Catalina Amuedo-Dorantes, Cristina Borra, Noelia Rivera y Almudena Sevilla
En una entrada reciente de este mismo blog, Libertad González y Ana Rodríguez comentaban que las cifras de mortalidad en España podrían haber sido otras caso de no haberse llevado a cabo medidas de confinamiento o de haberse implementado éstas de un modo menos estricto.
Algunos trabajos ya han identificado impactos positivos de diferentes intervenciones no farmacéuticas, como el cierre de colegios, la prohibición de eventos públicos de masas, el distanciamiento social, o el confinamiento; tanto en China, como en Europa (aquí y aquí), incluida España.
Sin embargo, hasta donde sabemos, ninguno de los estudios existentes ha estimado hasta qué punto las medidas de confinamiento presentan un impacto diferente en las muertes por COVID dependiendo de cuándo se implementan éstas.
Con el objetivo de contener la expansión del virus, el gobierno español decretó el estado de alarma el pasado 14 de marzo, imponiendo estrictas medidas de confinamiento a toda la población. En ese momento, había 96 casos confirmados por cada 100,000 habitantes en La Rioja, 53 en Madrid, pero menos de 5 casos por cada 100,000 habitantes en las Islas Baleares, Murcia o Canarias. Por lo tanto, el confinamiento ocurrió para todas las regiones, a pesar de que la propagación del virus era muy diferente en cada una de ellas. ¿Cómo se ha visto afectada la mortalidad por la adopción de precauciones de modo más temprano para algunas regiones versus más tardío para otras?
La Figura 1 muestra la trayectoria del número diario de muertes para dos grupos de regiones españolas, aquellas para las que la expansión del virus estaba en una etapa más avanzada cuando se tomaron las medidas de confinamiento, y aquellas para las que la introducción de las medidas se produjo cuando la expansión era aún incipiente. Concretamente, cuando se estableció el confinamiento el 14 de marzo, en Aragón, Asturias, Madrid, País Vasco, Castilla La Mancha, Cataluña, Navarra y La Rioja habían transcurrido al menos tres días desde el comienzo del brote (contabilizado a partir de que hubiera al menos tres casos por 100,000 habitantes). Por el contrario, en Andalucía, Baleares, Canarias, Cantabria, C. Valenciana, Extremadura, Castilla-León, Galicia y Murcia acababa de comenzar el brote (es decir, habían pasado menos de tres días). Como se observa, el confinamiento no consigue frenar suficientemente el crecimiento de la mortalidad en el primer grupo de regiones, para las cuáles llegó tarde. Sin embargo, para el segundo grupo de regiones, la mortalidad alcanzó niveles inferiores a los alcanzados por el primer grupo, incluso si consideramos el retraso de tres días en cuanto a la evolución de la epidemia con respecto al primer grupo.
Figura 1: Muertes diarias por cada 100,000 habitantes
Nota: ‘Early in the curve’ se refiere a aquellas regiones para las cuales hacía menos de tres días que el brote había comenzado cuando se introdujo el confinamiento (Andalucía, Baleares, Canarias, Cantabria, Castilla-León, C. Valenciana, Extremadura, Galicia y Murcia). ‘Late in the curve’ se refiere a aquellas regiones en las que el brote había ocurrido hacía al menos tres días el 14 de marzo (Aragón, Asturias, Madrid, País Vasco, Castilla La Mancha, Cataluña, Navarra y La Rioja). Fuente: Ministerio de Sanidad.
Claro está que este análisis no demuestra que las diferencias en mortalidad se deban únicamente al momento en que el confinamiento fue implementado. Para ver si es ése es el caso, utilizando datos diarios para las 17 comunidades autónomas desde el 20 de febrero hasta el 13 de abril (918 observaciones), estimamos un modelo de diferencias en diferencias en el que explotamos la variación regional con respecto a la posición en la curva de propagación del virus en la que se encontraban las diferentes regiones cuando se introdujo el confinamiento. Nuestra identificación se basa en que esta variación geográfica es ajena a la fecha de introducción del confinamiento. De este modo, tras controlar por diferencias permanentes inobservables entre regiones y momentos en el tiempo, al igual que por otras diferencias regionales como la composición del empleo, la distribución por edad de la población, o el número de camas de hospital, podemos estimar el efecto de la velocidad en la adopción de medidas contra la pandemia sobre el número de muertes diarias por COVID.
La Tabla 1 recoge el resultado básico de dicha estimación, el cual queda reflejado en el coeficiente del término de interacción entre el tratamiento y la rapidez relativa de la intervención. La tabla muestra los resultados de estimaciones que usan diferentes umbrales para medir cuándo comienzan los efectos del confinamiento, esto es, cuándo comienza el tratamiento. En la primera columna, se considera que los efectos del confinamiento ya se observan a los tres días de su instauración, el 17 de marzo, en la columna 2, los efectos comienzan a los 5 días, el 19 de marzo, en la columna 3, a los 7 días, el 21 de marzo y en la columna 4 a los 10 días, el 14 de marzo (Conforme vayamos añadiendo más fechas a la base de datos podremos ampliar estos umbrales). Como la velocidad se mide en días, los resultados indican que un aumento de un día en la velocidad de intervención reduce las muertes por COVID entre 25 y 26 puntos porcentuales por cada 100,000 habitantes. Dado que la mortalidad media por COVID es de 0.67 por 100,000, los resultados indican que adelantar las medidas de confinamiento un día hubiera reducido la mortalidad media por COVID más de un 35%.
Efectos del Confinamiento en la Mortalidad por COVID
Nota: La variable dependiente es el número de muertes por COVID por 100,000 habitantes en la comunidad autónoma. La especificación incluye además efectos fijos para cada fecha y para cada región. Errores cluster regionales.
Fuentes: Serie histórica de casos acumulados y fallecidos. Situación de COVID’19 en España. Ministerio de Sanidad. Datos Poblacionales, INE.
En resumen, nuestros resultados sugieren que cuando hablamos de introducir medidas de confinamiento la rapidez es esencial: un día antes puede marcar la diferencia.