UN MODELO EMPÍRICO PARA CAPTURAR LA IMPLICACIÓN DE LOS FACTORES DE CONTAGIOS Y MUERTES POR COVID-19 EN EL MUNDO AUTORA: Laura Ruiz Hernández

UN MODELO EMPÍRICO PARA CAPTURAR LA IMPLICACIÓN
DE LOS FACTORES DE CONTAGIOS Y MUERTES POR COVID19 EN EL MUNDO
AUTORA: Laura Ruiz Hernández
GRADO: Economía
TUTOR: Iván Muñiz
FECHA DE PUBLICACIÓN: 25 de mayo de 2021
Agradecimientos:
A mi tutor Iván Muñiz, que me ha acompañado en todo momento durante la investigación
de este trabajo y ha podido compartir mi entusiasmo por el tema y que ha sabido entender
en todo momento mi enfoque y perspectivas sobre el tema asignado, tornándose en un
trabajo de investigación profundamente interesante. A mi madre, ya que gracias a sus
conocimientos de historia, he podido complementar y contextualizar ampliamente mi
trabajo. También agradecer su ayuda en el campo más emocional, ya que me ha ayudado
a encontrar la calma en los momentos más complicados. A mi padre, que cada día se ha
interesado por el proceso del trabajo y continuamente ha estado buscando fuentes físicas
donde pudiera encontrar información para reforzar mis argumentos. A su continuo
entusiasmo y sus esfuerzos por entender cada punto del tema y a sus diversas
contribuciones al mismo. A mi hermana, que me ha ayudado en numerosas ocasiones en
los aspectos más rutinarios del trabajo. A mi pareja, que ha sido mi soporte y apoyo
durante todo el proceso de este trabajo, así como en mi recta final del grado. Gracias a él,
he podido encontrar momentos de paz durante la recta final de mis estudios. A mi familia
y amigos, por su confianza y sus ánimos, ya que sin ellos todo hubiese sido más difícil de
hacer.
QR con las tablas y datos utilizadas en el estudio:
Estas tablas muestran todos los pasos y procesos que se han seguido para obtener los
resultados expuestos en este trabajo. El lector es libre de descargarse digitalmente los
documentos que precise para una completa comprensión del trabajo.
(El código QR puede escanearse con cualquier dispositivo móvil o Tablet)
Resumen:
El presente trabajo tiene como objetivo principal responder a la cuestión sobre qué
variables han tenido impacto en la pandemia de SARS-CoV-2 y por qué la prevalencia
ha sido mayor en unos países que otros afectando gravemente su situación política y
social. El estudio se realizará a través del análisis regresivo de las variables explicativas
que se han escogido y el cálculo de la viabilidad de los modelos propuestos con el
programa GRETL. Se examinará la razón por la que el índice de contagios y de muertes
es mayor en algunos países y menor en otros y que factores. Se analizará la situación a
nivel global. Posteriormente, se realizará un análisis a nivel europeo y español. Los datos
en los cuales se centra el estudio son la primera y segunda ola de la pandemia.
Palabras clave:covid-19, pandemia, coronavirus, virus, muertes, contagios, estadísticas,
vacunas, sars-cov-2, covid, 2020
Abstract: The main objective of this paper is to answer the question about which
variables have had an impact on the SARS-CoV-2 pandemic and why the prevalence has
been higher in some countries than others, seriously affecting their political and social
situation. The study will be carried out through the regressive analysis of the explanatory
variables that have been chosen and the calculation of the viability of the models proposed
with the GRETL program. It will examine the reason why the rate of infections and deaths
is higher in some countries and lower in others and what factors. The global situation will
be analyzed. Subsequently, an analysis will be carried out at the European and Spanish
level. The data on which the study focuses will be the first and second waves of the
pandemic.
Key words: covid-19, pandemic, coronavirus, virus, deaths, contagions, statistics,
vaccines, sars-cov-2, covid, 2020.
Contenido
Introducción ...................................................................................................................... 1
El COVID-19 .................................................................................................................... 3
Efectos del COVID sobre la economía............................................................................. 6
EL COVID-19. Contagios y muertes ............................................................................. 10
Tabla de contagios por países ..................................................................................... 10
Ranking de contagios en el mundo ............................................................................. 10
Ranking de muertes en el mundo ................................................................................ 11
Mapamundi mundial de contagios en la actualidad .................................................... 13
Mapamundi mundial de muertes en la actualidad....................................................... 13
Datos y metodología ................................................................................................... 14
Fuentes: ................................................................................................................... 14
Datos temporales sobre la primera y segunda ola: .................................................. 16
Metodología*: ......................................................................................................... 17
Ecuaciones utilizadas en las estimaciones .................................................................. 17
Tabla 1: Contagios de la primera ola, segunda ola y agregados..................................... 18
Tabla 2: Muertes de la primera ola, segunda ola y agregados ........................................ 18
Tabla 3: Convergencia .................................................................................................... 19
Gráficos de residuos de los modelos mundiales ............................................................. 20
Análisis de los resultados obtenidos ............................................................................... 21
Análisis de las variables con más y con menos significatividad y prevalencia en las
estimaciones ................................................................................................................ 24
Variable de sobrepeso: ............................................................................................ 25
Variable de uso de mascarilla: ................................................................................ 26
Variable de calidad del aire: .................................................................................... 27
Variable de densidad de población: ........................................................................ 27
Variable de temperatura media anual y temperatura media de marzo: ................... 28
Breve análisis del caso español: impacto de la pandemia en España ......................... 28
Discusión y problemas con los resultados ...................................................................... 31
Conclusión ...................................................................................................................... 32
ANEXO: Características de las vacunas actualmente disponibles en Europa................ 33
ANEXO: Diccionario de las variables cualitativas y cuantitativas utilizadas en las
estimaciones ................................................................................................................... 34
Por país ....................................................................................................................... 34
Por CCAA ................................................................................................................... 37
Bibliografía ..................................................................................................................... 38
Introducción
En marzo de 2020 surgió, a nivel mundial, una pandemia originada por un virus cuya
magnitud no ha tenido precedentes y que ha sido capaz de alterar el transcurso natural de
la economía y la sociedad mundial. La pandemia ha sido causada por el coronavirus
SARS-CoV-2 que ha provocado una infección denominada COVID-19, debido a la cual
se han producido millones de muertes en todo el planeta. No obstante, a lo largo de la
historia se han vivido fenómenos parecidos que han cambiado toda estructura social y
económica debido a la transformación de los sectores y, sobre todo, a la masiva pérdida
de vidas humanas.
El precedente más reciente lo encontramos en 1918 con la denominada Gripe Española
(virus H1N1) que tuvo su origen en el sector aviar y representó una alta tasa de mortalidad
entre los menores de 5 años, los jóvenes de entre 20 y 40 años y los mayores de 65 años.
Se estima que murieron aproximadamente 50 millones de personas en todo el mundo
(entre el 1-2% de la población mundial de la época) y transcurrió en cuatro oleadas a lo
largo de un año natural. Finalizó por inmunidad de grupo y por estacionalidad. Los
factores que más pudieron contribuir a la evolución de la gripe española en aquella época
fueron la escasez de alimentos, las escasas medidas de higiene y la falta de medicamentos
apropiados.
A nivel mundial se han producido, desde el inicio de la pandemia, más de 340 millones
de contagios por coronavirus y más de 7.5 millones de muertes en todo el mundo, a 1 de
abril de 2021. Los países con un mayor número de incidencia en contagios han sido
Estados Unidos (32.077.305 casos), India (17.313.163 casos) y Brasil (14.340.787 casos).
Los que menor impacto han tenido han sido islas como Micronesia, Samoa y Vanuatu
(<10 casos), Grenada (159 casos) y Fiji (91 casos). Por otro lado, los países con una mayor
tasa de muertes han sido Estados Unidos (572.200 muertes), Brasil (390.797 muertes) y
México (214.947 muertes). Los lugares con menos índice de muertes han sido islas del
pacifico (<30 muertes), Barbados (44 muertes) y Liechtenstein (57 muertes).
Dentro de la primera ola (14-03-2020 a 31-06-2020), ha habido un total de 17.339.240
contagios y 924.761 muertes. En la segunda ola (01-09-2020 a 01-12-2020), un total de
30.797.916 contagios y 531.197 muertes. Los números globales correspondientes a las
sumas de las dos primeras olas dan un total de 1.455.958 muertes y 48.137.156 contagios.
Por otro lado, la aparición de la pandemia de COVID-19 ha visibilizado determinados
sectores profesiones de trabajadores especializados, por ejemplo, los sanitarios, los
1
cuerpos de seguridad, el cuerpo docente, etc. Además, los recortes presupuestarios en
sanidad llevados a cabo durante la crisis económica de 2008 han dificultado la labor de
estos colectivos para cubrir la extensión y el alcance de los casos por COVID-19.
En el aspecto económico, la pandemia de coronavirus actual ha supuesto un gran punto
de inflexión para los mercados financieros de todo el mundo, provocando un estado de
decrecimiento económico en prácticamente todos los países, a excepción de China (origen
del SARS-CoV-2). El virus ha afectado principalmente al sector terciario y
específicamente, al sector turístico. Esto está suponiendo la mayor crisis coyuntural de
los últimos tiempos de la que se espera una rápida recuperación tan pronto desaparezca
la pandemia. La situación ha afectado principalmente a la pequeña y mediana empresa,
que ha sufrido un impacto más profundo y fuerte por falta de medidas de contención fiscal
de los gobiernos centrales.
En el ámbito educativo, se ha producido una rápida transformación hacia la docencia
online, debido a la imposibilidad de asistencia presencial a las aulas por el elevado riesgo
de contagio. Se considera que la segunda mitad del año académico 2019-2020 ha sido una
“perdida” en calidad educativa. Posteriormente, este procedimiento educativo se
mantendrá durante 2020 y 2021 para la educación superior (universidad y ciclos
formativos). Por otro lado, y a nivel de impacto en la salud mental, las medidas de
prevención instauradas por los diferentes países han supuesto una transformación en las
relaciones personales y sociales, que han sido las causantes de un aumento de trastornos
psicológicos tales como la ansiedad o depresión en un 168.6%. Las medidas de
aislamiento han puesto en relieve algunos de los problemas psicológicos ya preexistentes
en la sociedad.
2
El COVID-19
El COVID-19 es una enfermedad infecciosa causada por un coronavirus de tipo 2
denominado SARS-CoV-2(síndrome respiratorio agudo severo) que pertenece a la
familia Coronaviridae, dentro del subgénero Betacoronavirus según su estructura
genética. Está formado por una sola cadena de ARN. Esto produce que presente una alta
tasa de contagio ya que es capaz de infectar a todos los organismos celulares, aunque es
más predominante en animales y plantas. Dentro de los virus ARN monocatenario
positivo destacan algunas enfermedades conocidas como la Hepatitis A y B o el dengue.
