INTRODUCCIÓN

Los procesos relacionados con la salud y la enfermedad están condicionados por los determinantes sociales de la salud (DSS)^{(1) (2)}, los cuales son definidos por la Organización Mundial de la Salud (OMS) como "las circunstancias en las que las personas nacen, crecen, trabajan, viven y envejecen, incluido el conjunto más amplio de fuerzas y sistemas que influyen sobre las condiciones de la vida cotidiana"⁽¹⁾. Independientemente del marco conceptual que se utilice para describirlos, pueden identificarse dos elementos comunes a todos ellos: la estratificación del riesgo según la posición social y la omnipresencia de estos determinantes.

Esta estratificación del riesgo hace referencia a la asignación de las personas a ciertas posiciones dentro de una comunidad, producto de sus distintos contextos sociales (derivados de la estructura o las interacciones sociales entre los individuos). Cualquier posición social implica una exposición y vulnerabilidad diferencial frente a diversos riesgos para la salud^{(1) (3)}. En otras palabras, las relaciones económicas, políticas y sociales de una población afectan a la manera en que sus integrantes viven y al entorno donde lo hacen, generando distintos patrones de distribución de las enfermedades en las sociedades⁽⁴⁾

El actual paradigma sobre los DSS postula que estos son ubicuos, es decir, están siempre presentes al observarse cualquier fenómeno relacionado con la salud⁽⁵⁾, y que su efecto es evidenciable desde la concepción hasta la muerte⁽²⁾. Aunque a nivel individual sea difícil de demostrar, el concepto de DSS es más evidente cuando se aplica al estudio de las desigualdades en salud que sufren algunos subgrupos dentro de poblaciones más amplias (por ejemplo, grupos socioeconómicos, etnias o residentes de áreas geográficas dentro de un país)⁽³⁾. La estratificación social genera un gradiente de desventaja social^{(2) (5)} entre los grupos más o menos beneficiados por la posición que ocupan en la comunidad. Esta desventaja social se expresa como una menor capacidad para controlar las experiencias vitales, comprometiendo finalmente la libertad de los individuos^{(1) (2)}. Se ha demostrado que las distintas experiencias condicionadas por el entorno social conducen a estados biológicos y de desarrollo que, si tienen la suficiente intensidad y/o duración, pueden influir en la salud, el bienestar, el aprendizaje o el comportamiento a lo largo de la vida de una persona. Por ejemplo, se ha observado que la expresión genética puede ser modulada por el estrés social, impactando negativamente en el funcionamiento del sistema inmunitario⁽⁶⁾. A este fenómeno por el cual la experiencia de los individuos genera cambios a nivel biológico se le ha denominado incrustación biológica^{(4) (5)}.

Los DSS más estudiados son la posición socioeconómica^{(7) (8) (9) (10) (11)}, el género^{(1) (12)}, la raza^{(8) (9) (10) (12) (13)}y la etnia^{(10) (14) (15)}. Y entre los factores contextuales que afectan más poderosamente a la salud se encuentran el Estado y sus políticas redistributivas (o la ausencia de tales políticas)^{(1) (11)}. Sin embargo, las desigualdades en salud no deben ser entendidas tan solo como un resultado de las relaciones entre personas y de éstas con su entorno, sino que también son una causa de la vulnerabilidad particular de cada grupo social. Por ello se ha propuesto al estrato social como la causa social fundamental de la salud^{(1) (3)}.

Si la estratificación y las desigualdades en salud están fuertemente asociadas con cualquier enfermedad, no hay motivos para pensar que esto no se cumple para la COVID-19. La pandemia de SARS-CoV-2 declarada en enero de 2020 ha generado un ingente incremento de los recursos para la investigación dirigida principalmente a aspectos biomédicos de la enfermedad, aunque diversos estudios, de forma complementaria, han abordado la relación entre los DSS y el comportamiento epidemiológico de la enfermedad más allá de su de presentación a nivel individual^{(17) (18) (19)}.

El objetivo de este trabajo fue comparar el curso temporal de los ingresos hospitalarios por la COVID-19 durante 2020 según el país de origen, considerando que la condición de migrante es un DSS clave en diversas desigualdades en salud. Comprender los factores que influían en las inequidades relacionadas con la pandemia de SARS-CoV-2 puede ayudar a identificar a subpoblaciones de mayor riesgo, mejorar la focalización de las intervenciones políticas, optimizar la utilización de los servicios de salud y mejorar los resultados de salud a nivel comunitario^{(10) (20)}.

MATERIALES Y MÉTODOS

Población.

