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Programa InfoSalud (Argentina)

Un estudio identifica factores que contribuyeron a la diseminación inicial de Covid-19

Publicado em 24 junho 2020

Por Karina Toledo | Agência FAPESP

Usando métodos estadísticos, investigadores analizaron datos de 126 países, entre ellos Brasil. Entre las variables que aumentaron el contagio al comienzo del brote están baja temperatura, mayor proporción de ancianos, cantidad de turistas internacionales y hábitos de salutación que involucra contacto físico

Cuando dejó la provincia china de Hubei rumbo a Europa y los vecinos asiáticos -entre diciembre de 2019 y enero de 2020- el coronavirus SAR-CoV-s encontró en algunas regiones del globo condiciones particularmente favorables para su diseminación

Después de analizar datos de 126 países, incluido Brasil, investigadores de las universidades de Campinas (Unicamp) y de Barcelona identificaron un conjunto de factores que habrían favorecido la rápida propagación del virus en la fase inicial de la epidemia, es decir, antes de que se adoptaran las políticas para contener el contagio.

Según el estudio, respaldado por FAPESP, entre los factores que contribuyeron a la mayor tasa de crecimiento inicial de COVID-19 se encuentran: baja temperatura y, en consecuencia, una población menos expuesta a los rayos ultravioleta del sol y con un nivel más bajo de vitamina D en la sangre; mayor proporción de personas mayores y, por lo tanto, mayor esperanza de vida; mayor número de turistas internacionales en los primeros días de la epidemia; inicio temprano del brote (los países donde la enfermedad llegó por primera vez tardaron más en tomar medidas preventivas); mayor prevalencia de cáncer de pulmón, cáncer en general y EPOC (enfermedad pulmonar obstructiva crónica); mayor proporción de hombres obesos; mayor tasa de urbanización, mayor consumo de alcohol y tabaco; y hábitos de saludo que implican contacto físico, como besarse, abrazarse o darse la mano.

“Elegimos como punto de partida de nuestro análisis el día en que cada país registró el trigésimo caso de COVID-19 y analizamos los días siguientes [entre 12 y 20 días, dependiendo del país]. El objetivo era comprender qué sucedió en la fase en que la enfermedad creció libremente, casi exponencialmente ”, explica a la Agencia FAPESP, Giorgio Torrieri, profesor del Instituto de Física Gleb Wataghin (IFGW-Unicamp) y coautor del artículo publicado en la plataforma medRxiv, aún sin revisión por pares.

Según el investigador, la propuesta era aplicar análisis estadísticos comúnmente utilizados en el campo de la física, entre ellos la regresión lineal simple y el cálculo del coeficiente de determinación, para tratar de comprender lo que sucedió al comienzo de la pandemia. Los datos utilizados en los análisis provienen de una variedad de fuentes, en gran parte de un repositorio público conocido como Our World in Data.

“La idea era evaluar lo siguiente: si no se hiciera nada para contener la enfermedad, ¿qué tan rápido se propagaría el virus en diferentes países o en diferentes grupos sociales? ¿Factores como la temperatura, la densidad demográfica, la urbanización y las condiciones de salud de la población influyen en la velocidad del contagio?

Fuentes confiables

Algunos estudios sugieren que la vacuna BCG contra la tuberculosis puede tener algún efecto protector en el caso de COVID-19. Los análisis realizados por los investigadores de la Unicamp y la Universidad de Barcelona indican la existencia de una débil correlación entre las dos variables (tasa de inmunización contra la tuberculosis y tasa de contagio por SARS-CoV-2). Sin embargo, según Torrieri, es posible que el resultado se haya visto obstaculizado por la falta de datos confiables en países donde la vacunación no es obligatoria.

“Cuando excluimos países sin datos de vacunación, la correlación es débil. Pero cuando incluimos estos sitios en el análisis y asumimos que tienen una baja tasa de inmunización, la correlación se vuelve más fuerte”, dice el investigador.

Para algunos de los factores analizados, entre ellos la prevalencia de enfermedades como la anemia, hepatitis B (en mujeres) e hipertensión, los investigadores identificaron una correlación negativa. Es decir, en países con una mayor proporción de pacientes hipertensos, por ejemplo, la tasa de contagio inicial del SARS-CoV-2 fue menor.

"Podemos imaginar que en estos lugares hay más enfermedades cardiovasculares y, por lo tanto, menos esperanzas de vida", evalúa Torrieri.

Entre los factores analizados que no se tuvieron correlación con el contagio (ni positiva ni negativa) se encuentran: número de habitantes; prevalencia de asma; densidad poblacional; cobertura de vacunación contra la poliomielitis, la difteria, el tétanos, la tos ferina y la hepatitis B; prevalencia de diabetes; nivel de contaminación del aire; cantidad de feriados, y proporción de días lluviosos. En el caso del Producto Bruto Interno (PBI) per cápita, como explica Torrieri, la correlación fue positiva solo en cantidades superiores a 5.000 euros.

“El PBI está relacionado con la calidad de la infraestructura pública. Cuanto mayor sea el PBI per cápita de un país, mejor será la infraestructura de salud y vivienda, por ejemplo. Pero por debajo de los 5.000 euros, probablemente no haya diferencia porque la infraestructura es de baja calidad ”, evalúa el investigador.

Como señalan los autores en el texto, distintas variables analizadas se correlacionan entre sí y, por lo tanto, es probable que tengan una interpretación común y no sea fácil separarlas. "La estructura de correlación es bastante rica y no trivial, y alentamos a los lectores interesados a estudiar las tablas [del artículo] en detalle", dicen.

Según los investigadores, algunas de las correlaciones señaladas son "obvias", por ejemplo, entre temperatura, radiación UV y nivel de vitamina D. "Otras son accidentales, históricas y sociológicas. Por ejemplo, hábitos como consumo de alcohol y tabaquismo están correlacionados con variables climáticas. Del mismo modo, la correlación entre tabaquismo y el cáncer de pulmón es muy alta y, probablemente, contribuye para la correlación de este último (el cáncer) con el clima. Razones históricas también explican la correlación entre clima y el PBI per capital”, dicen los investigadores.

Si bien es imposible que los países cambien algunas de las variables estudiadas, como el clima, la esperanza de vida y la proporción de personas mayores, por ejemplo, su influencia en la propagación de la enfermedad debe ser tomada en cuenta en la formulación de políticas públicas, ayudando a definir estrategias de testeo y aislamiento social, argumentan.

Según los autores, otras variables pueden ser controladas por los gobiernos: testeos y aislamiento de viajeros internacionales; restricción de vuelos a las regiones más afectadas por la pandemia; promover hábitos de distanciamiento social y campañas para reducir el contacto físico mientras el virus se estuviera propagando; y campañas destinadas a estimular la suplementación con vitamina D en la población, reduciendo el tabaquismo y la obesidad.

"También enfatizamos que algunas variables señaladas son útiles para inspirar y apoyar la investigación en el campo médico, como la correlación del contagio con cáncer de pulmón, obesidad, niveles bajos de vitamina D y diferentes tipos de sangre y diabetes tipo 1. Esto definitivamente merece un estudio profundizado, con datos del paciente ", concluyen los científicos.

El artículo “COVID-19 factores de riesgo de transmisión” puede leerse en https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.05.08.20095083v1.full.pdf

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