Estos son los pacientes más amenazados por el coronavirus: U. de Oxford realiza el estudio más grande sobre la población más vulnerable a la enfermedad

FOTO: AP

Investigación recogió datos de más de 17 millones de personas y casi mil fallecidos a causa del nuevo coronavirus. Los científicos cruzaron los datos de las personas que habían sido hospitalizadas por Covid-19, sin ser identificados por sus nombres y manteniendo el anonimato, lo que les permitió crear el perfil más preciso de la población más expuesta.




Hasta ahora, en el Reino Unido han fallecido más de 30 mil personas y se contabilizan más de 200 mil contagiadas. Estas cifras ubican a la nación como el país con mayor cantidad de fallecidos en Europa y la segunda en el mundo después de Estados Unidos.

Investigadores de la Universidad de Oxford presentaron una investigación, la más grande que se ha hecho hasta ahora sobre los principales riesgos del coronavirus, y que recoge la información de 17,4 millones de personas, a las que tuvo acceso a través del Servicio Nacional de Salud británico (NHS).

Los datos fueron analizados entre el 1 de febrero y el 25 de abril. ¿El resultado? La evidencia más sólida respecto de los factores de riesgo asociados a mortalidad a causa de Covid-19, la enfermedad que provoca el nuevo coronavirus Sars-CoV-2 y todo gracias al acceso a datos anónimos pero desagregados.

De acuerdo a los resultados de la investigación realizada por los académicos de la U. de Oxford y la Escuela de Higiene y Medicina Tropical de Londres (LSHTM), del total de muertes de ese periodo, 5.683 eran atribuibles a Covid-19. Las personas de origen asiático y negro tuvieron un mayor riesgo de muerte que las de origen blanco. ¿Por qué? Según investigadores, esto se debería a la mayor prevalencia de problemas médicos como enfermedades cardiovasculares o diabetes entre las minorías étnicas pero advierten que se debe seguir estudiando ya que ajustados esos datos, la mortalidad en este grupo seguía siendo mayor.

Otros de los datos que confirmó este estudio, es que los hombres tienen más riesgo de morir, lo mismo que las personas de mayor edad y aquellas que no tienen su diabetes controlada y las que tienen asma grave.

Personas cruzando la calle en Whitechapel, Londres. FOTO: Reuters

Carlos Pérez, infectólogo de Clínica Universidad de los Andes y decano de la Facultad de Medicina y Ciencia de la Universidad San Sebastián, dice que aunque el estudio no cuenta con revisión de pares, está bien hecho y recoge una casuística importante de los casi seis mil fallecidos en el periodo.

“El dato de la raza o etnia es interesante. Habría que investigar si se trata de un factor genético o étnico que implique más mortalidad. En Estados Unidos y en otros países, la raza negra tiene más mortalidad también en otras enfermedades. También puede existir un factor social y económico”, dice el especialista.

Con respecto a la mayor mortalidad de los hombres, Pérez dice que es una relación que también se está viendo en Chile. “En la UCI y entre los pacientes con ventiladores mecánicos, hay más hombres. No se sabe aún por qué, pero probablemente se deba a una mayor predisposición del sexo masculino con el virus, quizás factores hormonales que los haga tener más receptores”, señala.

La importancia de los microdatos

Para realizar el análisis, los investigadores cruzaron los datos de las personas que habían sido hospitalizadas por Covid-19, sin ser identificados por sus nombres y manteniendo el anonimato.

Y lo hicieron con un sistema nuevo que implementaron llamado OpenSAFELY, algo similar a lo que los investigadores del Instituto Milenio Fundamentos de los Datos (IMFD), propusieron en la mesa de Datos del coronavirus impulsada por el Ministerio de Ciencia. Se trata de una nueva plataforma de análisis segura para registros de salud electrónicos en el NHS, creada para entregar resultados urgentes durante la emergencia global de COVID-19.

Desde Estados Unidos, Ricardo Baeza-Yates, investigador senior de IMFD y profesor titular part time del Departamento de Ciencias de la Computación de la U. de Chile, señala que el Ministerio de Salud podría hacer algo parecido en Chile.

Profesor Ricardo Baeza-Yates.

“En este sistema se comparten datos anónimos. Se obtienen datos de los pacientes pero se elimina todo lo que es personal. La idea es la misma, proteger la privacidad de los datos. Se puede hacer con acuerdos de confidencialidad, por ejemplo, sin necesidad de anoniminzarlo todo. Se acuerda que las universidades por ejemplo tengan acceso a los datos pero si los comparten, se puede demandar. En Estados Unidos se hace mucho este tipo de acuerdos”, explica Baeza-Yates, también director de Ciencia de Datos de Northeastern University en Silicon Valley.

Liam Smeeth, profesor de epidemiología clínica en LSHTM, médico del NHS y codirector del estudio, dice que para hacer este tipo de estudio se requieren datos muy precisos sobre qué pacientes tienen mayor riesgo para controlar la pandemia y mejorar la atención al paciente. “Las respuestas proporcionadas por este análisis de OpenSAFELY son de importancia crucial para los países de todo el mundo. Por ejemplo, es muy preocupante ver que los riesgos más altos que enfrentan las personas con antecedentes de minoría étnica no son atribuibles a condiciones de salud subyacentes identificables”, señala.

El director de DataLab en el Departamento de Ciencias de la Salud de Atención Primaria de Nuffield en la Universidad de Oxford y también co líder del estudio, Ben Goldacre añade que durante una emergencia de salud global se necesitan respuestas rápidas y precisas. “Eso significa que necesitamos conjuntos de datos muy grandes y muy actuales. El Reino Unido tiene una cobertura y calidad de datos fenomenales. Le debemos a los pacientes mantener sus datos seguros; y le debemos a la comunidad global hacer un buen uso de estos datos. Es por eso que hemos desarrollado un nuevo modelo altamente seguro, llevando los análisis a donde ya residen los datos”, indica.

El sistema utilizado en este estudio, ya se está ocupando para la investigación de los efectos de los medicamentos indicados en la atención primaria y también se podría utilizar para estudiar la propagación de la enfermedad, predecir las necesidades de los servicios de salud locales, impacto de la pandemia en otras enfermedades y el momento para salir de la cuarentena.

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