30 Nov Riesgo de muerte por COVID-19 de la población de personas mayores en España: diferencias geográficas y temporales en 2020

Riesgo de muerte por COVID-19 de la población de personas mayores en España: diferencias geográficas y temporales en 2020

Sin vacunas y sin tratamientos médicos para la COVID-19, el síndrome respiratorio agudo severo causado por el coronavirus tipo 2 (SARS-CoV-2). Sin casi conocimientos sobre este virus, y sin uso de mascarillas ni concienciación suficiente de la población durante los primeros meses desde el inicio de esta pandemia, España sufrió en 2020 uno de los impactos más importantes a nivel mundial. Más de 50.000 muertes, sobre todo de personas mayores, expresan esta dramática realidad. El Programa MAYORSIG de la Fundación Matrix, Investigación y Desarrollo Sostenible, subvencionado por el Ministerio de Derechos Sociales y Agenda 2030, contribuye a conocer mejor las diferencias geográficas en la probabilidad de morir por esta enfermedad y los factores subyacentes.

Proteger la salud pública empieza con la prevención. Toda prevención eficaz de enfermedades y la mortalidad asociada requiere, por una parte, un conocimiento apropiado de los riesgos. Por otra, una gestión de los riesgos oportuna y eficaz.

Desde un enfoque epidemiológico, la transmisión de enfermedades infecciosas depende de tres condiciones: fuentes de infección, vías de transmisión y susceptibilidad del hospedador definitivo, los humanos en el caso de la COVID-19. En esta enfermedad el vector de transmisión son las propias personas, que pueden ser infectivas, es decir mantener una carga viral alta –incluso sin manifestar síntomas de la enfermedad– y facilitar su transmisión. La enfermedad no es otra cosa que la respuesta a la infección del virus, que a nivel individual depende de la inmunidad de cada persona. Esta respuesta determina la gravedad de la enfermedad y, si no es suficiente, tiene consecuencias mortales.

Desde un enfoque epidemiológico espacial, la transmisión del virus SARS-CoV-2 y la mortalidad por la enfermedad que causa pueden depender de las condiciones geoespaciales o territoriales, como la localización de las fuentes de infección, la relevancia de las vías de transmisión o diseminación del virus y la distribución de la población humana susceptible. En otras palabras, de la diferente vulnerabilidad territorial y social. A nivel de poblaciones, el impacto de la incidencia de la pandemia puede traducirse en diferencias geográficas de mortalidad a igualdad de otros factores condicionantes y de aplicación de medidas de prevención y tratamiento de esta enfermedad transmisible.

La Fundación Matrix desarrolla el Programa de investigación MAYORSIG, subvencionado por el Ministerio de Derechos Sociales y Agenda 2030. Examina mediante una estimación cuantitativa el riesgo espacial de muerte por COVID-19 de las personas mayores en España, en concreto la heterogeneidad a escala provincial y la asociación de varios factores de riesgo de muerte por esta enfermedad. El objetivo principal es realizar una evaluación territorial con el fin de conocer la vulnerabilidad de distintas áreas geográficas conjuntamente con algunos factores de riesgo de muerte individual. Son aspectos clave para mejorar la prevención primaria, es decir, la planificación sociosanitaria para disminuir la probabilidad de contraer COVID-19 y de muerte de las personas mayores por esta enfermedad.

Se exponen a continuación algunos resultados de este proyecto. Se basa en datos de defunciones por provincias en 2020 del Centro Nacional de Epidemiología (Instituto de Salud Carlos III, Ministerio de Sanidad), y de población del Instituto Nacional de Estadística. Se han distinguido de forma operativa y fines comparativos dos periodos contrastados: el periodo de la primera ola, del 3 de marzo a 21 de mayo, y un periodo posterior (22 de mayo a 31 de diciembre).

La mortalidad por COVID-19 muestra un pico de alrededor de 900 defunciones a finales de marzo (Figura 1). En este periodo identificado como la primera ola, el desconocimiento sobre la enfermedad era muy alto y las medidas de prevención escasas. Esto llevó a un confinamiento temporal de la población el 14 de marzo (inicio del estado de alarma en todo el territorio nacional).