A lo largo de la historia solo se han conocido seis coronavirus similares al SARS-CoV-2
que son el HCoV-229E, el HCoV-0C43, el SARS-CoV, el HCoV-NL63, el HCoV-HKU1
y el MERS-CoV (síndrome respiratorio de Oriente Medio).
El posible origen epidemiológico tiene lugar en diciembre de 2019 en Wuhan, situado en
la provincia de Hubei (China), donde las autoridades sanitarias detectaron un patógeno
desconocido causante de una serie de casos de neumonía que afectaba gravemente a las
personas. Se sospecha que el primer brote se originó en un mercado de animales local y
tiene como huésped original un murciélago. No obstante, más tarde se relacionaría el
origen de la transmisión con los pangolines, aunque, debido a que el virus se ha
transmitido por zoonosis (transmisión de un virus que pasa de un animal a un humano),
existirían huéspedes intermedios que aún no se han podido identificar. Se estima que el
primer contagio pudo haberse producido en noviembre ya que se tienen en cuenta los días
de incubación desde el contagio, aunque no ha sido posible encontrar al paciente 0.
El enero se publicó la foto del primer genoma secuenciado del virus y a finales de este
mes la Organización Mundial de la Salud (OMS) declaró el estado de emergencia de salud
internacional por el brote del SARS-CoV-2 ya que se detectaron contagios en lugares
lejanos como Estados Unidos o Europa. En marzo se declaró la infección como pandemia
a nivel mundial debido a las altas tasas de contagios y muertes producidas por el virus.
El virus del SARS-CoV-2 se transmite por vía aérea a través de gotículas (microgotas de
Flügge), que son emitidas a través del habla, la tos o el estornudo. Estas gotas son
ligeramente pesadas y recorren una distancia de hasta 2 metros en el momento en que son
secretadas por el organismo emisor. Además, estas gotículas pueden permanecer en
superficies hasta 24 horas por lo que aumenta el riesgo de contagio sin necesidad de tener
contacto directo con un organismo infectado. No obstante, el contagio se produce cuando
un organismo sano inhala estas gotículas con la suficiente carga viral como para producir
3
una infección. El periodo de incubación se prolonga entre los 2 y los 14 días, situándose
en un promedio menor a 12 días y tiene una R0 (tasa que describe cuantos contagios
puede generar un organismo infectado) mayor a 1. Una manifestación maquiavélica de
esta enfermedad la encontramos en que durante el periodo de máxima contagiosidad, a
diferencia de otras enfermedades, el portador es completamente asintomático y no siente
indisposiciones de ningún tipo permitiéndole hacer vida normal. Por lo que respecta a
otras especies animales como perros o gatos, se han reportado algunos contagios y se cree
que no existe la posibilidad de contagio entre animales de la misma especie, pero no de
animales a humanos o viceversa. Según la OMS, se han detectado dos únicos casos en el
mundo de visones que han transmitido el virus a personas, pero se tratan de hechos muy
aislados sin relevancia científica y/o estadística
Los síntomas más comunes, que se presentan en más del 80% de los contagios son fiebre,
tos seca, fatiga y anosmia (falta de olfato y/o gusto). El grupo de síntomas más graves
que originan un índice más elevado de hospitalización son: baja oxigenación de la sangre,
dificultad para respirar, dolor en el pecho, confusión, hipersomnia (somnolencia
excesiva), y cianosis (coloración azulada de labios o rostro). Estos síntomas suelen afectar
mayoritariamente a las personas de una edad más avanzada ya que agravan patologías ya
existentes y hacen frente a un sistema inmunitario más debilitado. A pesar de ello, se han
detectado varios casos de personas jóvenes, o sin patologías previas, que han presentado
un cuadro clínico muy grave llegando incluso a la muerte. En las últimas cepas detectadas
a principios de 2021(la más conocida se denomina “cepa británica”), se ha descubierto
una nueva mutación del virus más benévola pero bastante más contagiosa, por lo tanto, el
riesgo de presentar dichos síntomas aumenta. No obstante, más del 80% de las personas
contagiadas son asintomáticas y no necesitan atención medica hospitalaria. Por otro lado,
según el profesor Arturo Casadevall de la Universidad Johns Hopkins (EEUU), se
determina que los síntomas causantes de un cuadro fatal (muerte) son bastante aleatorios
y vienen determinados por causas como la carga viral, el tipo de cepa, la genética y el
estado del sistema inmunológico. Es por esta razón por la cual los niños y los jóvenes
tienen una mejor respuesta al contagio y a los posibles síntomas que pudiesen surgir.
Finalmente, el fallecimiento de los infectados por COVID-19 se debe a la respuesta
excesiva del sistema inmunológico del organismo. Según Kalpana Sabapathy (Reino
Unido):” Para evitar que la infección secuestre nuestras células, nuestro cuerpo produce
4
sustancias químicas que son bastante agresivas” (Entrevista para la BBC, 2020)1.
Los factores que determinan los grupos de riesgo de población son: cáncer, afecciones
cardiacas,
síndrome
de
Dow,
embarazo,
afecciones
respiratorias,
personas
inmunodeprimidas, densidad de población, fumar, temperatura de la zona, edad y
obesidad (IMC). Estos factores se han utilizado en el cuerpo practico de este trabajo para
analizar su incidencia en contagios, muertes y recuperaciones.
Actualmente se utilizan terapias con retrovirales específicos para trata el COVID-19 ya
que es una infección vírica. Debido a ello los antibióticos no son efectivos ya que solo lo
son contra infecciones bacterianas. Por lo que respecta a las personas que puedan
presentar síntomas leves y no precisen atención médica, se recomienda cuidados básicos
como beber abundante líquido, tomar analgésicos como paracetamol para moderar los
síntomas y reposo. La Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos
(FDA) ha aprobado la utilización de un medicamento retroviral denominado Remdesivir
como posible tratamiento. Este medicamento se administra por vía intravenosa en centros
médicos autorizados. Asimismo, se permite la utilización de medicamentos aún no
autorizados bajo condiciones muy determinadas. Por otro lado, las personas con un
cuadro más grave que precisan de atención médica reciben un tratamiento con
inmunosupresores enfocado a reducir la respuesta excesiva del sistema inmunitario ya
que podría provocar posibles fallos hepáticos y multiorgánicos. En zonas donde pueda
existir paludismo (malaria) o dengue, se insta a buscar atención medica lo más
rápidamente posible ya que se presenta un riesgo más alto de complicaciones y además
aumenta el riesgo de contagio.
Desde que el SARS-CoV-2 se declarara pandemia a nivel mundial por la OMS (marzo,
2020), numerosos países han impuesto como ley el uso de API y otras medidas de
seguridad con la finalidad de reducir la curva de contagios e impedir, en la medida de lo
1
Cuando un patógeno, un virus en este caso invade un cuerpo humano, éste activa una primera respuesta
secretando una proteína llamada interferón cuyo objetivo es interrumpir la replicación viral. En caso de
surtir efecto éste primer ataque, el portador no experimentará ningún síntoma, o a lo sumo sentirá una leve
indisposición pasajera. En el caso contrario, si el virus consigue replicarse, automáticamente el sistema
inmunitario activará una segunda respuesta con anticuerpos, entre ellos una proteína llamada citoquina, la
cual es la encargada de coordinar la respuesta inmunitaria del organismo frente al invasor. Entre sus
funciones también es la encargada de aumentar el riego sanguíneo a los tejidos infectados con el objetivo
de que puedan llegar más células inmunitarias a ellos, resultando en la mayoría de los casos en una
inflamación. Si el virus provoca una respuesta desproporcionada por parte del sistema inmunitario,
desencadena la conocida como tormenta de citoquinas, provocando una inflamación generalizada de los
órganos afectados, y ocasionando un mayor daño al portador del que pudiera provocar el virus.
5
posible, la propagación entre la población. Entre las diferentes medidas de contención, se
encuentran los controles mediante test PCR o test serológicos de anticuerpos para detectar
los posibles casos positivos y reducir la R0 del virus. La mayoría de estos test se hicieron
durante la segunda ola de la pandemia para aumentar el control y países con grandes
dimensiones de población como Estados Unidos (91.12 millones de test a 1 de junio de
2020) o India (43.32 millones de test a 1 de junio de 2020) han hecho grandes campañas
de detección a lo largo de la pandemia.
En España, a 1 de junio de 2020, se hicieron 7.04 millones de test como medida de
detección precoz ya que es el séptimo país más afectado del mundo por el virus SARSCov-2. Países como Alemania, Reino Unido, Italia, España, Japón o Francia optaron por
medidas muy restrictivas para mantener bajo control los contagios y no colapsar los
servicios sanitarios al inicio de la pandemia. Las medidas más aplicadas fueron:
-Confinamiento domiciliario estricto: Alemania y Reino Unido han realizado dos
confinamientos estrictos. El segunda data de enero de 2021 como herramienta para hacer
frente a los contagios producidos en fiestas navideñas.
-Uso de mascarilla: En el grueso de los países europeos y asiáticos, se obliga a la
población a usar mascarilla quirúrgica en todo momento en espacios públicos o donde
pudiese existir algún riesgo de contagio.
- Distancia de seguridad: La OMS recomienda mantener al menos un metro de distancia
entre las personas.
- Rastreadores: En países como España se ha creado una red de rastreadores para trazar
el ritmo de contagio del virus. Esta herramienta fuese especialmente útil en un inicio para
detectar posibles agentes contagiadores y controlar la curva.
- Uso de gel hidroalcohólico: Es una de las medidas de seguridad más extendidas ya que
se ha demostrado que un gel a base de alcohol con más de un 70% de concentración
desinfecta la superficie de donde haya sido aplicado.
Efectos del COVID sobre la economía
Situación actual e impacto en la economía mundial En el año 2021 se empezaron a hacer
patentes los efectos del SARS-CoV-2 en la economía mundial, afectando especialmente
en los países con una economía desarrollada y destinada al sector turístico y sector
servicios como España, Italia o Francia. En términos generales y según el Banco Mundial,
se estima que la economía mundial ha visto reducido su PIB en un 5,2%, lo que se traduce
6
en la crisis coyuntural más grave y profunda desde la Segunda Guerra Mundial. Además,
esto supone un escenario recesivo bastante pesimista para las economías desarrolladas ya
que tiene notables efectos negativos en las economías internas de los países. Se estima
que los efectos serán más desfavorables en las economías más avanzadas que en las
economías emergentes ya que las continuas medidas de prevención contra el virus han
tenido un gran impacto en el libre comercio.
