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Reporte desde 1 de abril hasta 31 de julio de 2020
Información acumulada a la Semana epidemiológica 31
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Aspectos generales Curva Epidemiológica
COVID-19
La Unidad de Sistema de Información y Telemática de la ASUSS, está a cargo de la consolidación de información referente al COVID-19, en base a los reportes diarios de las ASUSS Regionales y Departamentales.
El presente reporte, describe información acumulada a la Semana Epidemiológica 31, con la estimación de casos por Ente Gestor y Departamento.
CURVA EPIDEMIOLÓGICA COVID-19 – SEGURIDAD SOCIAL DE COTO PLAZO
A pesar de las múltiples incertidumbres que, a nivel biológico, clínico y epidemiológico siguen subsistiendo en relación al COVID-19, Los diversos y fragmentados sistemas de salud en Bolivia han respondido a las necesidades que esta epidemia con medidas diversas y en tiempos distintos. Estas circunstancias obligan a la Seguridad Social de Corto Plazo (SSCP) a analizar el comportamiento de la curva epidemiológica desde un ángulo propio (gráfico 1), y comprender el costo social y económico específico en cada Ente Gestor.
SITUACIÓN COVID-19 BOLIVIA
Desde el 10 de marzo en que se presentaron los 2 primeros casos COVID-19 en Bolivia al 31 de julio, se han
confirmado 76.789 casos COVID-19, con una tasa de ataque Nacional de 660 /100,000 habitantes con un promedio de 526 casos positivos/día y una letalidad del 3,9% y una tasa de recuperación Nacional de 31%.
Dicha medida se adoptó hasta el 31 de mayo, periodo en el cual la Seguridad Social de Corto Plazo notificó un acumulado de 2.494 casos COVID-19.
A partir del mes de junio, se ingresa a un régimen de cuarentena dinámica, y el número de casos de COVID-19 aumenta con mayor velocidad, efecto esperado por la flexibilización de las medidas de distancia física.
A finales de junio, la SSCP reportó un acumulado de 28.898 casos COVID-19. Este crecimiento desató una crisis sanitaria, representada por el la insuficiente cantidad de camas de internación para casos severos, y un insuficiente número de reactivos laboratoriales, traducido en un tiempo largo entre la toma de la prueba y el reporte del resultado. Por ello, la notificación diaria de casos COVID-19, en realidad refleja la capacidad de procesamiento laboratorial, y no la verdadera magnitud ni penetración geográfica del virus en la población de la SSCP.
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Los Departamentos que concentran el 85% de los casos COVID-19 en Bolivia son: Santa Cruz (45%); La Paz (21%); Cochabamba (12%) y Beni (7%).
Los Entes Gestores que concentran el 81% de los casos de COVID-19 en la Seguridad Social de Corto Plazo son: La Caja Nacional
de Salud (60%); Caja de Salud de la Banca Privada (11%) y Caja Petrolera de Salud (10%).
La distribución de casos COVOD-19 al 31 de julio a nivel Departamental se muestra en el siguiente gráfico:
Gráfico 1. Bolivia. Casos COVID-19 por Departamento al 31 de julio 2020.
Gráfico 2. Bolivia. Casos COVID-19 por Departamento al 31 de julio 2020.
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Gráfico 3. Curva Epidemiológica COVID-19 – Seguridad Social de Coto Plazo.
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A pesar de las múltiples incertidumbres que, a nivel biológico, clínico y epidemiológico siguen subsistiendo en relación al COVID-19, Los diversos y fragmentados sistemas de salud en Bolivia han respondido a las necesidades que esta epidemia con medidas diversas y en tiempos distintos. Estas circunstancias obligan a la Seguridad Social de Corto Plazo (SSCP) a analizar el comportamiento de la curva epidemiológica desde un ángulo propio (anexo 1), y comprender el costo social y económico específico en cada Ente Gestor.
