Introducción 

La pandemia de enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19, por su sigla en inglés) tiene un impacto significativo sobre la salud y la economía mundial. Sin embargo, esta enfermedad no parece impactar de la misma forma en todos los países. Sería importante determinar de qué depende la morbilidad y mortalidad de la COVID-19. Algunos estudios indican que la propagación y el impacto de esta pandemia estarían vinculados con factores sociales, económicos, sanitarios y demográficos. España ha sido uno de los países más afectados por la primera ola de la pandemia de COVID-19, con una de las tasas de mortalidad por habitante más altas del mundo durante ese período. Las medidas adoptadas para contener y mitigar los efectos de la pandemia se habrían aplicado de manera uniforme en todas las regiones españolas. No obstante, el impacto de la pandemia en España no ha sido similar en todas sus regiones. Desde el punto de vista administrativo, España está dividida en 17 regiones con un alto grado de descentralización y autonomía en la gestión de sus recursos. Las características territoriales y políticas de este país lo hacen ideal para realizar un análisis de los determinantes que influyen en la incidencia y mortalidad de la COVID-19 a nivel regional. 

El objetivo de la presente investigación fue analizar el efecto de los diferentes determinantes socioeconómicos, demográficos y sanitarios sobre la tasa de mortalidad e incidencia acumulada estimada de la primera ola de COVID-19 en las regiones españolas.

Métodos 

El autor del presente estudio ecológico utilizó los datos disponibles de las 17 comunidades autónomas españolas. Se analizaron 2 variables dependientes (incidencia y mortalidad de la COVID-19) y 12 variables explicativas. Se estimó la tasa de mortalidad de la COVID-19 por 1 000 000 de habitantes en cada una de las regiones españolas al 23 de mayo de 2020. Estos datos fueron facilitados por el Ministerio de Sanidad español. Los datos de población corresponden a 2019 y han sido extraídos del Instituto Nacional de Estadística de España. La incidencia acumulada se estimó sobre la base de los datos de la segunda ola de COVID-19 (mayo 2020) de los estudios nacionales de seroprevalencia realizados por el gobierno español. Las variables explicativas fueron divididas en 3 grupos: variables asistenciales y de cuidados de larga duración; variables económicas; y variables ambientales, sociodemográficas y geográficas. Se utilizó el modelo de regresión multivariado de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) para estudiar la relación entre cada una de las variables dependientes y el conjunto de variables explicativas. Para la construcción del modelo, el análisis de regresiones se realizó mediante análisis de regresión múltiple escalonada hacia atrás. A partir del modelo totalmente saturado, se eliminó la variable independiente menos significativa en cada paso, hasta lograr un modelo con todas las variables significativas. Todos los análisis estadísticos se realizaron utilizando el software R.

Resultados 

Después de aplicar el análisis multivariado escalonado hacia atrás, se obtuvo un modelo con 9 variables explicativas significativas a diferentes niveles para la tasa de mortalidad, y un modelo con 7 variables explicativas significativas para la incidencia acumulada estimada. Un total de 6 variables explicativas fueron estadísticamente significativas y del mismo signo en ambos modelos: número de camas en residencias de ancianos, proporción de residencias de ancianos con más de 100 camas, el logaritmo del producto bruto interno (PBI) per capita, el número de pasajeros de avión, la proporción de habitantes que residen en áreas urbanas, y la variable ficticia “región de la isla”. 

Las 9 variables explicativas asociadas con la mortalidad de la COVID-19 por 1 000 000 habitantes fueron: el logaritmo del gasto en salud pública; el número de camas de los hospitales; el número de camas en los asilos de ancianos; el número de asilos de ancianos con más de 100 camas; la proporción de habitantes que residen en áreas urbanas; el número de médicos; el número de pasajeros de avión; la “región de la isla”, y el logaritmo del PBI per capita. Las 7 variables explicativas asociadas con la incidencia acumulada de COVID-19 fueron: el número de camas en los asilos de ancianos; el número de asilos de ancianos con más de 100 camas; la proporción de habitantes que residen en áreas urbanas; el porcentaje de personas mayores de 65 años; el número de pasajeros de avión; la “región de la isla”, y el logaritmo del PBI per capita.

Discusión 

En todas las regiones de España se han tomado idénticas medidas para tratar de controlar la pandemia de COVID-19; sin embargo, esto no ha tenido el mismo efecto sobre la incidencia y la mortalidad de esta enfermedad. Estas diferencias podrían explicarse por determinantes económicos, sociales, sanitarios y demográficos propios de cada región española. Estudios ecológicos como el presente permitirían analizar qué factores influyen en el desarrollo de la pandemia. No obstante, hay que tener en cuenta que este tipo de investigaciones puede presentar lo que se denomina sesgo ecológico. Por lo tanto, los resultados obtenidos deben analizarse con precaución y cautela.

Los resultados del presente estudio indicarían que existen 6 variables explicativas asociadas con la mortalidad e incidencia de la COVID-19 en las 17 regiones españolas. Los recursos sanitarios parecen estar fuertemente vinculados con el impacto de esta pandemia. El número de residencias para ancianos también parece estar ligado tanto con la incidencia como con la mortalidad de la COVID-19. De manera similar, también se encontró una asociación positiva y estadísticamente significativa entre la tasa de mortalidad y la incidencia acumulada estimada, con la presencia en la región de una mayor proporción de hogares de ancianos cuyo tamaño es superior a 100 plazas. Sin embargo, la proporción de la población mayor de 64 años no tendría por sí misma un efecto estadísticamente significativo sobre la tasa de mortalidad por COVID-19. En España, el efecto de la pandemia sería más negativo en adultos mayores internados en instituciones especializadas que en aquellos que viven en la comunidad. El agente etiológico de la COVID-19 parece propagarse fácilmente en los hogares de ancianos. Los factores económicos también parecen estar asociados con la incidencia y mortalidad de la COVID-19. El aumento del 1% en el PBI per capita se asociaría con un aumento del 3.21% en la tasa de mortalidad de esta enfermedad, manteniendo el resto de variables constantes. Esta correlación positiva entre los resultados de salud de la pandemia y el nivel de ingresos se ha observado en estudios similares. Una posible explicación es que un mayor PBI per capita es un indicador de mayor dinamismo económico y comercial. El número de pasajeros aéreos recibidos en cada región estaría asociado con el impacto de la COVID-19. En el caso de España, las barreras geográficas habrían sido importantes para el control de la pandemia. Las variables que consideran los recursos sanitarios solos presentan una asociación significativa con la mortalidad, pero no con la incidencia. El gasto en salud per capita del 1% se asocia con un aumento de la mortalidad del 1.77%, si permanecen constantes todos los demás factores. Sin embargo, una vez que se alcanza un cierto nivel de gasto público en salud, las ganancias adicionales de un incremento adicional del gasto desaparecen, en este caso en relación con la tasa de mortalidad de la COVID-19. 

En el presente estudio se observó una asociación negativa y estadísticamente significativa entre el número de médicos, así como del número de camas de hospital, y la tasa de mortalidad de la COVID-19. El aumento del número de médicos y camas de hospital reduciría la mortalidad de la COVID-19. A diferencia de otras investigaciones, en el presente análisis no se encontró una relación entre la contaminación ambiental, la estructura social o inequidad y el impacto de la pandemia.

Conclusiones 

Los resultados del presente análisis ecológico indicarían que la incidencia acumulada estimada y la tasa de mortalidad de la COVID-19 en las diferentes regiones del estado español estarían influenciadas de manera notable por las características sociales, económicas, sanitarias y demográficas de cada región.