Por otro lado, y dada la situación de tensión en la que se encuentran las economías, la
mayoría de los países y la OCDE han decidido tomar medidas económicas destinadas a
paliar la inminente debacle económica. Una de ellas es la inyección de capital que tendría
el objetivo de asegurar el funcionamiento vital de los mercados y del sistema capitalista.
Países como Francia e Italia han tomado, además, otras medidas sociales tales como la
suspensión de alquileres, carencias en el pago de las facturas de servicios esenciales (luz,
agua y gas) y suspensiones de pago en hipotecas de pymes y particulares para proteger a
las clases sociales más vulnerables y/o en peligro de exclusión social. En el ámbito
europeo, la Comisión Europea ha propuesto una serie de medidas para paliar los efectos
negativos en la economía producidos por el virus. En el apartado económico, se ha
propuesto flexibilizar al máximo de lo posible las normas presupuestarias impuestas por
la UE para la aceptación de los países como miembros de esta y la concesión de préstamos
a los países más afectados para que se destinen a proveer los recursos mínimos y
necesarios para asegurar la subsistencia y la atención sanitaria a los ciudadanos. Algunos
países receptores de estos préstamos han sido España o Italia, los cuales ya eran
beneficiarios de otras ayudas de la UE. En el caso de España, se ha solicitado la
condonación de la deuda ya que se estima que se debería destinar dos años íntegros del
PIB del país únicamente a la devolución total del importe más los intereses, y así cumplir
con los plazos establecidos. Por lo que respecta al petróleo, la crisis ha producido una
gran disminución del precio, ya que por primera vez llegó a estar en números negativos,
aunque por poco tiempo. Se estima que la demanda de crudo cayó en torno al 9% debido
a un desequilibro en el mercado provocado por un exceso de producción y problemas de
almacenamiento por la prácticamente nula demanda por parte de las aerolíneas, entre
otros grandes consumidores, los cuales vieron reducida su actividad hasta niveles
mínimos.
Desde 2021, la demanda agregada europea se ha ido recuperando gracias a la demanda
de China, ya que es el único país del mundo que ha continuado en crecimiento durante la
pandemia. En el ámbito de desempleo, la Comisión Europea puso en marcha el 2 de abril
7
de 2020 el plan SURE (Instrumento Europeo de Apoyo Temporal para Atenuarlos
Riesgos de Desempleo en una Emergencia) para estabilizar la tasa de empleo y evitar la
destrucción de puestos de trabajo, en especial de puestos con baja cualificación. El sector
más afectado ha sido el terciario (sector servicios) y el sector que más se ha beneficiado
de manera indirecta ha sido el primario (agricultura y ganadería), ya que se ha
incrementado la demanda de alimentos de primera necesidad por el acopio de las familias
debido al miedo ante otro posible confinamiento y, por lo tanto, a un posible
desabastecimiento en los mercados como el que se produjo a finales de marzo de 2020.Por
lo que respecta al sector servicios, el virus ha afectado notablemente a las cadenas de
producción y de suministro de las materias primas y de productos finales, ya que se han
visto afectadas por los distintos confinamientos perimetrales y por los cierres de fronteras
entre los países. El que haya afectado de una manera más intensa se explica por la
globalización que ha caracterizado el comercio mundial en los últimos 30 años.
En lo que respecta a la situación actual de España, la crisis derivada de la pandemia por
SARS-CoV-2 ha afectado de manera abrupta en la economía española ya que se partía de
una relativa vulnerabilidad económica debido a la recuperación que aún se estaba
produciendo desde la pasada crisis económica y estructural del 2008. Aunque la presente
crisis política, económica y social que ha derivado de la pandemia es coyuntural y se
espera una rápida recuperación, lo cierto es que según el Banco de España, no se prevé
una recuperación de los niveles de producción y capital prexistentes antes de la crisis
hasta 2022 ya que la situación de alarma ha paralizado cualquier aumento o expansión de
España.
A corto plazo, ha predominado un escenario de desinflación de los productos de consumo,
ya que aumentó notablemente la demanda de productos destinados al consumo final
derivado del confinamiento de las ciudades, Esto provocó un aumento del precio de los
productos frescos y procesados que luego disminuyó a partir de la primera ola una vez se
hubo garantizado por parte de los gobiernos centrales el abastecimiento continuo de
alimentos. De forma inversa, los productos industriales y destinados a la producción han
aumentado el precio por la dificultad del comercio con China por lo que se ha
experimentado un aumento de la demanda de producto nacional y una disminución de la
oferta internacional. Por lo tanto, las cadenas de suministros e industriales han ejercido
una presión alcista sobre la inflación evitando un descenso mayor de este indicador
macroeconómico. A nivel de transferencias económicas y mercados de capital nacionales,
el IBEX-35 experimentó una caída muy fuerte ya que un gran número de inversionistas
8
optaron por salvaguardar su capital en valores estables como el oro y vender acciones.
Este fenómeno, no obstante, se produjo a nivel global en todas las bolsas nacionales. Esta
“crisis bursátil” también provocó que una gran parte del capital se desviara a los mercados
no regulados de las criptodivisas, incrementando la especulación de este tipo de monedas,
como resultado, se estima que la economía sumergida ha crecido en un 3%.Finalmente,se
concluye que los efectos aún han sido más intensos en España principalmente debido a
su estructura económica, y por algunos factores como la escasa implantación del
teletrabajo, un sector turístico sobredimensionado, y un gran tejido empresarial basado en
pequeñas y medianas empresas, las cuales son más sensibles a los cambios económicos.
Estos efectos negativos también son consecuencia de una falta de eficiencia en las
respuestas dadas por los organismos públicos y fiscales.
9
EL COVID-19. Contagios y muertes
Tabla de contagios por países
TOTALES Primera ola
Segunda ola
Olas sucesivas
Nº total contagios
17339240
30797916
48137156
Nº total muertes
924761
531197
1455958
Ranking de contagios en el mundo
TOP 10
Paises con más contagios en las dos olas
EEUU
9558464
Brasil
6390931
Argelia
6171473
India
5912143
Francia
2111753
Rusia
1705843
R. Unido
1584762
Italia
1582997
Argentina
1428226
España
1425772
TOP 10
Paises con más contagios en la primera ola
Argelia
6132154
Brasil
3950931
EEUU
1778464
Perú
657129
Colombia
641574
México
606036
Argentina
428226
Chile
413145
Rusia
405843
R. Unido
274762
10
TOP 10
Paises con más contagios en la segunda ola
EEUU
7780000
India
5730000
Brasil
2440000
Francia
1960000
Italia
1350000
R. Unido
1310000
Rusia
1300000
España
1190000
Argentina
1000000
Polonia
932002
Ranking de muertes en el mundo
TOP 10
Paises con más muertes en las dos olas
Argelia
372083
EEUU
184655
Brasil
173817
México
106765
India
76953
R. Unido
56601
Italia
54285
Francia
51805
España
45111
Argentina
38928
TOP 10
Paises con más muertes en la primera ola
Argelia
371154
Brasil
122596
EEUU
97959
México
65241
11
R. Unido
39045
Italia
33415
Perú
29068
Francia
28882
España
28752
Colombia
20618
TOP 10
Paises con más muertes en la segunda ola
EEUU
86696
India
71789
Brasil
51221
México
41524
Argentina
30009
Irán
26956
Francia
22923
Rusia
22800
Italia
20870
Islandia
20870
12
Mapamundi mundial de contagios en la actualidad
(Fuente: Johns Hopkins University)
Mapamundi mundial de muertes en la actualidad
(Fuente: Johns Hopkins University)º
13
Datos y metodología
Fuentes:
Variable
Fuente
Contagios
Tablas COVID-19. (2020). https://rubenfcasal.github.io/COVID-19/COVID-19tablas.html
El mapa mundial del coronavirus: más de 42,6 millones de casos. (2020).
https://www.rtve.es/noticias/20201025/mapa-mundial-delcoronavirus/1998143.shtml
Muertes
World Population Prospects - Population Division - United Nations. (2020).
https://population.un.org/wpp/
El mapa mundial del coronavirus: más de 42,6 millones de casos. (2020).
https://www.rtve.es/noticias/20201025/mapa-mundial-delcoronavirus/1998143.shtml
Recuperados
Tablas COVID-19. (2020). https://rubenfcasal.github.io/COVID-19/COVID-19tablas.html
- La información se ha extraído de diferentes fuentes, por país, y que se
encuentran en la bibliografía.
Población
Asian Countries by Population (2020) - Worldometer. (s. f.). Recuperado 25 de
octubre de 2020, de https://www.worldometers.info/population/countries-inasia-by-population/
European Countries by Population (2020) - Worldometer. (s. f.). Recuperado 25 de
octubre de 2020, de https://www.worldometers.info/population/countries-ineurope-by-population/
World Population Prospects - Population Division - United Nations. (2020).
https://population.un.org/wpp/
total
Densidad de
población
Temperatura
media anual
Temperatura
media de
Population density| Eurostat. (2020).
https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/tps00003/default/table?lang=en
Datos climáticos mundiales - Climate-Data.org. (2020). https://es.climate-data.org/
El clima típico de cualquier lugar del mundo - Weather Spark. (2020).
https://es.weatherspark.com/
El clima típico de cualquier lugar del mundo - Weather Spark. (2020).
https://es.weatherspark.com/
marzo
Calidad del
aire
Porcentaje
PIB gastado
en sanidad
Datos climáticos mundiales - Climate-Data.org. (2020). https://es.climate-data.org/
Tripoli Air Quality Index (AQI) and Libya Air Pollution | AirVisual. (2020).
https://www.iqair.com/libya/tripoli
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Health resources - Health spending - OECD Data. (2020).
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14
Health Nutrition and Population Statistics | DataBank. (2020).
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Edad media
Edad promedio por país. (2020). https://www.datosmundial.com/edad-promedio.php
PIB per cápita
Henderson, V. (2003). The urbanization process and economic growth: The so-what
question. Journal of Economic Growth, 8(1), 47-71.
https://doi.org/10.1023/A:1022860800744
Densidad med. Population density| Eurostat. (2020).
de las tres
ciudades
-
https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/tps00003/default/table?lang=en
La información se ha extraído de diferentes fuentes, por país, y que se
encuentran en la bibliografía.
principales
Porcentaje de
población
Black, D., & Henderson, V. (1999). A theory of urban growth. Journal of Political
Economy, 107(2), 252-284. https://doi.org/10.1086/250060
Urbanization - Our World in Data. (2020). https://ourworldindata.org/urbanization
urbana
Sobrepeso
Average obesity. (2020). https://www.oecd.org/els/health-systems/Obesity
Obesity and overweight. (2020). https://www.who.int/news-room/factsheets/detail/obesity-and-overweight
Prevalence of overweight (% of adults) | Data Catalog. (2020).
https://datacatalog.worldbank.org/prevalence-overweight-adults
Densidad de
Eurostat - Data Explorer. (2020).
https://appsso.eurostat.ec.europa.eu/nui/show.do?dataset=ilc_lvph01&lang=en
las familias
Confinamiento ¿Qué países están volviendo a confinar a sus habitantes? (2020).
https://www.larazon.es/internacional/20200708/ksjin2f5i5cf3mtgynxrydcx3m.html
Coronavirus: los países que más tiempo han pasado en confinamiento - AS.com.
