La influencia de factores socioeconómicos en la expansión de la covid-19

Hace un par de semanas la gerente de la Agencia de Salud Pública de Barcelona (ASPB) indicaba que, de acuerdo con los datos de que disponían, la incidencia de la covid-19 era más alta cuanto menor era la renta de un barrio. ¿Cuál podría ser la razón? Se puede hacer la siguiente hipótesis: puede que los barrios de menor renta tengan una densidad de población más grande que los de renta elevada, puesto que cuanta menos renta tenga una persona (o una familia) más pequeño será el piso que pueda adquirir como vivienda habitual (ya sea en régimen de alquiler o de compra), lo que favorecerá que la gente con pocos recursos se concentre en barrios o municipios muy poblados.

Por un lado, una mayor densidad de población significa más gente que vive en un mismo espacio, con lo cual el número de personas con las que se puede interaccionar es mayor y, por lo tanto, más grandes serían las posibilidades de contagio. Un ejemplo permitirá ilustrarlo: si vives en un piso de un bloque de doce plantas con seis u ocho pisos por planta, las probabilidades de encontrarte con alguien o tocar una superficie que alguien más ha tocado en el trayecto de la puerta de tu casa a la calle son mucho más grandes que si vives en una casa unifamiliar rodeada por un jardín. Y, por otro lado, te encontrarás más gente en la calle, con lo cual puede ser más difícil mantener las distancias de seguridad. Las diferencias que hay de una ciudad a otra pueden llegar a ser abismales: en Badia del Vallès (una de las ciudades con menor renta por habitante de Catalunya) viven más de 14.300 personas por km², mientras que en Matadepera (una de las ciudades con mayor renta por habitante de Catalunya) tan solo viven 368 personas por km².

Por otro lado, viviendas más pequeñas significan menos espacio para cada miembro de la familia. En una pandemia como la actual este puede ser un factor muy importante, puesto que una vivienda muy pequeña puede conllevar la imposibilidad de realizar un aislamiento efectivo en caso de contagio. De nuevo, un ejemplo para ilustrarlo: una familia de cuatro miembros en un piso de 50 m² no podrá evitar, en caso de contagio de uno de ellos, que el infectado no acceda a zonas comunes como por ejemplo el baño, porque sólo habrá uno, con lo cual las posibilidades de transmitir la enfermedad suben exponencialmente; en cambio, la misma familia en una casa unifamiliar de 150 m² podrá hacer el aislamiento del afectado de forma efectiva, puesto que, entre otras cosas, muy probablemente contará con, como mínimo, dos baños. Como en el caso de la densidad de población, las diferencias que encontramos entre ciudades vuelven a ser abismales: en l'Hospitalet de Llobregat (la segunda ciudad más grande de Catalunya) el 41,1% de las viviendas principales tienen 60 m² o menos; en cambio, en Matadepera no hay viviendas principales de este tamaño y, por el contrario, el 71% tienen más de 120 m².

Por lo tanto, según la hipótesis de la ASPB, esperaríamos encontrar una mayor incidencia de la covid-19 en ciudades como Badia del Vallès (12.300€ de renta familiar disponible bruta por habitante) o l'Hospitalet de Llobregat (15.300€ RFDB/hab) que en Matadepera (26.400€ RFDB/hab). Pues bien, con datos extraídos el día 25 de abril de la Generalitat de Catalunya, en Matadepera había 19,4 casos de COVID-19 por cada 1.000 habitantes (casos positivos y sospechosos), mientras que en l'Hospitalet de Llobregat había 19,6 y en Badia del Vallès 16. Así pues, los datos de estos tres ejemplos no permitirían confirmar la hipótesis planteada.

Ahora bien, alguien podría pensar que se trata de una casualidad y que alguna casuística particular de Matadepera habría podido disparar las cifras de la incidencia de la covid-19 en esta población (por ejemplo, la presencia de una o más residencias de gente mayor con casos positivos o sospechosos). Por lo tanto, necesitaríamos considerar muchos más casos para poder ver si la hipótesis es cierta o no.

