Un estudio demográfico publicado esta semana en PNAS sugiere que la progresión y el impacto del COVID-19 puede depender de la estructura de edad de la población, dado que el riesgo de mortalidad se concentra entre los ancianos. La investigacion titulada Demographic science aids in understanding the spread and fatality rates of COVID-19 también postula que la demografía puede ser una gran aliada a la hora de establecer las medidas que nos hagan salir de esta terrible crisis sanitaria mundial.

De este modo, L.Jennifer Beam Dowd, Melinda Mills y sus colegas, calcularon el número esperado de fallecimientos para varios países en función de la distribución por edad de sus poblaciones. En Italia un 23,3% de la población supera los 65 años lo que la convierte en una de las poblaciones más envejecidas del mundo. Al momento de hacer el estudio la tasa de mortalidad general por la enfermedad en este rango de edad era bastante alta, del 10,6%. En este escenario, los autores calcularon que se podrían producir más de 300.000 fallecimientos por coronavirus solo en el país. Sín embargo, en Corea del Sur, donde solo el 4,5% de los casos se han producido en personas que superaban la franja de edad de los 80 años, las víctimas mortales del vírus se redujeron a unas 180.000.

Un estudio por franjas de edad puede proporcionar un nuevo prisma a la hora de tomar medidas y este es precisamente el enfoque tomado por los investigadores, el cual se ha centrado en el análisis de la mortalidad en las franjas de edad más avanzadas. Así, en China, aunque las cifras oficiales arrojadas son objeto de escepticismo, las estimaciones de la tasa de letalidad obtenidas por el estudio oscilaron entre el 0,4% para las edades de entre 40 y 49 años; pero se observó un gran salto que elevo dicha tasa hasta el 14,8% para los mayores de 80 años. Los investigadores también hallaron que este patrón de letalidad distribuido por edad ha sido aún más marcado en Italia, donde, a 30 de marzo de 2020, era de 0,7% para las edades de 40 y 49 años, y de 27.7% para aquellos que superaban los 80 años, y donde además, un 96.9% de los fallecimientos se ha producido entre los mayores de 60 años.

Los investigadores informan que dichas tasas de letalidad probablemente estén sobreestimadas debido a la falta de robustez de los muestreos, es decir, de test que permitan obtener una fotografía real de la población contagiada por el virus y un conteo real de los fallecidos por el COVID-19. Sin embargo creen no estar demasiado desencaminados en sus asunciones ya que en Corea del Sur, donde el muestreo de la población infectada debido a la realización masiva de test ha resultado muy eficiente y en donde han dispuesto de una alta capacidad de atención médica, la tasa de letalidad entre los mayores de 80 años se ha elevado hasta un alarmante 18,31%.

"Los gobiernos de todo el mundo deben movilizarse rápidamente y tomar decisiones políticas difíciles para mitigar la pandemia. Debido a que las muertes se han concentrado en edades más avanzadas, destacamos el importante papel de la demografía, y en particular, de cómo la estructura de edad de una población puede ayudar a explicar las diferencias en las tasas de mortalidad entre países y cómo se desarrolla la transmisión" defienden los investigadores. "Examinamos el papel de la estructura de edad en las muertes producidas hasta el momento en Italia y Corea del Sur e ilustramos cómo podría desarrollarse la pandemia en poblaciones con tamaños de población similares pero con estructuras de edad diferentes. Los datos mostraron una carga de mortalidad notablemenete más alta en países con poblaciones más envejecidas".

Los autores también consideraron otros dos países en sus cálculos: Brasil y Nigeria. Con poblaciones similares pero con diferentes distribuciones de edad. Las proyecciones del estudio muestran, en este caso, que Brasil, con un 2% de la población por encima de los 80 años, tendrá más del triple de muertes que Nigeria, donde solo el 0,2% de la población alcanza esta franja de edad.