(2020). https://as.com/diarioas/2020/04/09/actualidad/1586459843_374359.html
Emergencia mundial: ¿En qué países se ha ordenado el confinamiento? (2020).
https://www.economiadigital.es/politica-y-sociedad/cuarentena-por-coronavirusen-que-paises-se-ha-declarado-el-confinamiento_20046621_102.html
Uso de
mascarilla
Toque de
queda
Coronavirus: mascarillas y evidencia científica (con un poco de sentido común).
(2020). https://www.urgenciasyemergen.com/coronavirus-mascarillas-y-evidenciacientifica/
Coronavirus: origen, transmisión, causas, síntomas, protección... (2020).
https://www.lavanguardia.com/vida/juniorreport/20200326/48103758469/coronavirus-covid-19-escola-pejoan-josep-ferreque-es-origen-sintomas-transmision-proteccion.html
- La información se ha extraído de diferentes fuentes.
El toque de queda en Madagascar y la inseguridad ciudadana - Fundación Sur.
(2020). http://www.africafundacion.org/el-toque-de-queda-en-madagascar-y-lainseguridad-ciudadana
- La información se ha extraído de diferentes fuentes, por país, y que se
encuentran en la bibliografía.
15
Teletrabajo
¿Cómo se vive el teletrabajo en América Latina y el Caribe? - Factor Trabajo.
(2020). https://blogs.iadb.org/trabajo/es/teletrabajo-en-america-latina-y-elcaribe/
- La información se ha extraído de diferentes fuentes, por país, y que se
encuentran en la bibliografía.
Rastreadores
¿Qué ha sido de las apps de rastreo de COVID? Así las están usando en los
principales países del mundo. (2020).
https://www.20minutos.es/noticia/4344647/0/que-ha-sido-de-las-apps-derastreo-de-covid-asi-las-estan-usando-en-los-principales-paises-del-mundo/
Aplicaciones de rastreo, el arma contra el coronavirus que usan Singapur o
Australia. (2020).
https://www.lavanguardia.com/vida/20200504/48945343956/aplicacionesrastreo-arma-coronavirus-singapur-australia.html
Tipo de
cultura
-
La información se ha extraído de diferentes fuentes, por país, y que se
encuentran en la bibliografía.
Datos temporales sobre la primera y segunda ola:
Los datos correspondientes a la primera ola de la pandemia por SARS-CoV-2comprenden
los meses desde el 14 de marzo de 2020 hasta el 31 de mayo de 2020.
Excepción: Los datos correspondientes a la primera ola para América Latina están
comprendidos entre el 14 de marzo y el 31 de agosto ya que el momento más culminante
de la primera ola se produjo en un momento más tardío en estos países.
Los datos correspondientes a la segunda ola comprenden los meses de 1 de septiembre de
2020 a 1 de diciembre de 2020. La segunda ola se ha representado de manera uniforme
en cuanto a fechas para todos los países ya que no hay fuentes suficientemente
significativas para establecer fechas diferentes.
16
Metodología*:
En todos los casos se utilizará un modelo doble logarítmico ya que los datos del trabajo
se basan en la variación porcentual de Y causada por una variación porcentual de X. Por
lo tanto, los parámetros pueden leerse directamente como elasticidades. Para crear todos
los modelos, se ha utilizado el tipo de modelo ANCOVA, compuesto por variables tanto
cualitativas como cuantitativas. Se estimará por el método de Mínimos Cuadrados
Ordinarios (MCO). Los estimadores se representarán con una β como coeficiente de cada
variable independiente y con una α como coeficiente de cada variable dicotómica. Para
analizar el modelo y su viabilidad, se interpretarán los diferentes estadísticos obtenidos
en la estimación dada, principalmente el coeficiente de determinación, la significatividad
de las variables y la interpretación de éstas. En los modelos agregados (mundial y
europeo) también se analizará el Criterio de Akaike.
El modelo final estimado incluye solamente aquellas variables que han resultado más
significativas y que se han obtenido siguiendo un proceso progresivo de eliminación de
variables que no resultaban significativas en un intervalo de confianza del 5%.
Ecuaciones utilizadas en las estimaciones
Ecuación 1: Tasa de Contagio
𝑙𝑛𝑇𝑎𝐶𝑜𝑛𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1 𝑙𝑛𝐶𝐴𝑖𝑡 + 𝛽2 𝑙𝑛𝐷𝑀𝑖𝑡 + 𝛽3 ln 𝑆𝑃𝑖𝑡 + 𝛽4 ln 𝑃𝑈𝑖𝑡 + 𝛽5 ln 𝐷𝑁𝑖𝑡 +
𝛽6 ln 𝐸𝑃𝑖𝑡 + 𝛽7 𝑈𝑀𝑖𝑡 + 𝛽8 + 𝑇𝐵𝑖𝑡 + 𝛽9 𝑅𝐷𝑖𝑡 + 𝑢𝑖𝑡
Ecuación 2: Tasa de Mortalidad
𝑙𝑛𝑇𝑎𝑀𝑜𝑟𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1 𝑃𝑈𝑖𝑡 + 𝛽2 𝑙𝑛𝐶𝐴𝑖𝑡 + 𝛽3 ln 𝑆𝑃𝑖𝑡 + 𝛽4 ln 𝐷𝑀𝑖𝑡 + 𝛽5 ln 𝐷𝑁𝑖𝑡 +
𝛽6 𝑈𝑀𝑖𝑡 + 𝑤𝑖𝑡
Ecuación 3: Convergencia tasa de contagio
𝑙𝑛𝑇𝑎𝐶𝑜𝑛𝑖𝑡 − 𝑙𝑛𝑇𝑎𝐶𝑜𝑛𝑖𝑡−1 = 𝛽0 + 𝛽1 𝑙𝑛𝑇𝑎𝐶𝑜𝑛𝑖𝑡−1 𝛽2 𝑙𝑛𝐶𝐴𝑖𝑡−1 + 𝛽3 𝑙𝑛𝐷𝑀𝑖𝑡−1 +
𝛽4 ln 𝑆𝑃𝑖𝑡−1 + 𝛽5 ln 𝑃𝑈𝑖𝑡−1 + 𝛽6 ln 𝐷𝑁𝑖𝑡−1 + 𝛽7 ln 𝐸𝑃𝑖𝑡−1 + 𝛽8 𝑈𝑀𝑖𝑡−1 +
𝛽9 𝑇𝐵𝑖𝑡−1 + 𝛽10 𝑅𝐷𝑖𝑡−1 + 𝜀𝑖
Ecuación 4: Convergencia tasa de mortalidad
𝑙𝑛𝑇𝑎𝑀𝑜𝑟𝑖𝑡 − 𝑙𝑛𝑇𝑎𝑀𝑜𝑟𝑖𝑡−1 = 𝛽0 + 𝛽1 𝑙𝑛𝑇𝑎𝑀𝑜𝑟𝑖𝑡−1 + 𝛽2 𝑙𝑛𝑃𝑈𝑖𝑡−1 + 𝛽3 𝑙𝑛𝐶𝐴𝑖𝑡−1 +
𝛽4 ln 𝑆𝑃𝑖𝑡−1 + 𝛽5 ln 𝐷𝑀𝑖𝑡−1 + 𝛽6 ln 𝐷𝑁𝑖𝑡−1 + 𝛽7 𝑈𝑀𝑖𝑡−1 + 𝜎𝑖
* En el anexo “Explicación de las variables explicativas”, que se encuentra al final de
este documento, se realizada una detalla explicación de cada variable utilizada en este
estudio.
Tabla 1: Contagios de la primera ola, segunda ola y agregados
Variable dependiente: tasa de contagios (Contagios/Población)*100
CONTAGIOS
cte
Ola 1
-24.99
(-8.6)
Mundo
Ola 2
-18.12
(-4.22)
Olas 1+2
-16.47
(-6.70)
lnCA
lnDM
0.59
(3.2)
Ola 1
-11.14
(-0.61)
0.57
(1.88)
0.34
(1.99)
lnPU
3.98
(3.29)
lnDN
lnSP
lnEP
UM
TB
4.36
(7.1)
-1.65
(-2.2)
1.05
(2.1)
1.38
(2.8)
2.81
(4.1)
0.60
0.57
263.99
251.04
0.40
0.37
278.13
269.50
2.39
(3.6)
3.56
(6.45)
-0.71
(-1.22)
1.66
(3.47)
RD
R2
R2 Ajus
Schwartz
Akaike
Europa
Ola 2 Olas 1+2
-4.99
1.18
(-2.29)
(0.43)
1.69
0.66
(2.74)
(2.69)
0.55
0.52
247.85
237.06
-1.09
(-3.37)
-0.26
(-2.03)
3.26
(3.81)
1.39
(1.78)
-0.99
(-1.29)
1.46
(4.25)
0.73
(2.27)
0.70
0.60
61.37
57.21
0.76
0.65
31.12
26.12
-2.72
(-0.56)
0.76
(1.8)
0.70
(2.01)
0.69
0.56
42.51
37.50
Tabla 2: Muertes de la primera ola, segunda ola y agregados
Variable dependiente: tasa de mortalidad (Muertos/Población)*100
MUERTES
cte
lnDM
Ola 1
-38.91
(-14.7)
0.88
(4.8)
Mundo
Ola 2
-26.81
(-6.8)
0.27
(1.02)
Olas 1+2
-26.07
(-8.81)
0.47
(2.21)
3.04
(4.0)
2.96
(2.9)
2.81
(3.43)
lnDN
lnSP
lnCA
Ola 1
-36.51
(-4.09)
0.27
(0.66)
0.35
(1.11)
Europa
Ola 2
-23.41
(-1.81)
-1.67
(-2.89)
Olas 1+2
-74.15
(-1.93)
-1.11
(-2.47)
12.96
(1.28)
0.43
(0.84)
18
lnPU
2.20
(3.3)
0.70
(0.8)
1.33
(1.86)
1.18
(1.92)
6.08
(2.91)
0.65
0.63
262.48
253.85
0.28
0.24
275.39
267.01
0.52
0.48
277.21
266.41
0.59
0.45
60.58
56.41
UM
TB
R2
R2 Ajus
Schwartz
Akaike
7.50
(2.25)
2.26
(2.04)
-1.75
(-1.68)
0.45
0.27
72.54
68.37
6.01
(2.19)
1.52
(1.53)
0.47
0.29
66.71
62.55
Tabla 3: Convergencia
Variable dependiente: tasa de contagios (Contagios/Población)*100 – [tasa de
contagios (Contagios/Población)*100(1)]
CONVERGENCIA
cte
lnTACON(-1)
lnCA(-1)
lnDM(-1)
Mundo
Contagios
Muertes
-18.77
1.64
(-3.38)
(0.37)
-0.62
-0.16
(-4.05)
(-1.40)
1.19
1.24
(3.09)
(2.61)
0.44
(1.63)
lnPU(-1)
lnDN(-1)
lnSP(-1)
0.47
(2.16)
1.56
(1.61)
-1.65
(-1.76)
1.63
(2.44)
1.05
(1.35)
Europa
Contagios
Muertes
25.45
7.39
(2.38)
(1.18)
-0.42
(-1.09)
1.82
(2.98)
-0.91
(-1.35)
-5.96
(-2.55)
-0.71
-0.57
(-2.10)
(-1.07)
lnEP(-1)
UM(-1)
1.98
(1.71)
TB(-1)
RD(-1)
R2
R2 Ajus
Schwartz
Akaike
0.49
0.44
295.17
280.06
0.30
0.25
283.61
273.14
-2.09
(-2.77)
0.68
0.57
66.85
62.68
0.57
0.42
76.91
72.74
19
Gráficos de residuos de los modelos mundiales
Gráfico 4: Contagios en la primera ola
Gráfico 5: Muertes en la primera ola
Gráfico 6: Contagios en la segunda ola
Gráfico 7: Muertes en la segunda ola
20
Análisis de los resultados obtenidos
Los datos de las tablas revelan la variabilidad de contagios y de muertes entre países y
entre Europa. Según los contrastes de significancia, los coeficientes de regresión son
diferentes a 0 y por lo tanto las variables asociadas tienen relevancia en el modelo. Por lo
tanto, se intuye que las variables son cercanas a la situación real de cada país y eso ha
influido en la toma de decisiones sobre las diferentes medidas de contención aplicadas.
