Fatal precisión predictiva de contagios y tozudez profesional del gobierno durante la pandemia

Lo dijimos. No fue una sola voz, fueron varias. Con diferentes énfasis, intentamos hacer que la ciencia pudiera tener más visibilidad para los argumentos que la ideología neoliberal. Se intentó hacer ver al régimen de Piñera que era importante anteponer la salud de las personas por sobre otras prioridades económicas y sociales desde el mundo de la ciencia. Pero fracasamos. La política neoliberal nubla la mirada de nuestras autoridades desde hace años, no es raro que esto ocurriera también durante una pandemia. No es raro, pero si es sorprendente lo lejos que puede llegar lo que Henri Lefebvre llama “el campo ciego” aquel espacio ideológico construido con muros imaginarios que impiden que el conocimiento vaya mas allá de lo que los cuadros normativos imperantes y las ideologías hegemónicas consideran lo posible. Miles de vidas se pudieron salvar. El gobierno por acción y los científicos por inocencia, tenemos mucho que explicar a la gente afectada.

No por eso hay que dejar de insistir. La situación internacional era un reflejo de lo que venía hacia Chile. Se pudo evitar, actuando con mayor humildad. Aun se puede evitar que medidas apresuradas nos empujen a situaciones críticas nuevamente. La ansiedad por reabrir nos preocupa mucho y la ausencia de medidas sociales efectivas para el control de la crisis nunca se hicieron carne. Solo se entregaron placebos, se extendió una cuarentena ya por meses y aun así los efectos no son del todo satisfactorios. Aun falta mucho para considerar que los contagios están contenidos y queremos compartir algunos hallazgos que se basan en la evaluación de nuestros aportes al debate de las estrategias de control que iniciamos en marzo. Evaluamos y decimos que, lamentablemente, nuestras preocupaciones de hace 3 meses atrás se terminaron materializando.

Recientemente, el gobierno ha liberado información por cuadrantes de 1 km2 indicando la cantidad de casos activos por comunas. En un esfuerzo por identificar la correspondencia de esos casos con nuestro modelo de análisis socio-espacial de vulnerabilidad ante el COVID-19, encontramos que la correlación entre zonas vulnerables y casos activos es alta hasta la fecha, como se puede ver en las siguientes representaciones cartográficas donde en secuencia aparecen los casos activos y sobre ellos se presentan las áreas de vulnerabilidad media alta y alta, en primer lugar, y luego solo las zonas de vulnerabilidad alta. Los datos de vulnerabilidad los pueden revisar en nuestro Atlas y en la plataforma ArcGis que confeccionamos hace ya un par de meses atrás.

A nivel nacional, desarrollamos un estudio de correlación entre zonas censales y casos por cuadrantes, tomando como variables independientes la cantidad de adultos mayores, precariedad de la vivienda, hacinamiento, bajo nivel educativo e indice de vulnerabilidad ante COVID-19. Este ultimo indicador es un instrumento sintético de los cuatro anteriores ponderados con factor “Z” que permite aunar las otras variables en una sola. Este estudio se desarrolló a nivel nacional, luego en la Región Metropolitana y en las ciudades de Iquique-Alto Hospicio, Antofagasta y Calama. Esto último, dado que se ha indicado que las ciudades de las zonas mineras del país están sufriendo sus peaks de contagio y queríamos evaluar la situación actual entendiendo que puede ser relevante para organizaciones y autoridades de esas localidades.

A nivel nacional, el estudio indica que la correlación es significativa entre los casos activos y el índice de vulnerabilidad ante COVID-19. En el estudio mas completo que compartimos en el siguiente recuadro, se puede ver que el bajo nivel educativo es la variable a nivel nacional que mejor correlación tiene con los casos activos, seguido de la cantidad de adultos mayores y precariedad de la vivienda.

correlacion a nivel nacional
Correlación de Pearson entre variable a nivel nacional. Cuando el resultado es superior a 0.3 se considera una correlación a considerar. Si es sobre 0.5 la correlación se considera alta.