 

Tras el inicio del plan de desescalada a finales de abril, asimétrico entre provincias, y el fin del primer estado de alarma en la segunda quincena de junio, existe una reducción drástica del número de muertes alrededor de la primera quincena de julio. Después, durante la ‘nueva normalidad’ y tras numerosos rebrotes y transmisión comunitaria, volvió a aparecer un periodo de progresivo crecimiento del número de muertes, con un pico de muertes mucho menor alrededor de la mitad de diciembre, equivalente al 40% del primer pico.

Se había decretado un segundo estado de alarma con alcance nacional a finales de octubre, quedando bajo administración autonómica las medidas de control de la pandemia. Tras el pico, el numero de defunciones decrece de forma gradual hasta el 31 de diciembre, fecha en la que aún se registran 185 muertes. Las primeras dosis de vacunas se administraron el 27 de diciembre y, por tanto, hasta final de año el efecto de la vacunación en el control de la mortalidad es inexistente.

La cifra de defunciones por COVID-19 es similar en ambos periodos, alcanzando una cifra de más de 52.000 personas en 2020, de las cuales el 95% corresponde a personas de 60 años o más, como se aprecia en la Figura 1. En ambos periodos el porcentaje de muertes fue mayor en hombres que en mujeres, con una diferencia de alrededor de siete puntos más.

 

Riesgo de muerte

Mediante un modelo estadístico de Poisson, se ha estimado el riesgo de muerte por COVID-19 a nivel nacional y en cada una de las provincias, para cuatro grupos de edad de personas mayores (50 a 59 años, 60 a 69 años, 70 a 79 años, y 80 años y más) y por sexos. Expresa la probabilidad de muerte por esta enfermedad en tantos por mil (‰), es decir, en relación a la población respectiva. Ambos factores de riesgo individual son relevantes.

En la primera ola, el riesgo de muerte aumenta de forma no lineal y muy acentuada con la edad. Así, respecto a una persona del rango de 50-59 años, el riesgo del grupo 60-69 años es 3,5 veces más (alrededor de 2 muertes cada mil personas de esa edad, 2,2‰), y el del grupo de 80 años y más, se multiplica por 45 (28,6‰). Así, el riesgo del grupo de 80 años y más es casi 13 veces superior al riesgo del grupo 60-69 años.

En la primera ola, el riesgo de muerte de los hombres mayores es muy superior al de las mujeres mayores. Las diferencias de riesgo entre sexos disminuyen con la edad. Mientras que en el grupo 60-69 años el riesgo de hombres es 2,6 veces superior al de mujeres, en el del grupo de 80 años y más, la diferencia es menor, un riesgo 1,6 veces más alto en hombres que en mujeres. El riesgo de hombres del grupo de 80 años y más es casi 12 veces superior al riesgo de hombres del grupo de 60-69 años. El riesgo de mujeres del grupo de 80 años y más es 19 veces superior al riesgo de mujeres del grupo de 60-69 años.

Después de la primera ola y hasta final de 2020 (segundo periodo, Figura 1), el riesgo de muerte a escala nacional disminuyó alrededor del 70%, con independencia del grupo de edad y sexo, y persistiendo las diferencias de riesgo asociadas a sexo y edad mencionadas. ¿Por qué disminuye el riesgo de muerte? El confinamiento y las medidas preventivas de transmisión –fundamentalmente restricciones de movilidad, distancia social, mascarilla e higiene de manos­–, cumplieron su función con una cierta eficacia: redujeron el riego de muerte y evitaron miles de defunciones entre personas mayores en España.

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Sin embargo, y como se aprecia en los mapas del visor y se ha evidenciado en algunos estudios, la distribución de las muertes es heterogénea. El riesgo de muerte es muy variable entre provincias.

El epicentro de mortalidad por la pandemia para personas de 80 años y más, con un riesgo superior a 40 muertes por cada mil personas de esta edad se extiende por el centro de la Península e incluye la Comunidad de Madrid, Castilla-La Mancha, cinco provincias de Castilla y León, Cáceres y La Rioja. Destaca Segovia con un riesgo extremo de 96 defunciones por cada mil personas residentes de esta edad (96,4‰) y Ciudad Real con 85‰. También destacan en el centro Madrid (60‰) y Guadalajara (51‰). A este grupo se añaden otras provincias como Soria (80‰), Albacete (53‰), Álava (51‰) y La Rioja (51‰).

