Hace año y medio, al tomar posesión como Presidencia de la República, Andrés Manuel López Obrador reiteró su principal compromisode campaña. Ese que le logró el respaldo de la mayoría del electorado: por el bien de todos, primero los pobres”. Uno supondría que esta máxima guía las acciones y programas del actual gobierno; y que tal lógica se manifestaría en el caso del combate a la pandemia de COVID-19. Ante ello es válido plantear: Covid19, ¿primero los pobres?
Por Ricardo de la Peña*. Sïguelo en Twitter: @Ricartur59
Al informar cotidianamente y poner a disposición del público los datos sobre pruebas referidas a la pandemia de COVID-19, México cumple con las buenas prácticas sugeridas a este respecto[1]. La relevancia de estos números está dada por el hecho de que “para poder controlar adecuadamente la propagación del virus, los países con brotes más generalizados deben realizar más pruebas” y que “una forma importante de entender si los países están probando lo suficiente es mirar la proporción de pruebas que arrojan un resultado positivo”. Por esta razón, la Organización Mundial de la Salud (OMS) “ha sugerido una tasa positiva de alrededor del 3 al 12% como punto de referencia general de pruebas adecuadas”[2]. En todo caso, a medida que se aplica una mayor cantidad de pruebas es más exacto el conocimiento del número real de contagios existentes.
Una propuesta de análisis
Ahora bien, una manera de analizar el alcance de las pruebas y, por ende, la capacidad previsora que se posibilita a través de ellas según la condición social de la población, es cotejar las tasas de aplicación de pruebas de laboratorio para la detección de COVID-19 según el grado de marginalidad de los municipios o alcaldías de residencia de la población.
Al respecto, hay que recordar que desde hace treinta años el Consejo Nacional de Población (CONAPO) definió la marginación como un proceso estructural de carácter multidimensional relacionado al desarrollo socioeconómico logrado por el país, que se expresa en desigualdades territoriales[3].
Con la finalidad de contar con información sobre la marginalidad, CONAPO identificó cuatro dimensiones de expresión del fenómeno: educación, vivienda, ingresos monetarios y una afectación por la ubicación espacial. Posteriormente, seleccionó una técnica de medición que sintetiza esta condición multidimensional del fenómeno para cuantificar las formas e intensidades de las privaciones padecidas por la población, con el propósito de evidenciar sus expresiones, impacto global y finalmente para poder ordenar y clasificar de acuerdo con el nivel de las carencias a las unidades territoriales del país, lo que permite disponer de un indicador sobre el grado de marginación en las entidades federativas, municipios, localidades o áreas menores.
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COVID19 y grado de marginación
¿Qué pasa cuando se calcula la distribución de la población residente según el grado de marginación del municipio o alcaldía donde reside y se compara con las distribuciones de personas a las que se les ha aplicado prueba de laboratorio para COVID-19 y aquellas que han resultado positivas? Esto podemos verlo en el gráfico 1, donde se muestra que si bien una de cada cuatro personas radican en municipios con grados de marginalidad medios a muy altos, en dichos municipios apenas se han aplicado una décima parte de las pruebas de laboratorio para COVID-19 y se ha detectado solamente a la décima parte de los infectados.
Pero esas serían las cifras absolutas. ¿Qué pasa si, en aras de una mejor comparación, se estiman las tasas de pruebas aplicadas y la positividad detectada a COVID-19 por cada millar de habitantes? Con ello pueden eliminarse las diferencias en magnitud poblacional entre los estratos según grado de marginalidad (lo que se presenta en el gráfico 2)?
A medida que el grado de marginación es mayor, tiende a ser menor la proporción de personas a las que se les ha aplicado una prueba de laboratorio, para determinar si se han contagiado del nuevo coronavirus.
En efecto, en los municipios o alcaldías con un grado de marginación muy bajo se han aplicado 6.5 pruebas por cada mil personas y con ello se ha logrado detectar a 2.5 personas contagiadas con SARS-CoV-2 por cada millar de habitantes, estas proporciones bajan a 1.5 pruebas por mil residentes en los grados alto y muy alto de marginalidad —cuatro veces menos que en municipios con marginalidad muy baja o baja—, lo que permite detectar apenas a 0.66 personas contagiadas con el virus ARS-CoV-2 por cada millar de habitantes.
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Más evidencia
Pero se podría alegar que las diferencias observadas son simplemente consecuencia, no de un tratamiento discriminatorio hacia la población según su grado de marginalidad, sino el reflejo de la mayor presencia del agente infeccioso en zonas urbanas.
Recuérdese que en ellas hay una elevada concentración poblacional y un menor grado de marginalidad, por lo que las distintas tasas de prueba y de positividad son únicamente resultado de la dispersión del propio virus entre la población. ¿Se sostendría esta hipótesis?
Conforme a los datos que se presentan en el gráfico 3, esto no es así. Si bien el volumen de pruebas de laboratorio para la detección del virus SARS-CoV-2 y de casos confirmados como positivos a COVID-19 pudiera responder al patrón de demanda de la población, en función de la presencia de contagios en sus comunidades cuando el grado de marginalidad es entre muy bajo e incluso hasta alto (donde las tasas de positividad detectadas se sitúan entre 42 y 48 por ciento), cuando se observa al estrato situado en un elevado grado de marginalidad se descubre que entre esta población la tasa de positividad detectada llega a prácticamente 60 por ciento, más de diez puntos por encima de la observada en los otros estratos.
Comentarios finales
Lo anterior pareciera mostrar que no solamente México no cumple con el nivel de pruebas considerado por la OMS como el adecuado: aquel que reduce las tasas de positividad a niveles de entre tres y doce por ciento, sino que existe una clara exclusión del proceso de pruebas de la población radicada en municipios con alta marginalidad, donde se están aplicando menos pruebas; esto eleva la tasa de positividad a niveles por encima de la mitad de los casos probados y genera una subestimación de la presencia de esta enfermedad entre la población que radica en los municipios con mayores carencias.
Así, al menos en la labor de rastreo de casos relacionados con el brote de COVID-19 en nuestro país -recomendados y considerados como algo requerido para controlar eficazmente la propagación del virus-, pareciera que para nuestro gobierno federal no van primero los pobres.
Sobre el autor
Ricardo de la Peña es sociólogo y experto en temas de análisis político-electoral. Es presidente de Investigaciones Socailes Aplicadas (ISA)
Fuentes
[1] Joe Hasell, Edouard Mathieu, Esteban Ortiz-Ospina and Max Roser. “Best practices for governments reporting COVID-19 testing data”. Our World in Data, Jun 8, 2020. Disponible en: https://ourworldindata.org/covid-testing-data-guidelines.
[2] Hannah Ritchie, Esteban Ortiz-Ospina, Diana Beltekian, Edouard Mathieu, Joe Hasell, Bobbie Macdonald, Charlie Giattino, and Max Roser. “Coronavirus (COVID-19) Testing”. Our World in Data, Last Update: Jun 29, 2020. Disponible en: https://ourworldindata.org/coronavirus-testing.
[3] Consejo Nacional de Población. Índice de marginación por entidad federativa y municipio 2015. Colección Índices Sociodemográficas. México, 2016.
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Frase clave: ¿Primero los pobres?
