La pandemia de la COVID-19 afecta más y más severamente a la población más desfavorecida. Territorialmente existe un riesgo incrementado de infectarse y de morir por esta causa en los distritos más pobres de la ciudad y en los que los hogares se componen de más personas. Analizamos el riesgo de infectarse por SARS-Cov-2 en los distritos de la ciudad de Madrid y su relación con algunas variables contextuales socioeconómicas y demográficas.
(Artículo publicado en la Revista Documentación Social, 22 de enero de 2021)
Por lo tanto, las cosas se encauzaron pronto hacia lo que
nos señala la experiencia y el conocimiento del efecto que los determinantes
sociales tienen en la salud, que no es otra cosa que el hecho de que la
vulnerabilidad va más allá de aspectos individuales y biológicos y es
determinada por el contexto social, económico y político. Por ello, esta
infección afecta más y más severamente a trabajadores informales y a quienes no
tienen trabajo, a inmigrantes y al resto de la población en situación de
precariedad, así como a quienes viven en condiciones de hacinamiento o de
franca exclusión residencial, ya sea por carencia, inseguridad o inadecuación
de la vivienda.
Esta pandemia es a la vez reflejo y causa de desigualdad
social y cuando hablamos de vulnerabilidad nos referimos tanto a la asociada a
la profundización de las inequidades y las condiciones sociales adversas
preexistentes, como a la relativa a las dificultades en la adopción y el
cumplimiento de las medidas recomendadas. Es decir que quienes asumen las
medidas de salud pública no farmacológicas dictadas por la autoridad sanitaria
(confinamiento domiciliario, cierre de escuelas y centros de trabajos,
aislamiento de espacios residenciales cerrados, destacadamente de mayores,
restricciones en el transporte público y en las concentraciones de personas)
sufren más sus efectos no deseados, en especial si viven en la precariedad. Es
importante añadir, por último, la vulnerabilidad asociada a la presencia de
enfermedades crónicas que agravan el cuadro clínico y la mortalidad por esta
causa.
Y en este punto resulta muy importante, si hablamos de
avanzar hacia la equidad en la salud, conocer cuáles son los obstáculos
existentes para que las medidas de prevención de la infección lleguen a todos y
todas o, lo que es lo mismo, qué condiciones de los grupos y las personas
limitan su aplicación o el acceso a ellas. Entre ellas y exclusivamente desde
el plano de las políticas, como triada común de estas dificultades, en todos
los análisis encontramos: los límites a la universalidad de la atención
sanitaria, las políticas de mercantilización de la salud y el empecinamiento en
aplicar medidas locales a problemas que son globales. No olvidemos que el
principal factor que ha determinado la mala evolución de la pandemia en España
es la precaria situación en que ha quedado el sistema sanitario público tras
más de una década de recortes y privatizaciones2.
La OMS publicó hace algunos años un informe en el que
afirmaba que es posible acabar con el efecto de las desigualdades sociales en
la salud en todo el mundo en tan solo una generación3 si
conseguíamos mejorar las condiciones de vida de la gente, luchar contra el
reparto desigual del poder, el dinero y los recursos y medir su magnitud y sus
efectos. Creemos que parte de nuestro trabajo diario debe servir para aportar
conocimiento a la última de las medidas propuestas por ese organismo
internacional. Para ello, y en relación con lo expuesto, hemos analizado con
datos de las personas infectadas durante la primera oleada epidémica en la
ciudad de Madrid, su evolución por distritos de la ciudad y, estudiando la
información de forma agregada en el territorio (análisis ecológico) hemos
comprobado si se podía discernir alguna relación entre el riesgo que tiene la
población de infectarse por el SARS-Cov-2 y la situación socioeconómica y
demográfica del distrito en que reside4. Hay que destacar que según
datos recientes, en aquéllos primeros 4 meses de epidemia que recoge el estudio
apenas se diagnosticaba un 10% de los casos reales, mientras que en la
actualidad la cobertura de diagnósticos llega a más de un 60%. Quiere decir eso
que el acceso a través de los datos oficiales solo nos mostraba una pequeña
parte de la enfermedad y que este sesgo definido por las circunstancias, por la
escasez de pruebas PCR y por los protocolos de actuación vigentes entonces
determina que una parte de la realidad, sin duda la más leve, ha quedado fuera
del estudio.
Con todo, y contando con que este tipo de análisis aportan
poco a la búsqueda de la causalidad aunque son muy importantes para la
elaboración de hipótesis sobre la misma, encontramos que se dan asociaciones
entre variables que son muy significativas: existe una clara relación entre la
renta del distrito y el número de hogares por habitante en esos territorios,
separadamente, con la tasa de infecciones acumuladas, en ambos casos de
naturaleza inversa, es decir, a más renta en el distrito y a menos hacinamiento
en el hogar corresponde una menor probabilidad de infección. Y se observa no
solo que existe esa relación, sino también que su fuerza es relevante. Así,
cuando en ese trabajo estudiamos conjuntamente el efecto de ambas
circunstancias adversas, baja renta territorial y hacinamiento en un modelo de
regresión lineal múltiple, hallamos que actuando conjuntamente ambas son
capaces de predecir hasta un 30% de la incidencia de COVID-19 en los hombres de
los distritos de la ciudad. Las peores circunstancias que se dan en las
ciudades grandes, específicamente en Madrid y, dentro de esta, en los distritos
del sur y sureste se confirman en este análisis de la incidencia de COVID-19,
pues en el conjunto urbano se sitúa por encima del doble que en el resto de
España y en los dos distritos de Vallecas, Moratalaz y Vicálvaro la incidencia
ajustada por edades supera el 240 por cien en relación con la tasa nacional.