El epicentro de mortalidad por la pandemia para 60-69 años se extiende algo menos en el territorio. Incluye cuatro provincias castellanomanchegas, entre las que destaca Ciudad Real con un riesgo del 10‰; Segovia (7‰), Madrid, Toledo y Cuenca (6‰), Albacete (5‰) y Guadalajara (4‰). Contrasta con la periferia, como ilustra el bajo riesgo de muerte de las provincias andaluzas, gallegas o canarias, en torno al 1-2‰.

Tras la desescalada, con medidas preventivas y mejor atención sanitaria, hasta fin de 2020 en general disminuye el riesgo, aunque de forma desigual. Para personas de 80 años y más, en la mayoría de las provincias el riesgo es aún mayor del 5‰. Aunque disminuye intensamente en el epicentro y otras provincias, se mantiene aún por encima de 15‰ en Valladolid (22‰), Zaragoza y Teruel (20‰), Toledo y Palencia (19‰), y Huesca y Burgos (18‰). Aumenta, sin embargo, en otras provincias más periféricas como Asturias (14‰), Granada (15‰), Almería (7‰) y Navarra (3‰).

Observando el grupo de 60-69 años, todos los territorios de España muestran un riesgo de muerte menor de 2‰, y sólo 10 provincias superan el 1‰.

El año 2020 se cierra con una significativa disminución del riesgo de muerte, aunque lamentablemente entonces no podía reducirse más mediante fármacos o vacunas.

Factores de riesgo de muerte

La posible asociación del riesgo de muerte por COVID-19 y algunos factores geoespaciales subyacentes a las diferencias geográficas, se ha explorado mediante un modelo de regresión múltiple de Poisson. Tras varios análisis exploratorios se ha seleccionado un modelo relativamente simple y con una bondad de ajuste satisfactoria. Explica el 90% de la variabilidad geográfica del riesgo de muerte durante la primera ola en función de dos variables individuales, sexo y grupo de edad (se han utilizado como referencia los hombres y el grupo de edad de 50-59 años), y tres variables externas indicadoras de factores de riesgo.

 

 

La visualización del modelo de riesgo de muerte (Figura 2), que integra variables individuales y geoespaciales, representa un conocimiento empírico más completo. En primer lugar, expresa la mayor importancia relativa de la edad que del sexo. Expresa claramente que el riesgo de muerte aumenta con la edad, y en los hombres es superior a las mujeres.

Por otra parte, tres variables geoespaciales explican también el riesgo de muerte: diseminación espacial del virus, envejecimiento poblacional y accesibilidad geoespacial por carretera. La diseminación del virus se ha estimado desde los datos de seroprevalencia provincial generados en una investigación con la participación del Instituto de Salud Carlos III (estudio ENE-COVID, detecta la proporción de población infectada por la presencia de anticuerpos IgG frente a SARS-CoV-2; datos anteriores al 12/05/20). El envejecimiento poblacional expresa la proporción de personas de 65 años o más en la población.

La accesibilidad geoespacial o geográfica de la población a la red de hospitales públicos españoles representa la capacidad de alcanzar u obtener servicios por la población en cualquier espacio geográfico. Depende del lugar donde reside la población, el lugar donde se ubican los servicios y de su conexión a través de la red de transporte por carretera. Se estima mediante una herramienta de Sistemas de Información Geográfica (SIG). En la Comunidad de Madrid y el entorno cercano (centro peninsular) es notable, mientras que existen numerosas áreas más aisladas y poco conectadas. Se interpreta como un indicador indirecto de mayor movilidad humana hacia los territorios más accesibles.

Al aumentar la diseminación del virus, el grado de envejecimiento poblacional y la accesibilidad geoespacial, aumenta el riesgo de muerte. La diseminación es el factor geoespacial más relevante.

Tras la primera ola se mantiene la importancia explicativa de las variables edad y sexo, pero la contribución de la diseminación del virus y otros factores es mucho menos relevante o cambia de signo, y sugiere una reducción general de la movilidad y autoprotección general de la población, en especial de las personas mayores.

