Los recortes no son los responsables del colapso sanitario

Los recortes no son los responsables del colapso sanitario

Estados Unidos centra los titulares porque ha confirmado ya 18.777 muertes por COVID-19, siendo el país que lleva mayor número de fallecidos hasta la fecha. No obstante, se tratan de datos que computan cantidad de los fallecidos en términos absolutos y no términos relativos. Cuando ajustamos este dato a la variable poblacional la perspectiva puede ser otra.

Si incluimos el tamaño de la población en el análisis, España sería el país con un mayor número de fallecidos relativos: una relación de 349,76 muertes por COVID-19 por millón de personas, una tasa más de cinco veces superior a Estados Unidos (62,25 muertes por millón).

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Es en este punto en el que muchos se preguntan si el problema de estos resultados está vinculado a una gestión nefasta del gobierno de coalición de PSOE y Unidas Podemos, o bien es un problema de los recortes en la etapa vinculada al gobierno anterior del Partido Popular que forzó a las autonomías en el control de su déficit.

Algunos concluyen que, en ausencia de los recortes, el sistema sanitario hubiera sido capaz de absorber las altas demandas sanitarias presentes por la propagación. Es en ese punto que trataremos de analizar la evolución de camas (oferta) y la evolución de la demanda (casos confirmados de COVID-19) para extraer las conclusiones.

La situación de la sanidad española para afrontar el COVID-19

Aunque hay muchos factores para determinar la capacidad de absorción de la demanda sanitaria, uno de los más utilizados es la relación entre las camas hospitalarias y la población.

El número de camas de hospital en relación con la población revela que en 2017 había, en promedio, 504 por cada 100.000 habitantes en toda la Unión Europea. Entre los Estados miembros de la UE, Alemania no sólo registró el mayor número de camas de hospital (661.000), sino también el mayor número en relación con el tamaño de la población, con 800 camas de hospital por cada 100.000 habitantes.

¿Y España? Nuestro país se encontraría en la parte baja de la tabla, y uniéndose al grupo de Irlanda, Dinamarca, el Reino Unido y Suecia que registraron las cifras más bajas de camas de hospital en relación con el tamaño de su población en 2017, todas ellas inferiores a 300 por 100.000 habitantes.

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Específicamente, en el caso de España contaría con 138.511 camas hospitalarias. Una capacidad que es insuficiente para el tamaño del problema al que España se enfrenta específicamente debido a que el número de casos confirmados supera ya los 160.000. Es decir, incluso en el supuesto completamente utópico en el que no existiera otras enfermedades tratables que requiriera atención hospitalaria, el sistema sanitario hubiera desbordado sí o sí.

A pesar de que España se encuentra a la par con los países mencionados dentro de la parte baja de la tabla, es el único que destaca negativamente por el colapso que ha sufrido su sistema sanitario.

En el siguiente gráfico se relaciona el total de casos con el tamaño de la población se puede observar claramente el desencadenante. Tal y como podemos apreciar, tanto el Reino Unido como Suecia y Dinamarca se encuentran con un volumen de total de casos por cada millón de habitantes alrededor de 1.000. Algo por encima se encontraría Irlanda con una relación de casos confirmados de 1.808. Pero España con 3.461 casos por millón de habitantes ha colapsado.

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Comparando los datos del volumen relativo de casos a la población, es decir, la demanda, todo parece indicar que el problema verdadero está más vinculado a la gestión del Gobierno de Sánchez ante el desafío del coronavirus, que ha desembocado en una alta demanda, y de ahí, la elevada mortalidad que vemos sin precedentes en el reto de países.

El Gobierno ha evidenciado un problema de gestión evidente con una falta de medidas de prevención que han desembocado en la propagación del COVID-19, la peor relación muertes/población, el confinamiento total de la población como mecanismo de última instancia de contención y una potencial crisis económica que se inició en marzo con la pérdida de 830.000 afiliados a la Seguridad Social y ha mermado el tejido empresarial del país.

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¿Sin recortes hubiera sido todo diferente?

Entre 2012 y 2017, el número de camas de hospital en la Unión Europea disminuyó en un 3,3%. Las mayores contracciones del número de camas de hospital se registraron en Suecia, Dinamarca, Estonia, donde el número de camas disminuyó entre un 12% y un 20%, y Finlandia, donde la reducción del número de camas fue del 37%.

En el caso de España, curiosamente y en este periodo ha marcado una pequeña evolución positiva en en el total de camas (en relación con el tamaño de su población), desmarcándose de la tendencia bajista europea.

No obstante, en este periodo no se incluyen los recortes sanitarios iniciados en el periodo 2011/12. Por ello, tiene más sentido analizar el volumen de camas hospitalarias por tamaño de la población antes de los recortes y en el momento de la crisis, para así observar si, en ausencia de los recortes, la oferta sanitaria hubiera sido sustancialmente diferente.

Según los datos de Eurostat, en el año 2009, en la UE nos encontrábamos con una media de camas de 552 por 100.000 habitantes. España ya mostraba una relación inferior, con un total de 316 camas.

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A partir de ese punto, la ratio empieza a descender por los recortes de las autonomías (la sanidad representa la mayor partida de gasto para las administraciones intermedias) hasta 2013, que refleja una relación de 296 camas por cada 100.000 habitantes. Por lo que podemos cuantificar una pérdida de 20 camas en ese período y, hasta 2017, se recuperan 2 camas.

Independientemente del dato que queramos partir, en cualquier supuesto, el volumen de camas hubiera sido claramente insuficiente ante las demandas sanitarias de la actual pandemia en conjunción al resto de problemáticas sanitarias que requieren atención hospitalaria.


