Muertes en exceso en Argentina durante la pandemia de COVID-19

La pandemia de COVID-19 ha tenido un impacto enorme en la salud global. A finales de 2022, había más de 732 millones de casos confirmados y alrededor de 6.7 millones de muertes reportadas por la Organización Mundial de la Salud (OMS). Más allá de estos números, la OMS estima que hubo 14.8 millones de muertes adicionales en todo el mundo debido a la pandemia, lo que equivale a unas 2.7 veces el número de muertes confirmadas por COVID-19. En 2020 y 2021, de un total de 131 millones de muertes por todas las causas a nivel global, alrededor de 15.9 millones estaban relacionadas con COVID-19, ya sea directa o indirectamente.

En Argentina, la pandemia resultó en alrededor de 10 millones de casos confirmados y casi 160,000 muertes desde marzo de 2020 hasta diciembre de 2022. Las tasas de Mortalidad cambiaron significativamente cada año, con más de 53,000 muertes en 2020, casi 85,000 en 2021, y alrededor de 24,000 en 2022. El impacto más notable ocurrió en 2020 y 2021. América Latina, incluyendo Argentina, enfrentó algunas de las tasas de casos y muertes más altas del mundo. Países como Perú y México tuvieron tasas de muertes excesivas muy altas, mostrando que los efectos de la pandemia variaron mucho según la región.

Antes de la pandemia, la tasa de mortalidad en Argentina era estable, oscilando entre 809.8 y 757.0 muertes por cada 100,000 entre 2015 y 2019. Sin embargo, esta cifra saltó a 829.0 y luego a 953.5 en 2020 y 2021, respectivamente. La mayoría de los estudios sobre mortalidad excesiva se centraron en 2020, con menos análisis extendiéndose a 2021.

El término "muertos excesivos" se refiere al número de muertes que ocurren más allá de lo que se espera normalmente según tendencias históricas. La mortalidad excesiva se mide como un porcentaje de las muertes esperadas durante tiempos normales y sirve como una herramienta valiosa para comparar el impacto de eventos como pandemias en las tasas de mortalidad. A diferencia de las mediciones de mortalidad tradicionales, rastrear la mortalidad excesiva requiere datos completos sobre todas las causas de muerte a lo largo del tiempo.

Evaluar el impacto de una pandemia a través de la mortalidad excesiva es crucial porque considera muchos elementos que pueden afectar las tasas de mortalidad. Estos incluyen las políticas de salud del gobierno, cambios en el comportamiento social y la preparación de los sistemas de salud. Aunque los expertos coinciden en que las muertes excesivas son la mejor manera de medir el impacto de la pandemia, todavía no hay acuerdo sobre qué constituye muertes "normales". Dos métodos comunes para determinar esto son usar percentiles de muertes históricas y modelos más complejos que incluyen factores adicionales como el clima.

Este artículo tiene como objetivo investigar la mortalidad excesiva en Argentina durante 2020 y 2021 y evaluar las variaciones en diferentes áreas. También establecerá una plataforma de código abierto para ayudar a investigadores y al público a analizar datos de mortalidad y tomar decisiones informadas sobre Salud Pública.

#Resumen del estudio

El estudio utilizó datos de mortalidad mensuales de 2015 a 2021 para trazar curvas que representan muertes por todas las causas en Argentina. La información fue liberada por el Ministerio de Salud de Argentina y está disponible a través de su portal de Datos Abiertos. Los datos están divididos por mes, y el estudio analizó jurisdicciones completas en 11 provincias. Varias regiones más pequeñas se combinaron según la proximidad geográfica.

Se recopilaron datos de temperatura de estaciones meteorológicas en todo el país desde 2015 hasta 2021. Además, se incluyeron reportes semanales de casos de Enfermedades Respiratorias Agudas. Estudios previos que usaron modelos similares han mostrado que este enfoque refuerza la precisión de los hallazgos.