 

Coherencia epidemiológica y ecológica

El modelo estadístico tiene un fundamento científico. El aumento de riesgo de muerte por la edad se explica por la inmunosenescencia, el deterioro del sistema inmunitario asociado al envejecimiento individual, un factor de riesgo que predispone a la infección y severidad de COVID-19. Causa una disminución de la inmunidad innata y adaptativa (adquirida) y, por tanto, de las defensas frente a infecciones como la del virus SARS-CoV-2. Por este motivo aumenta el riesgo de formas más graves de COVID-19 y de muerte por esta enfermedad entre las personas con más edad. Además del aumento de la susceptibilidad a las infecciones, la inmunosenescencia facilita el desarrollo de diversas patologías, hecho que subyace a la mayor prevalencia de enfermedades crónicas en la población de personas mayores. Por eso la población de 80 años y más es mucho más susceptible que la de 60-69 años.

El mayor riesgo de muerte de hombres que de mujeres está relacionado con varios factores. Por una parte, por las diferencias en las hormonas sexuales, asociadas a la respuesta inmune, con predomino del efecto supresor en hombres y potenciador en mujeres. En segundo lugar, la mayor prevalencia de enfermedades cardiovasculares, hipertensión y diabetes en hombres que en mujeres implica un mayor riesgo en ellos. Además, la inmunosenescencia en hombres es mayor que en mujeres, a lo que se une la mayor resistencia a las infecciones víricas de las mujeres por su sistema inmunitario adaptativo más efectivo y por disponer de dos cromosomas X, que contienen muchos genes asociados a esta inmunidad, mientras que sólo existe uno en los hombres. Además, en hombres desde los 65 años predomina la inmunidad innata, se desencadena una respuesta exacerbada causante de la llamada ‘tormenta de citoquinas’ que aumenta el riesgo de muerte. Por tanto, la población de hombres mayores es mucho más susceptible que la de mujeres de este grupo de edad.

La mortalidad de una población humana por un virus presenta una interpretación epidemiológica espacial o ecológica directa. El virus no llega a todos los lugares, ni persiste o se expande por igual la infección en todos los sitios. Las interacciones ecológicas cuentan. La transmisión comunitaria entre personas es clave. El aumento del riesgo derivado de la mayor diseminación espacial del virus SARS-CoV-2, indica una desigualdad territorial en la propagación de la pandemia asociada a diferencias de movilidad humana.

La gran movilidad entre determinadas áreas geográficas caracterizaba la situación anterior a la pandemia, y sería determinante de una importación del virus, aumento del número de casos y, por tanto, una mayor prevalencia local de la enfermedad antes del confinamiento (14/03/20). Así lo sugiere un estudio de movilidad interprovincial usando Big Data de telefonía móvil realizado por Kido Dynamics.  Los altos flujos de personas entre la Comunidad de Madrid y otras áreas de España –en términos absolutos y relativos a su población residente– y el resto del mundo sitúan este territorio como una probable fuente de infección, aunque no la única. Varios estudios han examinado la influencia de la movilidad en la transmisión del virus, a nivel de Europa y mundial.

El coronavirus se transmite entre personas por diferentes vías, siendo la principal el contacto y la inhalación de las gotas y aerosoles respiratorios emitidos por la persona infectada hasta las vías respiratorias de una persona susceptible. También se puede transmitir por contacto indirecto a través de las manos u objetos contaminados por las secreciones respiratorias. La transmisión de persona a persona, y en especial la transmisión presintomática (muy relevante días antes en las personas sin síntomas de la enfermedad) y por personas asintomáticas con una alta carga viral, facilitan enormemente su diseminación geográfica asociada a la movilidad humana.

El ‘efecto multisiembra’ en la propagación vírica expresa que varios individuos infectados de forma independiente lo transmiten a otros individuos de una población destinataria, produciendo un efecto multiplicador que incrementa los brotes epidémicos locales y afecta a más población susceptible y, en definitiva, aumenta así el riesgo de muerte.

Los flujos recíprocos de la población residente en Madrid y en otras provincias del centro peninsular antes del estado de alarma se interpretan como determinantes de las diferencias geográficas de infección y de mortalidad. Por tanto, las áreas geográficas con más movilidad de personas respecto a su población residente son mucho más susceptibles que otras áreas geográficas más aisladas o con menos movimiento de personas (atracción de visitantes y flujos de residentes a otras áreas).