En otras ciudades grandes como Barcelona llegan a
conclusiones semejantes, lo que nos indica que la relación entre la pobreza
analizada territorialmente y la infección por este coronavirus es sólida (Un
estudio revela que la incidencia de casos es casi tres veces mayor en los
distritos con menos renta de la capital catalana5). Incluso en otros
países la relación es evidente: en Suecia, país en que las medidas generales de
protección, especialmente el confinamiento, no se aplicaron durante la primera
ola, la evolución de la pandemia ha sido especialmente mala, castigando de
forma desproporcionada a los más desfavorecidos: en una encuesta de
seroprevalencia se halló un 30% de positivos en los barrios pobres frente a un
4% en los ricos6.
Junto a una mayor susceptibilidad, las personas de nivel
socioeconómico bajo sufren mayores tasas de contagio, morbilidad y mortalidad
por la COVID-197, por lo tanto, es necesario ampliar su protección
social. Para ello se requiere aumentar el nivel de cobertura de los programas
existentes, priorizando aquellos grupos en situación de vulnerabilidad (p. ej.,
trabajadores informales como los temporeros, inmigrantes y otros grupos con
altas tasas de trabajo desregularizado, etc). De la misma forma, no se debe
olvidar que esta infección tiene un efecto amplificador de las inequidades,
como ocurre en muchos casos en situaciones de violencia de género y abuso de
las mujeres.
Desde la protección social de los trabajadores precarios y
amenazados por el desempleo, hasta las medidas tendentes a impedir los
lanzamientos de la vivienda habitual, en especial si no hay alternativa
habitacional, adquieren especial relevancia otras que son transversales, como
la comunicación de riesgos, la participación social y comunitaria, los derechos
humanos y el seguimiento y la evaluación de sus efectos.
Es falso el dilema que contrapone economía frente a salud en la resolución de la pandemia de COVID-19, pues la salud pública es necesaria para la recuperación económica. Ahora es el momento de construir una nueva normalidad y de trabajar hacia una recuperación que ponga la salud, la justicia social y la equidad en el centro de la agenda política, es decir hacia la construcción de una sociedad que no deje a nadie atrás.
José Manuel Díaz Olalla
Médico de Familia y Comunidad. Epidemiólogo. Madrid Salud
Referencias:
1.- Organización de las Naciones Unidas. A UN framework for
the immediate socio-economic response to COVID-19. Nueva York: Naciones Unidas;
2020. Se encuentra en
https://unsdg.un.org/resources/un-framework-immediate-socio-economic-response-covid-19
2.- Editorial. “COVID-19 in Spain: a predictable storm?”.
The Lancet Public Health. Volume 5, ISSUE 11, e568, November 01, 2020. Se
encuentra en
https://www.thelancet.com/journals/lanpub/article/PIIS2468-2667(20)30239-5/fulltext#articleInformation
3.- Organización Mundial de la Salud, Comisión Sobre
Determinantes Sociales de la Salud. Subsanar las desigualdades en una
generación. Informe final de la Comisión sobre Determinantes sociales de la
salud. OMS, Ginebra, 2009. Se encuentra en:
file:///C:/Users/jdo002/Downloads/9789243563701_spa%20(1).pdf
4.- Blasco‑Novalbos G, Díaz‑Olalla J.M., Valero Oteo I. “Incidencia
acumulada de COVID-19 en los distritos de la ciudad de Madrid y su relación con indicadores socioeconómicos
y demográficos”. Gac Sanit., 34 (octubre 2020), pp
41. Se encuentra en:
https://static.elsevier.es/miscelanea/congreso_gaceta2020.pdf
5.- Mouzo J. “La covid-19 se ceba con la Barcelona pobre. Un
estudio revela que la incidencia de casos es casi tres veces mayor en los distritos
con menos renta de la capital catalana.” El País, Barcelona, 10 de agosto de
2020. Se encuentra en:
https://elpais.com/sociedad/2020-08-10/la-covid-19-se-ceba-con-la-barcelona-pobre.html?outputType=amp&ssm=TW_CC&__twitter_impression=true
6.- Segura Ana R. “Encuesta serológica en Suecia, el país
sin confinamiento: 30% de positivos en barrio pobre, 4% en barrio rico. Un
estudio de seroprevalencia y un análisis geográfico evidencian que, sin
control, el virus se ceba con la población más humilde por sus condiciones de
vida”. eldiario.es, Madrid, 5 agosto 2020. Se encuentra en:
https://www.eldiario.es/internacional/encuesta-serologica-suecia-pais-confinamiento-30-positivos-barrio-pobre-4-barrio-rico_1_6146868.html#click=https://t.co/UnSxuV6VrJ
7.- Jani A. “Preparing for COVID-19’s aftermath: simple
steps to address social determinants of health.” J R Soc Med.
2020;113(6):205-207. Se encuentra en https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32314660/
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