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Datos y tendencias del Avance del COVID-19 en Perú después de 70 días del primer caso reportado y de 60 días de cuarentena [1]

Reporte elaborado por:

Presentación

Este es el segundo reporte sobre la epidemia de Covid-19 en el Perú elaborado por el Área de Investigación e Incidencia de la Escuela de Gobierno y Políticas Públicas de la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP). Al igual que en el primer reporte, se presenta y analiza lo que consideramos es, en la actualidad, la información pública más relevante y útil para comprender mejor la naturaleza y evolución de esta crisis sanitaria, social, económica y política.

Enfrentamos un contexto en el que los niveles de incertidumbre sobre esta enfermedad y sus efectos sobre las personas son todavía particularmente altos. En segundo lugar, es todavía muy complicado comprender y evaluar el impacto que están teniendo las respuestas estatales y de la sociedad civil a esta pandemia.  Tercero, la información disponible y los análisis que de ella se hacen son todavía preliminares y fragmentados. Ahora más que nunca nos parece necesario contribuir al intercambio de análisis que provienen de diferentes disciplinas y perspectivas.

La primera sección usa datos al 21 de mayo del 2002 y ofrece una mirada comparada sobre algunos elementos clave de la crisis del Covid-19 entre Perú y otros 5 países de América del Sur (Bolivia, Brasil, Chile, Colombia y Ecuador). La segunda sección se concentra en el caso peruano y, también con datos al 21 de mayo del 2020, presenta y analiza información sobre la evolución en el tiempo del número de pruebas realizadas, casos confirmados, personas hospitalizadas en unidades de UCI y fallecidos por Covid-19, tanto a nivel nacional como para las diferentes regiones del país. A partir de esta información se analiza la relación entre pruebas y casos confirmados (positividad) y entre contagios y fallecimientos (letalidad), así como la relación entre positividad y letalidad para cada una de las regiones del país. Como puede verse, uno de nuestros principales objetivos es identificar las principales variaciones entre las regiones en relación con el impacto de esta epidemia y aventurar algunas pistas para su explicación. La tercera y última sección reúne los principales hallazgos y ofrece algunas conclusiones preliminares a partir de toda esta información.

La publicación de nuestro primer informe coincidió con una discusión en varios medios de comunicación sobre las diferencias que existían entre las cifras oficiales y reales de contagios y muertes a causa del Covid-19. En esta oportunidad, el segundo informe coincide con la discusión sobre si hemos llegado o no al punto más alto de personas contagiadas y fallecidas a nivel nacional, y, por lo tanto, si estamos empezando a transitar por una meseta o plano horizontal que en algún momento empezará a mostrar una tendencia decreciente. Esta discusión también viene acompañada de la difusión de diferentes modelos predictivos elaborados, por epidemiólogos, matemáticos y estadísticos sobre la evolución de esta epidemia en diferentes países, incluyendo el Perú. En esta dirección, es un hecho que buena parte de las diferencias entre estas predicciones tienen que ver con los supuestos que se manejan. Por lo tanto, contribuir de alguna manera a disminuir el grado de incertidumbre alrededor de algunos de estos supuestos, se ha vuelto también una necesidad.

[1] Documento elaborado por Jorge Aragón (jaragon@pucp,pe) y Marylía Cruz (marylia.cruz@pucp.pe).

 

Covid-19 en América del Sur: Perú en perspectiva comparada

A finales de abril, Ecuador era el país de la región que registraba el mayor número de personas contagiadas y fallecidas por Covid-19 por cada millón de habitantes. Debido a ello, en nuestro primer informe decíamos que Ecuador era el país más golpeado del grupo de países de América del Sur que estábamos considerando. Al 21 de mayo, la comparación de estos mismos países muestra algunos patrones que se repiten, pero también diferencias importantes. Actualmente, el Perú es el país con más personas contagiadas de Covid-19 por cada millón de habitantes (3345), seguido por Chile con 3277, Ecuador con 2062, Brasil con 1470, Bolivia con 449 y Colombia con 379.

La mayor cantidad de contagios confirmados en Perú y Chile se encuentra relacionada con el número de pruebas que se han realizado desde el inicio de esta epidemia. En ambos países se han realizado alrededor de 23000 pruebas por cada millón de habitantes. Lejos quedan Bolivia con 1282, Brasil con 3388, Colombia con 4398 y Ecuador con 6005 pruebas analizadas por cada millón de habitantes. Aunque en este momento todavía se hace difícil ofrecer una opinión más concluyente, nos parece que la decisión política de Perú y Chile por priorizar la aplicación de pruebas en lo que va de esta epidemia debería terminar dándoles a estos dos países algunas ventajas en relación con sus esfuerzos por contener tanto los niveles de contagio como de personas fallecidas.