Se empleó una técnica de modelado específica llamada modelo aditivo generalizado (GAM) para estimar muertes esperadas. Se probaron varios modelos y el GAM fue el que mejor desempeño tuvo en la predicción de mortalidad para los años 2020 y 2021. Este modelo examinó tendencias a lo largo de los años e incluyó factores como la temperatura y los reportes de enfermedades, permitiendo predicciones sobre los números de muertes esperadas.

Para analizar los datos, la investigación los dividió en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba. Se eligió el modelo GAM porque tuvo en cuenta efectivamente las tendencias en los datos a lo largo del tiempo. Miró el número de muertes respecto a cambios relacionados con el tiempo, incluyendo temperatura y reportes de enfermedades.

Los porcentajes de mortalidad excesiva se calcularon utilizando el modelo GAM, lo que permitió estimar las muertes esperadas cada mes. El número total de muertes excesivas se determinó comparando las muertes observadas con las muertes esperadas del modelo. También se generaron intervalos de confianza para estas estimaciones.

#Hallazgos de muertes excesivas

Durante el período del estudio, Argentina experimentó unas 133,612 muertes excesivas. Este número se compara con las 137,736 muertes oficialmente reportadas por COVID-19 durante el mismo tiempo. Esto indica una ligera subestimación de las muertes por COVID-19 de alrededor del 3%. En 2021 específicamente, se reportaron 91,125 muertes excesivas junto con 84,190 muertes por COVID-19, lo que indica una discrepancia mayor.

Al observar áreas geográficas, los picos de muertes más altos se observaron en la provincia de Buenos Aires y la Ciudad de Buenos Aires, con picos significativos ocurriendo en julio, agosto y septiembre de 2020, así como en enero y mayo de 2021. Sin embargo, otras regiones como Córdoba y Santa Fe solo vieron dos picos durante este período.

En la primera mitad de 2020, algunas regiones, incluyendo Santa Fe y Córdoba, reportaron niveles de mortalidad más bajos de lo esperado. La segunda mitad de 2020 vio un aumento significativo de muertes excesivas en muchas áreas, con algunas regiones experimentando más del 73% de mortalidad excesiva. Para 2021, todas las regiones mostraron una mortalidad excesiva significativa, con las tasas más altas observadas en regiones específicas.

#Análisis interactivo y visualización

Se desarrolló una herramienta interactiva para permitir a los usuarios analizar los resultados de manera más fácil. Esta plataforma permite comparaciones entre diferentes regiones y desagrega datos a varios niveles. Ofrece una forma amigable de entender datos complejos mientras utiliza modelos sofisticados detrás de escena.

#Limitaciones del estudio

Es importante señalar que las medidas utilizadas para evaluar la mortalidad excesiva no consideran las diferencias en la edad y la composición demográfica de las diferentes poblaciones. Estudios futuros podrían explorar si enfocarse en estructuras demográficas o verlas como posibles sesgos en las interpretaciones. Además, la falta de datos para 2022 presentó desafíos, ya que los datos de mortalidad se registran según la fecha de registro.

Además, las reglas para categorizar las causas de muerte durante la pandemia cambiaron. Esto podría haber llevado a una sobrerrepresentación de muertes por COVID-19 en las estadísticas oficiales y a una subrepresentación de muertes por otras causas. El análisis mostró que en 2021, el número de muertes excesivas superó las muertes registradas por COVID-19, sugiriendo subregistro y otras causas de muerte.

#Conclusión

Este estudio destaca cómo la pandemia de COVID-19 afectó profundamente la mortalidad en Argentina. Los hallazgos revelan que las tasas de muertes durante este período fueron alarmantes, yendo más allá de simplemente los números reportados de COVID-19. Hay una necesidad de estrategias sólidas de salud pública para manejar tales crisis en el futuro.

A medida que recolectamos más datos y mejoramos las metodologías para medir la mortalidad excesiva, los conocimientos de este análisis pueden ayudar a guiar intervenciones de salud enfocadas. La investigación futura también debería indagar en las razones detrás de las tasas de mortalidad excesiva y los patrones de diversas causas de muerte para adaptar las respuestas de salud pública de manera efectiva.