Coronavirus en Chile, Perú y Ciudad de México: "El número de muertes confirmadas por covid-19 subestima enormemente el número real de muertes por la pandemia"

Doctor tomando la temperatura a una mujer indígena en Perú.

Fuente de la imagen, Getty Images

Pie de foto, "Solo podemos actuar según lo que sabemos", asegura Luis Felipe López-Calva.
    • Autor, Ana Pais (@_anapais)
    • Título del autor, BBC News Mundo
  • Tiempo de lectura: 5 min

"Una tragedia peor de lo que creemos": así describe a la pandemia de covid-19 en América Latina y el Caribe el director del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD) para la región, el mexicano Luis Felipe López-Calva.

La covid-19 ha causado en la región más de 155.000 muertes al 16 de julio, convirtiéndola en el centro actual de la pandemia.

No obstante, en una reciente publicación de su blog técnico Graph for Thought, el también subsecretario general adjunto de Naciones Unidas (ONU) escribe que "el número de muertes confirmadas por covid-19 subestima enormemente el número real de muertes por la pandemia", en referencia concretamente a Chile, Perú y Ciudad de México.

"Los formuladores de políticas de todo el mundo están tomando decisiones críticas sobre qué acciones tomar a raíz de covid-19", dice López-Calva a BBC Mundo.

"¿Cuándo pueden las personas regresar a su lugar de trabajo de manera segura? ¿Cuándo pueden las escuelas reabrir de manera segura? Estas decisiones de políticas conllevan graves consecuencias para la vida de las personas", continúa.

Sin embargo, explica, "debido a la información limitada e imperfecta disponible, basar estas decisiones en buena evidencia se vuelve bastante difícil".

Un ejemplo de ello es justamente la cantidad de personas que han fallecido por infectarse con el nuevo coronavirus.

Exceso de mortalidad

"Es importante comprender la posible magnitud en que se subestiman las muertes por covid-19 porque ofrece una imagen más precisa de la escala de la pandemia", dice.

Luego agrega: "Entender, por ejemplo, que la pandemia puede haber matado hasta 5 veces el número de personas registradas oficialmente en un lugar específico puede significar que son necesarias medidas de contención de covid-19 más extensas de lo que se pensaba anteriormente, así más pérdidas de vidas pueden ser prevenidas".

Según López-Calva, este es el caso de Perú y Ciudad de México, donde al 6 de julio se pudo constatar una tasa de subregistro de muertes del 79% y 78% respectivamente.

Otro caso destacado por el director regional del PNUD es el de Chile, donde la tasa de dicho subreporte es del 61%.

El cálculo se basa en el concepto de exceso de mortalidad.

De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), el exceso de mortalidad es una "mortalidad superior a la esperada en función de la tasa de mortalidad sin crisis en la población de interés. El exceso de mortalidad es, por lo tanto, la mortalidad atribuible a las condiciones de crisis".

Perú
Chile
Ciudad de México

En otras palabras, el exceso de mortalidad es la diferencia entre el número real de muertes y el número esperado de muertes para el mismo período dentro de un país o ciudad, basándose en datos históricos recientes.

Viendo los gráficos, es la diferencia entre la zona roja y la celeste: si la cantidad real real de muertes de este 2020 se explicara por completo por la covid-19, entonces ambas curvas serían similares.

Y, como se puede ver, en los tres casos son muy diferentes.

Casos en la región

En su publicación, López-Calva ejemplifica el nivel de la problemática regional del subregistro de muertes con los dos países antes mencionados (Chile y Perú) y Ciudad de México, además de otras tres ciudades brasileñas: Manaos, Río de Janeiro y Sao Paulo.

"Si bien todas las localidades en la publicación son lugares de la región que han sido particularmente afectadas por covid-19, no son necesariamente lugares donde el subregistro es excepcionalmente alto", aclara.

La razón se debe a la disponibilidad de tres datos, dice, al tiempo que destaca que todos fueron tomados de la revista The Economist: las tasas de mortalidad históricas, las tasas de mortalidad actuales y las muertes confirmadas por covid-19.

Hombre junto a un cajón fúnebre.

Fuente de la imagen, Getty Images

Pie de foto, Para López-Calva, los datos que muestran el impacto real de la pandemia son "un llamado a la acción, para evitar más pérdidas innecesarias".

No obstante, dentro de los países o ciudades que publican estos datos de forma regular, el ranking de exceso de muertes por cada 100.000 habitantes del propio The Economist, con datos al 15 de julio, sí está encabezado por América Latina.