En cuanto al número de fallecidos por Covid-19 por cada millón de habitantes, al 21 de mayo, los seis países de América del Sur que estamos considerando se ubican claramente en 3 grupos. En el primer grupo, de los países más golpeados, se ubica nuevamente Ecuador con 176 fallecidos por cada millón de habitantes. En el segundo grupo están Perú y Brasil con alrededor de 96 fallecidos por cada millón de habitantes. En el tercer grupo aparecen Chile, Bolivia y Colombia con 40 fallecidos o menos por cada millón de habitantes.

 

 

Covid-19 en el Perú

Como decíamos en el reporte anterior, es un hecho que, por lo menos durante las primeras semanas de esta epidemia, el número de nuevos casos aparece fuertemente relacionado con el número de pruebas que se procesan diariamente (PCR o pruebas moleculares y pruebas rápidas). Dada esta situación, lo deseable es que en algún momento el análisis de más muestras o por lo menos de tantas muestras como las que se realizan los días o semanas previas no se traduzca en un aumento significativo de nuevos casos de Covid-19. Como país no hemos llegado todavía a ese punto. Sin embargo, una buena noticia es que durante las últimas 4 semanas (de la semana 8 a la 11) se han procesado en promedio alrededor de 19 mil muestras al día.

 

 

Al 21 de mayo del 2020, en el Perú se han realizado 750526 pruebas para confirmar o descartar el contagio de Covid-19. De ellas, un 15% han sido pruebas moleculares (115481) y el restante 85% corresponde a pruebas rápidas. Hasta esta misma fecha la correlación entre estas dos variables es positiva y casi perfecta. El cálculo de la positividad (la relación existente entre número de contagios confirmados y el número de pruebas) nos dice que, hasta ahora, aproximadamente una de cada siete pruebas realizadas (14.9%) da un resultado positivo de Covid-19. Mientras no exista un cambio significativo en la dinámica de contagios, la aplicación de más pruebas nos llevará irremediablemente a un incremento del número de casos confirmados.

 

 

A más de 70 días del primer caso confirmado de Covid-19 en nuestro país y a más de 60 días de la aplicación de una política estricta, por lo menos en términos formales, de aislamiento social obligatorio, el número de casos confirmados de Covid-19 en el Perú sigue mostrando todavía una tendencia al alza. El jueves 21 de mayo llegamos como país a casi 112 mil personas diagnosticadas con esta enfermedad desde el comienzo de la epidemia y también ese día se registraron 2929 casos nuevos.

Ahora bien, la evolución semana a semana muestra que el incremento del promedio diario de casos nuevos venía bajando entre las semanas 7 y 10. Entre las semanas 7 y 8 este incremento fue aproximadamente de 130% (el número promedio de nuevos casos al día subió de 1166 a 2687); entre las semanas 8 y 9 fue de 14% (de 2687 a 3055); y entre las semanas 9 y 10 fue de 6% (de 3055 a 3235). Sin embargo, este promedio de incremento diario vuelve a ser considerablemente alto (20%) entre las semanas 10 y 11 (de 3235 a 3886).

Durante la semana 11, como país, estuvimos a la expectativa de si habíamos llegado por fin al pico máximo de esta epidemia, al inicio de la tan espera meseta que antecede a una sostenida disminución de contagios y personas fallecidas, y a la posibilidad de poder afirmar que lo peor ya ha pasado. Finalmente, la información al 21 de mayo del 2020 (para la semana 11) trajo abajo estas expectativas.

De los gráficos que aquí se presentan, el gráfico sobre incremento porcentual diario de nuevos casos de Covid-19 en nuestro país muestra un patrón significativo en la reducción de los niveles de contagio en comparación a las primeras semanas, cuando el aislamiento y confinamiento social no eran obligatorios. Así, el caso peruano ha terminado siendo muy similar a lo visto en países que no demoraron tanto en tomar medidas de aislamiento y confinamiento social.

