Diferencias entre el exceso de mortalidad en España debido al COVID-19 y los datos oficiales

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Rafael Salas, Universidad Complutense de Madrid e ICAE
Juan Prieto-Rodríguez, Universidad de Oviedo

Utilizando los datos del modelo de vigilancia de la mortalidad diaria por todas las causas en España (MoMo), en una entrada reciente de Libertad González y Ana Rodríguez, se analizó el exceso de mortalidad asociada a la actual pandemia de COVID-19, observándose que es muy superior a otros episodios pasados con tasas de mortalidad inusualmente altas, como olas de calor o episodios recientes de gripe estacional.

A menudo se comparan las cifras de los excesos de mortalidad con las cifras oficiales de fallecidos debido a la pandemia. Sin embargo, la comparación presenta algunas dificultades de las que hay que ser consciente. Primero, en casi todos los países, los datos oficiales, siguiendo los consejos de la OMS, hacen referencia a casos confirmados, y, por tanto, suelen centrarse en los fallecimientos hospitalarios. Es evidente que muchas defunciones, especialmente fuera de los centros sanitarios, no son contabilizadas por no haber realizado el test correspondiente al difunto. Segundo, los criterios son cambiantes entre países, pues algunos países admiten indicios razonables de haber padecido la enfermedad, sin necesidad de test, para incorporar el correspondiente fallecimiento a los datos oficiales de defunciones por coronavirus. Tercero, en el anexo de una entrada anterior, recogíamos la posibilidad de contabilizar casos de comorbilidad a COVID-19, y la importancia de diferenciar entre muertes con coronavirus y por coronavirus.

Tener datos precisos sobre la mortalidad asociada a esta epidemia es crucial y los modelos de seguimiento de excesos de muertes no esperadas, como MoMo en España, pueden ser la solución a algunos de los problemas que presentan los datos oficiales de defunciones. Así, los primeros análisis internacionales comparando ambos tipos de datos (New York Times, The Economist), indican que en todos los países existen una subvaloración del total de muertes ocasionados por la epidemia usando cifras oficiales. Aun así, la evolución de las cifras oficiales, aunque sujetas a este sesgo, podrían seguir siendo útiles para seguir la evolución de la epidemia, y de hecho son las publicadas por la OMS.

En esta entrada vamos a tratar de arrojar algo de luz sobre el sesgo de las cifras oficiales de muertes “contrastadas” respecto al exceso de defunciones por todas las causas en España. Asimismo, por cuestiones metodológicas, creemos que hay que ser cuidadosos con comparar los datos de España con las cifras oficiales de otros países, pues los criterios de recogida no son siempre homogéneos.

A partir de los datos del modelo MoMo de España, elaborado por el Instituto de Salud Carlos III, vamos a delimitar los datos que consideramos consolidados a día de hoy. El criterio que hemos utilizado para considerar un determinado dato como consolidado es que, al menos, durante dos días seguidos no hayan variado el número de fallecidos reportados por el registro civil. A día de hoy, para España, eso supone considerar como consolidados y, por tanto, con una probabilidad de corrección prácticamente nula, los datos de fallecimientos hasta el 8 de abril de 2020 (hace 16 días). En el Gráfico 1 mostramos los datos de exceso de muertes por todas las causas desde el 17 de marzo (fecha en que las muertes observadas superaron el cuantil 99% de muertes estimadas de acuerdo con las series históricas). Desde el 8 de abril hasta el momento actual, los datos proporcionados por el sistema MoMo se pueden considerar provisionales, pues es muy probable que se reciban nuevas notificaciones de defunciones de los registros civiles.

Grafico 1. Series de muertes diarias

Dado el retraso en estas notificaciones, hay que ser muy cuidadosos al hacer comparaciones con las cifras oficiales de fallecimientos porque los datos del exceso de muertes por todas las causas pueden cambiar. De hecho, los artículos de The New York Times y The Economist adolecen de este error, pues comparan datos relativos a fechas en las que los países estaban en fases muy diferentes del ciclo de la epidemia y datos con distinto nivel de consolidación.[1]

La curva azul indica el exceso de muertes por todas las causas que consideramos consolidada, definida como la diferencia entre los fallecidos notificados del registro civil menos el valor estimado de muertes de cada día. La curva morada es una variante de la anterior, tomando como referencia para el exceso de muertes el cuantil 99% de muertes estimadas, en lugar del valor estimado.

Las líneas en colores rojizos o anaranjados muestran los datos de fallecidos diarios por todas las causas a partir del 8 de abril, que consideraos provisionales, con la información disponible en los últimos tres días: en rojo con datos del día 21; en amarillo con datos del día 22 y con naranja con datos del día 23, publicados hoy día 24 de abril). Las actualizaciones suponen siempre aumentos en el exceso estimado de muertes, desplazando las curvas hacia arriba, ya que los excesos de defunciones se calculan sobre una referencia constante, el valor diario estimado de defunciones.