El listado tiene a Ciudad de México (254) a la cabeza, seguido por Río de Janeiro (148), Ecuador (133) y Perú (110). Chile está en el puesto 15 con un número total de exceso de muertes de 39 cada 100.000.

Razones detrás del subregistro

"Debemos ser cautelosos al interpretar los datos presentados en la publicación como la verdadera magnitud de la cifra de muertos por la pandemia", aclara López-Calva.

"El exceso de tasas de mortalidad puede ayudarnos a obtener una mejor aproximación de lo que está sucediendo", agrega, pero "solo cuentan una parte de la historia".

Entre las múltiples razones para el subregistro, el director regional del PNUD menciona en su publicación la limitada capacidad de muchos países para realizar pruebas.

"Por ejemplo, a pesar de tener las tasas más altas de pruebas de covid-19 per cápita en América Latina y el Caribe, más del 60% del exceso de muertes siguen sin contabilizarse en Chile y Perú", escribe.

Luis Felipe López-Calva, director regional del PNUD para América Latina y el Caribe

Fuente de la imagen, PNUD

Pie de foto, El mexicano Luis Felipe López-Calva, director regional del PNUD para América Latina y el Caribe, así como subsecretario general adjunto de la ONU.

"Podemos pensar que, en el caso de Chile, esto se debe a la metodología de notificación de muertes de covid-19, que durante el período indicado no tuvo en cuenta a las personas que murieron fuera del hospital (por ejemplo, las que murieron en su hogar) o aquellos que murieron sin una prueba confirmada", continúa.

"En el caso de Perú -agrega-, podemos pensar que la calidad de las pruebas es una barrera para la presentación de informes más precisos, ya que la expansión de las 'pruebas rápidas' de menor calidad puede haber reducido la probabilidad de que las muertes debidas al covid-19 se diagnosticaran correctamente".

Datos confiables

Para López-Calva, reflejar con los datos la verdadera escala de la pandemia "es un reconocimiento de la gran pérdida que ya hemos sufrido, de tantas vidas invaluables perdidas y seres queridos que quedan atrás", dice a BBC Mundo.

"Pero también es un llamado a la acción, para evitar más pérdidas innecesarias", sostiene.

Los gobiernos precisan contar con estadísticas oficiales confiables y aumentar su transparencia y rendición de cuentas.

"La información creíble es una parte esencial de nuestro conjunto de herramientas en la lucha contra este virus, ya que los responsables políticos y los ciudadanos continúan tomando decisiones diarias sobre las acciones que deben tomar", opina.

En palabras de López-Calva, contar con "datos confiables es lo que nos permite ver el peligro invisible que enfrentamos y trazar caminos claros hacia una realidad más segura".

mapeado

Casos confirmados en todo el mundo

Group 4

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Fuente: Universidad Johns Hopkins (Baltimore, EE.UU.), autoridades locales