 

 

 

Nuestro primer reporte afirmaba que, sin duda, era necesario discutir sobre las medidas adicionales que debería considerar el Gobierno para enfrentar no solo los desafíos de salud pública sino también la recesión económica que ha venido de la mano con esta pandemia global. Específicamente, se mencionaba que estaba pendiente explicar por qué las medidas adoptadas tempranamente por el Gobierno como la inmovilización social obligatoria no consiguieron “aplanar” aún más la curva de contagios en nuestro país. Esta situación ha sido descrita como la “paradoja peruana” en diferentes medios de comunicación[2]. Sin embargo, no se puede poner en discusión la enorme diferencia que habría existido en cuanto al tamaño de la crisis y de la tragedia sanitaria si no se hubieran implementado las medidas adoptadas por el Gobierno. Puntualmente, la obligatoriedad del aislamiento y la inmovilización social, y, con todas sus limitaciones, los diferentes bonos monetarios que ha entregado y sigue entregando el Estado peruano a hogares en situación de pobreza o pobreza extrema y a hogares de trabajadores independientes también en situación de vulnerabilidad.

Solo para ilustrar lo que acabamos de mencionar, durante los primeros días de la epidemia, el número de personas contagiadas se duplicaba cada 1 o 2 días. Conforme fueron pasando las semanas y, sobre todo con las medidas de inmovilización social obligatoria, la velocidad con la que se duplicaban los casos de Covid-19 fue disminuyendo. En este momento (al final de la semana 11), la curva de evolución de los casos de contagio confirmados se ubica entre las curvas que corresponde a escenarios en los cuales el número de personas contagiadas se duplica entre 4 y 5 días. Si bien la disminución del número de días que toma duplicarse el número de contagios es algo deseable, no debemos pasar por alto que cada vez es mucho más grande el número de contagios que se requieren para un incremento de un 100%.

[2] Ver, por ejemplo: https://www.npr.org/2020/05/15/856687290/la-paradoja-peruana-el-hilo]

 

 

El primer caso de Covid-19 en el Perú se registró en Lima (06/03/20) y siguieron las regiones de Arequipa (07/03/2020), Huánuco (09/03/2020), Ica (11/03/2020), Cuzco (13/03/2020), Lambayeque (14/03/2020) y Piura (14/03/2020). Cabe destacar que no es fácil por ahora dar cuenta de la relación que puede existir entre la cantidad de días desde que se registrara este primer caso y la posterior evolución de la epidemia en las diferentes regiones del país.

Ahora bien, el hecho de que el número de casos de contagio confirmados todavía dependa en gran medida del número de pruebas realizadas, obliga a tomar con cautela las diferencias que se registran entre regiones, en relación con el número de personas contagiadas. Es necesario siempre considerar esta información de la mano con el número de pruebas realizadas.

En primer lugar, destacan las importantes diferencias entre regiones con relación al número de pruebas aplicadas, ya sea que del número absoluto de pruebas o de la tasa de pruebas aplicadas por cada 100 mil habitantes. En Lima (Lima Metropolitana más Lima Provincias) se han aplicado 410632 pruebas de Covid-19, más del 55% de todas las pruebas realizadas a nivel nacional. Si se suman las pruebas de Lima (Lima Metropolitana y Lima Provincias) con las de Callao se llega a un total de 444764, cifra que llega a representar casi el 60% de todas las pruebas realizadas a nivel nacional. Fuera de Lima y Callao, Arequipa es la región con mayor cantidad de pruebas realizadas (34882). Las regiones donde se han aplicado menos pruebas son Amazonas (5142), Apurímac (5716), Ayacucho (6203), Pasco (6409) y Huancavelica (6609).

Cuando se controla el número de pruebas realizadas por la población de cada región, vemos que las regiones con el mayor número de pruebas por cada 100 mil habitantes son Moquegua (4877), Madre de Dios (4455,9), Lima (3863,5), Callao (3020,9), Tumbes (2780,6), Tacna (2716,6), Pasco (2357) y Arequipa (2329,4).

 

 

En relación con el número total de contagios, a la fecha, Lima (Lima Metropolitana más Lima Provincias) tiene el mayor número de personas contagiadas (71719), le sigue Callao (7846), Lambayeque (5690), Piura (3621), Loreto (3201), La Libertad (2682), Ucayali (2652) y Ancash (2557). Cabe destacar que en Lima se han registrado en promedio alrededor de 2190 nuevos casos diarios entre el 1 de mayo y el 21 de mayo. Una vez más, esto último está relacionado con la alta concentración de pruebas que allí se vienen aplicando. Por el contrario, las regiones con los menores número de contagio son Apurímac (119), Puno (232), Madre de Dios (270), Pasco (276), Tacna (279), y Huancavelica (289).