El aumento del riesgo asociado a la mayor accesibilidad geoespacial a hospitales, lejos de prevenir el riesgo de muerte por una mayor facilidad de atención médica, sugiere más bien una mayor diseminación territorial del virus, con un mayor flujo hacia lugares con más concentración de población y servicios, y una mayor transmisión e infección local, que implica más muertes. No en vano, en algunos casos el colapso de las UCI impedía atender a una alta población de personas infectadas y vulnerables incluso en áreas con alta capacidad de los servicios sanitarios. Curiosamente, una mayor accesibilidad se asocia a un riesgo de muerte superior a otras áreas con menor accesibilidad y menor prevalencia local de la enfermedad.

El aumento del riesgo asociado a la mayor proporción de personas mayores (envejecimiento poblacional), representa una mayor probabilidad de transmisión comunitaria e infección vírica entre las personas más susceptibles (población vulnerable), lo que causaría un riesgo de muerte más alto. A nivel internacional, la estructura de edades de una población es predictora de la mortalidad entre personas infectadas. La mortalidad fue muy alta en la primera ola en centros residenciales para mayores. La razón es que no se aplicaron las medidas de restricción de la interacción social con otros residentes, personas trabajadoras de las residencias, visitantes y otras personas mediante salidas de los centros que se aplicaron después de la primera ola.

La consecuencia fue una intensa transmisión comunitaria del virus en estos centros. Es conocida que la vulnerabilidad en estos centros era elevada, por la falta de preparación del personal cuidador sobre medidas de protección, su movilidad entre centros y el número de bajas por esta enfermedad que condiciona una mayor carga de trabajo para la plantilla no afectada con el consiguiente riesgo de infección y transmisión a la población de mayores residente.

El número de defunciones por COVID-19 confirmado o compatible en centros residenciales para mayores entre el 14 de marzo y el 22 de junio de 2020, más de 20.000 personas, equivale al 75% de los fallecimientos por esta enfermedad en ese periodo en España. De las más de 10.000 defunciones con COVID-19 no confirmado en centros residenciales para mayores en ese periodo, una gran parte ocurrió en el epicentro de la mortalidad de la pandemia, el 45% en la Comunidad de Madrid y el 11% en Castilla-La Mancha. Por tanto, en áreas geográficas con más vulnerabilidad territorial, aunque no tanto por la proporción de población envejecida, puede estar modulado por un tamaño poblacional mayor.

En todo caso las áreas con mayor transmisión y más envejecidas, o con más personas mayores en centros residenciales, son mucho más susceptibles que otras áreas con una estructura poblacional más joven o menor población de mayores en centros residenciales.

En resumen, el modelo estadístico construido para la primera ola expresa la influencia conjunta de cinco variables individuales y geoespaciales, aunque con una desigual importancia, posible interdependencia y sin una relación causal directa, explica de forma satisfactoria la variabilidad del riesgo de muerte por COVID-19 a escala provincial.

La Organización Mundial de la Salud (OMS) define la salud como un “estado de completo bienestar físico, mental y social, y no meramente la ausencia de enfermedad o dolencia”.  La epidemiología espacial de la COVID-19 contribuye a un objetivo de desarrollo sostenible (ODS) de la Agenda 2030 de Naciones Unidas muy relevante, el ODS 3, Salud y Bienestar. La Fundación Matrix, a través del Programa MAYORSIG continúa fomentando el compromiso con el derecho a la protección de la salud y bienestar de las personas mayores en España.

Dr. Javier Montalvo, Profesor de Ecología de la Universidad de Vigo y Director de la Fundación Matrix

Mtr. Javier Rey, Investigador de la Fundación Matrix

Mtr. Francisco Mora, Profesor de Estadística de la Universidad de Vigo e Investigador de la Fundación Matrix

Mtr. Pablo Basiero, Investigador asociado de la Fundación Matrix

Mtr. Alberto González, Investigador de la Fundación Matrix y la Universidad Complutense de Madrid

Dr. Enrique Ruiz, Profesor de Didáctica de las Ciencias Sociales e Investigador de la Universidad de Extremadura

Actualizado a 24 de febrero de 2022

Artículo divulgativo del Programa de investigación MAYORSIG, subvencionado por el Ministerio de Derechos Sociales y Agenda 2030, realizado por la Fundación Matrix, Investigación y Desarrollo Sostenible en colaboración con la Universidad de Vigo.

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