Última actualización de cifras 5 de julio de 2022 7:59 GMT

datos en detalle

Desplázate por la tabla para ver más datos

* Proporción de muertes por 100.000 habitantes

EE.UU. 1.012.833 308,6 87.030.788
Brasil 672.033 318,4 32.535.923
India 525.242 38,4 43.531.650
Rusia 373.595 258,8 18.173.480
México 325.793 255,4 6.093.835
Perú 213.579 657,0 3.640.061
Reino Unido 177.890 266,2 22.232.377
Italia 168.604 279,6 18.805.756
Indonesia 156.758 57,9 6.095.351
Francia 146.406 218,3 30.584.880
Irán 141.404 170,5 7.240.564
Alemania 141.397 170,1 28.542.484
Colombia 140.070 278,3 6.175.181
Argentina 129.109 287,3 9.394.326
Polonia 116.435 306,6 6.016.526
Ucrania 112.459 253,4 5.040.518
España 108.111 229,6 12.818.184
Sudáfrica 101.812 173,9 3.995.291
Turquía 99.057 118,7 15.180.444
Rumania 65.755 339,7 2.927.187
Filipinas 60.602 56,1 3.709.386
Chile 58.617 309,3 4.030.267
Hungría 46.647 477,5 1.928.125
Vietnam 43.088 44,7 10.749.324
Canadá 42.001 111,7 3.958.155
República Checa 40.324 377,9 3.936.870
Bulgaria 37.260 534,1 1.174.216
Malasia 35.784 112,0 4.575.809
Ecuador 35.745 205,7 913.798
Bélgica 31.952 278,2 4.265.296
Japón 31.328 24,8 9.405.007
Tailandia 30.736 44,1 4.534.017
Pakistán 30.403 14,0 1.539.275
Grecia 30.327 283,0 3.729.199
Bangladesh 29.174 17,9 1.980.974
Túnez 28.691 245,3 1.052.180
Irak 25.247 64,2 2.359.755
Egipto 24.723 24,6 515.645
Corea del Sur 24.576 47,5 18.413.997
Portugal 24.149 235,2 5.171.236
Holanda 22.383 129,1 8.203.898
Bolivia 21.958 190,7 931.955
Eslovaquia 20.147 369,4 2.551.116
Austria 20.068 226,1 4.499.570
Myanmar 19.434 36,0 613.659
Suecia 19.124 185,9 2.519.199
Kazajistán 19.018 102,7 1.396.584
Paraguay 18.994 269,6 660.841
Guatemala 18.616 112,1 921.146
Georgia 16.841 452,7 1.660.429
Sri Lanka 16.522 75,8 664.181
Serbia 16.132 232,3 2.033.180
Marruecos 16.120 44,2 1.226.246
Croacia 16.082 395,4 1.151.523
Bosnia y Herzegovina 15.807 478,9 379.041
China 14.633 1,0 2.144.566
Jordan 14.068 139,3 1.700.526
Suiza 13.833 161,3 3.759.730
Nepal 11.952 41,8 979.835
Moldavia 11.567 435,2 520.321
Israel 10.984 121,3 4.391.275
Honduras 10.906 111,9 427.718
Líbano 10.469 152,7 1.116.798
Australia 10.085 39,8 8.291.399
Azerbaiyán 9.717 96,9 793.388
Macedonia del Norte 9.327 447,7 314.501
Arabia Saudita 9.211 26,9 797.374
Lituania 9.175 329,2 1.162.184
Armenia 8.629 291,7 423.417
Cuba 8.529 75,3 1.106.167
Costa Rica 8.525 168,9 904.934
Panamá 8.373 197,2 925.254
Afganistán 7.725 20,3 182.793
Etiopía 7.542 6,7 489.502
Irlanda 7.499 151,8 1.600.614
Uruguay 7.331 211,8 957.629
Taiwán 7.025 29,5 3.893.643
Bielorrusia 6.978 73,7 982.867
Argelia 6.875 16,0 266.173
Eslovenia 6.655 318,7 1.041.426
Dinamarca 6.487 111,5 3.177.491
Libia 6.430 94,9 502.189
Letonia 5.860 306,4 837.182
Venezuela 5.735 20,1 527.074
Territorios Palestinos 5.662 120,8 662.490
Kenia 5.656 10,8 334.551
Zimbabue 5.558 38,0 255.726
Sudan 4.952 11,6 62.696
Finlandia 4.875 88,3 1.145.610
Omán 4.628 93,0 390.244
República Dominicana 4.383 40,8 611.581
El Salvador 4.150 64,3 169.646
Namibia 4.065 163,0 169.247
Trinidad y Tobago 4.013 287,7 167.495
Zambia 4.007 22,4 326.259
Uganda 3.621 8,2 167.979
Albania 3.502 122,7 282.690
Noruega 3.337 62,4 1.448.679
Siria 3.150 18,5 55.934
Nigeria 3.144 1,6 257.637
Jamaica 3.144 106,6 143.347
Kosovo 3.140 175,0 229.841
Camboya 3.056 18,5 136.296
Kirguistán 2.991 46,3 201.101
Botsuana 2.750 119,4 322.769
Montenegro 2.729 438,6 241.190
Malawi 2.646 14,2 86.600
Estonia 2.591 195,3 580.114
Kuwait 2.555 60,7 644.451
Emiratos Árabes Unidos 2.319 23,7 952.960
Mozambique 2.212 7,3 228.226
Mongolia 2.179 67,6 928.981
Yemen 2.149 7,4 11.832