En la Tabla 1 se muestra una relación a nivel mundial y europeo de los contagios, en la
Tabla 2 de muertes y en la Tabla 3 de contagios y muertes a través de las estimaciones de
los modelos de convergencia propuestos.
En el proceso de identificación de las variables utilizadas, se han tenido en cuenta las
circunstancias propias de cada país como la temperatura o la densidad de población,
considerablemente diferente entre los mismos debido a los diferentes tipos de culturas y
situaciones geográficas. Se ha seleccionado 60 países de todo el mundo, de los cuales se
han tomado los datos en diferentes periodos temporales correspondientes al auge máximo
de contagio y muertes. Esto es debido a que en Europa hubo un impacto del virus más
temprano que en América Latina.
Siguiendo con el análisis de los datos expuestos en las tablas, observamos en la Tabla 1
que la estimación de la variable de edad promedio se interpreta como que un 1% de
aumento de edad promedio, reduce en un 0,71% los contagios, cuando claramente esto
no tiene sentido ya que las personas de más edad tienen a concentrarse en residencias. No
obstante, podría también explicarse por la densidad de población ya que los países más
extensos como por ejemplo los nórdicos, han tenido un menor impacto de contagios tanto
en la primera como en la segunda ola debido a toda la extensión del territorio y la
distribución geográfica. A su vez, estos países muestran un carácter social distante,
aspecto que ha favorecido un menor impacto en los contagios. Por otro lado, en países
como España o Francia, la tasa de contagio tiende a aumentar en personas con una edad
más avanzada, ya que predomina una cultura de carácter social más cercano.
Alternativamente, en la Tabla 2 que es la tabla correspondiente a las muertes tanto a nivel
mundial como europeo, se observa una predominancia de las variables de población
urbana, densidad media de las tres principales ciudades y de la tasa de sobrepeso. Es
importante comprender que estas variables también son la principal causa de otras
enfermedades y/o muertes como puede ser cáncer, diabetes, enfermedades
cardiovasculares u otras y que dadas las irregulares en el recuento de contagios y muertes
21
en la primera y segunda ola, podrían haber alterado los datos reales de muertes por la
pandemia. Además, las ciudades con una alta densidad de población (o principales
ciudades de cualquier país), también tienden a tener unos indicadores más altos de los
deseados en cuestión de contaminación y polución del aire, factor principal de la mayoría
de las enfermedades respiratorias. Es por este motivo por lo que no es de extrañar que en
ciudades como Rio de Janeiro (Brasil) o Mumbai (India), pueda haber una alta tasa de
mortalidad, en su mayoría provocada por el virus del SARS-CoV-2.
En lo correspondiente a la significatividad de las variables, sorprende que variables que
a priori se podrían entender como determinantes (confinamiento, teletrabajo…) no lo son.
El motivo podría encontrarse en que, aunque la mayoría de los países impusieron un
confinamiento domiciliario estricto, los lugares que ya anteriormente congregaban una
alta densidad de personas (residencias, cárceles…) se vieron claramente perjudicadas ya
que los países no aplicaron suficientes medidas de contención o quizá no demasiado
efectivas. Aquí precisamente es donde entran en juego las estimaciones dadas por las
ecuaciones de convergencia utilizadas y que miden precisamente el efecto de la
implantación de estas medidas, lo que puede ayudar a comprender cuales fueron los
impactos reales de estos factores al margen de las ecuaciones de los modelos principales
y cuáles fueron sus consecuencias tanto en la primera como en la segunda ola. Estos
modelos de convergencia sugieren que existe convergencia entre los dos periodos tanto a
nivel mundial como europeo y tanto para los contagios como para las muertes, asimismo,
los países que tuvieron una menor tasa de contagios y muertes en la primera ola ahora
tienen una mayor tasa en la segunda. Esto puede deberse a una cuestión meramente
temporal ya que el virus pudo haberse expandido de manera más profunda de cara a la
segunda ola y porque, aunque hubo países que aplicaron medidas de manera más
temprana, los países que recibieron un impacto más pronto del SARS-CoV-2 tuvieron
una capacidad de reacción lenta y esto pudo haber favorecido que las medidas de
contención, tanto de contagio como de tratamiento del COVID-19, fueran insuficientes
en la primera ola. No obstante, los modelos convergentes a nivel mundial muestran unos
indicadores de “mala calidad” ya que se intuye un coeficiente de determinación R2 por
debajo del 50% y tanto el criterio de información bayesiano (Schwartz) como el Criterio
de Akaike muestran unos índices demasiado altos para considerarlos (295.17 de BIC y
280.06 de AIC para contagios y 283.61 de BIC y 273.14 de AIC para muertes). Asimismo,
los países que aplicaron unas medidas de contención insuficientes o tardías han sufrido
más impacto en la segunda ola. En particular, a nivel de contagios en el mundo, las
22
estimaciones ofrecen datos poco exactos del modelo. Algunos de los datos más
significativos han sido la calidad del aire, la densidad de población y el uso de mascarillas
en el modelo de contagios mundial y la calidad del aire en el modelo de muertes mundial.
Por otro lado, en el modelo europeo, los estadísticos de calidad del modelo confirman que
se trata de un modelo con un mayor nivel de eficiencia (66.85 de BIC y 62.68 de AIC
para contagios y 76.91 de BIC y 72.74 de AIC para muertes). No obstante, la
significatividad de la constante indica posibles problemas de endogeneidad. También se
pueden apreciar ciertos problemas de heterocedasticidad en el gráfico de residuos de los
modelos. En cuanto a las variables del modelo, se han omitido la mayoría de las variables
antes de llegar al modelo econométrico final, ya que de esta manera, se ha obtenido el
modelo óptimo. Estas ecuaciones, por lo tanto, identifican la actuación de cada país contra
el virus teniendo en cuenta el calendario de expansión de este. También pone en
relevancia la falta de infraestructuras en el sector de la sanidad y la poca resiliencia de los
países para afrontar posibles crisis coyunturales de gran impacto como la pandemia de
COVID-19.
Otros factores predominantes tanto en contagios como en muertes (Tabla 2), han sido las
variables de sobrepeso y de uso de mascarilla, principalmente en el modelo mundial. La
variable de sobrepeso es muy significativa ya que existe una alta prevalencia de sobrepeso
en países como México (América Latina) o Estados Unidos, debido a la gran deficiencia
de productos con calidad nutricional o a ciertos hábitos de consumo poco saludables. Más
adelante, se incorporará un apartado donde se hará un análisis detallado de esta variable.
A nivel de dispersión de los resultados, los gráficos, correspondientes a los modelos
mundiales, ofrecen una muestra clara de heterogeneidad de las estimaciones, lo que
significa que los modelos son ineficientes
Alternativamente, los datos sugieren que existe una estrecha relación entre la densidad
media de las tres principales ciudades de cada país en concepto de muertes a nivel global.
En el apartado más técnico de las ecuaciones econométricas y dato que tenemos un
modelo log-log, interpretamos los coeficientes como una elasticidad. Según la estimación
de MCO, destaca la “baja calidad” de los modelos obtenidos, tanto mundiales como
europeos, ya que en ningún caso el coeficiente de determinación es superior al 70%.
Resalta la contradicción de algunas variables como por ejemplo, el uso de mascarillas o
de teletrabajo ya que a nivel mundial, un aumento de 1% de uso de la mascarilla supondría
un aumento de un 1.05% de contagios en la primera ola, un 2.39% de aumento en la
segunda ola y un aumento de un 1.66% en el modelo agregado. Por otro lado, a nivel
23
europeo, un aumento de 1% de uso de mascarilla supone un aumento de 2.36% de
contagios en la segunda ola y 1.46% en el modelo agregado. Este fallo en la estimación
puede darse por el sesgo de los modelos y la omisión de variables relevantes que perturban
las estimaciones. Según la rho de la variable, tampoco resulta demasiado explicativa en
un intervalo de confianza del 5%.
Destaca también el Criterio de Información de Akaike (AIC). Este criterio proporciona
una estimación o una aproximación de la información que se perdería al utilizar otro
modelo particular. Es un indicador que, al igual que la R, nos sirve para comparar entre
modelo. Este indicador, además, se utiliza para equilibrar la complejidad de un modelo y
su bondad de ajuste. Por lo tanto, si el modelo tiene un AIC mínimo, obtendremos un
modelo de mejor calidad. En este caso, se observa que el AIC es menor en los modelos
europeos (37.50 para la primera ola, 57.21 para la segunda ola y 26.12 para el modelo
agregado) que en los modelos mundiales (251.04 para la primera ola, 269.50 para la
segunda ola y 237.06 para el modelo agregado) por lo tanto, si además tenemos en cuenta
que el coeficiente de determinación ajustado (R2) también es ligeramente mejor en los
modelos europeos, concluimos que los modelos de Europa, en especial el modelo
agregado europeo, es más exacto en las estimaciones según las variables dadas y por lo
tanto, de mejor calidad aunque con amplia posibilidad de mejora.
