Roberto Gutiérrez Rodríguez (foto)* y Marco A. Pérez Méndez**

Derivado del Modelo COVID19-UAMI se detectó un subregistro de las defunciones, lo que ocasionaba que, sistemáticamente, los resultados del modelo Gompertz aplicado a las defunciones estuvieran subestimadas. Se ha publicado un conjunto de investigaciones que permiten entender el gran subregistro que existe en las defunciones en México. Romero y Despeghel (2020) han publicado un estudio sobre el exceso de mortalidad de COVID-19 en México, demostrando que los datos reportados en México no corresponden con los registros de las actas de defunción y en particular con el incremento del número de decesos por neumonía atípica y neumonía viral. La gran mayoría del incremento de las observaciones corresponde, de acuerdo con ellos, a defunciones por COVID-19 no oficial, es decir aquellas personas que se contagiaron por COVID-19 pero que no se pudieron realizar la prueba para corroborar el contagio y, desafortunadamente, fallecieron. Aunque se debe reconocer que, en parte, la subestimación del registro de defunciones se debe al desfase estadístico entre la defunción y su captura estadística, este desfase es mínimo en relación con el número de personas que han fallecido y no han podido realizarse la prueba de COVID-19.

Esta gran subestimación ocasiona que nuestras estimaciones se encuentren sistemáticamente subestimadas, principalmente en el cálculo del plateau, ya que éste se ha tenido que desplazar en la medida en que los datos, con un comportamiento atípico, no se ajustan totalmente al modelo Gompertz propuesto inicialmente. En contraste con los contagios, los cuales se han podido reproducir y pronosticar con un grado muy alto de certeza, las defunciones no se han adaptado de la misma manera, principalmente porque los datos oficiales, son una mala proxy del número real de fallecimientos en México

Por ello nos preocupamos, además, por indagar sobre los factores que generan una tasa de letalidad de alrededor de 10%, hoy día la más alta del mundo. Dadas las particularidades observadas en las defunciones en México, consideramos pertinente brindar, de manera adicional, un estudio sobre las condiciones que generan las defunciones en México. Somos conscientes de que, dada la información disponible, el comportamiento estadístico de las defunciones requiere el uso de herramientas especializadas. Las defunciones en México se estudian por medio de la base de datos de la Dirección General de Epidemiología de la Secretaría de Salud. La información disponible en Datos Abiertos constituye una base de 1,600,000 observaciones, las cuales constituyen al conjunto de individuos a los que se les ha realizado la prueba de COVID-19 a mediados de agosto. Las variables contenidas en dicha base representan información de salud concerniente con las comorbilidades identificadas con COVID-19 y algunas variables relevantes en el proceso de recuperación/defunción.

Después de realizar un análisis exploratorio de datos, pudimos construir una variable que identifica si el individuo ha fallecido por COVID-19 y el tiempo que transcurre desde el momento en el que presenta síntomas y el fallecimiento del individuo. La variable representa el tiempo transcurrido entre dos eventos, el inicio de síntomas y la defunción. Esta variable cuenta con particularidades propias, ya que no todos los individuos fallecen, por lo que se constituye como una variable de conteo censurada, ya que a todas aquellas observaciones en las que el individuo no ha fallecido, la variable se censura pues el tiempo sigue transcurriendo. El modelo de supervivencia permite estudiar la evolución de las tasas de ocurrencia de dos eventos en el tiempo. Por lo tanto, el modelo de supervivencia estima el tiempo de la defunción del individuo por covid-19, un aspecto adicional que permite estudiar el modelo en cuestión es que permite comparar diferentes tasas de ocurrencia entre diversos grupos poblacionales

Realizamos un modelo de supervivencia, por medio de estimaciones no paramétricas tipo Kaplan-Meier, para calcular la probabilidad de supervivencia que tienen los individuos que se han contagiado de COVID-19. Encontramos que, pese a la creencia popular, hay, en México, individuos que han fallecido hasta 186 días después de presentar síntomas, principalmente por el daño que la enfermedad ocasiona sobre el resto de los órganos del cuerpo. Construimos tres tipos de pacientes, uno sin comorbilidades; un segundo con las comorbilidades mas comunes en México: diabetes, hipertensión, obesidad y tabaquismo; y un tercero con todas las comorbilidades. Encontramos que la presencia de comorbilidades y la falta de atención temprana al inicio de los síntomas generan una disminución de la probabilidad de supervivencia hasta de 75% en los primeros 16 días después de presentar síntomas. Los pacientes tipo3 muestran una caída en la probabilidad de supervivencia de 75%, tan solo en los primeros 12 días. Desafortunadamente, este tipo de pacientes no superan los 25 días.

Consideramos que la reducción del exceso de comorbilidades es un proceso de largo plazo que involucra la modificación de los patrones de consumo de la población; sin embargo, medidas como el etiquetado en alimentos y la restricción en el consumo de alimentos que generan incremento de las cuatro comorbilidades mas comunes pueden dar como resultado un incremento de la probabilidad de supervivencia de los individuos y disminuir la alta tasa de letalidad observada en México.

Es decir, para lidiar de manera efectiva contra el COVID-19, por una parte resulta indispensable el cambio de hábitos de la población de México, sobre todo la que tiene factores de comorbilidad; pero por por otra es indispensable que no nos contentemos con las medidas de distanciamiento social, higiene y reducción de la movilidad que hemos practicado desde marzo de 2020, sino que el sistema de salud del país interiorice las experiencias vividas y sea capaz de lidiar con el problema como lo han hecho otros países que al principio veíamos lejanos y ahora hemos superado tanto en número de contagios como de defunciones.

Curva de supervivencia por Covid-19 de pacientes tipo2 en México

Fuente: Elaboración propia con base en cifras de la Secretaría de Salud (2020)

Curva de Supervivencia por Covid-19 en México, pacientes tipo3 Probabilidad de sobrevivir por día

* Roberto Gutiérrez Rodríguez es jefe del Departamento de Economía de la Unidad Iztapalapa de la Universidad Autónoma Metropolitana

** Marco A. Pérez Méndez es profesor-Investigador del Departamento de Economía de la de la Unidad Iztapalapa de la Universidad Autónoma Metropolitana