La mayor mortalidad por covid-19 refleja la mala gestión de la pandemia en Madrid

La gestión de la pandemia de covid-19 ha entrado de lleno en la campaña electoral en Madrid. La propaganda oficial se empeña en destacar su éxito, traducido en que Madrid es una de las comunidades con la mortalidad más baja. Sin embargo, es ya conocido que su mortalidad por covid-19 supera la de otras comunidades autónomas de España. El consejero de Sanidad de la comunidad argumenta que esto ocurrió en la primera ola, cuando la epidemia se propagó rápidamente en Madrid debido a la gran densidad de población de la capital española. Un comentario publicado recientemente en 'The Lancet Regional Health - Europe' por las autoridades sanitarias de esta comunidad, en el que se intentaba defender que se había desarrollado una buena gestión, fue respondido por varios grupos de profesionales sanitarios de Madrid en cinco cartas de respuesta.

La realidad desmiente la propaganda oficial, como podemos ver a continuación.

Mortalidad por covid-19: marzo 2020-marzo 2021

A lo largo de la pandemia de covid-19, entre marzo de 2020 y marzo de 2021 han fallecido en España, según los datos oficiales, 75.490 personas; el 64% de 80 o más años y el 22% entre 70 y 79 años. Tomando como referencia la tasa de fallecidos menores de 50 años, el riesgo de morir se multiplica por 34 entre 60 y 69 años, por 109 entre 70 y 79 años y por 446 en personas de 80 o más años. Además de estas diferencias por edad, la mortalidad por covid-19 presenta grandes diferencias entre comunidades autónomas. Han fallecido por esta causa en Madrid 23 de cada 1.000 personas mayores de 80 años, mientras que en Canarias han fallecido tres de cada 1.000 en este grupo de edad.

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La composición por edad de la población de las comunidades autónomas es variada, lo que unido a la gran diferencia en el riesgo de morir por covid-19 determinada por la edad hace que para comparar de forma correcta la mortalidad general entre comunidades autónomas en España sea necesario controlar las diferencias de edad de sus poblaciones.

La figura 1 muestra las tasas de mortalidad ajustadas por edad por 1.000 habitantes. Castilla-La Mancha tiene la mayor tasa: 2,7 de cada 1.000 personas han fallecido de covid-19 en este último año. Madrid ocupa el segundo lugar, con 2,4 por cada 1.000 habitantes. Esto contrasta poderosamente con otras regiones, especialmente con Canarias y Galicia, con unas tasas respectivamente de 0,4 y 0,6 por cada 1.000 habitantes. La mortalidad por covid-19 en el Estado es de 1,6 por cada 1.000 habitantes durante estos 13 meses, aunque esta media esconde la heterogeneidad de la pandemia entre comunidades.

Para expresar de otra forma esa gran variabilidad de la mortalidad entre comunidades, hemos dividido el riesgo de morir por covid-19 en cada comunidad autónoma por el riesgo en la comunidad con la mortalidad más baja, Canarias. Los resultados se observan en la figura 2. El riesgo de morir por covid-19 fue más de 7,5 veces mayor para un residente de Castilla-La Mancha y 6,5 veces mayor para un residente de Madrid que para una persona que vive en Canarias.

Mortalidad y gestión de la pandemia

La figura 3 muestra la asociación entre la tasa de mortalidad ajustada por edad, expresada por cada 1.000 habitantes, y la puntuación de la gestión en las 17 comunidades autónomas. Se observa una correlación estadísticamente significativa y negativa con un valor de -0,72: a peor puntuación de la gestión, mayor mortalidad. Castilla-La Mancha, la comunidad con la mayor mortalidad, tiene una gestión algo mejor que Madrid, que ocupa el segundo lugar en mortalidad y el segundo también en peores indicadores de la gestión. Ambas comunidades están seguidas de cerca por Castilla y León y La Rioja, con alta mortalidad y baja puntuación de la gestión.

En el otro extremo, se observa que Canarias es la comunidad autónoma con la menor mortalidad y los mejores indicadores de la gestión de la pandemia. Otras comunidades con baja mortalidad y alta puntuación de la gestión son Galicia y Cantabria.