El 10 de Marzo se reporta el primer caso oficial de COVID-19 en el país y el 22 de marzo, Bolivia ingresa a una cuarentena rígida cerrando fronteras y aeropuertos, se prohibieron las reuniones masivas, se cerraron las escuelas, autorizando solamente el trabajo considerado como esencial. Dicha medida se adoptó hasta el 31 de mayo, periodo en el cual la Seguridad Social de Corto Plazo notificó un acumulado de 2.494 casos COVID-19. A partir del mes de junio, se ingresa a un régimen de cuarentena dinámica, y el número
de casos de COVID-19 aumenta con mayor velocidad, efecto esperado por la flexibilización de las medidas de distancia física. A finales de junio, la SSCP reportó un acumulado de 28.898 casos COVID-19. Este crecimiento desató una crisis sanitaria, representada por el la insuficiente cantidad de camas de internación para casos severos, y un insuficiente número de reactivos laboratoriales, traducido en un tiempo largo entre la toma de la prueba y el reporte del resultado. Por ello, la notificación diaria de casos COVID-19, en realidad refleja la capacidad de procesamiento laboratorial, y no la verdadera magnitud ni penetración geográfica del virus en la población de la SSCP.
Hasta el 31 de julio, los casos COVID-19 de la Seguridad Social de Corto Plazo, representan el 37,6%del total de casos reportados a nivel Nacional.
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Para el periodo Abril-Julio 2020, en la Seguridad Social de Corto Plazo se reportaron un acumulado de 49.616 personas que accedieron a consulta médica debido a sospecha de
COVID-19. La tabla 1 estratifica estas consultas por Ente Gestor y por mes, y muestra un patrón lineal de crecimiento de número de casos constante en todos los Entes Gestores.
Número Personas Notificadas
como sospechosas
COVID-19
En el gráfico 4, se observa la evolución del número de casos sospechosos acumulados en el tiempo, y refleja que nos encontramos en la fase ascendente de la historia natural de la transmisión del virus (fase 4- transmisión sostenida). A esta fase de transmisión natural del COVID-19, se suma el aumento de IRAs,
Tabla 1. Casos sospechosos acumulados al 31 de Julio 2020 por Ente GestorSeguridad Social de Corto Plazo.
que es lo esperado en esta época del año. Estos aspectos se reflejan en el incremento de casos sospechosos a partir del mes de junio.
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Gráfico 4. Casos sospechosos acumulados al 31 de Julio 2020.
Se necesita comprender de mejor manera, cuales son los factores de riesgo relacionados con la transmisión del virus, en base a las características de: comportamiento social, laboral y económica de la población asegurada por cada Ente Gestor de la Seguridad Social de Corto Plazo.
En la gráfica 5, se puede observar que la Caja Nacional de Salud, por ser el Ente Gestor con mayor número de asegurados, reporta también el mayor número de casos sospechosos.
Sin embargo, estos no llegan al 1% del total de su población (0.6%). En contraposición, La Caja Bancaria Estatal de Salud, acumula el 6% del número total de casos sospechosos de la SSCP, mismo que representa el 14,6% de la su población protegida. Se requiere información para comprender mejor las diferentes configuraciones de las poblaciones aseguradas, y extraer potenciales intervenciones para informar y prevenir el riesgo de contagio.
Gráfico 5. Casos sospechosos acumulados al 31 de Julio por Ente Gestor.
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La tabla 2, reporta la tasa de acceso a establecimientos de salud con sospecha COVID-19 por cada 10.000 asegurados. En promedio, 121 personas por cada 10.000 asegurados de la SSCP accedieron a servicios de salud por sospecha de COVID-19. Sin embargo,
las diferencias entre Entes Gestores son amplias, yendo desde 1.462 en la Caja Bancaria Estatal de Salud, y solamente 62 en la Caja Nacional de Salud.
Tabla 2. Casos sospechosos acumulados al 31 de Julio 2020 por Ente Gestor.
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Para el periodo Abril-Julio 2020; en la SSCP, se reportaron un total de 20.718 pacientes “descartados” por prueba
laboratorial Rt-PCR (gráfica 6).
Número Personas Notificadas
y Descartadas
COVID-19
La tasa de positividad (del total de personas que realizan la prueba, cuantos reciben un resultado positivo), comenzó en 28,1% en abril, bajó a 22,8% en mayo, para empezar a subir en junio a 35,2% y aún más en julio a 58.2%. Esta tasa es aún demasiado alta,
Gráfico 6. Evolución comparativa, Casos Confirmados vs Casos Descartados COVID-19 al 31 de Julio 2020 - Seguridad Social de Corto Plazo
y refleja la saturación de los laboratorios de diagnóstico.
La OMS recomienda mantener este indicador entre el 10% y el 20%. Si está por debajo de este parámetro significa
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Tabla 3. Casos Confirmados COVID-19 al 31 de Julio 2020 por Ente Gestor.