Para ello podemos recurrir a los datos que ofrece el Instituto de Estadística de Catalunya (Idescat) en cuanto a RFDB para un total de 216 municipios catalanes, lo que constituye casi el 23% del total de sus municipios. Al mismo tiempo, estos municipios engloban el 90% de la población catalana, por lo que la muestra podría ser suficientemente representativa como para estudiar cómo interaccionan diversas variables socioeconómicas con la COVID-19. ¿Cuáles son los resultados?

Una primera conclusión que podemos extraer es que, de forma contraria a lo que afirmaba la hipótesis de la ASPB, existe una correlación estadísticamente significativa y positiva entre la RFDB y la incidencia de la covid-19 en los municipios de Catalunya. Por lo tanto, con los datos disponibles observaríamos que, como tendencia general, a mayor RFDB del municipio, mayor sería la incidencia de esta enfermedad. Se trataría, eso sí, de una correlación positiva baja, pero aun así no habría ningún rastro de correlación negativa, que era lo que apuntaba la hipótesis de la ASPB. Así pues, las diferencias que observábamos antes entre Matadepera y Badia del Vallès no serían fruto de la casualidad, ya que este ejemplo de mayor renta e incidencia de la covid-19 se produciría en más casos.

Para reforzar la robustez de esta conclusión, hay que tener presente que a la hora de hacer los cálculos se ha tenido en cuenta que no haya terceras variables (concretamente la densidad de población y el porcentaje de viviendas principales por debajo de 60 m²) que pudieran estar influyendo sobre las dos variables que se estudian y que, por lo tanto, pudieran provocar que viéramos una relación entre ellas que, en realidad no existe. Esta relación existiría, a pesa de controlar por las variables indicadas.

Una segunda conclusión que podemos extraer de los datos, coherente con la conclusión anterior, es que no existe una correlación estadísticamente significativa entre la incidencia de la covid-19 y el porcentaje de viviendas principales pequeñas (viviendas con 60 m² o menos), a pesar de tener en cuenta la densidad de población y la RFDB. Por lo tanto, estas dos variables no estarían relacionadas a nivel estadístico entre sí.

Y, finalmente, como tercera conclusión, y también en coherencia con las dos anteriores, encontraríamos que tampoco existe una correlación estadísticamente significativa entre la incidencia de la covid-19 y la densidad de población, a pesar de tener en cuenta la RFDB y el porcentaje de viviendas pequeñas que hay en cada municipio. Por lo tanto, estas dos variables tampoco estarían relacionadas a nivel estadístico entre sí.

En resumen, parece, pues, que la expansión de la covid-19 no estaría siguiendo, en Catalunya, un patrón relacionado ni con la densidad de población ni con la presencia de viviendas pequeñas, y sí, en cambio, tendría mayor incidencia en los municipios con mayor renta. Ejemplos de ello no faltan. Uno de ellos sería el de los municipios de Amposta y Begues. Ambos municipios tienen una densidad de población muy similar (150 y 141 hab/km² respectivamente). Ahora bien, a pesar de que en Amposta el 66,8% de las viviendas principales tienen 90 m² o menos, y en Begues el 66,5% tienen más de 90 m², la incidencia de la enfermedad en Begues es prácticamente el doble que en Amposta (15,1 y 8,9 casos/1.000 hab respectivamente).

Entonces, ¿hay algo que determine el patrón de expansión de la covid-19? Puede ser que no haya ninguna variable que influya de forma determinante, o que haya otras que no se estén teniendo suficientemente en cuenta pero que sí que puedan afectar, como por ejemplo el factor "ruralidad", la distancia del municipio respecto a grandes polos de población o la distancia respecto a grandes focos de movilidad. En cualquier caso, estos datos demuestran que la incidencia de la covid-19 tiene variaciones muy elevadas entre municipios, incluso entre municipios vecinos, por lo que las medidas que acaba de proponer el gobierno central para desescalar el confinamiento en base a las provincias no tiene ningún sentido desde el punto de vista de la salud pública (aunque seguramente sí desde el punto de vista político).