Cómo se puntúa la gestión de la pandemia

Utilizando cinco indicadores de seguimiento epidemiológico publicados semanalmente por el Ministerio de Sanidad desde el 3 de diciembre de 2020, la figura presenta la puntuación global de la gestión de la pandemia en cada comunidad autónoma. La mejor puntuación la obtuvo Canarias y las peores, la Comunidad Valenciana y Madrid. Este ordenamiento se basa en la posición que ocupa cada comunidad en relación con las demás basada en los cinco indicadores: incidencia acumulada en los últimos 14 días, trazabilidad, positividad en las pruebas de detección de infección activa, porcentaje de camas hospitalarias y porcentaje de camas de cuidados intensivos ocupadas por enfermos de covid-19 (tabla 1).

Para obtener la puntuación global, se calcula para cada indicador la distancia relativa entre cada comunidad y la que mejor gestiona la pandemia y se computa la media de las distancias.

Madrid ha tenido una incidencia acumulada superior a 200 casos por 100.000 desde la primera semana de diciembre. Estas cifras indican una fuerte transmisión comunitaria cuyo control requiere la implantación de restricciones de movilidad y confinamiento domiciliario de la población, exceptuando los servicios esenciales, la escolarización y los paseos, pero solo se han tomado medidas de mayor o menor intensidad en algunas comunidades. La laxitud de las medidas es máxima en Madrid, donde se establecieron controles perimetrales de zonas básicas de salud de dudosa eficacia, sin apenas limitación de actividades de riesgo, como hostelería, centros comerciales y de ocio.

Madrid ocupa el último lugar en su posicionamiento de trazabilidad respecto a otras comunidades. El estudio de contactos es escaso y se suele limitar a los convivientes, lo que a su vez conlleva un reconocimiento mayor de brotes familiares. Esta es la explicación que han utilizado las autoridades gubernamentales de Madrid para afirmar erróneamente que la mayoría de contagios se originan en el propio hogar.

Los porcentajes de positividad en las pruebas diagnósticas de infección activa no son estrictamente comparables, porque en algunas comunidades un porcentaje considerable de las pruebas diagnósticas utilizadas son pruebas de antígenos, que tienen baja sensibilidad en personas asintomáticas.

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En algunas comunidades, entre ellas Madrid, el porcentaje de camas de críticos ocupadas por enfermos de covid-19 se calcula sumando las camas de críticos que incluyen las camas de unidades de cuidados intensivos (UCI) y otras camas (de reanimación, quirúrgicas, etc.) adaptadas para prestar cuidados intensivos durante la pandemia. A pesar de esta manera de contabilizar las camas de UCI, en Madrid se superó el umbral de riesgo muy alto del 25% en todas las semanas, alcanzando un máximo del 52% en la primera semana de febrero.

Comparabilidad de las estadísticas de defunción

Este trabajo cubre el periodo desde el 1 de marzo de 2020 al 31 de marzo de 2021. Los datos de mortalidad por covid-19 son enviados a la Red Nacional de Vigilancia Epidemiológica (Renave) por las comunidades a través de la plataforma SiViEs. Hay que advertir de que su comparabilidad está comprometida por la variabilidad en los registros de defunción en las 17 comunidades. Por ejemplo, en Madrid se envían solamente aquellas defunciones que han ocurrido en el hospital y para las que se valora que el certificado de defunción está completo.

Comparando los datos de los cinco primeros meses de 2020, de enero a mayo, con los ofrecidos por el Instituto Nacional de Estadística (INE) de forma provisional para ese periodo, a partir de la estadística de defunciones según causa de muerte, en muchas comunidades los fallecimientos comunicados a SiViEs coinciden, con pequeñas diferencias, con los recogidos como identificados en el INE. Pero en Cataluña y Madrid, el SiViEs recoge, respectivamente, un 19,6% y un 16,7% menos de fallecidos que el INE.

*María Victoria Zunzunegui es doctora en Epidemiología por la Universidad de Berkeley y profesora honoraria de la Escuela de Salud Pública de Montreal.

*Rafael Fernández-Cuenca es epidemiólogo del Centro Nacional de Epidemiología.