Estudio de Seroprevalencia al SARS-CoV-2 en pacientes en tratamiento por adicciones en Madrid

Fundamentos: Los pacientes con adicción son un colectivo vulnerable en el que apenas hay datos sobre la infección y gravedad de la COVID-19. El objetivo de este estudio fue analizar la seroprevalencia frente a SARS-CoV-2 en usuarios en tratamiento por adicciones en Madrid y describir los factores relacionados con la infección en este colectivo. 

Métodos: Estudio descriptivo transversal (junio-octubre 2020), en una muestra no probabilística de 473 pacientes con Trastorno por Uso de Sustancias, de los 8 Centros de Atención a las Adicciones (CAD) del Ayuntamiento de Madrid. Se describieron sus características demográficas, de hábitos y de salud, IgM e IgG para SARS-CoV-2, PCR previa, presencia de síntomas, contacto con casos de COVID-19 y se realizó análisis multivariante mediante regresión logística binaria. 

Resultados: El 5,1% de los usuarios tuvo serología positiva para SARS-CoV-2 (5,8% en hombres y 2,7% en mujeres). Los pacientes con mayor porcentaje de seropositividad tenían entre 50-59 años (8,3%), siendo la sustancia principal consumida más prevalente el alcohol (7,4%). Tener PCR positiva previa mostró una odds ratio (OR) significativa respecto a ser seropositivo en el análisis frecuentista.

Conclusiones: La mayor tasa de seroprevalencia se dio entre los hombres, siendo los factores epidemiológicamente conocidos los que más fuerza de asociación mostraron. El perfil de usuario seropositivo de los CAD fue un hombre en la década de los 50, consumidor de alcohol y sin comorbilidades. No se encontró característica alguna relacionada con el consumo de sustancias que justificase la diferencia de riesgo de infección con la población general. 

Palabras clave: SARS-CoV-2, COVID-19, Adicciones, Prevalencia, Medidas de prevención.

(Díaz Olalla JM, Olmos Espinosa MR, Del Moral Luque JA, Chicharro Romero J. Estudio de seroprevalencia al SARS-CoV-2 en pacientes en tratamiento por adicciones en Madrid. Rev Esp Salud Pública. 2022; 96: 9 de febrero e202202014. https://bitly.ws/38xB5 )

La protección financiera de la población española frente a los gastos en salud o “¿Se puede permitir la gente pagar por la atención sanitaria?

Según la OMS el objetivo de los sistemas sanitarios es, además de mejorar la salud de la población, reducir las desigualdades sociales relacionadas con ella (1). Por lo tanto, no solo es su obligación atender a todos y todas sino también proporcionar la atención que cada cual precise: combatir esas desigualdades pasa, en este punto, por dar más atención a quien más la necesite. Nuestro sistema sanitario está basado en la solidaridad a partir de la aportación equitativa (quien más tiene, contribuye más), siendo la democratización del acceso su razón de ser. Garantizar la sanidad universal significa que todas las personas que residen en España, independientemente de su nacionalidad y su situación administrativa, disfruten de su derecho a la salud, sin ningún tipo de trabas.

Cuando el gasto público en salud aumenta, es menos probable que las personas caigan en la pobreza como consecuencia de acceder a los servicios sanitarios. Sin embargo, el gasto público solo reduce las desigualdades en el acceso cuando las asignaciones se planifican cuidadosamente para garantizar que toda la población pueda obtener atención de salud de calidad, en especial atención primaria (2). No olvidemos que universalidad de la atención no solo significa que la cobertura alcance a todas las personas, sino también que el catálogo de servicios sea lo más amplio posible incluyendo, desde luego, los servicios sanitarios esenciales, y que los gastos directos por la atención (conocidos en nuestro país eufemísticamente como “copagos” o, incluso y de forma más atinada, como “repagos”) sean mínimos o, mejor aún, no existan. En todo caso, estos pagos adicionales no deben ser una limitación práctica del acceso a los servicios de salud, porque cuando son elevados disuaden a las personas del uso del sistema, situándoles de facto en la exclusión sanitaria o, si deciden asumirlos, pueden llevar a los pacientes y a sus familias a una situación de bancarrota financiera: es lo que se conoce como “gastos catastróficos en salud”.

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Publicado en "Hemos leído", web de SEMFyC

Caída de la esperanza de vida en distritos de Madrid en 2020: relación con determinantes sociales

 Objetivo: Estimar el descenso de la esperanza de vida (EV) de la población de Madrid y sus distritos, y su relación con variables socioeconómicas, en el primer ano˜ de pandemia de COVID-19. 

Método: Las defunciones proceden del Padrón de Habitantes (Servicio de Estadística Municipal). Por el método Chiang II se calcularon las esperanzas de vida al nacer y a los 65 años (EVN y EV65) con sus intervalos de confianza del 95% para hombres y mujeres, y sus caídas brutas, netas y mínimas en cada distrito en 2020 respecto a 2019, así como su correlación (r) con la distribución de algunas variables socioeconómicas y la existencia de modelos de regresión lineal explicativos. 

