Cuando los males se juntan:

Introducción

La interacción del COVID-19 con enfermedades crónicas no transmisibles (ECNT), particularmente en contextos de vulnerabilidad y desigualdad socioeconómica, ha exacerbado la crisis socio-sanitaria mundial derivada de la pandemia en curso. A esta interacción sinérgica entre condiciones biológicas y socioeconómicas se denomina sindemia (1). Superar esta situación va mucho más allá de intervenciones individuales biomédicas de una sola afección, pues se requiere un abordaje integral y contextualizado, que incluya actuar sobre los determinantes sociales de la salud (DSS) con el fin de superar inequidades sociosanitarias y avanzar en estrategias de salud pública orientadas a mejorar las condiciones de salud para todos en el corto, mediano y largo plazo (1,2).

Las enfermedades cardiovasculares, la enfermedad renal crónica (ERC), la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC), las neoplasias malignas, la diabetes, la hipertensión y la obesidad son algunas de las ECNT que aumentan el riesgo de tener peores desenlaces ante una infección por SARS-CoV-2, virus responsable del COVID-19 (3,5). La mayoría de estas afecciones son potencialmente evitables y en las últimas décadas su prevención y control ha sido una prioridad para la salud global. Sin embargo, siguen siendo la principal causa de morbimortalidad, al afectar desproporcionalmente a países de ingresos bajos y medios, que concentran más del 75 y del 85% de las muertes totales y prematuras por estas afecciones, respectivamente (6).

En Colombia, entre 2009 y 2019, las ECNT han sido las principales causas de atención dentro del sistema de salud en todas las etapas del ciclo de vida, excepto en la primera infancia (0 a 5 años) (7). En esta medida, resulta importante identificar si este perfil epidemiológico junto con las condiciones socioeconómicas de los distintos territorios del país pudieron predisponer un mayor nivel de afectación por COVID-19. Con esto en mente, se llevó a cabo un estudio para explorar si los desenlaces departamentales más graves por COVID-19 se correlacionaron con las prevalencias departamentales de ECNT existentes al inicio de la pandemia, considerando algunos de los principales indicadores socioeconómicos de estos territorios.

Metodología

Se realizó un estudio ecológico con la hipótesis que los departamentos con mayores prevalencias de ECNT, posiblemente tuvieron una mayor afectación por COVID-19 en términos de desenlaces más graves. Para esto, se definieron las ECNT de interés de acuerdo a la literatura y se obtuvieron las prevalencias departamentales de estas afecciones a partir de dos fuentes de información: Cuenta de alto costo (CAC) y registro individual de prestación de servicios (RIPS), este último ajustado con las encuestas nacionales de demografía y salud (ENDS). Adicionalmente, se definieron como indicadores de gravedad de COVID-19 el índice de severidad (IS) de COVID-19 desarrollado por el equipo del Observatorio Nacional de Salud (ONS) (8) y la letalidad departamental por COVID-19, calculados hasta marzo de 2021, antes del inicio de vacunación. Las variables que dieron cuenta de aspectos socioeconómicos de los territorios de análisis fueron el producto interno bruto per cápita (PIB-pc) departamental, el porcentaje de población perteneciente al régimen subsidiado en salud y el porcentaje de población urbana en cada departamento.

Con la información disponible se realizaron modelos de regresión lineal simples y múltiples que tomaron como variables de desenlace el IS y la letalidad departamental por COVID-19 y como variables explicativas las prevalencias de ECNT y las covariables socioeconómicas. Se proyectaron modelos múltiples por cada desenlace y por cada fuente de información de las prevalencias de ECNT (RIPS y CAC) (Gráfico 1)

Resultados

1. Índice de severidad: hospitalizaciones, ingreso a UCI y muertes por COVID-19

Los resultados con la información de RIPS mostraron que un aumento en un punto porcentual de la prevalencia de enfermedad renal crónica (ERC) se correlaciona positiva y de manera significativa con un IS mayor en 0,15%. Con los datos de la CAC se observa la misma correlación, con un IS mayor en 0,10%. En resumen, las dos fuentes de información evidencian que las prevalencias departamentales más altas de ERC y la mayor proporción de población urbana se correlacionan con un mayor IS departamental por COVID-19 (Gráfico 2).

2. Letalidad: ¿Quiénes murieron más por COVID-19?

El modelo que incorpora las prevalencias de ECNT de fuente CAC, mostró que un aumento en 1% de ERC se correlaciona con 0,17% más de letalidad por COVID-19. Adicionalmente, los modelos de las dos fuentes de información coinciden en que existe una correlación entre la mayor proporción de población afiliada al régimen subsidiado y la mayor letalidad departamental por COVID-19 (Gráfico 3).

Conclusiones

Los territorios con prevalencias altas de ERC, mayor porcentaje de población urbana y más población sin capacidad de pago afiliada al régimen subsidiado en salud, tienen peores desenlaces por COVID-19 reflejados en más ingresos hospitalarios, a UCI y más muertes. Aunque estos resultados no significan una relación causa – efecto directo entre las variables estudiadas, sí permiten orientar hipótesis sobre las posibles interacciones sociosanitarias que pueden estar generando y manteniendo brechas de inequidad en los resultados de salud en Colombia.

Aunque en este estudio solo las prevalencias departamentales más altas de ERC son sistemáticamente correlacionadas con una mayor letalidad y severidad por COVID-19, esto no significa que sea la única afección crónica de interés. En la actualidad, existe una creciente evidencia científica a nivel mundial que señala la fuerte correlación entre diversas ECNT y el nivel de gravedad que desarrollan los pacientes con COVID-19. Se ha estimado, por ejemplo, que las personas con DM, HTA, ECV y EPOC tienen respectivamente 2,6, 2,8, 4,2 y 3,8 mayor riesgo de desarrollar una enfermedad grave ante una infección por COVID-19 (9), asimismo, que es entre dos o tres veces más frecuente que los pacientes con HTA, ECV y DM terminen en UCI / graves por complicaciones derivadas del COVID-19 (10).

Las correlaciones encontradas entre la mayor proporción de población urbana y un IS más alto, y entre la mayor proporción de población afiliada al régimen subsidiado en salud con una letalidad más alta por COVID-19, indican que los aspectos socioeconómicos pueden estar contribuyendo a agudizar la crisis sanitaria y profundizar las inequidades en salud ya existentes.

Es importante señalar que al ser este un estudio ecológico y usar datos agrupados a un nivel de desagregación departamental es limitado su alcance y no permite establecer relaciones causales entre las variables estudiadas, ni visibilizar las dinámicas sociosanitarias diferenciales de los diversos territorios que conforman cada departamento. Para esto, es necesario realizar estudios con datos desagregados a nivel individual para tener un panorama más claro de estas dinámicas en el país y, en el mismo sentido, plantear intervenciones con enfoque diferencial y territorial que, además de la prestación de servicios sanitarios, aborden los DSS que reproducen inequidades sociosanitarias.

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