Cuando dejó la provincia china de Hubei rumbo a Europa y hacia los países vecinos asiáticos –entre diciembre de 2019 y enero de 2020– el coronavirus SARS-CoV-2 encontró en algunas áreas del planeta ciertas condiciones particularmente favorables para su propagación.
Tras analizar datos de 126 países, investigadores de las universidades de Campinas (Unicamp), en Brasil, y de Barcelona, en España, han identificado un conjunto de factores que habrían favorecido la rápida dispersión del virus durante la etapa inicial de la epidemia, es decir, antes de que se implementasen políticas públicas tendentes a contener el contagio.
De acuerdo con este estudio, que ha contado con el apoyo de la FAPESP (Fundación de Apoyo a la Investigación Científica del Estado de São Paulo), entre los factores que influyeron sobre la mayor tasa inicial de expansión de la COVID-19 se encuentran la baja temperatura, con la consiguiente merma de la exposición a los rayos ultravioleta del sol y un menor nivel de vitamina D en la sangre de la población; la mayor proporción de ancianos y, por ende, una menor expectativa de vida; una mayor cantidad de turistas internacionales durante los primeros días de la epidemia; el comienzo precoz del brote (los países donde la enfermedad llegó primero tardaron más en tomar medidas de prevención); una mayor prevalencia del cáncer de pulmón, del cáncer en general y de EPOC (enfermedad pulmonar obstructiva crónica); una mayor proporción de varones obesos; una tasa más alta de urbanización, con mayor consumo de alcohol y tabaco, y los hábitos de saludarse que implican el contacto físico: besos, abrazos o apretones de manos.
“Elegimos como punto de partida de nuestro análisis el día en que cada país registró el 30º caso de COVID-19, y analizamos los días siguientes [entre 12 y 20 días, dependiendo del país]. El objetivo consistía en entender qué sucedió durante la fase en que la enfermedad creció libremente, en forma casi exponencial”, explica Giorgio Torrieri, docente del Instituto de Física Gleb Wataghin (IFGW-Unicamp) y coautor del artículo, dado a conocer en la plataforma medRxiv, aún sin revisión por pares.
Según el investigador, la propuesta consistía en aplicar análisis estadísticos empleados comúnmente en el área de la física –entre ellos, la regresión lineal simple y el cálculo del coeficiente de determinación– para intentar entender qué sucedió al comienzo de la pandemia. Los datos utilizados en los análisis provinieron de diversas fuentes, en buena medida, de un repositorio público conocido con el nombre de Our World in Data.
“La idea era evaluar las siguientes cuestiones: ¿en caso de que no se hiciese nada para contener la enfermedad, con qué velocidad se propagaría el virus en los distintos países o entre los diversos grupos sociales? ¿Factores tales como la temperatura, la densidad demográfica, la urbanización y las condiciones sanitarias de la población tienen influjo sobre la velocidad de contagio?”, explica Torreri.
Por ejemplo, algunos estudios sugieren que la vacuna BCG, contra la tuberculosis, puede tener algún efecto protector en casos de COVID-19. Los análisis que realizaron los investigadores de la Unicamp y de la Universidad de Barcelona indican la existencia de una correlación débil entre ambas variables (el índice de inmunización contra la tuberculosis y el índice de contagio del SARS-CoV-2). Con todo, según Torrieri, es posible que este resultado se haya visto perjudicado debido a la falta de datos confiables en los países donde la vacunación no es obligatoria.
“Cuando excluimos a los países sin datos de vacunación, la correlación se debilita. Pero cuando incluimos a esas áreas en el análisis y asumimos que tienen un índice bajo de inmunización, la correlación se vuelve más fuerte”, comenta el investigador.
Entre los factores analizados que no exhibieron una correlación con el contagio (ni positiva y ni negativa), se encuentran la cantidad de habitantes, la prevalencia de asma, la densidad poblacional, la cobertura de las vacunas contra la poliomielitis, la difteria, el tétanos, la tosferina y la hepatitis B, la prevalencia de diabetes, el nivel de polución del aire, la cantidad de feriados y la proporción de días lluviosos. En el caso del Producto Interno Bruto (PIB) per cápita, tal como señala Torrieri, la correlación se mostró positiva solo para valores superiores a los 5.000 euros.
“El PIB está relacionado con la calidad de la infraestructura pública. Cuanto mayor es el PIB per cápita de un país, mejor es la infraestructura sanitaria y habitacional, por ejemplo. Pero por debajo de los 5.000 euros no marca la diferencia, probablemente porque la infraestructura es de baja calidad”, sostiene el investigador.
Tal como lo destacan los autores, diversas variables analizadas se correlacionan entre sí y, por ende, es probable que haya para ellas una interpretación común: no resulta fácil separarlas. Según los investigadores, algunas de las correlaciones que se consignan son “obvias”, por ejemplo, entre la temperatura, la radiación UV y el nivel de vitamina D. “Otras son accidentales, históricas y sociológicas. Hábitos como el consumo de alcohol y el tabaquismo, por ejemplo, están asociados a variables climáticas. De manera análoga, la relación entre el tabaquismo y el cáncer de pulmón es muy alta, y probablemente contribuye en lo concerniente a la correlación de este último con el clima”, apuntan.
Según indican los autores, si bien es imposible que los países alteren algunas de las variables estudiadas, como el clima, la expectativa de vida o la proporción de ancianos, su influjo sobre la propagación de la enfermedad debe tenerse en cuenta en la formulación de políticas públicas con miras a ayudar a delinear estrategias asociadas a elementos que sí pueden ser controlados: testeo y aislamiento de viajeros internacionales, restricción de vuelos hacia las zonas más afectadas por la pandemia, promoción de hábitos de distanciamiento social o campañas orientadas a estimular en la población la complementación con vitamina D y la disminución del tabaquismo y la obesidad.
“También hacemos hincapié en que de las algunas variables consignadas resultan útiles para inspirar y dar apoyo a la investigación científica en el área médica, tal como la correlación del contagio con el cáncer de pulmón, la obesidad, el bajo nivel de vitamina D y los distintos tipos sanguíneos y la diabetes tipo 1. Definitivamente, esto merece un estudio más profundo, con datos de pacientes”, culminan los científicos.
Referencia:
Puede leerse el artículo ‘COVID-19 transmission risk factors’ en el siguiente enlace: www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.05.08.20095083v1.full.pdf.
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