NUEVA YORK – El número de personas muertas por la epidemia de Covid-19 fue mucho mayor que la cifra oficial en Estados Unidos, según un nuevo estudio que muestra una gran división de muertes no contabilizadas.
Alrededor de 840.000 muertes por Covid-19 se registraron en los certificados de defunción en 2020 y 2021. Pero un equipo de investigadores, utilizando una forma de inteligencia artificial, estimó que es posible que otras 155.000 muertes no diagnosticadas ocurrieran durante ese tiempo fuera de los hospitales. Eso significaría que alrededor del 16% de las muertes por Covid-19 no se contabilizaron en esos años.
Los resultados generales, publicados el miércoles por la revista Science Advances, se acercaron a las estimaciones de otros estudios epidemiológicos de la época. Pero los autores del nuevo estudio intentaron determinar exactamente qué muertes podrían faltar en las estadísticas oficiales.
Respuesta: Los muertos no identificados son probablemente hispanos y otras personas de color, que murieron en los primeros meses del brote y se encontraban en partes del sur y suroeste, incluidos Alabama, Oklahoma y Carolina del Sur.
Seis años después de que el coronavirus llegara a Estados Unidos, las barreras persisten para muchas de las mismas personas, dijo Steven Woolf, investigador de la Virginia Commonwealth University que no participó en el estudio.
«Las personas marginadas siguen muriendo a un ritmo desproporcionado porque no pueden recibir atención», dijo en un correo electrónico.
Llamar la atención no fue el único desafío
Si bien los pacientes hospitalizados se someten a pruebas de detección de Covid-19 de forma rutinaria, muchos de los que enferman y mueren fuera de los hospitales no son diagnosticados, a menudo porque las pruebas no estaban disponibles al comienzo de la epidemia, dijo una de las autoras del estudio, Elizabeth Wrigley-Field de la Universidad de Minnesota.
En algunas partes del país, las investigaciones de muertes están a cargo de médicos forenses designados que no requieren la capacitación especial que requieren los médicos forenses. Algunas investigaciones han sugerido que la afiliación partidista puede afectar si una persona enferma o sus familiares buscan una prueba de Covid-19, y si los forenses realizan un seguimiento de las pruebas de coronavirus post mortem. De hecho, algunos forenses dijeron que las familias los presionaron para que no incluyeran al Covid-19 como causa de muerte.
El autor principal del artículo, Andrew Stokes de la Universidad de Boston, dijo:
El número de muertos se vio arrastrado por la política de Covid
Los datos de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades cuentan más de 1,2 millones de personas que han muerto a causa de Covid-19 desde el estallido de la epidemia a principios de 2020. Más de dos tercios de las muertes reportadas ocurrieron en 2020 y 2021.
Esa cifra ha sido cuestionada, ya que afirmaciones falsas en las redes sociales han afirmado que el número de muertos por Covid-19 ha aumentado. Al rencor se suma el presidente Donald Trump, quien en agosto de 2020 repitió una publicación que decía que solo el 6% de las muertes reportadas fueron en realidad por Covid-19, una publicación de Twitter que luego fue eliminada.
De hecho, hubo otros tipos de plagas. Por ejemplo, personas no infectadas murieron por otras afecciones médicas porque no pudieron recibir atención en hospitales llenos de pacientes con Covid-19. Las personas con adicción a las drogas murieron por sobredosis de drogas debido al aislamiento y la falta de acceso al tratamiento. Algunos estudios que han estimado el número real de epidemias tienen en cuenta esas enfermedades.
Pero Stokes y sus colegas querían centrarse en las muertes de personas infectadas con el coronavirus. Utilizaron el aprendizaje automático para examinar los certificados de defunción de pacientes infectados que murieron en hospitales y luego utilizaron patrones observados en esos registros para examinar los certificados de defunción de personas que murieron fuera de los hospitales y cuyas muertes fueron causadas por cosas como neumonía o diabetes.
La comprensión de los científicos sobre las fortalezas y debilidades de la investigación basada en el aprendizaje automático aún está evolucionando, pero Woolf calificó el uso que le hizo el equipo de «asombroso».
—Mike Stobbe