Se utilizaron los datos de los ingresos hospitalarios del registro del Servicio de Medicina Preventiva que contaban con el diagnóstico de COVID-19, proporcionados por la Unidad de Admisión y Documentación Clínica y confirmados microbiológicamente (mediante PCR, test de antígenos o antigenemia) desde 2020 en adelante. Los criterios de selección de las HC fueron: admisión hospitalaria entre el 1 de enero y el 31 de diciembre de 2020; ingreso desde el Servicio de Urgencias con el diagnóstico de sospecha de COVID-19 y descripción de sintomatología compatible con infección aguda por SARS-CoV-2 (fiebre, tos, compromiso del estado general, ageusia, anosmia, disnea y/o diarrea). Se excluyeron las HC de pacientes que habían sido diagnosticados mediante estudios de cribado hospitalario (pruebas microbiológicas realizadas a personas sin sospecha clínica de infección por SARS-CoV-2 previamente al ingreso) y de aquellos que iniciaron síntomas compatibles con COVID-19 durante su estancia hospitalaria, pero que habían ingresado por otra causa. También fueron excluidos del análisis los casos que se encontraban antes del ingreso hospitalario en seguimiento por Atención Primaria al tener un contacto estrecho conocido con otro caso confirmado de COVID-19. Finalmente fueron seleccionadas 945 HC para el análisis [Figura 1].

Figura 1. Flujograma de búsqueda y selección de historias clínicas. 

RESULTADOS

Un 77,6% (IC_95% 74,9%-80,2%) de las HC analizadas pertenecieron a personas de origen comunitario (733/945). Dentro de este grupo, España fue el país de origen más frecuente (733/945), seguido de Italia (5/945), Francia (5/945) y Rumania (4/945). El 22,4% (IC_95% 19,8-25,1%) de los ingresos restantes fueron personas de origen extracomunitario (212/945). El 78,3% de ellos provenían de países latinoamericanos (166/212), siendo los más frecuentes Bolivia (50/212), Ecuador (44/212) y Colombia (33/212). En la [Figura 2]se muestran los países de origen de ambos grupos.

Figura 2. País de origen de las y los pacientes ingresados por COVID-19 durante 2020 (log₁₀ del recuento). 2.a) Países de origen comunitario. 2.b) Países de origen extracomunitario. 

En cuanto a las características sociodemográficas de la muestra, la edad media de los ingresos extracomunitarios (50,7 años; DE 13,0) fue aproximadamente diecisiete años menor que la de los comunitarios (68,1 años, DE 15,2), diferencia que se comprobó significativa (IC_95% 15,2-19,7; p-valor<0,01). El sexo masculino sobrepasó el 50% de los casos en ambos grupos, aunque esta diferencia no fue significativa (X² 0,05; p-valor 0,81). Todas las comorbilidades estudiadas fueron más prevalentes en el grupo de individuos de origen comunitario, siendo la comorbilidad más frecuente en este grupo la hipertensión arterial (51%). Dentro de los individuos extracomunitarios, la comorbilidad más prevalente fue la obesidad (23%). La descripción de las características sociodemográficas de los casos comunitarios y extracomunitarios se encuentra disponible en la Tabla 1.

Tabla 1. Características sociodemográficas y clínicas de los ingresos por COVID-19 durante 2020 en función del país de origen. Número de casos y proporción dentro de cada grupo. 

^(*)Media del número de comorbilidades; HTA: hipertensión arterial; DM: diabetes mellitus; ECV: otras enfermedades cardiovasculares; EPC: enfermedades pulmonares crónicas; ERC: enfermedad renal crónica; ENC: enfermedad neurológica crónica.

Al analizar las variables relacionadas con la gravedad de la enfermedad, la presencia de distrés respiratorio al momento del ingreso hospitalario fue un 30% menos probable en los individuos extracomunitarios respecto de los comunitarios (OR 0,7; IC_95% 0,5-0,9; p-valor=0,03). Sin embargo, cuando se compararon sólo los casos con distrés severo, esta asociación no fue estadísticamente significativa (OR 0,8; IC_95% 0,2-3,6; p-valor=0,99). Tampoco se observó una asociación significativa entre el país de origen de los pacientes hospitalizados y la necesidad de VMI (OR 0,5; IC_95% 0,2-1,1, p-valor=0,06) o la necesidad de ingreso a UCI durante el ingreso (OR 0,7; _IC95% 0,4-1,2, p-valor=0,17).

