Preparación para una pandemia y COVID-19

Dieleman JL y el COVID 19 y National Preparedness Collaborators. Pandemic preparedness and COVID-19: an exploratory analysis of infection and fatality rates, and contextual factors associated with preparedness in 177 countries, from Jan 1, 2020, to Sept 30, 2021.

The Lancet, febrero 2022.

Racionalidad del estudio:

Existe un gran desconcierto a cerca de las variables que controlan la incidencia de infecciones por COVID-19 y el cociente mortalidad/infección. Contra todo pronóstico el 48% más rico de la población mundial ha sufrido el 53% de las muertes. Tampoco se sabe por qué algunos países tienen cifras altas de mortalidad altas (por ejemplo, Bulgaria, Namibia Bolivia, tienen índices mortalidad/infección mayores del 4%) mientras que otros países vecinos con características parecidas tiene índices de mortalidad inferiores a la mitad (Turquía, Angola y Colombia tienen cifras de mortalidad inferiores al 2%).

Las ratios nacionales de infección y muerte por COVID-19 han cambiado desde el inicio de la pandemia. Por eso es importante entender los condicionamientos nacionales relacionados con la preparación y la respuesta de cara a nuevas pandemias.

Métodos:

De la base de datos del Instituto de Health Metrics and Evaluation se han extraído datos de infecciones y muertes por COVID-19 en 177 países y 181 territorios subnacionales. Los datos acumulativos de infección y de cociente infección-fatalidad (IFR) fueron evaluados y ajustados de acuerdo a factores ambientales, demográficos, biológicos y económicos.
En relación con las infecciones los investigadores tuvieron en consideración factores asociados con estacionalidad ambiental (medida según el riesgo relativo de neumonía), densidad de población, renta per cápita, proporción de la población que reside en zonas por debajo de 100 metros y exposición previa a otros coronavirus.

En relación con índice infección mortalidad los ajustes se hicieron con la distribución de la población por edades, el índice de masa corporal, la exposición a la polución, el porcentaje de fumadores, la probabilidad de exposición a otros coronavirus, la densidad de población, la prevalencia de enfermedad pulmonar obstructiva y de cáncer relacionadas con la edad y la renta per cápita.

Se investigó la relación entre las tasas de infección y de letalidad y 12 marcadores indicativos de preparación para la pandemia, 7 indicadores del sistema de salud y 10 indicadores de aspectos demográficos, sociales y políticos. El estudio se realizó mediante regresión lineal. Para investigar los mecanismos a través de los cuales estos factores pueden afectar la infección los investigadores evaluaron la relación entre la confianza inter-personal y gubernamental, la corrupción, los cambios de movilidad y el porcentaje de vacunación contra el COVI-19.

Resultados:
Los factores que explican las variaciones en la infección son la proporción de gente que vive por debajo de 100 m (5·4% [4·0–7·9]), la renta per capita (4·2% [1·8–6·6]), y la proporción de infecciones atribuidas a estacionalidad (2·1% [ 1·7–2·7]). La mayoría de las variaciones entre países no pudo ser explicada.
Los factores que explican las variaciones del cociente IFR fueron el perfil de edad del país (46·7% [18·4–67·6]), la renta per capita (3·1% [0·3–8·6]), y BMI (1·1% [0·2–2·6]). Por el contrario, el 44·4% (29·2–61·7) de la variación trans-nacional no pudo ser explicado.

Los índices de la preparación para la pandemia, que pretenden medir la capacidad de aportar seguridad sanitaria, no se asociaron con el IFR.
Las medidas de confianza en el gobierno o interpersonal o la corrupción de los gobiernos se asocian de manera significativa con menos infecciones. La confianza en el gobierno o interpersonal y los niveles bajos de corrupción se asociaron con tasas mayores de vacunación en los países con ingresos medios o altos en los que la vacuna estaba disponible.
Si se plantea la causalidad de los mecanismos, un aumento en la confianza en los gobiernos, como si todos los países tuvieran un nivel de confianza algo parecido al que existe en Dinamarca, que es de un 75% en todos los patrones, podría haber reducido el número de infectados en un 12·9% (5·7–17·8) para la confianza en el gobierno y en un 40·3% (24·3–51·4) para la confianza interpersonal.

De igual manera, si todos los países tuvieran un BMI igual o menos que el del percentil 25 reduciría el IFR global en un 11·1%.

Conclusiones:

Los esfuerzos para mejorar la preparación para la pandemic y la respuesta a la próxima pandemia pueden optimizarse de una mayor inversión en comunicación y en estrategias de involucración de la sociedad para aumentar la confianza en los sistemas de salud pública.
Los resultados sugieren que aumentar la promoción de la salud en relación con riesgos modificables se asocia con reducción de muertes.
Los autores sacan 4 conclusiones fundamentales:

1. Salvo el uso de mascarillas y el mantenimiento de la distancia interpersonal el resto de los factores que median el número de infecciones no es fácilmente modificable.
2. Los indicadores de salud no se correlacionan ni con el número de infecciones ni de muertes.
3. Los niveles altos de confianza en el gobierno y en otras personas se asocian a una disminución en el número de infecciones pero no en el de muertes
4. La confianza interpersonal y en el gobierno puede ser uno de los mecanismos a través de los cuales las vacunas pueden disminuir el número de infecciones.