medición de la incidencia con una estimación de la severidad, en línea con las recomendaciones de las agencias internacionales. Para medir la severidad se utilizan los datos sobre la distribución de la población afectada en distintos estados de salud (curados, asintomáticos o con síntomas leves, aislados en casa, hospitalizados en planta, hospitalizados en cuidados intensivos y fallecidos).
El catedrático de Análisis Económico de la Universidad Pablo de Olavide Antonio Villar junto con catedrática de Fundamentos del Análisis Económico de la Universidad de Alicante Carmen Herrero, han realizado un estudio en el que proponen un protocolo para evaluar el impacto del COVID-19 sobre la salud comunitaria.
Antonio Villar es catedrático de Fundamentos de Análisis Económico de la UPO.
La prestigiosa revista científica Plos One ha publicado dicha investigación bajo el nombre ‘A synthetic indicator on the impact of COVID-19 on the community’s health’, en el que los investigadores desarrollan un protocolo que combina la medición de la incidencia del COVID-19 con una estimación de la severidad, en línea con las recomendaciones de las agencias internacionales.
“La rápida transmisión del COVID-19 en todo el mundo ha obligado a los gobiernos a tomar medidas drásticas para contener el contagio y ha supuesto un enorme estrés para los sistemas sanitarios a la hora de poder atender a los afectados de mayor gravedad”, explican los investigadores.
Por ello, para tener una idea clara de la evolución de la pandemia y de la efectividad de las medidas adoptadas conviene monitorizar de forma sistemática tanto la evolución del número de infectados como la severidad de los que sufren el contagio. “Las diferencias entre las cifras de contagio y de hospitalizaciones de este verano con respecto a las de la pasada primavera ilustran bien la necesidad de prestar atención a ambos factores: la incidencia de la enfermedad y su intensidad”, sostienen los investigadores del estudio. Esta idea figura en los protocolos de seguimiento de las principales agencias de salud internacionales como la Organización Mundial de la Salud, el Departamento de Salud de Estados Unidos, o el Centro Europeo para la Prevención y Control de Enfermedades (v.g. el Pandemic Influenza Severity Assessment de la OMS, o el Pandemic Severity Assessment Framework en Estados Unidos).
Metodología empleada
El índice de impacto del COVID-19 viene dado por el producto de la incidencia y una medida de severidad. “Es decir, cuántos contagiados hay, en términos relativos, por cuál es su estado de gravedad. Nos ofrece una medida del grado en que cada comunidad se ve afectada por la enfermedad, resultante de la tensión sanitaria y la amplitud del problema”, explica Antonio Villar.
Distribución de estados de salud por los afectados del Covid-19 en las regiones italianas el día 8 de Abril de 2020.
Para medir la severidad se utilizan los datos sobre la distribución de la población afectada en distintos estados de salud (curados, asintomáticos o con síntomas leves, aislados en casa, hospitalizados en planta, hospitalizados en cuidados intensivos y fallecidos). La valoración de estas distribuciones se realiza mediante una estimación de la probabilidad relativa de que un individuo afectado se encuentre en mejor estado de salud, al comparar dos momentos del tiempo o varias sociedades. Este tipo de comparación permite, merced a una metodología desarrollada por los propios autores, obtener un indicador de severidad mediante el que estimar la evolución temporal de la pandemia o la situación relativa de diferentes países o regiones.
Al no poder emplear datos de la evolución de la pandemia en España por los continuos bailes de cifras y cambios de criterio en el recuento de casos, los investigadores ilustraron la metodología mediante el análisis de la situación de las regiones italianas en dos momentos del tiempo, el día 9 de marzo de 2020, cuando empezó el confinamiento, y un mes después. En dicho periodo el impacto en todo el país se multiplicó por 10, mientras que en algunas regiones se multiplicó por más de 40. Los mayores crecimientos se produjeron en las regiones con valores iniciales inferiores, de modo que la diversidad extrema entre las regiones italianas se redujo sustancialmente, lo que indica que el confinamiento ha resultado una política eficaz para combatir la enfermedad. La severidad disminuyó fuertemente en la mayoría de las regiones, con una reducción general del 33%. Esta reducción se produjo con mayor intensidad en aquellas regiones con peores indicadores iniciales, lo que sugiere que el sistema de salud respondió correctamente y lo hizo con mayor intensidad en aquellas regiones más necesitadas.
“Desgraciadamente, la mala calidad de los datos españoles y los continuos cambios de criterio no han permitido llevar a cabo un análisis similar en el caso español, aunque en su momento lo intentamos”, declaran los autores de la investigación, quienes obtuvieron los datos de las regiones italianas de la página web del Ministerio de Salud de este país, web que ofrecía datos diarios, homogéneos y públicos.
Referencia del artículo:
Herrero C, Villar A (2020) A synthetic indicator on the impact of COVID-19 on the community’s health. PLoS ONE 15(9): e0238970. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0238970
Suscríbete a nuestra newsletter
y recibe el mejor contenido de i+Descubre directo a tu email