 

 

Si miramos la situación actual de contagios de Covid-19 en las regiones, pero considerando esta vez la tasa de personas contagiadas por cada 100 mil habitantes, emerge un panorama que muestra algunas diferencias importantes en relación con el que se establece a partir de los valores absolutos. Según esta tasa, el primer lugar lo ocupa Callao (694,4); le sigue Lima (674,7), Ucayali (450,7), Lambayeque (434,1), Loreto (311,5) y Tumbes (289,0). Según este mismo cálculo, al 21 de mayo, las regiones con la menor tasa de contagios de Covid-19 por cada 100 mil de habitante son Puno (18,7), Apurímac (27,6), Cajamarca (34,0), Cuzco (56,4) y Ayacucho (71,68).

Un aspecto adicional que vale la pena considerar es la evolución del contagio de Covid-19 en las diferentes regiones del país. En esta dirección, para facilitar la comparación y agrupación de las diferentes regiones, vamos a usar la información que proviene del cálculo de las tasas de personas contagiadas por cada 100 mil habitantes desde la confirmación del primer caso hasta el 21 de mayo.

En lo que puede considerarse como un primer grupo—regiones en la que la tasa de contagios por cada 100 mil habitantes ha sido mayor a 600—encontramos a Lima (Lima Metropolitana más Lima Provincias) y Callao. Si se dejan de lado los primeros días, vemos que la evolución de contagios por cada 100 mil habitantes fue muy similar para estas dos regiones hasta el final de sus terceras semanas. Pasada la tercera semana y hasta el 21 de mayo, la evolución de la tasa de contagios por cada 100 mil habitantes ha sido sistemáticamente más alta en el caso de Callao.

 

 

Un segundo grupo corresponde a las regiones cuya tasa de contagio al 21 de mayo oscila entre de 200 y 400 casos por cada 100 mil habitantes. En este grupo se encuentran las regiones de Ancash, Tumbes, Lambayeque, Loreto y Ucayali. El caso de Ucayali, llama la atención dado que el primer contagio se registró el 9 de abril del 2020, es decir, 34 días después del primer registro del caso Covid-19, y 24 días después de que en el país se decretará aislamiento social obligatorio. Sin embargo, la evolución de la curva de Ucayali muestra que a la fecha es la tasa más alta de este grupo de regiones con 450,17 casos de Covid-19 por cada 100 mil habitantes.

Como era de esperarse, las curvas de contagios por cada 100 mil habitantes de estas cuatro regiones (Ancash, Tumbes, Lambayeque, Loreto y Ucayali) superan a la curva que corresponde a todas las regiones del país menos Lima y Callao. Igualmente, al comparar las curvas de estas cuatro regiones con la que corresponde a Lima y Callao, vemos que durante las primeras semanas después de la confirmación del primer caso de Covid-19, el crecimiento de las curvas de contagiados por cada 100 mil habitantes en Ancash, Tumbes, Lambayeque, Loreto y Ucayali han sido las más pronunciadas en lo que va de la epidemia en nuestro país. Ahora bien, conforme han ido pasando los días, las curvas de estas regiones, menos Ucayali, han terminado siendo muy similares a las de Lima y Callao.

Como era de esperarse, las curvas de contagios por cada 100 mil habitantes de estas cuatro regiones (Ancash, Tumbes, Lambayeque, Loreto y Ucayali) superan a la curva que corresponde a todas las regiones del país menos Lima y Callao. Igualmente, al comparar las curvas de estas cuatro regiones con la que corresponde a Lima y Callao, vemos que durante las primeras semanas después de la confirmación del primer caso de Covid-19, el crecimiento de las curvas de contagiados por cada 100 mil habitantes en Ancash, Tumbes, Lambayeque, Loreto y Ucayali han sido las más pronunciadas en lo que va de la epidemia en nuestro país. Ahora bien, conforme han ido pasando los días, las curvas de estas regiones, menos Ucayali, han terminado siendo muy similares a las de Lima y Callao.

 

 

El tercer grupo de regiones está conformado por Pasco, La Libertad, Arequipa, Madre de Dios, Moquegua, Piura e Ica. Se trata de las regiones que al 21 de mayo registran tasas de contagio por cada 100 mil habitantes que se ubican en un rango que va de 100 a 200. Dentro de este grupo, llama particularmente la atención el caso de Moquegua porque el primer registro de contagio ocurrió el 4 de abril (29 días después del primer contagio en el Perú y 19 días después del aislamiento social obligatorio), porque durante los primeros días su curva de contagio por cada 100 mil habitantes fue particularmente alta y porque actualmente junto con La Libertad muestran, dentro de este grupo, las tasas más bajas de contagio por cada 100 mil habitantes (alrededor de 120).

