COVID-19: ¿Cómo podemos explicar las diferencias en la mortalidad?

COVID-19: ¿Cómo podemos explicar las diferencias en la mortalidad?

Alberto Palloni. CSIC.

Stephan Walter. Universidad Rey Juan Carlos.

 

¿Por qué las tasas de mortalidad por COVID-19 parecen ser tan diferentes para hombres y mujeres? ¿Y por qué las diferencias entre regiones dentro de un país, y entre países, son tan grandes? Como es habitual en estas situaciones, múltiples factores explicarán una pequeña parte del resultado, pero ninguno de ellos explicará mucho. Dicho esto, las nuevas investigaciones nos dan la oportunidad de identificar cuatro culpables y mecanismos para explicar las diferencias observadas en las tasas de mortalidad: la forma en que los países registran sus casos, el acceso diferencial a los recursos, la salud de la población y la biología.

1) La primera explicación tiene que ver con la comparabilidad de las estadísticas y la idiosincrasia en la contabilización de los casos. Por ejemplo, es muy posible que las muertes en Italia incluyan a personas que murieron debido a condiciones diferentes a las de COVID-19, pero que se contabilizaron como muertes debidas al virus. Aunque la heterogeneidad en la contabilización de los casos y las muertes es el principal sospechoso para explicar las diferencias por país e incluso entre regiones dentro de un país, no cabe duda de que es un candidato poco probable para dar cuenta de las diferencias de género dentro de un país y dentro de una región.

2) Una segunda explicación invoca grandes variaciones entre regiones y países en cuanto a la capacidad de hacer frente a una repentina avalancha de casos graves que requieren personal médico numeroso y preparado, una logística complicada y equipamiento sofisticado y escaso. El acceso diferencial a las instalaciones mejor equipadas también puede explicar las diferencias socioeconómicas dentro de un país y de una región, pero es poco probable que explique las diferencias de género.

3) La tercera explicación apunta a la composición del estado de salud de la población que contrajo COVID-19 en cada país. No sería sorprendente descubrir que las poblaciones de edad avanzada difieren sustancialmente entre los países en cuanto al número de afecciones preexistentes y/o la gravedad de las mismas (en particular las que afectan a los órganos preferentemente atacados por el virus, como los del sistema respiratorio). A diferencia de las dos primeras explicaciones anteriores, el estado de salud preexistente podría ayudar a explicar también las diferencias de género. Además, es probable que quienes experimentan un mayor número de afecciones preexistentes sean de menor nivel de educación y pertenezcan a grupos étnicos y de migrantes desfavorecidos que, posiblemente, corren un mayor riesgo de contraer el virus para empezar (por estar más expuestos a condiciones de hacinamiento, menor conciencia o vigilancia, menor cumplimiento de las restricciones).

4) Por último, hay una cuarta clase de explicación: la biología. La biología podría desempeñar un papel a través de las hormonas. Sabemos que la testosterona se asocia con la sarcopenia y la fragilidad, y hay algunas pruebas empíricas que sugieren que las hormonas sexuales como el estrógeno y la progesterona refuerzan el sistema inmunológico de las mujeres y proporcionan una mayor protección. También es posible que la función inmunológica de las mujeres y los hombres difiera lo suficiente como para influir en los resultados asociados a una serie de enfermedades, incluida la COVID-19.

Hay otro jugador que resulta ser importante: la epigenética (ver referencia bibliográfica). Resulta que hay un gen, ACE2, que codifica la proteína ACE2, que se ha caracterizado como regulador de la presión arterial y cuya expresión de ARNm implica múltiples tejidos, sobre todo células de los tejidos respiratorios y del intestino. El ACE2 también facilita la penetración celular y la infectividad viral de la COVID-19 porque es un receptor de las proteínas virales. Además, el ACE2 se encuentra en el cromosoma X. Si no hubieses estado durmiendo en tu clase de biología del instituto, sabrías que debido a que un cromosoma X escogido al azar en las mujeres está inactivo, ellas están, por lo general, más protegidas que los hombres de los accidentes genéticos. Esto mejora la clasificación de ACE2 en la lista de potenciales candidatos que podrían explicar al menos las diferencias de género en las tasas de mortalidad. Asimismo, cuando el ACE2 es transcriptiblemente silencioso, la COVID-19 tiene una puerta menos para entrar en las células humanas. Por el contrario, cuando el ACE2 está hipometilado hay un mayor riesgo de albergar la infección. ¿Y adivina quién anda por ahí con un ACE2 hipometilado? Los fumadores, por ejemplo, los pacientes con la enfermedad pulmonar obstructiva crónica –EPOC- (la mayoría de los cuales son ex-fumadores) y, naturalmente, los hombres (que fuman, al menos en el pasado reciente, más que las mujeres).

Es cierto que quedan muchas cosas en el aire. El ACE2 seguramente no será el único actor del asunto. Sin embargo, estos cuatro factores contribuyen a explicar las diferencias observadas en las tasas de mortalidad por género y entre regiones y países. Tanto la demografía como la biología son vitales para ayudarnos a entender los patrones de muertes causadas por la pandemia.

 

Publicado en Population Europe: Policy Insights, 28-4-2020.

Alberto Palloni es investigador de excelencia en el Instituto de Economía, Geografía y Demografía (IEGD) del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), donde dirige el proyecto ERC Advanced “Condiciones tempranas, efectos retardados en los adultos y morbilidad, discapacidad y mortalidad en las poblaciones humanas modernas” (ECHO)*. También es Profesor Emérito de Sociología Samuel Preston del Centro de Demografía y Salud del Envejecimiento de la Universidad de Wisconsin-Madison, Estados Unidos.

Stephan Walter es Investigador Principal de la Advanced Grant TALENT “VIVIBRAIN” del Departamento de Medicina y Salud Pública de la Universidad Rey Juan Carlos.

*El proyecto ECHO ha recibido financiación del Consejo Europeo de Investigación (ERC) en el marco del programa de investigación e innovación Horizonte 2020 de la Unión Europea (acuerdo de subvención Nº 788582). La presente publicación refleja únicamente la opinión de los autores, y la Agencia Ejecutiva del Consejo Europeo de Investigación y la Comisión Europea no son responsables del uso que pueda hacerse de la información que contiene.

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