Impacto del COVID-19: Desigualdades y Resultados en Inglaterra

Para diciembre de 2023, COVID-19 había causado más de 20.5 millones de casos conocidos y más de 175,000 muertes en Inglaterra. Pero no todos enfrentaron el mismo riesgo. Varios estudios investigaron cómo factores como la riqueza, la etnia y otras circunstancias personales afectaron los resultados de salud.

#Áreas de Estudio

En Inglaterra, estudios anteriores examinaron los riesgos relacionados con COVID-19 usando una herramienta importante llamada el Índice de Privación Múltiple (IMD). Esto mide cuán privado está un área y se usa a nivel de gobierno local. Los datos mostraron diferencias en las tasas de infección, admisiones hospitalarias y muertes en diferentes regiones de Inglaterra durante la pandemia.

#Pruebas de COVID-19 en Inglaterra

Las pruebas de COVID-19 en Inglaterra se realizaron de cuatro maneras principales:

1. Pruebas en Hospitales: Para trabajadores de la salud y personas con problemas de salud graves.
2. Pruebas para la Población General: Abiertas a todos, que empezaron a aumentar en mayo de 2020.
3. Pruebas Serológicas: Comprobando la presencia de anticuerpos.
4. Vigilancia Dirigida: Observando el virus en grupos específicos.

La mayoría de las pruebas se detuvieron a finales de febrero de 2022, ya que el gobierno introdujo un nuevo enfoque para vivir con COVID-19. A lo largo de la pandemia, se introdujeron diversas medidas de salud pública, como las órdenes de quedarse en casa.

#Efectividad de la vacuna

Después de que muchas personas se vacunaron, investigamos cuán efectivas fueron las vacunas y cómo la vacunación impactó diferentes niveles de riesgo. El programa de vacunación de Inglaterra fue uno de los más rápidos del mundo. Para finales de febrero de 2022, alrededor del 90% de los adultos había recibido al menos una dosis de la vacuna, con aproximadamente el 86% habiendo recibido dos dosis.

Para evaluar la efectividad de la vacuna, los investigadores utilizaron mayormente estudios de casos y controles, que requieren comparar a las personas vacunadas con las no vacunadas. Sin embargo, estos pueden ser complicados porque pueden no mostrar el panorama completo.

#Fuentes de Datos

La Agencia de Seguridad Sanitaria del Reino Unido (UKHSA) mantuvo un registro central de todos los resultados positivos de las pruebas de COVID-19, incluyendo detalles como edad, sexo, etnia, lugar de residencia y cuándo se realizaron las pruebas. Esto significó que los investigadores tenían muchos datos con los que trabajar.

Además, UKHSA tenía un registro de todas las muertes ocurridas dentro de los 28 días posteriores a una prueba positiva. También tenían datos sobre las admisiones hospitalarias, lo que ayudó a crear un panorama más claro del impacto del virus.

Para rastrear las vacunaciones, Inglaterra tiene un Sistema Nacional de Gestión de Inmunización. Este sistema registra cada vacuna administrada, y los investigadores vincularon estos datos con la información de los casos para ver quién había sido vacunado.

#Analizando los Datos

Los investigadores utilizaron modelos para averiguar cómo diferentes grupos experimentaban diferentes riesgos de infección, hospitalización y muerte. Consideraron varios factores como sexo, etnia, estado de vacunación y niveles de privación mientras realizaban este análisis.

Los modelos mostraron algunas tendencias interesantes. Por ejemplo, a medida que aumentaba la privación, también lo hacían los riesgos de tener resultados severos. Esto significa que las personas que viven en áreas más pobres enfrentaron un mayor riesgo de problemas serios si contraían el virus.

#Desglose de la Población

Al examinar la población inglesa, un desglose mostró varias estadísticas, como el sexo, la edad, la región y la composición étnica de quienes contrajeron COVID-19. Esta información fue crucial para entender la propagación e impacto del virus.

#¿Cuántas Personas Se Enfermaron?

Entre mayo de 2020 y febrero de 2022, más de 12 millones de personas tuvieron casos confirmados de COVID-19. De esos, más de 79,000 fueron hospitalizados y más de 107,000 murieron. Este periodo abarcó toda la duración de las pruebas masivas en Inglaterra.

#Factores de Riesgo

Un enfoque principal para los investigadores fue entender cómo diferentes factores afectaron el riesgo de resultados severos. Sus modelos mostraron que las personas mayores y aquellas de antecedentes étnicos minoritarios tenían un mayor riesgo de resultados severos en comparación con otros.

Por ejemplo, un alto nivel de privación se relacionó con peores resultados de salud. Las áreas con más pobreza tenían tasas más altas de hospitalizaciones y muertes relacionadas con COVID-19.

#Efectividad de la Vacuna a lo Largo del Tiempo

En cuanto a las vacunaciones, los estudios revelaron que la efectividad de la vacuna variaba según el tipo de vacuna y el tiempo desde que se administró. Los investigadores encontraron que las vacunas de ARNm eran altamente efectivas para proteger contra resultados severos como hospitalización y muerte.

Por ejemplo, si alguien recibía su segunda dosis de una vacuna de ARNm, se demostró que era aproximadamente un 87% efectiva contra la muerte con el tiempo. En cambio, las vacunas basadas en adenovirus también demostraron ser efectivas, pero con calificaciones ligeramente más bajas.

#Impacto de las Variantes

A medida que la pandemia avanzaba, surgieron nuevas variantes. También se estudió la efectividad de las vacunas contra estas variantes. Los investigadores encontraron que la variante Ómicron llevó a una menor efectividad de la vacuna en comparación con variantes anteriores. Esto significa que, aunque las vacunas siguieron siendo útiles, no eran tan efectivas contra todas las nuevas cepas del virus.

#Desigualdades Sociales y de Salud

Una preocupación constante durante la pandemia fue el impacto de las desigualdades sociales y de salud. Los datos mostraron que ciertos grupos, especialmente aquellos de orígenes más pobres y minorías étnicas, enfrentaron mayores riesgos. En particular, se notó que las comunidades del sur de Asia presentaban mayores riesgos de resultados severos al comienzo de la pandemia.

#Limitaciones de los Datos

A pesar de la gran cantidad de datos, hubo limitaciones. Los estudios se centraron principalmente en las primeras infecciones y no capturaron reinfecciones o cómo las condiciones de salud existentes jugaron un papel. Esta brecha hace que sea difícil saber cómo otros factores podrían haber influenciado los resultados.

#Avanzando

Se espera que la investigación futura se centre en diferentes aspectos, incluyendo combinar múltiples resultados y considerar cómo las condiciones de salud existentes afectan el riesgo según la etnia o el estatus socioeconómico.

#Implicaciones de Políticas

Los hallazgos subrayan que las medidas de salud y protección deben considerar factores como la etnia y la privación. Estos elementos jugaron papeles significativos para determinar cómo las personas experimentaron la pandemia. Al final, el apoyo dirigido podría ayudar a abordar las disparidades vistas durante COVID-19.

#Conclusión

La pandemia nos enseñó muchas lecciones sobre salud, desigualdad y la importancia de respuestas oportunas. Entender quiénes son los más afectados por las crisis de salud puede ayudar a formar mejores políticas en el futuro. Está claro que abordar las desigualdades en salud es crítico para asegurar que todos tengan una oportunidad justa de salud y seguridad en futuras emergencias sanitarias.

Así que, aquí esperamos que la próxima vez, cuando todos nos reunamos para otra ronda de eventos globales no deseados, estemos mejor preparados y tal vez incluso tengamos un poco de diversión en el camino. Después de todo, ¡la risa es la mejor medicina!