Esta cartografía del Gran Santiago tiene tres instancias: a) Casos activos del nuevo coronavirus activos en la RM; b) Casos activos del nuevo coronavirus en relación a las zonas con vulnerabilidad alta y media-alta; c) Casos activos del nuevo coronavirus en relación a las zonas de vulnerabilidad alta, únicamente.

Gif RM

En el estudio de correlaciones para el Gran Santiago, identificamos que el hacinamiento tiene la más alta correlación con los casos activos de COVID-19, seguido por el bajo nivel educativo y la presencia de Adultos Mayores. En segundo orden, la precariedad material de la vivienda sigue marcando un nivel significativo. La correlación entre el índice de vulnerabilidad ante el COVID-19 y los casos activos es alta.

Correlacion RM
Correlación de Pearson entre variable a nivel del Gran Santiago. Cuando el resultado es superior a 0.3 se considera una correlación a considerar. Si es sobre 0.5 la correlación se considera alta.

A continuación se presenta información de las otras ciudades antes mencionadas, con sus respectivas tablas. Para el caso de Iquique, las zonas censales con mayor presencia de adultos mayores presentan la mayor correlación con los casos activos, mientras el resto de las variables presenta correlación no significativa. Aun así, el Indice de vulnerabilidad ante COVID-19 y los casos activos se presentan con una correlación significativa.

Iquique Gif

correlacion iquique
Correlación de Pearson entre variable a nivel del Iquique. Cuando el resultado es superior a 0.3 se considera una correlación a considerar. Si es sobre 0.5 la correlación se considera alta.

El caso de los que presentamos más inquietante es el de Antofagasta, donde todas las variables tienen una correlación sobre 0.6 con los casos activos del nuevo coronavirus, destacando especialmente el bajo nivel educativo, el hacinamiento, la presencia de adultos mayores y la precariedad material de la vivienda. Esto se refleja en una alta correlación entre el indice de vulnerabilidad ante el COVID-19 y los casos activos.

Gif Antofagasta

correlacion antofagasta
Correlación de Pearson entre variable a nivel de Antofagasta. Cuando el resultado es superior a 0.3 se considera una correlación a considerar. Si es sobre 0.5 la correlación se considera alta.

Otra ciudad minera emblemática es Calama, donde al igual que en Antofagasta las correlaciones no bajan de 0.6, siendo especialmente altos en relación al hacinamiento y al bajo nivel educativo.

Calama Gif

Correlacion Calama
Correlación de Pearson entre variable a nivel de Calama. Cuando el resultado es superior a 0.3 se considera una correlación a considerar. Si es sobre 0.5 la correlación se considera alta.

Desde marzo que venimos desarrollando diferentes estudios que hemos ido produciendo para tratar de aportar al debate nacional, aunque teníamos la lamentable idea de que el gobierno no escucharía a la ciencia ni la evidencia empírica, sino al capital y el interés del mundo político-empresarial. Parte de estos estudios ya están siendo evaluados en journals indexados internacionales para asegurar que la revisión por pares aumente nuestro rigor en la producción de datos y conocimiento, pensando ya en medidas para otras pandemias (o la segunda oleada de esta misma); a ver si la autoridad esta vez sí se decide a usar esta información por el bien de todos. Entre tantos ojos sacados, muertos ocultos y auditorías por mal manejo de cifras, la correlación entre nuestras esperanzas de ser escuchados y la posibilidad real de que eso ocurra es bajísima.

En lo concreto, los determinantes sociales de la salud en materia de vivienda y urbanismo son clave para entender de que manera diferentes episodios críticos de salud pública se propagan por la ciudad. En un país con tantos niveles de desigualdad como Chile, la vivienda y las diferencias económicas entre grupos sociales son excelente (y macabros) predictores de quienes saldrán más perjudicados durante crisis climáticas, económicas, educativas, culturales, sociales y sanitarias.