En el periodo entre el 17 de marzo y el 8 de abril, el exceso de muertes sobre el valor estimado era de 21.966, es decir, 7.705 más que las muertes oficiales por COVID-19. Esta diferencia viene recogida por el área entre la línea verde y la línea azul del gráfico y representa un 54,0%. Usando el cuantil 99%, el exceso de muertes no explicadas sobre el estimado sería de 19.349, es decir, 5.088 más que las oficiales (un 35,7% más). Puede verse que la diferencia entre ambas fuentes de datos es más pequeña al comienzo de la epidemia y se hace máxima en el pico de la misma, probablemente porque en ese momento el sistema sanitario estaba colapsado o cerca del punto de saturación y no se realizaban todas las pruebas que hubieran sido precisas.

A partir del 8 de abril, las líneas provisionales se elevarán con las nuevas notificaciones y, previsiblemente, cada vez más rápido a medida que los registros civiles estén menos saturados. Hoy, para los últimos días, las cifras oficiales son mayores que las reportadas por MoMo pero presumiblemente éstas acaben siendo superiores cuando los registros civiles comuniquen todas las muertes. Sin embargo, creemos que la divergencia entre ambas fuentes descenderá a niveles parecidos al inicio de la epidemia, pues los hospitales y servicios de salud están más descongestionados y es más difícil que no se realice el test a los fallecimientos sospechosos de infección. Esta es precisamente la evolución que se detecta en el Gráfico 2.

Grafico 2. Tasas de excesos de fallecidos sobre datos oficiales (para datos consolidados)

En consecuencia, ya que las diferencias entre ambas fuentes sobre la cifra de fallecimientos cambian en los distintos momentos de la epidemia, es importante tomar fechas de referencia claras para cualquier comparación, especialmente las internacionales que pueden estar sujetas a otras fuentes de heterogeneidad, cómo los casos de EEUU ó Reino Unido que incluyen neumonía y gripe como enfermedades posibles de fallecimiento. La referencia más evidente es una vez que el episodio concluya y se hayan notificado todas las muertes por parte de los registros civiles.

Por último, los datos sobre excesos de mortalidad por todas las causas difieren por edades respecto a los datos oficiales publicados diariamente por el Ministerio de Sanidad. Por razones señaladas anteriormente, los datos oficiales subestiman especialmente la incidencia relativa de los fallecimientos en los segmentos de edad más avanzados, es decir, las muertes que con una mayor probabilidad se han producido en residencias y fuera de centros sanitarios. Con los datos de MoMo consolidados, referente al periodo que va desde el 17 de marzo al 8 de abril, el 95,9% de los excesos de mortalidad se corresponde con los mayores de 65 años, y el 83,4% con mayores de 74. [2] Aunque los tramos de edad difieren entre ambas fuentes, esta es una cifra mayor que la que se desprende de los datos oficiales. Según los datos de ayer, 23 de abril, del Ministerio de Sanidad, los mayores de 60 años suponen el 95,3% de muertes oficiales y el 86,5% se corresponde con los mayores de 70 años.

Tabla 1. Exceso de mortalidad por tramos de edad MoMo

Fuente: MoMo, Instituto de Salud Carlos III, (datos consolidados del 17 de marzo al 8 de abril)

Esta desigual distribución de la mortalidad por edades y el hecho de que la discrepancia con las cifras oficiales cambie a lo largo del tiempo, especialmente, por la mejora en las certificaciones de defunción fuera de los centros hospitalarios, vuelve a señalar la necesidad de realizar comparaciones internacionales manteniendo con cierta prudencia. Primero, la pirámide poblacional puede diferir y, segundo, los distintos países no están en el mismo momento del ciclo epidemiológico. Así, aunque en Estados Unidos la tasa de mortalidad para los mayores es mucho más elevada que para los jóvenes, de los datos del seguimiento semanal del NCHS, hasta la semana que finaliza el 4-4-2020 (con datos a día 23-4-2020), el porcentaje de muertes con COVID-19 para la población mayor de 65 años era del 78,9% sobre el total de defunciones, casi 20 puntos menor que en España. El hecho de que el 9,5 por ciento de la población española sea mayor de 75 años, frente al 6,7 por ciento en EEUU, podría explicar parte de esta discrepancia.