En cuanto a la mortalidad hospitalaria, el 3,7% (133/733) de los casos comunitarios y el 1,8% (8/212) de los extracomunitarios fallecieron por COVID-19. En el análisis multivariable, las variables sexo, edad y número de comorbilidades se relacionaron significativamente con la probabilidad de muerte. Los coeficientes de regresión y otros indicadores de la bondad de ajuste de este modelo de regresión se encuentran descritos en la Tabla 2. Por ejemplo, las personas ingresadas por COVID-19 de sexo masculino tuvieron un 50% más de riesgo de muerte respecto de las personas de sexo femenino (OR 1,6; IC95% 1,03-2,32), independientemente de otros factores de riesgo. Por otro lado, el país de origen no se asoció significativamente con la mortalidad hospitalaria en el análisis multivariable.

Tabla 2. Modelo final de Regresión Logística Múltiple Binaria para el estudio de la mortalidad por COVID-19 en función del país de origen y características clínicas. 

Prueba Ómnibus: X² 164,73; p-valor<0,01. R² 0,16 (Cox y Snell)-0,28 (Nagelkerke). Prueba Hosmer Lemeshow: X² 5,35; p-valor 0,72.

Análisis temporal de los ingresos hospitalarios por la COVID-19.

El primer caso hospitalizado por la COVID-19 en el Hospital Doctor Peset correspondió a una persona de sexo masculino proveniente de un país comunitario en febrero de 2020. De todas las HC analizadas, el 34,6% (IC_95% 31,6-37,6%) correspondió a hospitalizaciones registradas durante el primer semestre de 2020 (327/945). Los meses con mayor número de ingresos fueron marzo (n=258), diciembre (n=190) y noviembre (n=185).

En la Tabla 3 se detallan los ingresos mensuales durante 2020 según su país de origen. Al desagregar por esta variable se obtuvo que el 40,2% de los casos comunitarios y el 14,6% de los extracomunitarios fueron hospitalizados dentro de los primeros seis meses del año (31/212 y 295/733, respectivamente). Al considerar la proporción de los casos dentro de su respectivo grupo, se observó que las personas de origen extracomunitario presentaron una probabilidad tres veces mayor de ser un caso ingresado durante el segundo semestre (respecto de la primera mitad del año) en comparación a los casos de origen comunitario (OR 3,7; IC_95% 1,9-7,4, p-valor<0,01). El recuento de ingresos hospitalarios por semana y la proporción que representan dentro de su respectivo grupo se describe en la [Figura 3].

Tabla 3. Número y proporción de individuos hospitalizados durante 2020 por mes según su país de origen. 

Figura 3. Ingresos hospitalarios por COVID-19 durante 2020 según país de origen. 3.a) recuento semanal. 3.b) porcentaje dentro de cada grupo. 

No se encontraron diferencias significativas entre los casos extracomunitarios que ingresaron en el primer y segundo semestre de 2020 en cuanto a la edad (50,5 frente a 50,7; p-valor=0,95), el porcentaje de personas de sexo masculino (48,4% y 56,4%; p-valor=0,41) ni en el número medio de comorbilidades (0,9 y 0,8; p-valor=0,79). Al comparar los ingresos de personas de origen comunitario durante la primera y segunda mitad del año, tampoco se observaron diferencias en cuanto a la edad (66,9 y 68,9; p-valor=0,07) o la proporción de hombres (44,1% y 53,2%; p-valor=0,47). Aunque se obtuvo una diferencia significativa en la media de comorbilidades, la magnitud no tuvo relevancia clínica (1,7 y 1,9; p-valor=0,03).

DISCUSIÓN

En este estudio hemos realizado una descripción de los ingresos por la COVID-19 durante 2020 en un hospital de tercer nivel de Valencia (España) y hemos estudiado la relación entre el curso temporal de las personas hospitalizadas y su país de origen. Más del 20% de los casos ingresados corresponden a personas provenientes de países fuera de la Unión Europea (UE), quienes presentan una edad media y un número de comorbilidades menor respecto a las personas provenientes de países comunitarios. Aunque en ambos grupos la mayoría de las hospitalizaciones ocurren durante la segunda mitad del año, la probabilidad de que una persona proveniente de un país extracomunitario estuviera ingresada durante el segundo semestre de 2020 es al menos el doble respecto a quienes provenían de algún país de la UE.

Debido a que la mayoría de países no cuenta con un registro sistemático de variables que permita identificar subpoblaciones vulnerables, a medida que la pandemia por SARS-CoV-2 continúa su curso, se recopilan lenta y progresivamente los datos necesarios para generar información acerca del rol que cumplen los DSS, tanto como productores de diversos patrones epidemiológicos de transmisión, como factores añadidos a la presión que ejerce la pandemia sobre las inequidades sociales existentes⁽²⁴⁾. Esta información es crucial para generar políticas, pautas e intervenciones de Salud Pública que aseguren ser equitativas⁽²⁵⁾. En España, entre los pocos datos disponibles a nivel hospitalario que pueden ayudar a identificar posibles grupos vulnerables se encuentra el país de origen de las personas cubiertas por el sistema sanitario.

