El 6 de marzo del presente año, pocos días antes de que la Organización Mundial de la Salud (OMS) declarara la pandemia, el Ministerio de Salud y Protección Social reportó el primer caso confirmado de COVID-19 en Colombia. Países a los que había llegado antes habían optado por implementar cuarentenas para reducir la velocidad de contagio del virus. El gobierno colombiano decretó cuarentena nacional a partir del 24 de marzo y por 19 días. A la fecha, después de varias extensiones, Colombia lleva casi 100 días en cuarentena nacional, con la introducción de medidas de apertura en construcción y manufactura y de flexibilización para otros sectores de la economía.
Desde mediados de marzo el Gobierno Nacional empezó a publicar la información de los casos confirmados de coronavirus, lo que ha permitido un mayor entendimiento de la evolución de la emergencia en Colombia y que ciudadanos interesados contribuyan a la discusión con sus propios análisis. Por ejemplo, en un principio se reportaba únicamente la fecha de diagnóstico para todos los casos y luego se empezó a discriminar entre fecha de inicio de síntomas, fecha de diagnóstico, fecha de reporte, fecha de muerte y fecha de recuperación. Esta información es crucial para lograr un análisis riguroso de la evolución del COVID-19 en Colombia.
Gracias a la existencia y evolución del reporte, hoy sabemos que el primer caso de coronavirus en Colombia inició síntomas en febrero, mucho antes del primer caso reportado, debido al reporte del 18 de mayo el Instituto Nacional de Salud (INS). Esto indica que el virus llegó a Colombia mucho antes de lo que nos imaginábamos y es una muestra de la importancia de la incertidumbre y confiabilidad de la información. Con esto no pretendemos demeritar la información oficial, sino resaltar la importancia de registrar los hechos y de hacer seguimiento a la evolución del reporte bajo una coyuntura de incertidumbre. Esto no solo es cierto para la actual crisis de salud, sino cualquier política pública que busque ser basada en evidencia.
En general, desde nuestra percepción, la política pública sufre de dos grandes dificultades a la hora de ser juzgada. En primer lugar, no suelen existir contrafactuales contra los cuales medirnos. Nadie sabe con exactitud qué hubiera pasado si el Gobierno Nacional hubiera demorado el inicio de la cuarentena o si se hubiera cerrado antes el aeropuerto; lo que lleva a la segunda dificultad: el juicio que podemos hacer como ciudadanos de la situación está basada en lo que vemos que está pasando, no en lo que pudo haber pasado. Esto es lo que el experto virólogo alemán Christian Drosten llama la paradoja de la prevención, que consiste en la subestimación de los potenciales efectos negativos de la pandemia. Vemos que en Colombia los hospitales no han se han saturado hasta ahora y para muchos es difícil entender por qué tenemos parada la economía si no estamos ni cerca de un colapso del sistema de salud. Sin embargo, eso probablemente no ha pasado en parte por las medidas que el gobierno y la ciudadanía hemos tomado.
El objetivo de este escrito es describir cómo ha evolucionado la situación en Colombia mediante la visualización de los datos públicos de la pandemia. Además, presentamos algunas comparaciones con países de Latinoamericana para entender de mejor manera cómo se encuentra Colombia en relación con sus vecinos. De esta forma, esperamos que esta evidencia sirva como insumo para la discusión y la toma de decisiones en la crisis actual del COVID-19 en nuestro país.
Para entender el comportamiento relativo de los países, en primer lugar, analizamos la cantidad de pruebas, casos y muertes que tiene cada uno, ajustados por su población, y la cantidad de camas UCI, para entender la preparación del sistema de salud para enfrentar la crisis.
La siguiente gráfica muestra cómo la mayoría de los países de la región han aumentado su capacidad de medición en términos de pruebas por cada 1,000 habitantes. A pesar de la tendencia positiva, Colombia está todavía rezagada, en términos per cápita, en comparación con países como Uruguay o Chile, que son dos de las economías más avanzadas de la región. Sin embargo, un punto para resaltar es que nuestro país se ha enfocado en realizar pruebas moleculares, que son más exactas, mientras que otros países les apostaron a las pruebas rápidas, que tienen un nivel de confiabilidad mucho menor.