Análisis de las variables con más y con menos significatividad y prevalencia en las
estimaciones
En este apartado, se realizará un análisis profundo sobre las variables que más y menos
peso han tenido en las estimaciones realizadas. De las variables significativas que se han
representado, las más prevalentes han sido la variable de sobrepeso y la variable de uso
de mascarillas. Las variables con menos significatividad han sido la variable de densidad
poblacional, la variable de calidad del aire y la variable de edad promedio. Con relación
a la variable de sobrepeso, se planteó inicialmente como una variable “secundaria” que
podría tener cierta relación con los contagios y las muertes, pero según se ha ido
procediendo en las estimaciones, ha cobrado una gran significatividad. Otras variables
que han tenido un comportamiento inesperado han sido las variables de calidad del aire y
de densidad de población y que se comentarán a continuación.
24
A continuación, se desarrollarán las razones por las cuales estas variables han podido
tener un comportamiento tan impactante y cuales han podido ser los posibles efectos
causantes.
Variable de sobrepeso:
En 2021, un estudio llevado a cabo por investigadores de la Universidad de Harvard, la
Universidad de Tulane, el MIT y el Hospital General de Massachussets determinó que la
obesidad es uno de los factores predominantes en los contagios por SARS-CoV-2. Esto
es debido a que las personas con sobrepeso producen una mayor inhalación y exhalación
de gotas de Flügge (goticulas respiratorias), ya que el organismo requiere de un mayor
esfuerzo para llevar a cabo un funcionamiento normal. Por lo tanto, las personas con un
IMC elevado son los denominados “supercontagiadores” y son los organismos infectados
por el virus que más contagios producen.
La investigadora Monique Tan y los Profesores Feng J He y Graham A McGregor (2021)
descubrieron que uno de los posibles mecanismos que pueden explicar el “supercontagio”
de estas personas es la existencia de la enzima convertidora de angiotensina-2, que es la
membrana que utiliza el virus para acceder a la célula y esta enzima se segrega en mayor
cantidad en las personas con sobrepeso. Otro mecanismo determinante es la adherencia
del SARS-CoV-2 en el tejido graso visceral de los órganos, lo que aumenta la carga viral.
La obesidad y el sobrepeso están asociados a una gran cantidad de enfermedades como la
diabetes, los accidentes cardiovasculares y posibles fallos hepáticos por exceso de
esfuerzo del organismo. En el caso de padecer COVID-19, se estima que el 44% de las
personas que tienen sobrepeso tienen un riesgo mayor de sufrir complicaciones y/o un
desenlace fatal de la enfermedad. Además, un exceso de tejido graso también está
asociado a una menor respuesta del sistema inmunitario.
La prevalencia de sobrepeso en población adulta ha podido alcanzar entre el 65% y el
70% en países como Reino Unido o Estados Unidos. En España, se estima que en 2030
se llegará a tener una tasa de 50% de obesidad infantil. Por otro lado, los países que
destinan una parte muy pequeña del PIB a sanidad o que son económicamente más
desfavorables también son más propensos a tener una alta prevalencia de la obesidad ya
que las personas con un nivel adquisitivo ajustado tienen ciertas dificultades para poder
acceder a productos frescos y saludables. Por lo tanto, esto facilita que dichas personas
puedan consumir productos procesados y con baja calidad nutricional.
25
Variable de uso de mascarilla:
El uso de mascarilla se ha mostrado en los modelos previos como una variable dicotómica
con alta significancia. No obstante, la significatividad de este factor puede explicarse en
el sentido en que correlación no implica causalidad, y por lo tanto, el sentido común indica
que va a ser una variable con un gran peso en los modelos ya que el uso de mascarillas
tiene una protección cercana al 90% en la prevención de contagios. Dado que se han
detectado ciertos problemas de endogeneidad en los modelos, podría entenderse que las
estimaciones de estas variables tampoco son exactas. También se han detectado
problemas de multicolinealidad.
¿Entonces, uso de mascarilla como medida de contención o no?
En cualquiera de las pandemias ocurridas antes del SARS-CoV-2, se utilizó el concepto
de mascarilla como medida de prevención de contagio. El caso más reciente se remonta
a la pandemia por gripe española en 1918 donde ya se aplicaban telas o mascaras para
cubrir la boca y el concepto de cuarentena o aislamiento social.
En la pandemia actual, el uso de mascarilla es la medida más efectiva y usada como
medida de contención, aunque se ha convertido en una obligación por ley. Estudios
científicos acerca de la propagación de virus defienden que en entornos con poca
concentración de personas y al aire libre, el uso de mascarilla no es necesario ni supone
un factor diferencial en el sentido de contagios del virus.
Por otro lado, países como Camboya, Dinamarca o Finlandia, no declararon obligatorio
el uso de mascarilla (aunque si que se recomendó su uso) y no tuvieron un aumento
significativo de los contagios. Aunque la mascarilla como tal parece que tampoco evita
totalmente los contagios, si que reduce la carga viral que puede emitir una persona y por
lo tanto, también se reduce considerablemente la tasa de muertes.
Finalmente, se concluye que el uso de mascarilla es un factor de gran importancia tanto
en contagios como en muertes y que puede suponer la diferencia entre índices altos de
contagios y mortalidad. Por lo tanto, es una variable que debería tener una alta
significatividad en todos los modelos.
26
Variable de calidad del aire:
La variable de calidad del aire ha resultado ser muy poco significativa y de importancia
en todas las estimaciones excepto en las ecuaciones de convergencia europeos. El hecho
de que no sea un factor consistente en los resultados sorprende ya que recientes estudios
señalan que las partículas de SARS-CoV-2 (el virus) se adhieren más fácilmente a
partículas de agentes contaminantes. Como estas se vuelven microscópicamente más
pesadas, son más fáciles de inhalar por las personas y por lo tanto, aumentan los
contagios, teniendo en cuenta que también una mayor contaminación ambiental,
predispone a tener un menor estado de salud y una posibilidad más alta de tener un efecto
más negativo del COVID-19. También es importante tener en cuenta que las ciudades
con mayor contaminación también tienden a concentrar una mayor densidad de población
y por lo tanto, también es esperable un mayor índice de contagios y de muertes. Esta
variable, además, tiene un significado inverso ya que a mayor crecimiento de índice
según el esquema AQI, peor es la calidad (mayor numero en la escala AQI = peor calidad
del aire) por lo tanto, la variable realmente expresa que, al aumento de 1% en la
contaminación del aire, los contagios aumentan un n% y debe interpretarse como una
variable a la inversa.
Variable de densidad de población:
La variable de densidad de población, en una primera hipótesis, podría entenderse como
uno de los factores principales de contagios y de muertes, no obstante, las estimaciones
han arrojado resultados completamente inesperados. Todas las estimaciones, tanto de
contagios y muertes como de convergencia, muestran que la variable de densidad de
población no es representativa. No obstante, esto puede explicarse por la variable “de
corrección” “DM” (densidad media de las tres principales ciudades), ya que esta variable
es más específica y mide de manera más exacta la densidad de las ciudades y no del país.
Un ejemplo claro puede verse en Noruega o Finlandia, donde la densidad de población es
ínfima debido a la gran extensión del territorio. A pesar de esto, la sociedad norteña tiene
a congregarse en pueblos o ciudades que, a pesar de tener una densidad urbana mucho
menor que otras ciudades similares, también influye en la tasa de contagios de estos
territorios. Es por ello por lo que la variable de densidad de población debe analizarse con
mucho cuidado y, aunque no ofrece demasiada fiabilidad en los modelos, sigue siendo
una variable que tiene una gran prevalencia en las estimaciones.
27
Variable de temperatura media anual y temperatura media de marzo:
En un primer momento, las variables de temperatura media anual y temperatura media de
marzo se plantearon como variables con un alto peso dentro de los contagios ya que, a
nivel científico, se ha demostrado que los virus se propagan de una manera más eficaz a
una determinada temperatura. No obstante, los resultados obtenidos indican que son
variables con muy poca significatividad y por lo tanto, tampoco deben tenerse en cuenta.
Breve análisis del caso español: impacto de la pandemia en España
España ha sido el séptimo país del mundo con más afectación por la pandemia,
especialmente en la primera ola. Factores específicos del país como el clima, el tipo de
cultura y la distribución geográfica han propiciado un entorno idóneo para la expansión
del virus.
En este apartado, analizaremos la implicación que ha tenido la pandemia en España ,
diferenciando por comunidades autónomas, a través de un análisis observacional de los
datos obtenidos. Los datos mostrados son agregados (datos acumulados desde el inicio de
la pandemia hasta el fin de la segunda ola).
En la siguiente tabla, se representan datos sobre contagios, muertes, hospitalizaciones y
hospitalizaciones de alto riesgo (UCI):
CCAA
Confirm
ados
Hospital
izados
UCI
Fallecid
os
Tasa de
hospital
ización
15,56%
Tasa de
UCI
4018
Tasa de
fallecimie
nto
4,50%
C. La
Mancha
Madrid
Castilla y
León
Asturias
País vasco
Navarra
Cataluña
Extremadura
Aragón
La Rioja
C.
Valenciana
Galicia
Cantabria
89260
13891
902
356381
120031
70627
16927
5053
1261
11557
4716
3,24%
3,93%
19,82%
14,10%
7,15%
7,45%
23747
105176
39770
303761
28653
73035
16687
116256
4537
9924
4344
28180
3173
8674
2169
14465
350
793
354
2313
268
797
209
1596
1075
2624
899
9299
974
2366
554
2516
4,53%
2,49%
2,26%
3,06%
3,40%
3,24%
3,32%
2,16%
19,11%
9,44%
10,92%
9,28%
11,07%
11,88%
13,00%
12,44%
7,71%
7,99%
8,15%
8,21%
8,45%
9,19%
9,64%
11,03%
50933
15650
6436
1483
750
185
1235
330
2,42%
2,11%
12,64%
9,48%
11,65%
12,47%
6,49%
28
Ceuta y
Melilla
Murcia
I. Baleares
Canarias
Andalucía
6947
486
65
99
1,43%
7,00%
13,37%
34939
25087
20576
234976
4818
2580
2595
2135
649
380
484
485
639
447
345
4512
1,83%
1,78%
1,68%
1,92%
13,79%
10,28%
12,61%
0,91%
13,47%
14,73%
18,65%
22,72%
Se observa que las comunidades autónomas más afectadas en calidad de contagios han
sido Madrid, Cataluña, Andalucía y Comunidad Valenciana. Esto puede deberse a que,
excepto Madrid, estas CCAA son costeras y por lo tanto, ofrecen un clima más cálido y
suave. Esto incentiva a las personas a pasar más tiempo fuera de domicilio y por lo tanto,
en lugares sociales donde se puede incrementar la tasa de contagios. Además, al tratarse
de comunidades con grandes ciudades y una elevada densidad urbana, era esperable una
mayor cantidad de contagios.
