El coronavirus entró en España y se comenzó a extender silenciosa y rápidamente mucho antes de que fuera detectado. Convivimos con él sin saberlo hasta que tras los primeros casos identificados, la epidemia estalló descontroladamente a principios de marzo. Ahora, investigadoras del Instituto de Salud Carlos III intentan averiguar cuáles fueron los factores que lo dispararon y el por qué de la expansión desigual entre territorios. Los aún preliminares resultados del Proyecto Factores de Difusión COVID-19 en España concluyen que la movilidad interna, los viajes desde Madrid y Euskadi a otros territorios, las plazas en las residencias de mayores y el porcentaje de sanitarios infectados son las variables estadísticamente significativas que explican el ascenso de la curva, aunque con diferente incidencia en cada una de las comunidades.
El estudio que elaboran el Centro Nacional de Epidemiología (CNE) y del CIBER de Epidemiología y Salud Pública (CIBERESP) analizará también el periodo de descenso de casos y la oleada actual de rebrotes, 281 según el último dato de Sanidad. Pero en esta primera aproximación ha examinado los casos diarios incluidos en la Red Nacional de Vigilancia Epidemiológica (RENAVE) hasta su pico máximo –el 20 de marzo para el total de España– y diferentes tipos de factores, de los que analizan su correlación con el aumento de la curva. Entre ellos, la población, la tasa de plazas residenciales por cada 100 mayores de 70 años, el flujo de pasajeros, la densidad de carreteras y vías ferroviarias o el estado general de salud de la población...
Después, mediante un modelo estadístico ha obtenido los cinco más determinantes en la evolución de la tasa de contagios y ha estimado el efecto medio de cada uno. Según explican Rebeca Ramis y Diana Gómez, investigadoras principales del trabajo, el objetivo es que los hallazgos “ayuden a comprender la difusión y velocidad de la expansión de la pandemia” para que “puedan ayudar a la hora de tomar decisiones futuras y a conocer la enfermedad”. Así, han calculado que a nivel nacional el incremento de una plaza en residencias, duramente golpeadas por la COVID-19 con miles de fallecidos en todo el país, por cada cien habitantes mayores de 70 años implicó un crecimiento del riesgo de coronavirus del 17%. Es decir, las comunidades con más plazas de residencias por habitante de esa edad soportaron más riesgo. Por otro lado, un aumento del 10% de personal sanitario infectado aupó el riesgo un 6%.
En cuanto a la movilidad, el estudio utiliza el llamado “riesgo infectivo de la movilidad interna y externa”, que resulta de cruzar los datos de movimientos del Ministerio de Transportes con la 'tasa R0', que mide el promedio de contagios causados por un caso primario. Se han evaluado tanto los desplazamientos dentro de cada comunidad autónoma, como los de Madrid y País Vasco hacia el resto de territorios, por ser estos los dos “en los que antes se detectó transmisión comunitaria” del virus, cita el análisis. De esta forma, las conclusiones apuntan a que un crecimiento de la movilidad interna del 10% supone un aumento del riesgo del 9% y de entre el 4% y 7% en el caso de la externa desde Madrid y País Vasco.
Ramis y Gómez señalan que este factor “ha tenido un peso relevante en la incidencia de la enfermedad”, al igual que las plazas en residencias o la proporción de sanitarios contagiados. La explicación hay que buscarla en la gran vulnerabilidad al virus que presentan las personas mayores de 70 años, con una mayor tasa de fallecimientos y cuadros clínicos más graves, y “la falta de contención en el ámbito socio-sanitario”, es decir, en residencias de ancianos y hospitales o centros de salud. Ante el colapso de los centros sanitarios, en algunas comunidades como Madrid o Castilla y León se llegaron a aprobar protocolos de triaje salvaje que bloquearon la atención sanitaria de los mayores procedentes de residencias.
Al mismo tiempo, las médicas, auxiliares o enfermeros infectados suponen ya un 20% del total de los positivos, pero ha sido un número “muy alto”, según el estudio, desde el inicio de la epidemia. Por lo que su influencia se asocia a dos motivos: la gran cantidad de contagios puede incrementar directamente el número total de casos y, por otro lado, han sido “un eslabón más en la cadena de transmisión”, especialmente “en los primeros días de la epidemia, cuando no se implementaban estrictas medidas de protección e higiene”. La falta de equipos de protección ha sido una de las mayores demandas de profesionales, colegios y sindicatos durante la emergencia, y no solo cuando el virus aún no se había detectado, sino en el peor momento de la misma.