En Colombia el número de casos acumulados ajustado por la población ha evolucionado de manera modesta en comparación con otros países. Mientras que Perú y Chile ha reportado más de 7,500 casos por cada millón de habitantes y Brasil está cerca de los 5,000 casos, Colombia, Uruguay, Argentina y México tienen una cifra menor a 3,000, como se ve en la siguiente gráfica. Esto no quiere decir que necesariamente el último grupo de países esté mejor que los primeros, simplemente refleja la capacidad de medición y de seguimiento.
Los datos de muertes permiten complementar el análisis anterior, confirmando o negando el comportamiento relativo de cada país. Por un lado, México tiene una cantidad relativamente baja de casos en comparación con la cantidad de muertes, esto pone en tela de juicio el buen comportamiento relativo del número de casos. Adicionalmente, se confirma la preocupante situación de Brasil, Chile y Perú con los niveles más altos de muertes (+225 por cada millón de personas). Finalmente, el reporte de Colombia, Uruguay y Argentina es de los más bajos de los países seleccionados con menos de 50 muertes por millón de habitantes. No obstante, aunque en menor medida que el número de casos, las pruebas, la confiabilidad del reporte y la capacidad del sistema de salud también afectan la medición de muertes y, por esta razón, esto no es evidencia contundente para afirmar el buen comportamiento de Colombia, sino un primer indicio.
Existen varios indicadores de medición de sistemas de salud, como la cobertura, el nivel de aseguramiento, la calidad y la capacidad. Al analizar la preparación del sistema de salud para la pandemia, nos enfocamos en la cantidad de camas de hospital, como una medida de la capacidad de atención. De acuerdo con este indicador es claro que Colombia está en un punto medio-bajo respecto a los países de la región. Mientras que Uruguay y Argentina son los que están mejor preparados en esta dimensión, Perú tiene una capacidad similar a la de Colombia y México está por debajo del resto. El relativo bajo nivel de camas y alto nivel de muertes en México parece ser un indicio preocupante para este país. Así mismo, aunque Brasil está en una situación similar a Perú, medido por casos y muertes, tiene más camas UCI per cápita, indicando una mejor preparación para la situación. Por otro lado, Chile tiene un modesto nivel de muertes, pero alta capacidad del sistema de salud. Uruguay es el que tiene menor número de muertes y además está mejor preparado, por lo que tiene un panorama favorable en términos relativos. Finalmente, Colombia está en un punto medio en la variable de casos y bajo en muertes, pero su nivel de camas UCI es moderado-bajo.
En las últimas dos décadas, Latinoamérica ha logrado aumentos significativos en el gasto social (educación, salud y cultura) con resultados positivos. Sin embargo, todavía existen importantes retos en términos de acceso y calidad de los servicios para reducir brechas internas de desigualdad entre segmentos poblacionales y regionales, así como en comparación con otros países de ingreso alto (Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), 2019). Por esta razón, es importante analizar la situación regional como un siguiente paso.
El INS empezó a publicar los datos de casos relacionados con la pandemia prácticamente desde el día que se confirmó el primer caso en Colombia, en una decisión acertada en línea con la democratización de la información (Dawes, 2010; Shambaugh & Shen, 2017; Brunswicker, Priego, & Almirall, 2019). Esto ha permitido que diferentes actores de la sociedad civil, como nosotros, hayan empezado a analizar la información y aportar en la discusión nacional y local. Sin embargo, es importante entender las limitaciones de los datos y su confiabilidad a la hora de analizarlos y llegar a conclusiones.
Un ejemplo es el indicador de casos confirmados o infectados, que depende principalmente de la cantidad, la calidad y el método de las pruebas recolectadas. El número de casos siempre está subestimado y por eso es fundamental hacer un análisis exhaustivo y no basado únicamente en “la curva” de los casos confirmados.