La tabla 3, reporta la tasa de negatividad COVID-19 por cada 100 personas protegidas. A nivel SSCP, en promedio, esta es de 42%. En otras palabras, de cada 100 personas que se realizan la prueba, solamente 42 son negativas.
Los Entes Gestores con menor Tasa de Negatividad son: Caja Nacional de Salud con el 15,3% y SINEC con el 8,9%. Esta información sugiere que la capacidad laboratorial esta sobrepasada en todos los Entes Gestores, y que la transmisión sostenida es intensa, puesto que
ninguno alcanza la negatividad del 90% sugerida por la OMS, y solamente se conocen los casos más severos. Bajo estas circunstancias, la información sobre asintomáticos y casos leves es desconocida.
que probablemente se está testeando mal y haciendo seguimiento pasivo a casos sospechosos. En este caso el virus podría propagarse a través de pacientes asintomáticos o con sintomatología leve. Si está por encima de este límite, significa dos cosas clave: uno, el grado de penetración del virus en la población es alto; dos, la cantidad de pruebas es muy bajo e insuficiente.
En el periodo Abril-Julio 2020, los casos descartados llegan a un acumulado del 41,8% (20.718) del total de casos sospechosos.
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Hasta la semana epidemiológica 31, la Seguridad Social de Corto Plazo ha notificado a nivel nacional 28.898 casos de COVID-19. De este total, el mes
abril se confirmaron 358 (1,2%), mes de mayo 2.494 (8,5%), mes de junio 9.983 (34,5%) y mes julio 28.898 casos positivos reportados hasta 31 julio 2020.
Número Casos Confirmados
COVID-19
Gráfico 7. Casos COVID-19 acumulados al 31 de Julio 2020 por Ente Gestor.
Debido al tiempo que transcurre entre la notificación, toma de muestra y la confirmación diagnóstica, los datos reportados corresponden a semanas anteriores. Esta situación desvirtúa la utilidad de la prueba diagnóstica
para fines de manejo y tratamiento del paciente a nivel individual, y se recomienda que sea el criterio clínico el que defina las decisiones médicas, mientras la capacidad laboratorial no se expanda.
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Gráfico 8. Casos COVID-19 acumulados al 31 de Julio 2020 por Ente Gestor
Los Entes Gestores con el mayor número de casos confirmados hasta la semana epidemiológica 31 son: Caja Nacional de Salud 59,7% del total, siguiendo Caja
de Salud de la Banca Privada (11,4%), Caja Petrolera de Salud (10,2%) y Caja de Salud CORDES (4,4%) (Gráfica 6).
Tabla 4. Índice de Positividad, Seguridad Social de Corto Plazo.
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La tabla 4 reporta el índice de positividad desagregado por Ente Gestor. Este permite la evaluación de la capacidad de detección de todos los casos, no solamente los más severos. Cuanto más pequeño el porcentaje, mejor.
El Ente Gestor SINEC y la Caja Nacional de Salud, presentan el mayor porcentaje de positividad con el 91,1% y 84,7% respectivamente. En otras palabras, 9 de
cada 10 casos sospechosos COVID-19 son positivos.
El resto de los Entes Gestores reportan una tasa de positividad, en promedio, de 39.6%. Esta cifra continua 4 veces por encima del mínimo recomendado por la OMS, lo que sugiere insuficiencia de pruebas de laboratorio para un adecuado seguimiento de la epidemia.
Tabla 5. Tasa de Ataque por Ente Gestor al 31 de Julio 2020, Seguridad Social de Corto Plazo.
La tasa de incidencia acumulada hasta la semana epidemiológica 31 a nivel de los Entes Gestores es de 705 casos por cada 100.000 asegurados. La variabilidad entre Entes Gestores es muy amplia, y se necesita investigar las diferencias estructurales tanto demográficas, geográficas y de infraestructura que impulsan estas grandes diferencias.
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Gráfico 9. Casos CIVID-19 acumulados al 31 de Julio 2020, Seguridad Social de Corto Plazo.
La gráfica 9 ilustra la magnitud del número de casos por Departamento. Esta muestra que los Departamentos más densamente poblados reportan el
mayor número de casos, lo cual es un evento esperado.
Gráfico 10. Casos CIVID-19 por Sexo al 31 de Julio 2020 Seguridad Social de Corto Plazo.