La noticia

Los recortes no son los responsables del colapso sanitario

fue publicada originalmente en

El Blog Salmón

por
Marc Fortuño

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Lo que la búsqueda de inteligencia extraterrestre nos enseña para entender la pandemia

La combinación de unos números muy grandes (la población total susceptible de ser contagiada) junto con unas probabilidades ínfimas (las asociadas al contagio individual y a la aparición de determinados síntomas graves) da como resultado unas cantidades de muy difícil interpretación. Sobre todo si ignoramos la disponibilidad de servicios hospitalarios. Así, las diferencias entre el riesgo individual y el comunitario se entremezclan y en ocasiones se oscila entre el excesivo alarmismo y el optimismo injustificado.

Para ilustrar esta situación en un contexto más amable, podemos utilizar la fórmula presentada en 1961 por el radioastrónomo Frank Drake para dar una base cuantitativa al proyecto SETI (Search for ExtraTerrestrial Intelligence) en la segunda mitad del siglo XX. SETI suponía un intento científico para determinar la probabilidad de establecer contacto con civilizaciones extraterrestres en nuestra galaxia, algo que muchos verán como mera ciencia-ficción pero que podemos abordar con un espíritu analítico.

¿Cómo podríamos determinar el número de eventos de un determinado suceso tan improbable como la comunicación con una sociedad tecnológica extraterrestre? La estrategia consiste en separar los factores que deben concatenarse para lograr un positivo. Asumiremos que todos estos sucesos son independientes y que, por lo tanto, podemos determinar la probabilidad de que se den simultáneamente con una sencilla multiplicación. Añadiendo factores podemos llegar a una estimación razonable sobre la probabilidad del evento final: aquel en el que todos los sucesos se combinan perfectamente.

Esta tarea abarca un buen número de disciplinas que van desde las ciencias experimentales hasta especulaciones de muy discutible fundamento, pasando por áreas del conocimiento más difícilmente mensurables como la historia y las ciencias sociales.

Podríamos comenzar tomando como primeros factores la fracción de estrellas en la galaxia que presentan planetas en su entorno y la cantidad de estos que tienen la composición adecuada y están en la zona de habitabilidad. Estas son cuestiones que las últimas misiones espaciales como Kepler, Gaia y TESS nos permiten cuantificar. Pisamos tierra firme o, al menos, un suelo más firme de lo que Drake pudo hacer en su momento.

Ecuación de Drake.

Ecuación de Drake.

¿Cómo cuantificamos la probabilidad de que surja vida en un planeta que aparentemente reúne las condiciones adecuadas? ¿En cuántos de ellos se ha desarrollado la vida inteligente en forma de civilizaciones? Hasta la fecha, aunque Marte o Venus reunieran condiciones habitables en el pasado, solo conocemos un caso positivo: la Tierra. Ninguno de los más de 4 000 planetas extrasolares conocidos ha demostrado de momento sustentar una biosfera como la nuestra.

A partir de aquí la cuestión se complica. Necesitaríamos cuantificar la evolución de las sociedades hacia la tecnología y el deseo de comunicarse con el resto del universo. También influirá el tiempo durante el cual sean capaces de hacerlo: un siglo, mil años o, como sugirió Drake, hasta 10 000 años. Los datos experimentales para establecer estas cantidades son muy escasos y se basan en la historia humana y en la dinámica de las sociedades que solo comenzamos a comprender de una forma cuantitativa.

En el momento en que Frank Drake asignó valores a todos los términos se encontró con un resultado extraordinario: hasta diez civilizaciones deberían ser detectables mediante SETI. Pero, si así fuera, ¿dónde se encuentran? Esta es la llamada Paradoja de Fermi, opuesta al optimismo de Drake. Encontrar las razones de este inquietante silencio, como se le ha llamado, es también una buena manera de explorar nuestro futuro inmediato y tratar de adivinar los riesgos que como civilización nos pueden esperar a la vuelta de la esquina cósmica.

Otros autores discreparon con los números de Drake desde el primer instante, obteniendo valores mucho más bajos que manifestaban la improbabilidad de lograr el contacto gracias al proyecto SETI. Pequeñas variaciones en los términos que se multiplican en esa larga cadena resultaban en cambios notables del resultado final y, peor aún, las incertidumbres se propagaban exponencialmente en el resultado.

De la ecuación de Drake podemos aprender que los eventos individuales pueden ser realmente infrecuentes o improbables pero, aplicados a una población lo suficientemente grande, su aparición es inevitable. Además, cuando los eventos dependen de una larga cadena de condiciones cuyas probabilidades no podemos estimar con total certeza, nuestra capacidad de predecir los eventos futuros se enturbia. La diferencia con la epidemiología es que, en esta, buscamos que los eventos sucedan en el menor número posible y, para ello, podemos actuar sobre algunos de los factores involucrados.

Desde un punto de vista sanitario, la probabilidad de un evento único, como que enfermemos con síntomas graves, puede ser muy baja, casi despreciable. Aplicada sin embargo sobre el conjunto de la población, terminará sucediendo. Y lo hará más de una vez. Los factores que influyen incluyen la biología, fisiología y la sociología, con una transversalidad similar a la de la astrobiología.

La buena noticia es que cambiar esto se encuentra en nuestra manos: alterando unos pocos factores podemos reducir el número a una cantidad, si no nula, al menos manejable. En ello estamos.The Conversation

Santiago Pérez Hoyos, Investigador Doctor Permanente – Astronomía y Astrofísica, Universidad del País Vasco / Euskal Herriko Unibertsitatea

Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Lea el original.

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