El sistema de salud colombiano ha tenido grandes avances en las últimas dos décadas que han llevado a una cobertura de más del 94% a nivel nacional en 2018 (Dirección de Epidemiología y Demografía, 2019) y avances importantes en las principales variables de salud como mortalidad y esperanza de vida. Sin embargo, persisten grandes retos en materia de calidad y limitaciones en algunas regiones como La Guajira, Guainía y Guaviare donde hay una cobertura de menos de un 77% (Dirección de Epidemiología y Demografía, 2019). Esto demuestra que existen diferencias regionales que se deben tener en cuenta a la hora de enfrentar la pandemia (Bonet-Morón & Guzmán-Finol, 2015; Santa María, García A., Prada L., Uribe T., & Vásquez B., 2009).
La siguiente gráfica muestra como ha aumentado la cantidad de pruebas reportadas en Colombia, discriminando entre las que resultaron en casos confirmados y descartados. Se puede observar que la capacidad ha aumentado significativamente y la proporción de pruebas positivas se ha mantenido relativamente constante. Mientras que en marzo no se superaban las 2,000 pruebas al día, actualmente se están reportando más de 18,000 pruebas diarias.
Además de la capacidad de realizar una gran cantidad de pruebas, otro punto importante es la eficiencia del sistema de salud para realizar dichas mediciones. La información de casos presenta un rezago en el reporte de la información respecto al momento de contagio y evolución de la epidemia, debido al tiempo que se necesita para tomar, procesar y reportar cada prueba. Este rezago puede ser aún mayor si se tiene en cuenta que muchos pacientes reportan al sistema de salud el inicio de sus síntomas uno o varios días después para que les hagan la prueba.
En la figura a continuación se presenta la evolución, semana a semana, de la distribución del tiempo de reporte de los casos en Colombia. Las primeras semanas se lograron tiempos bajos de respuesta entre la fecha de inicio de síntomas y la fecha de reporte. Esto se debe, probablemente, a una situación inicial con baja cantidad de casos en estudio. No obstante, en las semanas 13, 14 y 15 del año se empieza a observar un aumento en los tiempos (mediana y tercer cuartil) pero sobre todo un aumento significativo de la dispersión de la distribución. Esto se puede explicar por un aumento de la demanda de pruebas.
A mediados de abril, en la semana 16 del año, el INS puso a disposición el sistema de información SISMuestras para la recopilación y estandarización de la información de las pruebas realizadas por laboratorios públicos y privados de todo el país. Desde esa semana, se observa una reducción de la mediana y la variabilidad del tiempo de reporte, probablemente debido a la combinación entre un proceso de aprendizaje, el incremento de la capacidad física e institucional del sistema, acompañada por la estandarización de procedimientos, como la implementación del sistema SISMuestras. En general, en las últimas semanas la mitad de las pruebas se han demorado 9 días o menos (valor de la mediana) y prácticamente ninguna se ha demorado más de 20 días.
De igual forma, a nivel departamental y distrital se ve una tendencia de aumento en el tiempo de reporte en las primeras semanas, seguido de un proceso de reducción y convergencia. La mayoría de los departamentos muestran este comportamiento y en los que no hay tendencia son los que presentan pocos casos. Este comportamiento evidencia el alcance del sistema SISMuestras y de sus resultados.
Por este desfase natural en los tiempos de reporte, se recomienda analizar los datos teniendo en cuenta un “punto de confianza” de 14-15 días hacia atrás desde la fecha de análisis y así no subestimar la evolución de la pandemia en las fechas en las que el sistema de salud no ha tenido el tiempo suficiente para reportar resultados. Es decir, cuando se hace un reporte por fecha de síntomas, se deben analizar los datos con la limitación de que la información de las últimas dos semanas es preliminar y por lo tanto no ha pasado suficiente tiempo para que sea confiable.