La gráfica 10, reporta la estratificación de casos por sexo. Sugiere que los hombres superan no significativamente a las mujeres. Esto probablemente se deba a que los asegurados tanto hombres como mujeres, realizan las mismas actividades fuera de casa.
Se requiere comprender mejor los elementos detrás de esta leve diferencia, especialmente porque los hombres, en promedio, tienen mayor probabilidad de desarrollar cuadros severos.
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Gráfico 11. Casos COVID-19 por Edad al 31 de Julio 2020 Seguridad Social de Corto Plazo.
En la Seguridad Social de Corto Plazo, la población comprendida entre 20 y 59 años registra el mayor porcentaje de casos COVID-19 con el 82,3%.
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Recordar que la normativa nacional define como “Caso Recuperado” a pacientes COVID-19 confirmados que; después de la remisión del cuadro clínico inicial presenta 2 pruebas negativas laboratorio RT-PCR, con intervalo mínimo de 24 horas entre
ambas pruebas. Debido a que el reporte del resultado de las pruebas tiene un rezago en algunos casos, de más de tres semanas, la información real de recuperados puede tener un retraso de meses.
Número Casos Recuperados
COVID-19
Gráfico 12. Evolución número de pacientes Recuperados COVID-19 al 31 de Julio 2020 Seguridad Social de Corto Plazo.
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Tabla 7. Tasa de Recuperación casos COVID-19 al 31 de Julio 2020, Seguridad Social de Corto Plazo.
Hasta la semana epidemiológica 31, la Seguridad Social de Corto Plazo ha notificado a nivel nacional 9.515 casos recuperados de COVID-19, mismos que
representan el 32,9% del total de casos COVID-19.
El Departamento que tiene una tasa de Recuperación por encima del 50% es Santa Cruz, el resto de Departamentos se encuentra por debajo del 30%. Esto probablemente se explica por las distintas fases de la evolución de la
epidemia en cada Departamento (Santa Cruz tiene aproximadamente mes y medio de adelanto), y porque empiezan a reportarse recién pacientes que ya deberían haber sido catalogados como recuperados.
Tabla 8. Tasa de Recuperación casos COVID-19 al 31 de Julio 2020 por Ente Gestor.
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La Caja de Salud de la Banca Privada y la Caja Nacional de Salud, son los Entes Gestores que presentan una tasa de Recuperación de pacientes COVID-19 por encima del 30%.
Como SSCP, de cada 100 personas con COVID-19, se reporta hasta julio un 33% de recuperados.
Para un mejor análisis de este indicador, sería importante conocer de manera disgregada el tipo de paciente recuperado (Hospitalizado, UTI; ambulatorio) y el tiempo real que le toma a un paciente recuperarse, independiente de la capacidad laboratorial para procesar su resultado.
Para casos leves, el tiempo de recuperación toma en promedio dos semanas (14 días). Para casos que requieren hospitalización, la recuperación puede tomar de 3 a 6 semanas.
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Para el periodo análisis Abril-Julio 2020 en la Seguridad Social de Corto Plazo se reportaron; 1.239 Defunciones de pacientes COVID-19 en la SSCP.
Letalidad
COVID-19
Gráfico 11. Evolución número de Decesos COVID-19 al 31 de Julio 2020 Seguridad Social de Corto Plazo.
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Tabla 9. Tasa de Letalidad COVID-19 al 31 de Julio 2020 Seguridad Social de Corto Plazo.
Este número, en la SSCP, representa una letalidad de 4,3%, misma que está por encima del promedio Nacional que es de 3,9%. Los Departamentos de
Oruro, Pando, Santa Cruz y Chuquisaca reportan las letalidades más altas respectivamente.
Tabla 10. Tasa de Letalidad COVID-19 al 31 de Julio 2020 por Ente Gestor.
En la tabla 10, se observa que cuatro de los nueve Entes Gestores reportan una tasa de letalidad por debajo del promedio Nacional, y la Caja Petrolera de Salud presenta la letalidad más alta. Se requiere más información sobre la configuración de la población asegurada para comprender mejor
estas diferencias. Por ejemplo, si en promedio los asegurados de la Caja Petrolera presentan mayor cantidad de comorbilidades en comparación a las otras poblaciones, esto explicaría la alta letalidad reportada.
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Gráfico 12. Decesos COVID-19 por Sexo al 31 de Julio 2020 Seguridad Social de Corto Plazo.
