Nueve comunidades suman más hospitalizados en la segunda ola de coronavirus que en la primera
Nueve comunidades autónomas suman ya más hospitalizados por COVID-19 en la segunda ola de la pandemia que en la primera. Es la conclusión a la que lleva el análisis de la serie histórica de la Red Nacional de Vigilancia de la Salud Pública, que el jueves actualizó el Ministerio de Sanidad y que llevaba paralizada desde mayo. Para hacer el cálculo, elDiario.es ha considerado que la primera ola duró desde febrero hasta el 21 de junio, día en que finalizó el primer estado de alarma; y la segunda comenzó a partir de ahí y es más larga, puesto que todavía no ha terminado –aunque debe tenerse en cuenta que en junio y julio la tasa de contagio fue muy baja—.
Las comunidades que han aumentado su número de ingresos durante el segundo periodo respecto al primero, teniendo en cuenta los retrasos de notificación actuales –es decir, puede haber en noviembre más ingresos reales que los reportados hasta ahora–, son: Andalucía (5.455 casos hospitalizados más), Murcia (3.038), Aragón (2.573), Asturias (1.497), Canarias (418), Castilla y León (375), Galicia (286), la Comunitat Valenciana (347) y Extremadura (247). También las ciudades autónomas de Melilla (191) y Ceuta (138) suman más. Cantabria y Baleares no se han tenido en cuenta porque han aportado muchos datos sin fecha concreta asignada. De entre todas, las comunidades que proporcionalmente más aumentan son Murcia (con una subida del 446%), Asturias (con un 127% más) y Aragón (94%).
El resto, incluidas Madrid, Catalunya y Castilla-La Mancha, bajan. Se trata de comunidades que fueron fuertemente golpeadas en primavera, con una ocupación hospitalaria que superó en algunos momentos el 100%; las que crecen respecto a la primera ola no vivieron días tan críticos entonces. Que comunidades como Madrid y Catalunya sobrepasasen aquellos índices sería “gravísimo”, por los niveles que implicaría, describen los analistas consultados por elDiario.es.
En el cómputo nacional, las hospitalizaciones están dando un respiro tras una semana que se calificaba de “decisiva”, 20 días después de que el Gobierno impusiese el nuevo estado de alarma y con él medidas duras que debían comenzar a notarse ahora en los centros sanitarios, por los ciclos del virus. El porcentaje de ocupación de pacientes COVID-19 en los hospitales ha pasado en 7 días de alrededor del 16% al 14,5%.
Esta situación dispar entre territorios era previsible desde el punto de vista epidemiológico. El estudio de seroprevalencia que lideró el Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) reveló que en primavera solo el 5,2% de la población había estado en contacto con la COVID-19, pero ese porcentaje subía, por ejemplo, al 11,4% en la Comunidad de Madrid, y al 7,4% en Barcelona; y bajaba al 1,6% tanto en Asturias como en Murcia. No había inmunidad de grupo en ningún lugar, pero la directora de aquel estudio –pionero en Europa, y que tiene en estos momentos en curso una segunda parte–, Raquel Yotti, ya vaticinaba en julio que esa diferencia entre provincias era “significativa” y que en algunos lugares había “un porcentaje de población vulnerable mucho más alto” y que ese hecho podía constituir “un factor relevante y que module la curva epidémica y el impacto en las provincias en siguientes oleadas”.
Algunos expertos consultados corroboran la explicación del fenómeno meses después. Pere Godoy, presidente saliente de la Sociedad Española de Epidemiología, lo sintetiza: “Hay una parte de la población que ya ha pasado la enfermedad y que, aunque no haya inmunidad de grupo, puede actuar de alguna manera como barrera. Quiere decir que en Madrid hay menos personas susceptibles de acabar en el hospital porque lo han pasado más personas y, salvo casos de reinfecciones muy raras y muy excepcionales, no van a acabar otra vez así de graves. También por el mismo motivo hay menos personas que participan en las cadenas de transmisión. Y claro, mucha menos gente susceptible de morir, porque mucha en riesgo murió en la primera ola”. Godoy lo llama “efecto corte”, “el comportamiento diferente entre comunidades que han estado muy afectadas primero, y las que les ocurre al revés”.
La medida de confinamiento drástico en todo el país a partir del 14 de marzo actuó en alguna medida de forma “previsora”, subraya Godoy, en muchos territorios que por entonces no estaban tan afectados como Madrid o las áreas de influencia de Madrid, y Barcelona. En el mismo sentido apunta Daniel López Acuña, ex director de Acción Sanitaria de la OMS: “Lo que hace esa medida es interrumpir la movilidad y lograr una penetración del virus mucho menor en algunas zonas. Las benefició en ese sentido”. López Acuña, también asesor del gobierno de Asturias, lo achaca a eso pero recuerda que hay más motivos por los que esa comunidad está peor: él defiende que el hecho de que el Gobierno central no autorizara ahora el confinamiento que pedía el Gobierno regional ha disparado los datos. “Es un problema que está en otras comunidades”; y también sostiene que influye tener una población envejecida.
El patrón se ha repetido en otros países, con sus propias idiosincrasias y matices, a nivel nacional, local e hiperlocal. La República Checa, por ejemplo, logró sortear bien al virus entre marzo y mayo, pero ahora es uno de los países con más incidencia del continente. En el norte de Italia se originó la extensión del virus por Europa, y el área de Milán fue la que más sufrió sus primeros efectos; en otoño, regiones del sur como Nápoles, que quedaron prácticamente a salvo en primavera, están padeciendo gravemente ahora el coronavirus. Y en España, recuerda Pere Godoy, hay residencias de ancianos en las que el SARS-CoV-2 no logró entrar en el primer momento y ahora están siendo golpeadas, mientras otras que tuvieron muchos pacientes entonces ahora lo están esquivando mejor. Esa variabilidad se ve también en otros indicadores, como el exceso de mortalidad: Andalucía, Murcia, Galicia, Canarias y Baleares superan los registros de la primera ola, y Aragón y Asturias los igualan.
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