Las diferencias entre comunidades
El análisis se ha hecho también por comunidades, lo que ha permitido a las autoras agrupar aquellas que han experimentado un impacto similar de los factores. Madrid y Catalunya forman uno de estos grupos. Los especialistas ya habían apuntado a que en ambos territorios, de los más castigados por la pandemia, el cóctel de movilidad y densidad de población había sido explosivo y así lo constata el ISCIII: el principal factor que explica cómo se disparó la curva fueron los desplazamientos internos, seguido del porcentaje de sanitarios contagiados. El siguiente grupo lo forman Castilla-La Mancha, Castilla y León, Comunitat Valenciana, Navarra y Galicia, donde tienen más peso el número de infecciones entre profesionales de la salud y las plazas de residencias; por último el resto están incluidas en un tercer grupo, donde los efectos de las variables no han sido tan elevados.
Sin embargo, se trata de una aproximación porque hay diferencias entre unos territorios y otros: en Castilla-La Mancha, por ejemplo, fue muy significativo el impacto de los sanitarios contagiados, igual que en Galicia o en la Comunitat Valenciana, mientras que en Castilla y León, el factor más claro fue el del número de plazas en residencias de mayores. Según este modelo, estos centros fueron también muy determinantes para que la curva de contagios se disparara en Aragón o Extremadura, pero no tanto en la Comunidad de Madrid, donde llegó a morir el 18% de los usuarios de marzo a mayo. Ramis y Gómez explican que en la región los cinco factores fueron “importantes” y, aunque varía el peso de cada uno de ellos, “todos son significativos”. No obstante, advierten de que el estudio se centra en los casos confirmados declarados a la RENAVE y no en fallecidos.
En cuanto al riesgo que pudo suponer la movilidad desde Madrid o el País Vasco hacia el resto de autonomías, destacan los resultados de Aragón y La Rioja, que se vieron bastante influenciados por los movimientos desde la comunidad vasca. Por otro lado, los viajes desde Madrid no fueron la variable más influyente en ninguna de las 17 comunidades, pero sí han sido un desencadenante importante. De hecho, el estudio de seroprevalencia mostró que los territorios que rodean a la Comunidad de Madrid (Cuenca, Guadalajara o Segovia) fueron algunos de los que presentaban un mayor porcentaje de personas que había pasado la enfermedad, con tasas que superan la media nacional.
Así ascendió la curva en cada CCAA
El estudio también desvela la llamada tasa de disparo de la pandemia en cada territorio, es decir, el día exacto en el que el número de casos rebasó el umbral de 5 por cada 100.000 habitantes. Ahí se inicia el periodo de ascenso de la curva, que llega hasta el pico máximo de contagios. En España, la horquilla va desde el 8 de marzo hasta el 20 del mismo mes, pero hay gran variabilidad entre comunidades porque el ritmo fue diferente en cada una: Madrid fue la primera en alcanzar la tasa de disparo, el 24 de febrero, seguida de La Rioja y País Vasco, donde llegó el 27 y 29 de febrero respectivamente. Los tres territorios fueron escenario de los primeros focos de infección detectados. En Valdemoro y Torrejón, en el caso de Madrid, y en Vitoria a raíz de un funeral al que también acudieron vecinos de Haro, en La Rioja, una de las primeras localidades en cuarentena. Por contra, los lugares a los que más tarde llegó fueron Asturias, Galicia, Murcia, Ceuta y Melilla.
También es heterogéneo el momento en el que cada una alcanzó el pico máximo, es decir, el día en que el mayor número de casos fue reportado y a partir de ahí la curva comenzó a descender una vez implementado el confinamiento generalizado de la población a partir del 15 de marzo, con la declaración del estado de alarma. Asturias, Canarias y Melilla fueron los tres territorios en los que este periodo de ascenso de casos duró menos (ocho, diez y seis días respectivamente) y las últimas en dejar atrás esta fase fueron Ceuta, Extremadura y Aragón. Sin embargo, los lugares que más tiempo experimentaron el ascenso de la curva de positivos fueron La Rioja, que llegó a estar en esta situación 22 días, Madrid (21), y Euskadi y Ceuta, donde se alcanzaron los 20. El día de estabilización de los casos, antes de la llegada de los rebrotes actuales, se sitúa entre finales de abril y principios de mayo, siendo la primera Canarias, el 20 de abril, y la última Extremadura, el 10 de mayo.