En la mayoría de casos, las curvas de contagio para estas 7 regiones se ubican entre la curva que corresponde a Lima y Callao, y la curva nacional que no incluye a Lima y Callao. Es decir, se trata de regiones con un crecimiento de sus tasas de contagiados por cada 100 mil habitantes que ha sido menor al registrado en Lima y Callao, pero mayor en comparación al resto de regiones del país. La región que se aleja de este patrón general es Arequipa. Su tasa de crecimiento de Covid-19 por cada 100 mil habitantes (153) ha sido, sobre todo durante las últimas semanas, bastante menor en comparación a la de Lima y Callao (676).

 

 

Las regiones de Cuzco, Ayacucho, Tacna, Huancavelica, Huánuco, Amazonas, Junín y San Martín conforman un cuarto grupo regiones, el que registra tasas de contagio de Covid-19 que oscilan entre 50 y 100 casos por cada 100 mil habitantes. Dentro de este grupo, es particularmente interesante el caso de Huánuco. En esa región, el primer contagio se registró el 9 de marzo del 2020, es decir, 3 días después de que se registrara el primer caso en el país. Sin embargo, al 21 de mayo, tiene una de las tasas más bajas de este grupo (79,8 casos con Covid-19 por cada 100 mil habitantes). Un caso opuesto es el de San Martín, donde el primer contagio se registró el 17 de abril, pero a la fecha, ha registrado la tasa más alta dentro de este grupo: 100 casos con Covid-19 por cada 100 mil habitantes.

Dentro de este grupo, llama la atención que conforme han ido pasando los días desde el primer contagio, en la mayoría de casos, la evolución de los contagios por cada 100 mil habitantes ha terminado convergiendo hacia la curva de todas las regiones menos Lima y Callao. Como ya ha sido mencionado, el caso diferente es Huánuco porque claramente ha estado casi todo el tiempo por debajo de la curva nacional que excluye a Lima y Callao.

 

 

Finalmente, un quinto grupo de regiones lo conforman Puno, Apurímac y Cajamarca. En estas regiones, las tasas de casos Covid-19 son menores a 50 casos por cada 100 mil habitantes. La mayor parte del tiempo, las curvas de estas tres regiones se ubican por debajo de la curva de Lima y Callao, y por debajo de la curva para todas las regiones del país menos Lima y Callao. Aunque por lo menos hasta ahora no es del todo clara la relación entre el momento en que se detectó en primer caso de Covid-19 y la posterior evolución de la epidemia, es un hecho que dentro de este grupo se encuentran las regiones en las que demoró mucho más la confirmación del primer caso. En esa línea, en Cajamarca, el primer caso se confirmó el 24 de marzo, en Apurímac fue el 1 de abril, y en Puno el 6 de abril.

 

 

Las regiones también muestran diferencias importantes si las comparamos teniendo en cuentas sus porcentajes de positividad y letalidad. El porcentaje de positividad alude al número de pruebas de Covid-19 que dan un resultado positivo. Por el otro lado, el porcentaje de letalidad da cuenta del número de personas diagnosticas con Covid-19 que finalmente fallecen debido a esta enfermedad. En esta dirección, por ejemplo, las regiones que, al 21 de mayo, registran los más altos porcentajes de positividad a nivel nacional son Ucayali, Loreto, Lambayeque y Callao. En relación con la letalidad, las regiones con los más altos porcentajes de letalidad son Piura, Lambayeque, Tumbes y Loreto.

Tan o más importante que lo anterior son los patrones que emergen si se consideran ambos porcentajes al mismo tiempo. De este modo, observamos un grupo de regiones que se caracterizan por tener al mismo tiempo altos niveles de positividad y letalidad (Lambayeque, Loreto y Piura). Otro grupo de regiones se caracteriza por un alto nivel de positividad, pero un bajo nivel de letalidad (Lima, Callao y Ucayali). De igual manera, un grupo de regiones se ubica en el cuadrante que corresponde a la combinación de una baja positividad junto con una alta letalidad (Tumbes, Ancash e Ica). El resto de regiones se encuentran, por ahora, en el cuadrante que corresponde a niveles bajos de positividad y letalidad.

Estos patrones nos ponen frente a un conjunto de situaciones que no podemos pasar por alto. Para comenzar, la enorme variación que puede existir en los niveles de letalidad entre regiones que comparten similares niveles de positividad. Lima y Piura no son tan diferentes en su positividad, sin embargo, la diferencia en letalidad es de alrededor de 10%. De igual modo, Callao, Lambayeque y Loreto no se diferencia mayormente en sus niveles de positividad, pero sí lo hacen en términos de sus porcentajes de letalidad. La única explicación que por ahora se nos ocurre es la diferencia abismal que existe en la cobertura y calidad de los servicios de salud entre estas regiones; específicamente, en estos casos, entre la capital y el resto del país.