Otro aspecto por valorar es la calidad del aire en las zonas más rurales del país ya que
estudios recientes han determinado que una calidad de aire baja, con partículas
contaminantes, favorece la adherencia del virus a las células y por lo tanto, facilitan el
contagio. En resumen, este factor determina una menor tasa de contagio en zonas como
Asturias o Cantabria, además de muchos otros como una mayor tasa de oxígeno, menor
densidad de población y un clima árido y frio.
En cuanto a las muertes, observamos que las CCAA con más mortalidad han sido CastillaLa Mancha, Cataluña, La Rioja, Madrid, Castilla y León, Extremadura y Asturias.
Mayoritariamente, excepto Cataluña y Madrid, son zonas rurales y con una sanidad
precaria ya que la atención especializada y los hospitales de referencia se encuentran en
las principales ciudades. En relación con este punto, la tasa de ingreso en la Unidad de
Cuidados Intensivos ha sido más alta en Andalucía (22.72%), Canarias (18.65% y
Cantabria (12.47%).
¿Pero por qué España ha sido uno de los países más afectados por COVID-19?
Para responder de manera clara a esta pregunta, hay que tener en cuenta el contexto
social y económico del país ya que España, justo en el momento en que se declaró el
estado de emergencia por pandemia, se estaba recuperando a nivel económico de los
estragos producidos por la crisis de 2008. Esto provocó que los servicios esenciales,
principalmente el sector sanitario, no pudiese dar una respuesta eficaz a los contagios
y a las muertes producidas por COVID-19. Esto se debe a que no se situaba en su
momento óptimo por los recortes propuestos durante la crisis económica y además,
29
con una plantilla de personal mucho más reducida. Aun así, viéndose mermado el
sector sanitario, la calidad en la formación de los sanitarios y del propio sistema de
salud español, compensaron levemente esta falta de financiación. El colapso de
hospitales y centros médicos fue más abrupto que en otros países y la falta de recursos
provocó un aumento tanto de contagios (por falta de medidas necesarias de
contención, como API’s) como de muertes (falta de recursos). Añadido a este
contexto económico, se debe tener en cuenta el tipo de cultura español
en que la cultura de “vida en la calle” y de relación social está muy extendida, ya que
el clima caluroso y suave incita a la población a realizar actividades en grupo y fuera
de casa.
Por otro lado, se han analizado los principales estadísticos de los datos (estadísticos
realizados con el programa GRETL):
Estadísticos principales, usando las observaciones 1 - 18
Variable
Confirmados
Hospitalizados
UCI
Fallecidos
Media
92326.
10969.
1035.4
2678.1
Mediana
45352.
4677.5
699.50
1155.0
Mínimo
6947.0
486.00
65.000
99.000
Variable
Confirmados
Hospitalizados
UCI
Fallecidos
Desv. Típica.
1.0340e+005
16482.
1201.2
3200.1
C.V.
1.1199
1.5026
1.1602
1.1949
Asimetría
1.5129
2.8629
2.2726
1.6948
Variable
Confirmados
Hospitalizados
UCI
Fallecidos
Porc. 5%
indefinido
indefinido
indefinido
indefinido
Porc. 95%
indefinido
indefinido
indefinido
indefinido
Rango IQ
94246.
11557.
1015.3
3614.3
Máximo
356381
70627.
5053.0
11557.
Según los estadísticos de promedio, se observa que la media de contagios entre las CCAA
de España es de 92326 casos, de hospitalizaciones 10969 casos y de muertes 2678.1 casos.
El máximo de contagios pertenece a Madrid con 356381 casos y el mínimo a Ceuta y
melilla con 6947 casos. Cabe decir que Ceuta y Melilla se tratan de dos ciudades
autonómicas que se encuentran fuera de la península ibérica, concretamente en el
continente africano, y por lo tanto no resultan comparables con la situación general en el
30
resto de las comunidades. En lo que respecta al máximo de muertes, pertenece a Madrid
con 11557 fallecidos y a Ceuta y Melilla con 99 fallecidos.
Discusión y problemas con los resultados
Durante el proceso de obtención de los modelos de estimaciones finales, se han detectado
errores de eficiencia en la estimación de las variables y posibles errores de endogeneidad,
que pueden surgir como resultado de errores en la medición. Las posibles causas de este
problema estadístico pueden ser la omisión de variables relevantes. El efecto de estas
variables omitidas se oculta en la constante del modelo y pueden perturbar erróneamente
otras variables, llevando a estimaciones erróneas. Otro motivo puede ser la simultaneidad
de las variables, que sucede cuando variables dependientes son tratadas como variables
independientes. La endogeneidad se entiende como una correlación de causalidad entre
las variables dependientes y las variables independientes y cuando existe una fuerte
correlación con el termino de error. No obstante, para verificar exactamente la existencia
de problemas de endogeneidad, puede utilizarse el Contraste de Hausman.
En el presente trabajo, la endogeneidad se ha presentado sobre todo en las estimaciones
de los modelos de contagios y muertes de la primera y segunda ola y puede solventarse
empleando Variables Instrumentales (VI), que consiste en el uso de otra variable con una
correlación elevada con la variable endógena pero que es independiente al termino de
error del modelo. Se utiliza el contraste de sobre identificación de Sargan para saber si la
variable utilizada es una buena variable instrumental para el modelo. Posteriormente, se
utiliza el proceso de estimación por mínimos cuadrados ordinarios en dos etapas (MQ2E).
Otros problemas que han ocurrido durante las estimaciones son los que se pueden
observar en los Gráficos 4, 5, 6 y 7, que corresponden a los gráficos de los residuos de
las estimaciones de los modelos de contagios y muertes para la ola 1 y la ola 2. Se observa
claramente que los errores no son constantes a lo largo de toda la muestra ya que V(û)≠0
y por lo tanto, nos encontramos con un posible problema de heterocedasticidad creciente
en ambos modelos. Esto puede aparecer en modelos transversales con unidades
muestrales muy heterogenias. También puede suceder debido a la forma de recoger las
muestras (causas muestrales) y por causas como omisión de variables relevantes, mala
especificación de la perturbación o cambios estructurales. Si existe presencia de
heterocedasticidad, las estimaciones se vuelven poco optimas e ineficientes. Para
solucionarlo, tendría que aplicarse el método de estimación de mínimos cuadrados
31
generalizados (MQG) con errores estándar consistentes ya que el método estándar de
MQO no es un estimador óptimo de beta. En el aspecto más teórico, la obtención de los
datos de los modelos se ha visto influenciadas por problemas temporales de las
estimaciones ya que, tal y como se ha mencionado anteriormente, el calendario de
expansión del virus SARS-CoV-2 ha sido diferente para todos los países, por lo que puede
existir algún sesgo en los datos.
Conclusión
Previo a las conclusiones de la investigación, es necesario puntualizar que cualquier
posible causalidad debe ser interpretada con cierta precaución ya que los resultados son
entendidos como hipótesis de los factores que afectan a los contagios y muertes de los
países y a la variabilidad entre ellos. Teniendo en cuenta la consideración previa, los
resultados obtenidos muestran una gran heterogeneidad de las variables entre los países a
nivel mundial, con una gran significatividad de las variables de sobrepeso, densidad
media de las tres principales ciudades y uso de mascarillas. Se concluye que la dispersión
de las estimaciones y la variabilidad de los resultados se explica por factores como la
densidad de población, la extensión del territorio y el tipo de cultura del país.
En el apartado que refiere a la estimación de los modelos, los correspondientes a los
agregados europeos han demostrado ser más eficientes y de mayor calidad que los
modelos agregados mundiales, aunque siguen teniendo un grado de confianza bastante
moderado ya que son explicativos a un porcentaje menor del 90%. También deben tenerse
en cuenta los problemas surgidos en las estimaciones como la presencia de endogeneidad
y heterocedasticidad. Al tener una muestra reducida, hay más riesgo de correlación y por
lo tanto, de problemas de sesgo en los modelos. Por otro lado, la incorporación de
ecuaciones de convergencia para medir la variabilidad de contagios y muertes en el
mundo y en Europa, ha confirmado la hipótesis inicial sobre que los países que tuvieron
un menor impacto en la primera ola, tanto de contagios como de muertes, han sufrido un
mayor impacto en la segunda y viceversa.
Por lo que respecta a las variables analizadas en las estimaciones, la variable de sobrepeso
es la que ha arrojado un resultado totalmente inesperado ya que ha tenido un gran peso
tanto en los modelos de contagios como de muertes, siendo la variable más reveladora
del estudio. Los primeros resultados de la variable de sobrepeso se obtuvieron en febrero
de 2021, antes de que se conociera de manera oficial la influencia de este factor.
32
ANEXO: Características de las vacunas actualmente disponibles en Europa
(*) Extraído de las pautas de vacunación por la pandemia de SARS-CoV-2 propuestas por el Gobierno
de España; Versión 10/01/2021;
https://www.mscbs.gob.es/profesionales/saludPublica/ccayes/alertasActual/nCov/documentos/RECOMENDACIONES_USO_SEGURO_VA
CUNAS_COVID19.pdf)
CARACTERÍSTICAS PRINCIPALES DE LAS VACUNAS
ACTUALMENTE DISPONIBLES EN EUROPA.
COMIRNATY®
CARACTERÍSTICASDE
LA VACUNA
VACUNA PFIZER BIONTECH (BNT162B2)
Tipo de vacuna
ARN mensajero
Vial multidosis (5 dosis/vial)* Bandejas con 195 viales
Presentación
VACUNA MODERNA
(MRNA1273)
VACUNA AZ / OXFORD
(AZD1222)
ARN mensajero
Vial multidosis (10 dosis/vial) Envase
Vector viral no replicante
Vial multidosis de 4 mL
con 10 viales
(8 dosis/vial) ó 5 mL (10 dosis/vial).