Según el Instituto Nacional de Estadística⁽²⁶⁾, un 9,6% de los habitantes de la provincia de Valencia provienen de países extracomunitarios (datos hasta el 1 de enero de 2020). Un porcentaje similar se estima dentro de la población asignada al hospital donde se realizó esta investigación (9,3% durante 2018 según el Sistema de Información en Salud Pública de la Comunidad Valenciana)⁽²⁷⁾.

Teniendo en cuenta que el origen extracomunitario se registró en cerca de un quinto de la muestra de nuestro estudio, es posible concluir que existe una sobrerrepresentación de este grupo en la tasa de hospitalización por la COVID-19 durante 2020 en Valencia respecto al resto de la población. Esta mayor probabilidad de ingreso hospitalario en personas extranjeras o migrantes ya ha sido descrita en estudios poblacionales realizados en Suecia(⁽²⁸⁾, Estados Unidos^{(29) (30) (31)} y Reino Unido⁽¹³⁾. En nuestro estudio, la mayor probabilidad de hospitalización en este grupo puede deberse a un mayor riesgo de contagio a nivel comunitario, una mayor vulnerabilidad biológica o a que exista un subregistro de la población migrante⁽³²⁾. Sin embargo, no se puede descartar que este resultado se deba a la existencia de personas en situación de inmigración irregular, con las que sólo se ha conseguido registrar a través de la asistencia sanitaria urgente.

La heterogeneidad metodológica de los trabajos publicados acerca del rol que cumple el país de origen y la condición de migrante como DSS hace difícil la extrapolación de resultados. Diversas publicaciones han mostrado que pertenecer a la etnia hispana conlleva peores resultados en salud respecto de los blancos-no hispanos: mayor probabilidad de hospitalización^{(15) (22) (28) (29) (30) (31)}; tasa de infección^{(8) (13) (22) (29) (30) (31) (33)}; y mortalidad relacionada con COVID-19^{(8) (9) (15) (22) (29) (31)}. Sin embargo, estos estudios (la mayoría provenientes de Estados Unidos) agrupan dentro de la etnia hispana a quienes tienen por lengua materna el español, independientemente de su país de origen^{(8) (9) (10) (13) (15) (22) (28) (29) (30) (31) (33)}. Es decir, la condición de extranjero en la evidencia disponible puede estar definida por la nacionalidad, el país de nacimiento o la lengua de una persona.

En nuestro trabajo observamos que la edad, el sexo masculino y algunas comorbilidades se asocian a un peor curso clínico de la infección, tal como se describe en otros estudios ^{(21) (22)}. Sin embargo, el país de origen no muestra una relación estadísticamente significativa con la gravedad de la infección o la probabilidad de muerte. La evidencia actual no es clara al respecto: teniendo en consideración que los migrantes suelen ser personas en edad productiva y generalmente sanas⁽³⁴⁾, algunos estudios poblacionales señalan que la etnicidad se relaciona con una mayor probabilidad de muerte relacionada con la COVID-19^{(21) (22)}, mientras que otros sugieren que la letalidad de la infección es independiente del origen de quien enferma^{(29) (33)}.

Ingresos y medidas de control de la transmisión a nivel poblacional.

El 14 de marzo de 2020 el Gobierno de España declaró el Estado de Alarma para la gestión de la crisis sanitaria ocasionada por la COVID-19⁽³⁵⁾. Se estableció un confinamiento estricto que limitó la movilidad y sólo permitió la circulación relacionada a actividades esenciales hasta principios de abril. Progresivamente se inició un proceso de desescalada que incluyó el fin de dicho estado el 21 de mayo del mismo año⁽³⁶⁾. Las medidas que buscaban el reinicio de las actividades económicas fueron progresivamente implementadas después del 21 de junio⁽³⁷⁾.