Los autores realzan la necesidad de transparencia y el buen hacer en la recopilación de los datos

Esta poderosa interacción de la demografía y la mortalidad actual específica por edad para el COVID-19, sugiere que el distanciamiento social y otras políticas para retrasar la transmisión deberían considerar la composición por edades -tanto en un contexto local como nacional- así como las interacciones intergeneracionales. Los autores realzan del mismo modo la necesidad de transparencia y el buen hacer en la recopilación de los datos, ya que se antoja algo imprescincible a la hora de entender como se está desarrollando y como puede evolucionar la pandemia. "También pedimos a los países que proporcionen datos de casos y muertes desglosados ​​por edad, sexo y comorbilidad para mejorar el pronóstico específico en tiempo real de las necesidades de hospitalización y atención crítica".

Alemania, Corea e Italia

La estructura de edad de la población puede explicar la notable variación en las muertes entre países y la especial vulnerabilidad de paises como Italia y España. Así, el diluvio de casos fatales de COVID-19 en Italia fue bastante inesperado, dada la salud y la riqueza de la región afectada.

Como ya se ha indicado, Italia posee una de las poblaciones más envejecidas del mundo con un 23,3% de esta que supera los 65 años, en comparación con el 12% de personas por encima de esta franja de edad en China. Pero Italia también se caracteriza por ser una sociedad en la que la familia tiene una gran importancia y en la que existe un gran contacto intergeneracional, respaldado, a su vez, por un alto grado de proximidad residencial entre hijos y padres. Incluso cuando las familias no viven en contacto directo, los encuentros diarios son frecuentes. Este alto grado de interacción intergeneracional podría ser parte de la respuesta a la pregunta de porque en Italia han sido tan acusados los estragos del coronavirus, dando explicación a como los casos iniciales pudieron extenderse tan rápido hacia las capas de población más envejecida.

La estructura de edad de la población puede explicar la notable variación en las muertes entre países y la especial vulnerabilidad de paises como Italia y España

Por otro lado, la propogacion de los casos iniciales en capas de población más jóvenes, junto con la detección y el tratamiento temprano, probablemente explica el bajo número de muertes en Corea del Sur y Alemania. El brote coreano se concentró entre el joven grupo religioso Shincheonji, en el que solo un 4,5 de los casos correspondieron a personas que superaban los 80 años de edad . Esto contribuyó notablemente a una baja tasa de letalidad general en Corea del Sur en relación con Italia; de 1.6% frente a un 10.6%. Asimismo, Alemania cuenta es sus estadísticas con pocos fallecidos -583 de 61. 923 afectados por la enfermedad- con una edad promedio entre los casos confirmados de 48 años, en comparación con los 62 años en Italia .

Otro de los puntos importantes valorados por los investigadores asume que las cadenas de transmisión del COVID-19 que comienzan en poblaciones más jóvenes pueden pasar desapercibidas por más tiempo. Reino Unido, donde se observó una baja tasa de letalidad inicial puede ser un ejemplo que respalde esta afirmación. Por ejemplo, Londres tiene una pequeña fracción de residentes mayores de 65 años en comparación con las áreas más rurales. En un principio, en el país solo se detectó el COVID-19 en el condado de King, en el cual se produjeron 19 de 22 de las primeras muertes COVID-19 reportadas por el estado británico. Sin embargo las posteriores secuenciaciónes genéticas del virus sugirieron que el coronavirus ya se encontraba circulando durante varias semanas en el país antes de que se produjeran las primeras muertes.

Un bastón para un ciego

Pasado lo que parece, siendo positivos, el ecuador de la que esperemos sea la primera y última gran oleada del COVID-19, algunos gobiernos ya empiezan a plantearse la vuelta paulatina a la necesaria actividad económica y la relajacion progresiva de las medidas de restricción. Pero, si bien dada la situación, resulta imperioso volver a tejer las costuras del sistema ecómico, no menos cierto es que es algunos líderes políticos parecen, por lo poco asertivo de sus discursos públicos, no tener una clara idea de como ha de realizarse esta transición.