LLos Decesos por COVID-19 en la Seguridad Social de Corto Plazo de acuerdo al sexo, es a predominio masculino con una razón de 2/1; es decir por cada dos hombres una mujer
fallece. Esta información coincide con los datos a nivel mundial, donde se observa una especial vulnerabilidad del sexo masculino frente al virus.
Gráfico 13. Decesos por COVID-19 por Edad al 31 de Julio 2020 Seguridad Social de Corto Plazo.
En la Seguridad Social de Corto Plazo, la población comprendida entre 60 y más
años, registra el mayor porcentaje de Decesos por COVID-19 con el 60,7%.
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La dinámica de la epidemia se resume de la siguiente manera: una o más personas infectadas se introducen en una comunidad de individuos sanos, que es susceptible a contraer la enfermedad. La enfermedad se expande desde los infectados hacia los no infectados mediante el contacto directo entre unos y otros. Cada persona infectada recorre el curso de su enfermedad y finalmente es removido del grupo de personas infectadas bien sea porque se ha recuperado de ella o porque ha fallecido a causa de ella.
A medida que la epidemia se expande, el número de personas contagiadas aumenta, así como el número de recuperados y fallecidos. En el transcurso del tiempo la epidemia termina, y uno de los problemas más importantes es determinar si esta terminación ocurre sólo cuando no quedan individuos susceptibles a contraer la enfermedad, o si la interacción de los diversos
factores de infecciosidad, recuperación y mortalidad puede resultar en la terminación a pesar de que aún existan muchos individuos susceptibles dentro de la población no afectada.
Por lo tanto, la dinámica de la epidemia depende en gran medida de la interacción social entre personas infectadas y no infectadas. El modelo SEIR modela esta interacción ubicando a las personas en cuatro estados o categorías: susceptibles (S), expuestos (E), infectados (I) y removidos (R). Cada una de esas variables representa el número de personas en esos grupos.
SUPUESTOS DEL MODELO
• La población es constante y su tamaño es igual a N, es decir, las tasas de nacimiento y mortalidad son iguales durante el proceso de propagación de la enfermedad.
Modelo epidemiológico SEIR Seguridad Social de Corto
Plazo
ANÁLISIS
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• No se toma en cuenta las inmigraciones y emigraciones de la población, es decir, la población es cerrada.
• La población está mezclada de manera homogénea. El proceso de transmisión de la enfermedad está regido por la ley de acción de masas.
• Los individuos que se han recuperado de la enfermedad quedan inmunes a ella, es decir, no pueden contagiarse nuevamente ni pueden transmitir el virus después de que se han recuperado.
LO QUE AÚN NO CONOCEMOS DEL COVID-19
• Se ha detectado que es posible que una persona transmita el COVID-19 mientras incuba el virus, es decir, durante el periodo de latencia de la enfermedad. No obstante, se
desconoce la frecuencia y el alcance en que puede ocurrir esto.
• No existe consenso sobre el intervalo de tiempo en el que un individuo con COVID-19 permanece infeccioso.
• La evidencia preliminar sugiere que las personas que lograron recuperarse de la enfermedad generaron anticuerpos que los protegen frente a ella. No obstante, se desconoce si todos los recuperados tienen este escudo protector, y si lo tuvieran, cuánto tiempo dura éste.
• Se desconoce cuál es la duración óptima de las medidas de aislamiento social.
CONSIDERACIONES GENERALES DE LOS MODELOS DE PROYECCIÓN
Diagrama de flujo de la epidemia en el modelo SEIR.
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Los modelos no son oráculos del futuro. Cuando se le da credibilidad a un modelo, y se actúa sobre él, puede parecer que es falso. Estos modelos no son fotos del futuro. Siempre describen un rango de posibilidades, y esas posibilidades son altamente sensibles a nuestras acciones. Aunque la idea de que de un solo modelo se obtenga el reporte de una variedad de posibles desenlaces pueda sonar extrema o poco intuitiva, esta es la parte intrínseca de cómo operan, porque las epidemias son especialmente sensibles a los ingresos de información iniciales, al tiempo, y al crecimiento exponencial. Al modelar un crecimiento de este tipo, los desenlaces cambian al menor refinamiento del modelo (4).