Colombia tiene que continuar apostándole a las pruebas de alta calidad, seguir aumentando la cantidad, para cerrar la brecha con otros países Latinoamericanos, y disminuir la variabilidad en los tiempos de diagnóstico para asegurar un reporte eficiente y oportuno. La consigna, entonces, es hacer pruebas, pruebas y más pruebas, y hacerlas de la manera más eficiente y consistente posible.
Como se mencionó anteriormente, el crecimiento de los casos en Colombia ha sido moderado o bajo en términos relativos. Sin embargo, Colombia es un país en el que las regiones cuentan con diferentes capacidades y condiciones para enfrentar la pandemia, por lo que es necesario entender la evolución de la crisis con una mirada regional. En un principio, los casos estaban concentrados principalmente en Bogotá, no obstante, cada vez más se reportan casos en todo el país. De hecho, la tendencia muestra que, aunque Bogotá se ha mantenido creciendo en este indicador, los casos nacionales han crecido a una tasa mayor. Esto lleva a la necesidad de pensar las acciones de política pública de manera regional, sin tener que centrarse únicamente en Bogotá.
Si bien Colombia no parece estar tan mal en términos relativos con los demás países, cabe resaltar que la cantidad de casos diarios continúa creciendo día tras día y aún no se observa que la cantidad de casos nuevos por día se estabilice.
El comportamiento en los departamentos ha sido muy diferente: la fecha de inicio, la tendencia y la aceleración de los casos varía de manera importante. En la figura a continuación se muestra la evolución del número de casos diarios de los 12 departamentos con más casos acumulados a la fecha. De esta se puede observar que la variabilidad entre departamentos es muy alta.
Atlántico, Bolívar, Bogotá y el Valle del Cauca son los departamentos con más casos de coronavirus en Colombia. Esto están entre los ocho departamentos con más participación en el PIB (2018) y representan más de un tercio de la población total nacional (DANE). Esto refleja la incidencia de la epidemia en las regiones con mayores niveles de población, donde están ubicadas las principales ciudades. Adicionalmente, como muestra la siguiente gráfica, en Bogotá, Cundinamarca y Valle del Cauca fue de los primeros departamentos con casos confirmados.
Por otro lado, Amazonas es un caso particular, al ser una región de difícil acceso y poco urbanizada. La interdependencia entre Leticia, la capital del Amazonas, y las poblaciones brasileñas de Tabatinga y Manaos es uno de los factores que han generado el alto número de contagios en este departamento. Aunque los días recientes parece estar disminuyendo el promedio de casos diarios, es importante continuar el monitoreo dada la relación y conectividad en la zona fronteriza.
Antioquia, que es el segundo departamento en participación en el PIB nacional y tiene la segunda ciudad más grande del país, ha presentado un comportamiento estable del número de casos, pero es importante continuar monitoreando la situación dado que en las últimas semanas se ha visto un aumento significativo el número de casos detectados. Aunque tuvo casos confirmados desde antes del comienzo de la cuarentena, estos solo empezaron a crecer de manera acelerada recientemente. El resto de los departamentos, incluyendo los que no se muestran en la siguiente gráfica, todavía tienen un número de casos muy bajo para poder llegar a conclusiones.
La tendencia de las muertes diarias se ha comportado de manera similar a la de casos a nivel nacional. El número de muertes, en comparación con otros países, todavía es moderado. Sin embargo, las últimas semanas muestran un crecimiento importante del promedio móvil, lo que es una alerta para las autoridades.
A nivel departamental hay una alta dispersión. En la figura a continuación se muestra la cantidad de muertes por cada 100,000 habitantes por departamento. La gráfica muestra que hay un grupo de siete departamentos que presentan un número de muertes superior al promedio nacional. En primer lugar, Amazonas presenta un número de muertes, en relación con su tamaño, de más de 20 veces superior a departamentos como Valle del Cauca y Bogotá D.C. Este hecho es particularmente preocupante debido a la carencia de infraestructura de salud del Amazonas, donde, de acuerdo con la información del Registro Especial de Prestadores de Servicio (REPS), a la fecha no se cuenta con ninguna cama de unidad de cuidados intensivos (UCI) para adulto.