Estas medidas muy probablemente explican el curso temporal de los ingresos hospitalarios en nuestro estudio. Se observa un primer periodo con una gran concentración de los ingresos en pocas semanas (marzo), mientras que en el segundo semestre se registran la mayoría de las hospitalizaciones, aunque con una distribución más equitativa en el tiempo. Sin embargo, el mayor riesgo de ingreso hospitalario durante la segunda mitad del año en las personas extracomunitarias sugiere que las medidas de contención de la transmisión de la enfermedad que se aplicaron a nivel poblacional tienen un efecto diferencial en el comportamiento epidemiológico de la enfermedad según el país de origen. Desde una perspectiva de DSS, existen mecanismos sociales, económicos y políticos que estratifican la exposición y vulnerabilidad de la población estudiada a condiciones que afectan su salud en base a su condición migrante⁽¹⁾. Este fenómeno ya ha sido descrito en otros eventos epidémicos previos, como en el caso de la gripe H1N1⁽³⁸⁾. La ausencia de diferencias en el perfil clínico de los migrantes y los individuos autóctonos que ingresan durante la primera y segunda mitad del año apoya la idea de una exposición diferencial en los extracomunitarios en relación al reinicio de las actividades económicas y de movilidad. La población migrante representa una fuerza productiva que no tiene posibilidades de trabajo a distancia (debido a la naturaleza de su trabajo, como las actividades agrícolas o la hostelería)^{(4) (9) (10) (11)} y es menos probable que acceda a ayudas sociales por su mayor proporción de relaciones laborales informales o a las dificultades para conseguir la regularización de su estancia en el país de residencia⁽³⁹⁾.

Esta investigación utiliza la información disponible en las HC hospitalarias, por lo cual tiene una serie de limitaciones que es necesario considerar a la hora de interpretar sus resultados. La recopilación y notificación de datos puede ser incompleta, excluir casos no confirmados y oscurecer las disparidades en función del país de origen. Además, los registros hospitalarios no incluyen aquellas personas cuya prueba de COVID-19 no alcanzó el umbral de detección o se consideró indeterminada, ni a aquellas personas que no buscaron atención (debido a la desconfianza, el miedo a los gastos médicos o la falta de permiso por enfermedad retribuido, etc.)^{(10) (11)}. Por otro lado, la ausencia de variables que permitan describir otros factores socioeconómicos y culturales que pudiesen estar relacionados con los resultados en salud de las personas hospitalizadas impide proponer un mecanismo causal unívoco entre la condición extranjera y la temporalidad de los ingresos, o descartar la influencia de otros fenómenos sociales. Del mismo modo, los resultados relacionados con la gravedad de la infección pueden estar influenciados por elementos contextuales que no han sido considerados, como la disponibilidad de camas de UCI, la aplicación estricta de criterios de priorización para las técnicas de soporte vital avanzado o la existencia de voluntades anticipadas.

Pese a las limitaciones ya expuestas, el objetivo de este estudio fue realizar una exploración del efecto de los determinantes sociales sobre los ingresos por la COVID-19 durante el primer año de pandemia, utilizando la escasa información disponible en los registros electrónicos relacionada con los DSS. A partir de este trabajo exponemos la importancia de aumentar la disponibilidad de datos sobre los DSS en los sistemas de información, así como la utilidad de estos datos para evaluar las medidas poblacionales aplicadas de cara a contener la transmisión de enfermedades.

Es posible considerar la infección por el SARS-CoV-2, no tan solo como un resultado de la interacción de los DSS, sino también como una fuente de vulnerabilidad posterior para aquellos estratos de la sociedad más expuestos⁽⁴⁾. Cualquier enfermedad puede retroalimentar la posición social de un individuo^{(1) (5)}, por lo que caracterizar a los pacientes considerando algunos DSS (como el país de origen, la etnia, la falta de vivienda, nivel de estudios, etc.), e investigar su asociación con la evolución de la enfermedad y las afecciones médicas subyacentes puede ayudar a generar estrategias que podrían mitigar la presión asistencial que ha generado la COVID-19^{(10) (20 (29) (31) (39)}. Consideramos una propuesta interesante el seguimiento de las cohortes de individuos que han pasado la enfermedad y complementar este tipo de estudios con otros de metodología cualitativa (dado que los registros médicos no son adecuados para capturar aspectos clave a este respecto).

Gran parte de la carga de enfermedad que conduce a una terrible y prematura pérdida de vidas se debe a las condiciones inmediatas y estructurales en las que las personas nacen, crecen, viven, trabajan y envejecen⁽⁷. Identificar las desigualdades en salud permite generar políticas que garantizan un acceso justo a los bienes y oportunidades básicas, los cuales condicionan la libertad de las personas, y que permiten avanzar hacia la equidad en salud^{(6 (12) (14) (25}, es decir, hacia la ausencia de diferencias injustas y evitables o remediables en salud entre los grupos de población definidos social, económica, demográfica o geográficamente^{(1) (7}.