La información es incompleta para un virus nuevo. También, se trabaja con la información del momento, y sobre un virus nuevo, existen muchas interrogantes. Por ejemplo, preguntas sobre, ¿cuál es la tasa de ataque? ¿El número de personas infectadas en un grupo expuesto, en una casa? ¿La gente recuperada tiene inmunidad? ¿Cuál es la proporción de asintomáticos? ¿Cuán infecciosos son? ¿Existen súper transmisores como en SARS?(2,5)
Los modelos se entrenan. La robustez de los modelos depende de cuantas veces se los corre y calibra, evaluando los datos y su desempeño. Desafortunadamente, al ser un virus nuevo, se encuentran en fase de entrenamiento, y por ello, dan la impresión de ser imprecisos. Por
ejemplo, los modelos de influenza, son altamente precisos, porque tienen años de experiencia con el comportamiento natural del virus, y su entrenamiento ya ha concluido (6).
Entonces, si los modelos epidemiológicos no nos dan certidumbre – y pedir eso es un grave error – ¿entonces para qué sirven? Nos dan algo más importante: herramientas para identificar y calibrar nuestras acciones con el objetivo de moldear el futuro. Lograremos esto podando las ramas catastróficas del árbol de posibilidades que tenemos delante nuestro.
Finalmente, y citando al humorista Esar “El epidemiólogo es un experto que sabrá mañana porque todo lo que predijo ayer, no sucedió hoy”. Se conoce muy poco aún sobre los parámetros claves epidemiológicos como la tasa de transmisión y la tasa de fatalidad por infección en Bolivia, y los cálculos de la dinámica de la transmisión dependen en gran medida de información extrapolada de Wuhan, China. Por ello, información proveniente de la SSCP será fundamental para mejorar proyecciones futuras.
RESULTADOSMODELO SEIR – SEGURIDAD SOCIAL DE CORTO PLAZO
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Escenario 1 Optimista (cuarentena rígida).
Escenario 2 Intermedio (cuarentena flexibilizada).
Escenario 3 Catastrófico (sin cuarentena).
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Escenario 2 Intermedio (cuarentena flexibilizada).
Escenario 3 Catastrófico (sin cuarentena).
MODELO SEIR – CAJA NACIONAL DE SALUDEscenario 1 optimista (cuarentena rígida).
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MODELO SEIR – CAJA PETROLERA DE SALUDEscenario 1 Optimista (cuarentena rígida).
Escenario 2 Intermedio (cuarentena flexibilizada).
Escenario 3 Catastrófico (sin cuarentena)
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MODELO SEIR – SEGURO SOCIAL UNIVERSITARIOEscenario 1 Optimista (cuarentena rígida)
Escenario 2 Intermedio (cuarentena flexibilizada)
Escenario 3 Catastrófico (sin cuarentena)
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MODELO SEIR – CAJA DE SALUD DE LA BANCA PRIVADAEscenario 1 Optimista (cuarentena rígida)
Escenario 2 Intermedio (cuarentena flexibilizada)
Escenario 3 Catastrófico (sin cuarentena)
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MODELO SEIR – CAJA DE SALUD DE CAMINOS y R.A.Escenario 1 Optimista (cuarentena rígida)
Escenario 2 Intermedio (cuarentena flexibilizada)
Escenario 3 Catastrófico (sin cuarentena)
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MODELO SEIR – CAJA DE SALUD CORDES.Escenario 1 Optimista (cuarentena rígida)
Escenario 2 Intermedio (cuarentena flexibilizada)
Escenario 3 Catastrófico (sin cuarentena)
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MODELO SEIR – CAJA BANCARIA ESTATAL DE SALUD.Escenario 1 Optimista (cuarentena rígida).
Escenario 2 Intermedio (cuarentena flexibilizada)
Escenario 3 Catastrófico (sin cuarentena)
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MODELO SEIR – COSSMIL.Escenario 1 Optimista (cuarentena rígida)
Escenario 2 Intermedio (cuarentena flexibilizada)
Escenario 3 Catastrófico (sin cuarentena)
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MODELO SEIR – SINEC.Escenario 1 Optimista (cuarentena rígida)
Escenario 2 Intermedio (cuarentena flexibilizada)
Escenario 3 Catastrófico (sin cuarentena)
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IPERIODO CALENDARIO DE MAYOR TRANSMISIBILIDAD.
