El mapa muestra el nivel socioeconómico de los diferentes distritos administrativos del municipio de São Paulo de acuerdo con el índice GeoSES, utilizado en el estudio. Las áreas en rojo son las de peor nivel de vida, en tanto que las áreas en azul son las que cuentan con mejor calificación según el indicador (imagen: reproducción del artículo)

El riesgo de morir por COVID-19 en São Paulo es un 50% más alto en las áreas de menores ingresos
15-10-2020
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Un estudio correlaciona datos de fallecimientos causados por el coronavirus confirmados y sospechosos en la ciudad entre marzo y junio con información sobre el nivel socioeconómico del lugar de residencia de las personas que murieron. El análisis revela que el pico de muertes en la ciudad ocurrió a mediados de mayo

El riesgo de morir por COVID-19 en São Paulo es un 50% más alto en las áreas de menores ingresos

Un estudio correlaciona datos de fallecimientos causados por el coronavirus confirmados y sospechosos en la ciudad entre marzo y junio con información sobre el nivel socioeconómico del lugar de residencia de las personas que murieron. El análisis revela que el pico de muertes en la ciudad ocurrió a mediados de mayo

15-10-2020
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El mapa muestra el nivel socioeconómico de los diferentes distritos administrativos del municipio de São Paulo de acuerdo con el índice GeoSES, utilizado en el estudio. Las áreas en rojo son las de peor nivel de vida, en tanto que las áreas en azul son las que cuentan con mejor calificación según el indicador (imagen: reproducción del artículo)

 

Por Karina Toledo  |  Agência FAPESP – Los habitantes de la ciudad de São Paulo (Brasil) que viven en barrios tales como Parelheiros o Capão Redondo –situados en los bordes de la mayor metrópolis brasileña– corrieron en promedio un 50% más riesgos de morir de COVID-19 entre los meses de marzo y junio que sus conciudadanos que residen en las áreas centrales y en barrios de alto nivel socioeconómico, tales como Vila Mariana o Moema.

Este análisis, basado en datos del Sistema de Información sobre Mortalidad (SIM) del Ministerio de Salud de Brasil, se realizó con el apoyo de la FAPESP y estuvo a cargo de investigadores de la Universidad de São Paulo (USP). Y sus resultados se dieron a conocer en la plataforma arXiv, en un artículo aún sin revisión por pares.

“La diferencia en el riesgo de morir entre los barrios de São Paulo de menor y mayor nivel socioeconómico puede llegar al 66% en el período analizado de incluirse en la cuenta los fallecimientos sospechosos, muchas veces no confirmados por falta de test”, declara a Agência FAPESP Francisco Chiaravalloti-Neto, docente de la Facultad de Salud Pública (FSP-USP) y coordinador de la investigación.

Tal como se sugerían en investigaciones anteriores, el patrón de mortalidad observado en el estudio de la FSP-USP se fue modificando con el paso de los meses. Hasta mediados de abril, el riesgo de morir en São Paulo debido a complicaciones causadas por el nuevo coronavirus era mayor en los barrios centrales y de mayor poder adquisitivo. La tendencia se invirtió durante la semana epidemiológica número 16 –del 12 al 18 de abril– y, a partir de ese momento, el hecho de tener un buen nivel socioeconómico pasó a erigirse como un factor de protección contra la enfermedad.

“Nuestro análisis indicó también que los fallecimientos por COVID-19 en la ciudad de São Paulo llegaron al pico durante la semana epidemiológica de número 20, entre los días 10 y 16 de mayo”, afirma Chiaravalloti-Neto.

La metodología

Para arribar a las conclusiones que se describen en el artículo, los investigadores correlacionaron los registros de fallecimientos por COVID-19 –confirmados y sospechosos– con información sobre el nivel socioeconómico de los lugares de residencia. Se analizaron los datos del SIM extraídos de la base TabNet, de la Municipalidad de São Paulo, y los solicitados a través del Sistema Electrónico de Información al Ciudadano (e-SIC), también de la Municipalidad.

“Si bien está menos actualizado, el e-SIC nos suministró datos con información sobre las áreas de ponderación del IBGE [el Instituto Brasileño de Geografía y Estadística] donde residían los fallecidos. Por eso correlacionamos la mortalidad por COVID-19 con la información referente a las áreas de ponderación del IBGE, que congregan a sectores censuales contiguos y aportan datos sobre la escolaridad y los ingresos, entre otros”, explica Chiaravalloti-Neto.

En el estudio, se definió el nivel socioeconómico de cada lugar de la ciudad con base en el Índice Geográfico del Contexto Socioeconómico para Estudios Sociales y de Salud (GeoSES), desarrollado por la geógrafa Ligia Vizeu Barrozo, docente de la USP y coautora del artículo. Este indicador, que tiene en cuenta variables tales como ingresos, escolaridad, riqueza y grado de segregación, varía de -1 (el nivel socioeconómico más bajo) a 1 (el nivel socioeconómico más alto).

“Observamos que el riesgo de morir aumentó con mayor intensidad en las áreas periféricas de la ciudad con el paso de las semanas. En todo el período analizado, vimos que el aumento de una unidad en el índice GeoSES [de -1 para 0, por ejemplo] representó una reducción del 25% en el riesgo de morir por COVID-19 cuando se consideraban los fallecimientos confirmados. De incluirse los fallecimientos sospechosos, la disminución fue del 33%”, comenta el investigador. Siguiendo este mismo razonamiento, la merma sería del 50% y del 66% respectivamente con la variación de dos unidades en el índice GeoSES, es decir, cuando se pasa de un extremo al otro del indicador.

“Este tipo de análisis, que muestra la evolución de la mortalidad semana a semana, puede apuntarles a los gestores públicos dónde es necesario invertir más para combatir la enfermedad. También revela áreas donde se registra un exceso de fallecimientos sospechosos y, por ende, posibles barreras relacionadas con el control de la epidemia, tales como la falta de acceso a test de diagnóstico, la dificultad para obtener orientaciones y recursos para la protección individual y colectiva y un menor acceso a las internaciones y al tratamiento. El estudio pone de relieve la necesidad de reconocimiento y de hacer frente a la estrecha relación entre los determinantes sociales y las condiciones de vida con el riesgo de morir”, sostiene Chiaravalloti-Neto.

Puede leerse el artículo intitulado Spatiotemporal dynamic of COVID-19 mortality in the city of São Paulo, Brazil: shifting the high risk from the best to the worst socio-economic conditions en el siguiente enlace arxiv.org/abs/2008.02322
 

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