Resultados: En 2020, las defunciones en Madrid crecieron un 46,1% respecto al año previo, y la EVN fue de 79,31 años para los hombres y de 85,25 años  para las mujeres, lo que supone un decremento de 3,67 y 2,56 años, respectivamente (4,42% y 2,91%). Todos los distritos registraron caídas de la EV, siendo la mayor la de los hombres de Tetuán (4,72 años)  y la de las mujeres de Chamartín (3,91 años). Los más afectados fueron los distritos del sur, especialmente para los hombres. Las tasas de inmigrantes y de mayores de 80 años explicaron un 24% de la caída de la EV de los hombres según el modelo de regresión lineal múltiple. 

Conclusiones: La caída de la EV registrada en Madrid y sus distritos en 2020 es mayor que la de España (1,6 años) y retrotrae a cifras de 2002 (EV65) y de 2008 (EVN); es más acusada en el sur y se distribuye de forma desigual territorialmente y según variables socioeconómicas, asociándose a algunas de ellas.

[José Manuel Díaz-Olalla, Irene Valero-Oteo, Silvia Moreno-Vázquez, Gema Blasco-Novalbos, Juan Antonio del Moral-Luque, Agustín Haro-León, Caída de la esperanza de vida en distritos de Madrid en 2020: relación con determinantes sociales, Gaceta Sanitaria, Volume 36, Issue 4, 2022, Pages 309-316, ISSN 0213-9111, https://doi.org/10.1016/j.gaceta.2021.07.004. [(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0213911121001424 )] https://bitly.ws/38NAa  

Incidencia de COVID-19 en distritos de Madrid y su relación con indicadores socioeconómicos y demográficos

Fundamentos: Las medidas preventivas a tomar ante una nueva epidemia requieren conocimiento del número de infectados y de qué grupos son más vulnerables. El objetivo de este trabajo fue conocer la Incidencia Acumulada de COVID-19 en la ciudad de Madrid y sus 21 distritos en los 4 primeros meses de la epidemia y su relación con algunas variables socioeconómicas y demográficas. 

Métodos: Estudio ecológico transversal. Se estudiaron los 39.270 casos diagnosticados desde el inicio de la pandemia hasta el 26 de junio de 2020, publicados por la Comunidad de Madrid agregadamente. Se relacionó la distribución de la incidencia acumulada en los 21 distritos con la de algunas variables demográficas, socioeconómicas y de salud. Se estudiaron los coeficientes r y r2 que se calcularon con los factores y el modelo obtenido según Regresión Lineal Múltiple (RLM). 

Resultados: La ciudad de Madrid presentó el doble de la incidencia acumulada (IA) de COVID-19 que la nacional (100), con una Razón de Incidencia Acumulada Estandarizada (RIAE) de 204,59 por 100, destacando los distritos del sureste, todos con IA mayores a 240 por 100. La Tasa de hogares por habitante, la Renta per cápita y la Tasa de Mortalidad por Enfermedades infecciosas en hombres alcanzaron en los distritos correlaciones altas e inversas con RIAE (todos r>-0,3). El modelo RLM con esos 3 indicadores predijo un 30% de las RIAES. 

Conclusiones: La relación entre riqueza material agregada y riesgo de infección por COVID-19 es inversa. El conocimiento de renta, tasa de hogares y tasa mortalidad por enfermedades infecciosas en hombres disminuyó un 30% la incertidumbre sobre la incidencia acumulada en los distritos. 

Palabras clave: Coronavirus, COVID-19, Epidemiología, Ajuste de tasas, Incidencia.

 (Díaz-Olalla JM, Valero Oteo I. Incidencia de COVID-19 en distritos de Madrid y su relación con indicadores socioeconómicos y demográficos. Rev Esp Salud Pública. 2021; 95: 2 de julio e202107091. https://bitly.ws/38xxL )

Incidencia de COVID-19 y desigualdad residencial: apuntes sobre la situación en las grandes ciudades

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)

La COVID-19 no solo ha puesto en evidencia las graves desigualdades e inequidades existentes, sino que las ha incrementado¹. La pandemia se ceba en los más vulnerables a la vez que provoca más desigualdad en la población, aunque en algún momento, al principio de su expansión, muchos pensáramos que pudiera no ser así. En aquéllas desconcertantes semanas de marzo y abril, la cantidad de noticias que difundían los medios sobre personajes famosos que habían adquirido la infección (empresarios de éxito, artistas, gente de la jet set en general), alguno de los cuales lamentablemente fallecieron por ella, nos hizo pensar no que se tratara de un problema de “vulnerabilidad inversa”, tan poco comunes en salud pública, sino en cierta transversalidad de su extensión social en relación con la posición socioeconómica. Nada de eso era así: el tiempo nos ha enseñado que estábamos en aquéllos precoces momentos ante un déficit de información generalizada y que en la medida en que hemos conocido más y mejor la naturaleza de este problema y de cómo prevenirlo, quienes disfrutan de las mejores condiciones de vida (vivienda, transporte, trabajo, ocio) pueden elegir exponerse menos al coronavirus SARS-Cov-2 que los demás.