También los datos sobre excesos de mortalidad por todas las causas difieren por sexos. Con los datos de MoMo, referente al periodo consolidado que va desde el 17 de marzo al 8 de abril, el 54,9% de los excesos de mortalidad se corresponde con los hombres, y el 45,1% con mujeres. Estas cifras son más iguales que las de los datos oficiales de muertes por COVID-19 de ayer, 23 de abril, publicados por el Ministerio de Sanidad, en los que los hombres suponen el 59% por el 41% de las mujeres. Una posible explicación es que hubiera más muertes de mujeres en residencias y en casos no confirmados y, por tanto, más susceptibles de no aparecer en los datos oficiales de defunciones.


[1] Pese al retraso, los registros civiles españoles están informatizados y la entrega de la información relativa a defunciones al Instituto Carlos III es relativamente rápida. En otros países, como Estados Unidos, el proceso es más lento y algunos procedimientos siguen siendo manuales.

[2] Las tasas de mortalidad por millón de habitantes que se desprenden de MoMo, para ese mismo periodo de referencia, de 595 por millón para la población entre 65-74 años, mientras que es 4.069 por millón para los mayores de 74 años. Estas tasas tenderán a subir con más datos consolidados.

Hay 7 comentarios
  • Gracias por la entrada. El exceso de mortalidad en la página que citan, presenta numerosos problemas, algunos de los cuales señalan aquí y otros ya se señalaron en la entrada anterior que citan (por ejemplo, el hecho de que las muertes por otras causas también habrán variado como consecuencia del covid). Aún así a mí me parece que es una referencia para hacernos una idea del orden de magnitud en el que las cifras oficiales subestiman las verdaderas muertes que, a juzgar por los datos, no parece despreciable. En todo caso, por lo que tengo entendido, en España se sigue el criterio de la OMS a la hora de computar a los muertos, es decir, no es que se estén intentando ocultar muertos intencionadamente. Hay que tener en cuenta que achacar a la pandemia cualquier muerte sospechosa también conduciría a errores, en este caso por exceso.

    En cuanto a las diferencias por sexo, en realidad pueden ser mayores, porque las mujeres viven más que los hombres lo que teniendo en cuenta que la mortalidad es especialmente elevada en las personas de edad avanzada, es un factor a tener en cuenta.

    • Muchas gracias por tu comentario. Justamente, nuestra intención era estudiar cual era el orden de magnitud de la diferencia entre las dos posibles fuentes y, también, poner esa diferencia en relación con otros factores de la actual pandemia. Es decir, tratar de contextualizar un poco las cifras.

  • Todo bien, salvo que MoMo no cubre el 100 de la población española, tal como indica la documentación de la aplicación que publicó el ISCIII. Se deja fuera el 5-6% de la población nacional. Además, esa diferencia es más acusada en Madrid, donde MoMo puede estar omitiendo más del 10% de las defunciones (véase https://www.datanalytics.com/2020/04/21/defunciones-ine-vs-momo/) y es precisamente una de las comunidades más azotadas por el coronavirus.

    • Muchas gracias Carlos. En efecto, como bien se avisa los datos de MoMo tienen algunos inconvenientes, entre ellos que apesar de que tiene una cobertura extensa (~93% de la población), no es completa.

      Como bien dices es un buen sistema de alerta rápido, que nos puede dar una aproximación rápida, pero en realidad para obtener una visión más precisa, tendremos que esperar a las cifras definitivas del INE, que tardan en torno a un año en publicarse.

      Saludos

      • No he tenido tiempo de estudiar los datos de MoMo, pero me asalta una duda: en el análisis presentado en este post, ¿está aplicando algún factor de corrección a los datos de MoMo para hacerlos comparables con los datos oficiales? Por ejemplo, dividir los datos de exceso de mortalidad de MoMo por 0,93 (o algo más fino, haciéndolo por comunidades)? Gracias

        • Los datos de ambas fuentes son los que son sin ninguna corrección o ajuste. La intención es compararlas tal y como se publican los datos.

  • El tema de Madrid es tremendo, junto con Castilla la Mancha supongo que por proximidad. Los datos de la curva en Madrid podrian ser la foto de lo que habria pasado en todo el pais si no se hubieran tomado medidas drasticas. La diferencia con el resto de zonas es muy grande.

    Si se comparan las cifras de muertes totales en marzo con las de los meses de gripe mas fuerte de los ultimos años; enero de 2005, 2015, 2017, 2018, a nivel estatal aun son similares (a pesar de las diferencias ine-momo). Tambien en muchas comunidades son similares o incluso inferiores de las de 2017. Pero si miramos Madrid, la curva parece el everest, y eso que ahi las cifras del momo pueden ser aun sobre un 10% inferiores.

    Supongo que en Madrid la expansion estaba mas avanzada cuando se tomaron medidas y es una zona con alta densidad y movilidad.

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