En el 2017 las principales causas de muerte en Colombia fueron las enfermedades del sistema circulatorio y neoplasias con 150 y 100 muertes por cada 100,000 habitantes, respectivamente (Dirección de Epidemiología y Demografía, 2019). En lo corrido del año, el COVID-19 a nivel nacional no ha superado las cuatro principales causas de muerte. Sin embargo, la pandemia sólo ha afectado el país durante algunos meses del año y Amazonas está llegando a niveles comparables con las principales causas. Por esta razón es importante no subestimar el potencial impacto de la pandemia para evitar que al final del año esta causa supere a las demás.
Adicionalmente, la cantidad de casos en hospital y UCI por pacientes de coronavirus ha venido creciendo, aunque el crecimiento en UCI ha sido mucho menor que los que están en cuidados generales en los hospitales. Antes de junio, la cantidad de pacientes de coronavirus en UCI se mantuvo relativamente constante, en valores cercanos a 250. Sin embargo, en junio se empezó a observar un crecimiento importante y a la fecha de publicación de este reporte hay aproximadamente 750 pacientes de coronavirus en UCI. Además, en algunas regiones del país como Atlántico y Bogotá se está llegando a niveles muy altos de ocupación de las UCI. Según el Observatorio de Salud de Bogotá, la ocupación total de UCI en la mayoría de hospitales de la ciudad está en valores superiores a 70%, incluyendo algunas en 100% de ocupación.
En términos absolutos, la cantidad de camas UCI está principalmente concentrada en las grandes ciudades como Bogotá, Medellín y Cali, sin embargo, cuando se ajusta por la población, el número de camas UCI por departamento presenta la distribución que se muestra a continuación. De la gráfica es claro que, aunque Bogotá y Valle del Cauca tienen altos niveles de casos, también tienen una mejor capacidad para afrentar la situación que departamentos como Amazonas que no cuentan con ninguna cama UCI para adulto.
Finalmente, hemos observado como esta emergencia sanitaria ha dado pie a la generación de diversas hipótesis y teorías respecto a la relación entre características de aglomeraciones urbanas como la densidad poblacional con el riesgo de contagio y muerte por la proliferación del virus. Esta discusión es particularmente relevante dados los beneficios en términos de sostenibilidad y eficiencia de ciudades más densas desde una perspectiva de planificación urbana. En grandes ciudades como Nueva York ha surgido esta preocupación por la posible incidencia de sus altas densidad en el impacto de la pandemia.
De igual forma, existe preocupación por el uso de modos masivos de transporte como medio de contagio en la población, debido a la dificultad para mantener distanciamiento social por la alta ocupación de pasajeros que caracteriza estos sistemas. Incluso, se han reportado brotes en sistemas de transporte público. No obstante, esta relación se ha puesto en duda en lugares como Japón, donde el transporte público no se ha materializado como un lugar riesgoso de contagio gracias al comportamiento de sus ciudadanos (Normile, 2020). Esto requerirá de un análisis y una discusión exhaustiva de política pública debido a los grandes costos sociales y económicos que representarían para algunas ciudades el abandono de sus sistemas de transporte público.
Con el objetivo de contribuir a dichas discusiones, realizamos una visualización para empezar a entender la relación entre la densidad poblacional, el nivel de urbanización y el nivel de contagio en los municipios de Colombia. En la gráfica, se puede ver que existen municipios con y sin casos para todos los niveles de urbanización y densidad. Esto no permite construir una hipótesis de la relación que existe entre la pandemia y estas características urbanísticas.
De igual forma, realizamos el mismo análisis para los municipios con y sin muertes a la fecha, en los que, al igual que para los casos, no se puede llegar a una conclusión. Aunque este no es un análisis que permita establecer una relación causal, existen municipios con y sin muertes en todos los niveles de porcentaje de urbanización y de densidad poblacional. Además, estas dos características no son suficientes para caracterizar la complejidad socioeconómica de cada municipio, por lo que a la hora de realizar un análisis más robusto de causalidad o correlación es necesario incluir otras variables que pueden afectar la transmisión del virus.