Senegal 1.968 12,1 86.382
Camerún 1.931 7,5 120.068
Angola 1.900 6,0 101.320
Uzbekistán 1.637 4,9 241.196
Nueva Zelanda 1.534 31,2 1.374.535
Bahréin 1.495 91,1 631.562
Ruanda 1.460 11,6 131.270
Ghana 1.452 4,8 166.546
Singapur 1.419 24,9 1.473.180
Esuatini 1.416 123,3 73.148
Madagascar 1.401 5,2 65.787
República Democrática del Congo 1.375 1,6 91.393
Surinam 1.369 235,5 80.864
Somalia 1.361 8,8 26.803
Guyana 1.256 160,5 67.657
Luxemburgo 1.094 176,5 265.323
Chipre 1.075 89,7 515.596
Mauricio 1.004 79,3 231.036
Mauritania 984 21,7 60.368
Martinica 965 257,0 195.912
Guadalupe 955 238,7 168.714
Fiyi 866 97,3 65.889
Tanzania 841 1,4 35.768
Haití 837 7,4 31.677
Bahamas 820 210,5 36.101
Reunión 812 91,3 422.769
Costa de Marfil 805 3,1 83.679
Laos 757 10,6 210.313
Malta 748 148,8 105.407
Mali 737 3,7 31.176
Lesoto 699 32,9 33.938
Belice 680 174,2 64.371
Qatar 679 24,0 385.163
Papúa Nueva Guinea 662 7,5 44.728
Polinesia Francesa 649 232,4 73.386
Barbados 477 166,2 84.919
Guinea 443 3,5 37.123
Cabo Verde 405 73,6 61.105
Guayana Francesa 401 137,9 86.911
Burkina Faso 387 1,9 21.044
Congo 385 7,2 24.128
Santa Lucía 383 209,5 27.094
Gambia 365 15,5 12.002
Nueva Caledonia 313 108,8 64.337
Níger 310 1,3 9.031
Maldivas 306 57,6 182.720
Gabón 305 14,0 47.939
Liberia 294 6,0 7.497
Curazao 278 176,5 44.545
Togo 275 3,4 37.482
Nicaragua 242 3,7 14.690
Granada 232 207,1 18.376
Brunéi 225 51,9 167.669
Aruba 222 208,8 41.000
Chad 193 1,2 7.426
Yibuti 189 19,4 15.690
Mayotte 187 70,3 37.958
Guinea Ecuatorial 183 13,5 16.114
Islandia 179 49,5 195.259
Islas del Canal de la Mancha 179 103,9 80.990
Guinea-Bissau 171 8,9 8.369
Seychelles 167 171,1 44.847
Benín 163 1,4 27.216
Comoras 160 18,8 8.161
Andorra 153 198,3 44.177
Islas Salomón 153 22,8 21.544
Antigua y Barbuda 141 145,2 8.665
Bermudas 140 219,0 16.162
Sudán del Sur 138 1,2 17.722
Timor Oriental 133 10,3 22.959
Tayikistán 125 1,3 17.786
Sierra Leona 125 1,6 7.704
San Marino 115 339,6 18.236
San Vicente y las Granadinas 114 103,1 9.058
República Centroafricana 113 2,4 14.649
Isla de Man 108 127,7 36.463
Gibraltar 104 308,6 19.633
Eritrea 103 2,9 9.805
Isla de San Martín (Antillas Holandesas) 87 213,6 10.601
Liechtenstein 85 223,6 17.935
Santo Tomé y Príncipe 74 34,4 6.064
Dominica 68 94,7 14.852
Isla de San Martín (Francia) 63 165,8 10.952
Islas Vírgenes Británicas 63 209,8 6.941
Mónaco 59 151,4 13.100
San Cristóbal y Nieves 43 81,4 6.157
Burundi 38 0,3 42.731
Antillas Holandesas 37 142,4 10.405
Islas Turcas y Caicos 36 94,3 6.219
Islas Caimán 29 44,7 27.594
Samoa 29 14,7 14.995
Islas Feroe 28 57,5 34.658
Bután 21 2,8 59.824
Groenlandia 21 37,3 11.971
Vanuatu 14 4,7 11.389
Kiribati 13 11,1 3.236
Crucero Diamond Princess 13 712
Tonga 12 11,5 12.301
Anguila 9 60,5 3.476
Montserrat 8 160,3 1.020
Wallis y Futuna 7 61,2 454
Palaos 6 33,3 5.237
San Bartolomé 6 60,9 4.697
Crucero MS Zaandam 2 9
Islas Cook 1 5,7 5.774
San Pedro y Miquelón 1 17,2 2.779
Islas Malvinas o Falkland 0 0,0 1.815
Micronesia 0 0,0 38
Vaticano 0 0,0 29
Islas Marshall 0 0,0 18
Antártica 0 11
Santa Elena 0 0,0 4

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Esta visualización se basa en datos periódicos de la Universidad Johns Hopkins y puede que no refleje la información más actualizada de cada país.

** Los datos históricos de nuevos casos son una media de tres días seguidos. Debido a la revisión del número de casos, la media no pudo ser calculada en esta fecha.

Fuente: Universidad Johns Hopkins (Baltimore, EE.UU.), autoridades locales

Última actualización de cifras: 5 de julio de 2022 7:59 GMT

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