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Cuando dejó la provincia china de Hubei rumbo a Europa y hacia los países vecinos asiáticos –entre diciembre de 2019 y enero de 2020– el coronavirus SARS-CoV-2 encontró en algunas áreas del planeta ciertas condiciones particularmente favorables para su propagación.
Tras analizar datos de 126 países, investigadores de las universidades de Campinas (Unicamp), en Brasil, y de Barcelona, en España, identificaron un conjunto de factores que habrían favorecido la rápida dispersión del virus durante la etapa inicial de la epidemia, es decir, antes de que se implementasen políticas públicas tendientes a contener el contagio.
De acuerdo con este estudio, que contó con el apoyo de la FAPESP – (Fundación de Apoyo a la Investigación Científica del Estado de São Paulo), entre los factores que influyeron sobre la mayor tasa inicial de expansión del COVID-19 se encuentran la baja temperatura, con la consiguiente merma de la exposición a los rayos ultravioleta del sol y un menor nivel de vitamina D en la sangre de la población; la mayor proporción de ancianos y, por ende, una mayor expectativa de vida; una mayor cantidad de turistas internacionales durante los primeros días de la epidemia; el comienzo precoz del brote (los países donde la enfermedad llegó primero tardaron más para tomar medidas de prevención); una mayor prevalencia del cáncer de pulmón, del cáncer en general y de EPOC (enfermedad pulmonar obstructiva crónica); una mayor proporción de varones obesos; una tasa más alta de urbanización, con mayor consumo de alcohol y tabaco, y los hábitos de saludarse que implican el contacto físico: besos, abrazos o apretones de manos.
“Elegimos como punto de partida de nuestro análisis el día en que cada país registró el 30 caso de COVID-19, y analizamos los días siguientes [entre 12 y 20 días, dependiendo del país]. El objetivo consistía en entender qué sucedió durante la fase en que la enfermedad creció libremente, en forma casi exponencial”, le explica Giorgio Torrieri, docente del Instituto de Física Gleb Wataghin (IFGW-Unicamp) y coautor del artículo dado a conocer en la plataforma medRxiv, aún sin revisión por pares.
Según el investigador, la propuesta consistía en aplicar análisis estadísticos empleados comúnmente en el área de la física –entre ellos la regresión lineal simple y el cálculo del coeficiente de determinación– para intentar entender qué sucedió al comienzo de la pandemia. Los datos utilizados en los análisis provinieron de diversas fuentes, en buena medida de un repositorio público conocido con el nombre de Our World in Data.
“La idea era evaluar las siguientes cuestiones: ¿en caso de que no se hiciese nada para contener la enfermedad, con qué velocidad se propagaría el virus en los distintos países o entre los diversos grupos sociales? ¿Factores tales como la temperatura, la densidad demográfica, la urbanización y las condiciones sanitarias de la población tienen influjo sobre la velocidad de contagio?”, explica Torreri.
Fuentes confiables
Algunos estudios sugieren que la vacuna BCG, contra la tuberculosis, puede ter algún efecto protector en casos de COVID-19. Los análisis que los investigadores de la Unicamp y de la Universidad de Barcelona realizaron indican la existencia de una correlación débil entre ambas variables (el índice de inmunización contra la tuberculosis y el índice de contagio del SARS-CoV-2). Con todo, según Torrieri, es posible que este resultado se haya visto perjudicado debido a la falta de datos confiables en los países donde la vacunación no es obligatoria.
“Cuando excluimos a los países sin datos de vacunación, la correlación se debilita. Pero cuando incluimos a esas áreas en el análisis y asumimos que tienen un índice bajo de inmunización, la correlación se vuelve más fuerte”, comenta el investigador.
Para algunos de los factores analizados –entre ellos la prevalencia de enfermedades tales como anemia, hepatitis B (entre mujeres) e hipertensión– los científicos detectaron una correlación negativa. En otras palabras, en los países con mayor proporción de hipertensos, por ejemplo, la tasa de contagio inicial del SARS-CoV-2 fue menor.
“Podemos imaginar que en esos lugares hay más enfermedades cardiovasculares y, por ende, la expectativa de vida es más baja”, sostiene Torrieri.
Entre los factores analizados que no exhibieron una correlación con el contagio (ni positiva y ni negativa) se encuentran la cantidad de habitantes, la prevalencia de asma, la densidad poblacional, la cobertura de las vacunas contra la poliomielitis, la difteria, el tétanos, la tos ferina y la hepatitis B, la prevalencia de diabetes, el nivel de polución del aire, la cantidad de feriados y la proporción de días lluviosos. En el caso del Producto Interno Bruto (PIB) per cápita, tal como explicó Torrieri, la correlación se mostró positiva solo para valores superiores a los 5 mil euros.
“El PIB está relacionado con la calidad de la infraestructura pública. Cuanto mayor es el PIB per cápita de un país, mejor es la infraestructura sanitaria y habitacional, por ejemplo. Pero por debajo de los 5 mil euros no marca la diferencia, probablemente porque la infraestructura es de baja calidad”, sostiene el investigador.
Tal como lo destacan los autores en texto, diversas variables analizadas se correlacionan entre sí y, por ende, es probable que haya para ellas una interpretación común: no resulta fácil separarlas. “La estructura de correlación es bastante rica y para nada trivial, por eso incentivamos a los lectores interesados a estudiar los gráficos [del artículo] pormenorizadamente”, afirman.
Según los investigadores, algunas de las correlaciones que se consignan son “obvias”: entre la temperatura, la radiación UV y el nivel de vitamina D, por ejemplo. “Otras son accidentales, históricas y sociológicas. Los hábitos, tales como el consumo de alcohol y el tabaquismo, por ejemplo, están correlacionados con variables climáticas. De manera análoga, la correlación entre el tabaquismo y el cáncer de pulmón es muy alta y contribuye probablemente en lo concerniente a la correlación de este último [el cáncer] con el clima. Razones históricas también explican la correlación existente entre el clima y el PIB per cápita”, dicen los investigadores.
Si bien es imposible que los países alteren algunas de las variables estudiadas, tales como el clima, la expectativa de vida y la proporción de ancianos, por ejemplo, su influjo sobre la propagación de la enfermedad debe tenerse en cuenta en la formulación de políticas públicas con miras a ayudar a delinear estrategias de testeo y de aislamiento social, sostienen los científicos.
Según los autores, los gobiernos pueden controlar otras variables, tales como el testeo y el aislamiento de viajeros internacionales, la restricción de vuelos hacia las zonas más afectadas por la pandemia, la promoción de hábitos de distanciamiento social y la implementación de campañas tendientes a disminuir el contacto físico mientras el virus siga propagándose, y las campañas orientadas a estimular en la población la complementación con vitamina D y la disminución del tabaquismo y la obesidad.
“También hacemos hincapié en que de las algunas variables consignadas resultan útiles para inspirar y dar apoyo a la investigación científica en el área médica, tal como la correlación del contagio con el cáncer de pulmón, la obesidad, el bajo nivel de vitamina D y los distintos tipos sanguíneos y la diabetes tipo 1. Definitivamente, esto merece un estudio más profundo, con datos de pacientes”, culminan los científicos.
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