Es por ello que los autores del estudio defienden que estas proyecciones demográficas deberían tenerse muy en cuenta por dichos gobiernos a la hora de gestionar la vuelta a una nueva normalidad. Si bien la estructura de edad de la población es crucial para comprender quienes corren el mayor riesgo de mortalidad, también resulta vital para establecer las medidas correctas de distanciamiento social y para reducir los casos críticos que sobrecargan el sistema de salud, lo que ya todos conocemos como "aplanar la curva".

"Nuestros modelos ilustran que los países con poblaciones más envejecidas como es es el caso de España o Italia, deben tomar medidas de protección más contundentes. Para que estas sean efectivas, se debe prestar especial atención a los grupos de población de alto riesgo y al contacto intergeneracional", explican los investigadores. "Después, en cada país, el mapeo y cartografiado de la distribución espacial por edades, podría ayudar a mejorar los pronósticos hospitalarios y alertar de la potencial necesidad de unidades de cuidados intensivos de una forma más detallada en cada lugar.

Por otro lado la estructura de edad ha de considerarse también a la hora de aplicar medidas políticas que puedan dar lugar a situaciones contraproducentes. Si bien las escuelas pueden ser un foco importante de contagio y transmisión del virus, el cierre de estas puede poner en contacto a los abuelos y los niños. En poblaciones ancianas, quizá también rurales, con estrechos lazos intergeneracionales, los gobiernos deberían facilitar soluciones de cuidado infantil que reduzcan este contacto.

Datos, datos y más datos. Sin datos no hay solución

La rápida propagación del COVID-19 ha revelado la necesidad de comprender cómo las dinámicas de población inciden en la expansión de las pandemias. El envejecimiento de la población es actualmente más pronunciado en los países más ricos, lo que afortunadamente puede disminuir el impacto de esta pandemia en los países de bajos ingresos, con sistemas de salud más débiles, y con piramides poblacionales más anchas en su base, es decir, más jóvenes. Por otro lado, también es plausible que el mal estado general de salud y las coinfecciones como el VIH y la tuberculosis aumenten el peligro del COVID-19 en estos países, junto con la proximidad intergeneracional y los desafíos para el distanciamiento físico.

Pocos países están publicando rutinariamente sus datos con información demográfica clave como la edad, el sexo o la relativa a las comorbilidades

Hasta ahora, un número menor de lo esperado de casos detectados en África -a pesar de los extensos vínculos comerciales y turísticos con China- sugiere que una estructura poblacional en la que abundan jóvenes podría proteger a los pacientes más vulnerables.

Más allá de la estructura de edad, la demografía también puede arrojar luz sobre otros factores que inciden en la mortalidad, como la gran diferencia entre sexos y en la que los hombres cuentan con una probabilidad notablemente más alta de fallecer a causa de la enfermedad. Tambíen permitiría identificar el riesgo específico de pacientes con enfermedades como diabetes, hipertensión y enfermedad pulmonar.

Hasta que se disponga de datos más detallados, la concentración del riesgo de la mortalidad en las franjas de edad más avanzadas se presenta ahora mismo como una de las mejores herramientas para predecir la carga de los casos críticos y para planificar de la forma más precisa posible la disponibilidad de camas de hospital, personal y otros recursos para hacer frente a la pandemia.

Sin embargo, y esta es la queja de los investigadores, pocos países están publicando rutinariamente sus datos con información demográfica clave como la edad, el sexo o la relativa a las comorbilidades. "Hacemos un llamamiento a los gobiernos y los máximos reponsables de la salud en estos, a la publicación oportuna de los datos desglosados ​​para permitir a los investigadores desarrollar unas medidas de prevención de casos futuros y una gestión de la pandemia lo más eficaz posible", concluyen los autores.