Envase con 10 viales
Esquema vacunal
2 dosis separadas 21 días
2 dosis separadas 28 días
2 dosis separadas 28 días
Dosis
0,3 mL (30 microgramos)
0,5 mL (100 microgramos)
0,5 mL
Intramuscular
Intramuscular
Intramuscular
Vía administración
DESCONGELACIÓN
- En 3 horas cuando se pasa al frigorífico. (Rápida: en 30
minutos al pasar a 15 ºC- 25 ºC)
Descongelación de la vacuna
congelada
- En 2,5 horas cuando se pasaal
frigorífico.
(Rápida: en 1 hora al pasar a15 ºC25 ºC)
No precisa
CONSERVACIÓN
Conservación en el trasporte porel
fabricante
En contenedores térmicos
(entre -15 ºC y -25 ºC)
Refrigerado (entre 2 ºC a 8 ºC)
En ultracongelador (-60 ºC a -80 ºC)
Mantener en las bandejas para proteger de la luz.
Estable 6 meses.
En congelador (-15 ºC a -25 ºC)
Mantener en el envase original para
proteger de la luz.
Estable 7 meses
En refrigerador (2 ºC a 8 ºC)
Mantener en el envase original
para proteger de la luz.
-En refrigerador (2 ºC a 8 ºC)
Estable 5 días (120 horas)
Proteger de la luz.
-A temperatura de 8 ºC a 25 ºC.
Estable 2 horas
-En refrigerador (2º C a 8 ºC)
Estable 30 días.
Proteger de la luz.
-A temperatura de 8 ºC a 25 ºC.
Estable 12 horas
- En refrigerador (2 ºC a 8 ºC)
Mantener en el envase original
para proteger de la luz.
A temperatura de 2 ºC a 25 ºC
Estable 6 horas
A temperatura de 2 ºC a 25 ºC
Estable 6 horas
A temperatura de 2 ºC a 25 ºC
Estable 6 horas
En contenedores térmicos especiales (entre -60 ºC y
-80 ºC)
Almacenamiento previo a su uso
Almacenamiento en el lugar de
administración antes de diluir o
perforar el vial
Conservación después de diluir o
perforar el vial
PREPARACIÓN
Alcanzar temperatura ambiente - Sacar el vial de la nevera 1 hora antes.
Homogeneizar
Diluir
Preparar las dosis individuales
- Voltear suavemente 10 veces el vial para
homogeneizar.
NO AGITAR.
-Utilizando una técnica aséptica, cargar 1,8 mL de
diluyente (cloruro sódico al 0,9%) en una jeringa de 2 mL
-Utilizando una técnica aséptica, extraer 0,3 mL delvial
diluido con una jeringa de 1 mL con una aguja para vía IM.
-Utilizar la misma aguja para extraer y administrar la
vacuna, para evitar pérdidas.
-Eliminar posibles burbujas de aire con la aguja dentro
del vial para evitar pérdidas.
- Sacar el vial de la nevera 15
minutos antes.
- Girar suavemente el vial para
homogeneizar.
NO AGITAR.
No precisa
No es necesario.NO
AGITAR.
No necesita dilución
No necesita dilución
- Utilizando una técnica aséptica,
extraer 0,5 mL del vial con una
jeringa de 1 mL con una aguja para
vía IM.
-Eliminar posibles burbujas de aire
con la aguja dentro del vial
para evitar pérdidas.
- Utilizando una técnica aséptica, extraer
0,5 mL del vial con una jeringa de 1 mL
con una aguja paravía IM.
-Eliminar posibles burbujas de airecon
la aguja dentro del vial para
evitar pérdidas.
ADMINISTRACIÓN
Administración
-Verificar identidad de la persona a vacunar e
historia de vacunación.
-Inyectar 0,3 mL por vía intramuscular en la zona del
deltoides
-Verificar identidad de la personaa
vacunar e historia de vacunación.
-Inyectar 0,5 mL por vía
intramuscular en la zona del
deltoides
- Verificar identidad de la personaa
vacunar e historia de vacunación. Inyectar 0,5 mL porvía intramuscular
en la zona del deltoides
* Es posible obtener 6 dosis cuando las dosis individuales se preparan con jeringas sin espacio muerto.
33
ANEXO: Diccionario de las variables cualitativas y cuantitativas
utilizadas en las estimaciones
Por país
1. Contagios: Variable cuantitativa. Número total de contagiados por covid-19.
Información completa de la primera ola extraída de Pandemias.org e información
completa de la segunda ola extraída de myworldindata.com.
2. Muertes: Variable cuantitativa. Número total de muertes por covid-19.
Información completa de la primera ola extraída de Pandemias.org e información
completa de la segunda ola extraída de myworldindata.com.
3. Recuperados: Variable cuantitativa. Número total de recuperados por covid-19.
Información completa de la primera ola extraída de Pandemias.org.
4. Porcentaje de contagios: Variable cuantitativa. Porcentaje expresado sobre 100
calculada mediante la fórmula Nº de contagios / Población total.
5. Porcentaje de muertes: Variable cuantitativa. Porcentaje expresado sobre 100
calculada mediante la fórmula Nº de muertes / Población total.
6. Población total: Variable cuantitativa. Nº de habitantes en cada país en el año
2020.
7. Densidad de población: Variable cuantitativa. Número de habitantes por
kilómetro cuadrado. Se calcula utilizando la formula Densidad poblacional = (Nº
de habitantes / Superficie del área). Información extraída de diferentes fuentes.
8. Temperatura media anual: Variable cuantitativa. Temperatura media expresada
en grados Celsius (ºC). Se calcula utilizando la formula Temperatura media anual
= (Suma de la temperatura diaria / 31). Información extraída de diferentes fuentes.
9. Temperatura media en el mes de marzo: Variable cuantitativa. Temperatura
media expresada en grados Celsius (ºC). Se calcula utilizando la formula
Temperatura media mensual = (Suma de la temperatura diaria / 365). Información
extraída de diferentes fuentes.
10. Calidad del aire: Variable cuantitativa. Representada por el AQI (Air Quality
Index). La variable se clasifica según la siguiente tabla. Información extraída de
Iqair.
34
AQI
Calidad del aire
0-50
Buena
51-100
Moderada
Descripción
No tiene impacto para la salud.
Las personas altamente sensibles a su entorno
deben limitar esfuerzos físicos excesivos al aire
libre.
101-150
Negativa para
Las personas sensibles a su entorno, las personas
grupos sensibles
mayores y los niños deben limitar esfuerzos físicos
excesivos al aire libre.
151-200
Dañina
Las personas deben limitar una exposición
prolongada al aire libre y el esfuerzo físico intenso.
201-300
Muy dañina
Las personas deben limitar o incluso evitar una
exposición al aire libre y el esfuerzo físico intenso.
300+
Arriesgada
Las personas deben evitar una exposición
prolongada al aire libre y evitar el esfuerzo físico
o cualquier actividad que implique inhalar más
aire de lo normal.
11. Porcentaje del PIB gastado en sanidad: Variable cuantitativa. Porcentaje del
total del PIB que se destina a sanidad. Información extraída de OCDE:
Data/Health Spending.
12. Edad media: Variable cuantitativa. Variable calculada según la formula Edad
media = (Suma de las edades por habitante / nº de habitantes). Información
extraída de Datosmundial.com
13. PIB per cápita: Variable cuantitativa. Esta variable está expresada de dólares
americanos ($US) y se calcula con la formula PIB per cápita = (PIB / nº de
habitantes). Información extraída de Intrastat.
14. Densidad media ponderada de las tres principales ciudades: Variable
cuantitativa. Esta variable se calcula siguiendo, buscando la población y la
densidad de población de las tres principales ciudades de cada país. A
continuación, se divide la población de cada ciudad entre la suma de las tres
ciudades para obtener el peso ponderado por ciudad y este dato se multiplica por
su respectiva densidad obteniendo así la densidad media. Finalmente, obtenemos
la densidad media ponderada de las tres principales ciudades de cada país
35
sumando las densidades medias de las ciudades. Información extraída de varias
fuentes.
15. Porcentaje de población urbana: Variable cuantitativa. Esta variable muestra el
porcentaje de población sobre la población total que vive en ciudades.
16. Sobrepeso: Variable cuantitativa. Variable expresada en porcentaje de habitantes
de un país que tienen sobrepeso. Información extraída de OCDE/data/Average
obesity.
17. Densidad media de las familias: Variable cuantitativa. Esta variable es una
media del número de integrantes medio que forman parte de un núcleo familiar.
Variable únicamente disponible para Europa. Información extraída de la OCDE.
18. Confinamiento: Variable cualitativa. Esta variable se expresa con un “Si” si el
país ha establecido un confinamiento en la primera ola de la pandemia o con un
“No” si no lo ha hecho. Información extraída de varias fuentes.
19. Uso de mascarilla: Variable cualitativa. Esta variable se expresa con un “Si” si
el país ha hecho obligatorio el uso de mascarilla en lugares públicos o con un “No”
si solo ha recomendado el uso de mascarilla o no se ha pronunciado al respecto.
20. Toque de queda: Variable cualitativa. Esta variable se expresa con un “Si” si el
país ha establecido algún tipo de queda en el país o con un “No” si el país no ha
establecido ningún tipo de queda. Información extraída de varias fuentes.
21. Teletrabajo: Variable cualitativa. Esta variable se expresa con un “Si” si el país
(previamente o durante la primera ola) ha permitido el teletrabajo por encima de
un 25% del total de los trabajadores o con un “No” si solo permite un teletrabajo
inferior a un 25% del total de los trabajadores del país. Información extraída de
varias fuentes.
22. Rastreadores: Variable cualitativa. Esta variable se expresa con un “Si” si el país
dispone de rastreadores (o en su defecto, aplicaciones destinadas a tal finalidad) o
con un “No” si no las tiene. Información extraída de Statista.
23. Tipo de cultura: Variable cualitativa. Esta variable que se expresa con un
“Distante” si el país tiene un tipo de cultura de poco o nulo contacto físico o con
un “Efusiva” si es un país socialmente cercano en el cual existe un alto grado de
contacto físico. Información extraída de varias fuentes.
36
Por CCAA
1. Casos totales: Variable cuantitativa. Esta variable expresa los contagios totales
por SARS-CoV-2 para cada comunidad autónoma. Información extraída de
Instituto de Salud Carlos III (ISCIII).
2. Casos hospitalizados: Variable cuantitativa. Cuantas hospitalizaciones se han
producido según los contagios. Información extraída de Instituto de Salud Carlos
III (ISCIII).
3. Casos UCI: Variable cuantitativa. Cuantas hospitalizaciones en la unidad de
cuidados intensivos se han producido según los contagios. Información extraída
de Instituto de Salud Carlos III (ISCIII).
4. Muertes totales: Variable cuantitativa. Esta variable expresa las muertes totales
por SARS-CoV-2 para cada comunidad autónoma. Información extraída de
Instituto de Salud Carlos III (ISCIII).
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