Es necesario continuar estudiando los determinantes urbanísticos y sociales de la propagación de la pandemia para tener una mejor perspectiva de cómo diseñar las políticas públicas. El alcance de este informe no permite llegar a conclusiones estadísticamente significativas, pero describe la situación actual del país.
En general, el estado actual de los departamentos en Colombia demuestra una alta variabilidad en cuanto a casos, muertes y camas UCI. Esto lleva a la necesidad de personalizar las acciones dependiendo de las condiciones individuales de cada territorio. En esta etapa de la crisis ya no sirve una política universal para todo el país. Adicionalmente, dada su rápida evolución, esta crisis exige un alto nivel de adaptabilidad y de respuesta para atender los cambios por parte de las autoridades nacionales y locales.
Es necesario continuar con la democratización de la información para asegurar un análisis riguroso de la situación. Este tipo de acciones tiene que permear otras áreas de la política pública.
Hasta ahora, Colombia se encuentra en una situación moderada en términos de casos y muertes en comparación con otros países de la región, no obstante, es importante aumentar la capacidad para hacer pruebas y la capacidad del sistema de salud para atender la pandemia.
Colombia presenta grandes diferencias regionales en cuanto al sistema de salud, características de desarrollo social y económico que han sido determinantes para la evolución heterogénea de la pandemia. Es importante ajustar la receta de política de acuerdo con las características regionales para lograr controlar la pandemia. Así mismo, es necesario un monitoreo constante y personalizado a nivel departamental y municipal.
El coronavirus, con o sin razón, está poniendo en duda algunas características del modelo de planificación urbana sostenible (Banister, 2008), como la densidad y la prioridad de modos masivos de transporte público. La relación entre las características urbanas y la evolución de la pandemia es compleja y requiere análisis estadísticos rigurosos, exhaustivos e interdisciplinares. Aunque este reporte no llega a ese nivel de análisis, consideramos que Colombia cuenta con datos demográficos, sociales, económicos y de evolución de la pandemia a nivel municipal que pueden ser explotados para aportar a la discusión y generación de conocimiento al respecto.
Dawes, S. S. (2010). Stewardship and usefulness: Policy principles for information-based transparency. Government Information Quarterly, 377-383.
Shambaugh, G. E., & Shen, E. B. (2017). A clear advantage: The benefits of transparency to crisis recovery. European Journal of Political Economy, 1-26.
Brunswicker, S., Priego, L. P., & Almirall, E. (2019). Transparency in policy making: A complexity view. Government Information Quarterly, 571-591.
Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL). (2019). Panorama Social de América Latina 2019. Santiago de Chile: CEPAL.
Dirección de Epidemiología y Demografía. (2019). Análisis de Situación de Salud (ASIS) 2018. Bogotá D.C.: Ministerio de Salud y Protección Social.
Bonet-Morón, J., & Guzmán-Finol, K. (2015). Un análisis regional de la salud en Colombia. Cartagena: Banco de la República.
Santa María, M., García A., F., Prada L., C., Uribe T., M. J., & Vásquez B., T. (2009). El sector salud en Colombia: impacto del SGSS después de más de una década de la reforma. Bogotá D.C.: Fedesarrollo.
Normile, D. (2020, Mayo 26). Japan ends its COVID-19 state of emergency. Retrieved from Science: https://www.sciencemag.org/news/2020/05/japan-ends-its-covid-19-state-emergency
Banister, D. (2008). The sustainable mobility paradigm. Transport Policy, 73-80. Roser, M., Ritchie, H., Ortiz-Ospina, E., & Hasell, J. (2020). Coronavirus Pandemic (COVID-19). Our World in Data. Retrieved from https://ourworldindata.org/coronavirus
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