De acuerdo a los datos obtenidos, el periodo de mayor transmisibilidad por
tipo de Escenario en la Seguridad Social de Corto Plazo, está comprendido:
ESCENARIO 1Mes de Octubre 2020, alcanzando el pico máximo el 4 de Noviembre con
204.446 Infectados por COVID-19.
ESCENARIO 2Mes de Agosto 2020, alcanzando el pico máximo el 1 de Septiembre con
513.602 Infectados por COVID-19.
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ESCENARIO 3Mes de Agosto 2020, alcanzando el pico máximo el 13 de Agosto con 700.290
Infectados por COVID-19.
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HALLAZGOS Y RECOMENDACIONESHALLAZGOS
Este reporte ilustra el comportamiento de la epidemia en los servicios de salud de la EECP, de los primeros cuatro meses. Entre los principales hallazgos:
1. La SSCP mantiene un incremento relativamente constante de casos, y se mantiene aún en la fase ascendente de la curva epidemiológica, por lo que la planificación de ampliación de servicios de salud se mantiene como medida prioritaria.
2. La capacidad laboratorial es insuficiente para que cumpla con su principal meta: resultados en tiempo pertinente para activar la conducta medica individual en tiempo y forma. Mientras la tasa de positividad se mantenga por encima del 10% (actualmente a nivel nacional es mayor a 50%), el criterio clínico deberá regir para las decisiones de aislamiento, manejo, y tratamiento de los asegurados.
3. Las diferencias del número de casos confirmados y decesos entre Entes Gestores son muy amplias, y no se explican solamente por el azar.
4. La tasa de positividad (el número de asegurados que reciben la prueba, y obtienen un resultado positivo) es de 58%. Aunque este ha disminuido de un 77% en mayo, continúa siendo muy alto. Algunos Entes Gestores tienen tasas de positividad por encima del 90%, haciendo de la prueba laboratorial un ejercicio inútil para fines de control de la epidemia.
5. Una mayor proporción de hombres se registran como caso confirmado, en comparación a mujeres. Tomando en cuenta que, del total de decesos en la SSCP, el 63% son hombres. Esta información sugiere que se necesita redoblar esfuerzos para prevenir la infección de hombres, por ser ya caracterizados como población vulnerable.
6. El modelo epidemiológico ofrece una mejor aproximación del número de infectados que el actual reporte de casos. Por ello, es importante analizar los tres escenarios planteados para cada Ente Gestor, con el fin de planificar la inversión de ampliación de servicios de salud, en base a las proyecciones descritas en este documento.
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RECOMENDACIONES
1. Desarrollar un protocolo de investigación que permita clasificar a las poblaciones aseguradas de cada Ente Gestor por carga de enfermedad (comorbilidades). Esta información permitirá hacer comparaciones ajustadas e identificar intervenciones exitosas en el manejo y tratamiento del COVID-19.
2. Desarrollar comparaciones entre Entes Gestores por Departamento, con el fin de activar lecciones aprendidas que sirvan de evidencia insumo de intervención a las MAEs de cada Ente Gestor.
3. Desarrollo de cuñas informativas para fortalecer la importancia del trípode de prevención: distancia física estricta de dos metros entre personas, uso contante y adecuado (cobertura completa de nariz y boca), y evitar lugares cerrados, y mal ventilados, con mucha concurrencia de personas.
4. Protocolos de investigación para caracterizar:
• La dinámica de transmisión del COVID-19 en Bolivia (promedios de tiempo de incubación, principales síntomas, ocupaciones laborales riesgosas, tiempo de inicio de síntomas hasta la muerte, recuperación de caso leve, moderado y severo)
• Proyecciones de necesidades futuras de camas hospitalarias y UTIs.
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Seguro Universitario de Tarija http://ssutarija.org.bo/Seguro Universitario de Oruro https://ssuoruro.blogspot.comSeguro Universitario de Potosíhttp://ssupotosi.com.bo/Seguro Universitario de Sucrehttps://www.ssu-sucre.orgSeguro Universitario de Pando http ://www.uap.edu.bo/index.php/128-sociedad/277-sistema-integral-social-universitarioSeguro Universitario del Beni https://www.uabjb.edu.bo/uabjb/index .php/page-2/extens ion/seguro-social-universitario
Referencias
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6. Organizacion Mundial de la Salud. Prepare su lugar de trabajo para el COVID-19. In OMS..; 2020.
7. Asociacion Americana de Seguridad y Salud en el Trabajo. Guía sobre la preparación de los lugares de trabajo para el virus COVID-19. In 3992 O. Guía sobre la preparación de los lugares de trabajo para el virus COVID-19.; 2020.
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