Este mismo patrón se puede observar también a otros niveles de positividad. La Libertad tiene prácticamente el mismo nivel de letalidad que Tumbes y Ancash. Sin embargo, la letalidad en Tumbes es más del doble y la de Ancash es un poco menos de doble en comparación a la letalidad que registra La Libertad.

Finalmente, dadas las características de las regiones, es posible pensar que algunas de ellas pueden seguir, en los próximos días o semanas la trayectoria que, a la fecha, muestran otras regiones. En ese sentido, no habría que desestimar la posibilidad de que Ucayali siga la trayectoria de Loreto, y, entonces, se mueva del cuadrante de alta positividad y baja letalidad, al cuadrante donde se ubican las regiones con alta positividad y alta letalidad. Otro movimiento que podría ser considerado como probable es el de Amazonas. Esta región podría dejar el cuadrante de baja positividad y trasladarse al cuadrante que combina baja positividad con alta letalidad.

 

Positividad y Letalidad de Covid-19 en las Regiones en el Perú

Región Porcentaje de positividad Porcentaje de letalidad
Amazonas 7.8% 4.5%
Ancash 11.9% 7.7%
Apurímac 2.1% 0.0%
Arequipa 6.6% 1.1%
Ayacucho 7.7% 0.6%
Cajamarca 4.5% 0.6%
Callao 23.0% 2.4%
Cuzco 5.2% 0.4%
Huancavelica 4.4% 0.3%
Huánuco 7.6% 1.2%
Ica 10.9% 7.1%
Junín 8.1% 1.0%
La Libertad 10.4% 3.5%
Lambayeque 23.9% 9.1%
Lima 17.5% 1.6%
Loreto 25.8% 8.2%
Madre De Dios 3.5% 2.2%
Moquegua 3.4% 0.0%
Pasco 4.3% 2.2%
Piura 16.7% 11.3%
Puno 2.2% 0.4%
San Martín 6.9% 1.4%
Tacna 2.8% 1.4%
Tumbes 10.4% 8.9%
Ucayali 27.7% 3.9%

 

Desde nuestro primer reporte hemos insistido en que una de las cifras sobre la evolución de esta pandemia que, pese a sus limitaciones, termina siendo de las más sólidas en el Perú y en cualquier país es el número de personas fallecidas a causa de Covid-19. Con toda seguridad, en todos los países afectados por esta pandemia, existe algún nivel de subregistro con relación a la contabilidad de fallecidos por Colvid-19, especialmente durante las primeras etapas de la epidemia. Al mismo tiempo, es cierto que esta subestimación es comparativamente menor a, por ejemplo, la que existe en relación con las cifras oficiales sobre total de personas contagiadas.

A 13 días del registro del primer caso de Covid-19 en nuestro país, es decir el 19 de marzo, se produjeron las primeras 3 muertes de personas contagiadas por esta enfermedad. Dos meses después, al 21 de mayo, han fallecido 3244 personas por Covid-19 en el Perú. En Lima fallecieron 1164 personas, 516 en Lambayeque, 409 en Piura, 264 en Loreto, 196 en Ancash, y 192 en el Callao.

Desde del reporte anterior veníamos insistiendo que los datos más recientes sobre el número de fallecidos a consecuencia de Covid-19 eran malas noticias para el país y su sistema de salud. En esa dirección, el promedio diario de personas fallecidas durante la semana 8 fue 70, en la semana 9 fue 84 y en la semana 10 fue 97. A inicios de la semana 11, el 17 de mayo, el número de fallecidos por Covid-19 alcanzó una primera cifra récord de 141 personas; al día siguiente, el 18 de mayo, fallecieron 125 personas. La semana 11 cerró con un promedio diario de 122 personas fallecidas al día por Covid-19.

Al 18 de mayo del 2020, en el Perú habían fallecido 2914 personas diagnosticadas con Covid-19. Al 19 de mayo esta cifra aumentó a 3024 personas y el 20 de mayo llegó a 3244. A la fecha, nuestra tasa de letalidad como país es de 2.9%.

Como ya hemos visto antes con estadísticas similares, los promedios nacionales esconden diferencias significativas entre regiones. En la actualidad, Lambayeque tiene la tasa más alta de personas fallecidas a causa de Covid-19 por cada 100 mil habitantes (39,3), le siguen Tumbes (25,84), Loreto (25,69), Piura (19,97), Ucayali (17,95), Callao (16,69). Por su lado, las regiones de Moquegua y Apurímac, al 21 de mayo siguen sin reportar fallecido alguno a consecuencia de esta epidemia. Además de estas dos regiones, las tasas de personas fallecidas por cada 100 mil habitantes son particularmente bajas en Puno (0,08), Cajamarca (0,21), Cuzco (0,22), Huancavelica (0,27) y Ayacucho (0,45).

Con relación a lo que se acaba de destacar sobre cómo ha evolucionado la epidemia en las diferentes regiones del país, es necesario resaltar que no existe garantía alguna de que lo que vemos en este momento se mantenga en los próximos días y semanas. Sin embargo, no deja de llamar la atención la presencia mayoritaria de las regiones del sur del país entre las que por ahora se han visto menos afectadas por la epidemia de Covid-19.

 

 

 

Sobre las personas hospitalizadas a consecuencia del Covid-19, a la fecha, se han registrado 7545 casos. En la tercera semana de epidemia, el promedio nacional diario de nuevas hospitalizaciones por Covid-19 fue 13, en la semana 6 fue 76, en la semana 7 fue 282, y en la semana 8 fue 299. De la semana 8 en adelante, vemos que este promedio nacional ha empezado a disminuir. En la semana 9, el promedio diario de nuevas hospitalizaciones fue 124, en la semana 10 fue 133; y en la semana 11, el promedio diario de nuevas hospitalizaciones fue 66. Cabe destacar que el 19 de mayo se registraron solamente 7 nuevos hospitalizados. Es muy probable que esta baja progresiva en el número de hospitalizaciones por Covid-19 a lo largo de las últimas semanas esté revelando la completa saturación de nuestro sistema de salud para atender nuevos casos.

El 21 de mayo el gobierno informó sobre la situación de las 1062 camas UCI con ventilador que actualmente existen en nuestro país. De ellas, 901 se encontraban ocupadas (84 %) y 161 estaban disponibles (16%). De estas camas disponibles, alrededor de la mitad se encontraban en instituciones prestadoras de servicios de salud (IPRESS) que actualmente gestionan los gobiernos regionales. Dado lo que sabemos sobre la evolución de esta epidemia y pese a los esfuerzos que viene haciendo el Gobierno Central, cada vez parece más probable que se generalice en el país una situación en la que el número de personas contagiadas que requieren ser internadas en camas UCI con ventilador supere la disponibilidad de este tipo de camas.

 

 

 

Conclusiones

Después de 70 días de haberse confirmado el primer caso de Covid-19 en Perú y la mayoría de países de América del Sur, la Organización Mundial de la Salud ha declarado que Sudamérica se ha convertido en el nuevo epicentro de la pandemia de Covid-19. Desde el inicio de esta epidemia al día de hoy, de 6 países dentro de esta región (Bolivia, Brasil, Chile, Ecuador, Colombia y Perú), Ecuador es el país con más fallecidos por millón de habitantes. Perú y Chile son, de lejos, los países que más pruebas vienen realizando dentro de este grupo de países. Sin embargo, Perú y Brasil ocupan el segundo lugar en cuanto al número de fallecidos por cada millón de habitantes. En general, estos seis países han venido reaccionando de diferentes maneras y grados frente a la epidemia de Covid-19. Por ejemplo, mientras Perú aplicó un aislamiento social obligatorio a 10 días del primer caso confirmado en este país y la inmovilización social obligatoria a 13 días de este primer caso, Brasil ha aplicado este tipo de medidas con mucha mayor laxitud y de manera mucho menos homogénea a lo largo de su territorio.

Este tipo de constataciones sobre el caso peruano ha llevado, dentro y fuera de nuestro país, a preguntarnos por la paradoja peruana. ¿Por qué la aplicación más temprana de medidas de inmovilización social en nuestra región y un esfuerzo notable de aplicación de pruebas no han sido suficientes para detener la expansión de esta epidemia en nuestro país? Ahora bien, esta paradoja no debe llevarnos a pasar por alto que, de no haberse actuado de esta manera, nuestro sistema de salud tendría ya varias semanas de colapso en todo el país considerando que arrastra una serie de problemas de financiamiento y gestión desde hace varios años.

De igual modo, ya en la semana 11 desde el inicio de esta epidemia en nuestro país, es evidente que no hemos llegado ni al punto o pico más alto de contagios o fallecidos, ni a la tan esperada meseta que en algún momento debería dar paso a la posibilidad de afirmar que lo peor ya ha pasado. Específicamente, esta última semana (semana 11 desde el primer caso confirmado) muestra los promedios diarios más altos en relación con el número de personas contagiadas y personas fallecidas a causa de Covid-19. Por diferentes razones, equivocarse al momento de analizar lo que está pasando alrededor de esta epidemia en nuestro país tiene una probabilidad muy alta. Por esta razón sería más que deseable que nuestras afirmaciones y opiniones vengan siempre acompañadas de un mayor grado de prudencia y responsabilidad.

La mala noticia de que los contagios y los fallecidos de Covid-19 siguen todavía creciendo en nuestro país viene acompañada de una disminución en el número de personas que durante las últimas semanas han sido hospitalizadas. Esta disminución en el número de pacientes hospitalizados también puede ser considerada como una mala noticia porque estaría evidenciando que la capacidad de nuestro sistema de salud habría sido ya rebasada.

Llegados a este punto, era evidente que la extensión de la cuarentena hasta el 30 de junio era inevitable. Lo que está por verse es qué impacto van a tener las medidas que se han tomado para reactivar la economía sobre la evolución de la epidemia en nuestro país. Varios de los problemas que ya hemos visto para que las medidas de inmovilización social logren contener contagios y fallecimientos con mayor efectividad pueden perfectamente repetirse o profundizarse en este nuevo contexto. Extender la cuarentena al mismo tiempo incorporar algunas medidas conducentes a la reactivación económica del país va a poner nuevamente a prueba la capacidad de nuestras autoridades y de nuestro Estado para comunicar y hacer cumplir estas medidas, y también la responsabilidad de los ciudadanos.

Otro elemento que se confirma una y otra vez tiene que ver con las notables diferencias que existen entre Lima (Lima y Callao) y el resto del país, y entre las diferentes regiones. Sigue llamando nuestra atención que lugares como Lima Metropolitana y Callao tengan al mismo tiempo los niveles más altos de contagio y algunos de los niveles más bajos de letalidad. Como ya se ha dicho, es impresionante que a niveles de similares de positividad (porcentaje de pruebas que dan resultado positivo de Covid-19) se observen enormes diferencias en los niveles de letalidad (porcentaje de personas contagiadas de Covid-19 que finalmente fallecen). Como ya se ha dicho, esto se explicaría por las diferentes capacidades en el sector salud entre las regiones.

Falta todavía mucho para que podamos establecer con mayor precisión cuáles han sido las diferentes trayectorias que han seguido las regiones del país en relación con la evolución y el impacto de esta epidemia. Sin embargo, al día de hoy, es un hecho que esta epidemia viene causando muchos más estragos en Lambayeque, Tumbes, Loreto, y Piura. Asimismo, estas diferentes trayectorias deberían ayudarnos a identificar qué fue lo particular en las regiones que sufrieron el menor impacto a consecuencia de esta epidemia. Eventualmente, podremos saber en qué medida se trató de formas de organización social que facilitaron el cumplimiento de la inmovilización y una adecuada gestión de las economías locales, o de alguna combinación de múltiples factores, incluyendo las condiciones ambientales.

Como ya lo indica el primer reporte, esta epidemia pone en relieve el hecho de que dos décadas de crecimiento económico no han sido suficientes para que el Estado peruano mejore de manera significativa la gestión y los servicios de salud, educación, empleo, infraestructura y seguridad ciudadana. Tampoco fue suficiente para cerrar las grandes brechas económicas y sociales que existen en nuestra sociedad, que a su vez hacen que sea tan difícil hacer cumplir y respetar las medidas de aislamiento y movilización social. De igual modo, estas deficiencias de gestión y brechas económicas y sociales tienen claramente un componente territorial. La experiencia y el pronóstico luego de contagiarse de Covid-19 variará significativamente no solo según el nivel socioeconómico de la familia sino también de la región del país en que esto suceda y, muy probablemente, también dependiendo del lugar en que uno se encuentre dentro de estas regiones.

Por último, la inclusión en la Plataforma Nacional de Datos Abiertos de información sobre los casos individuales de contagio de Covid-19 que incluye edad, sexo, departamento, provincia, distrito, fecha y tipo de prueba debería contribuir a mejorar nuestra comprensión de las dimensiones sociales, económicas y políticas de esta epidemia; a tener una mejor evaluación de las medidas adoptadas por nuestras autoridades. Eventualmente, también contribuirán a que las medidas de nuestras autoridades para frenar el avance de esta epidemia sean más localizadas y mucho más eficientes en general.