Estimación del exceso de mortalidad a 1 año asociado con la pandemia de COVID-19 según la edad y condiciones subyacentes
Ofrecemos a los encargados de formular políticas, a los investigadores y al público un modelo simple como herramienta en línea para comprender el exceso de mortalidad durante 1 año por la pandemia de COVID-19, según la edad, el sexo y las estimaciones específicas de condiciones subyacentes. Estos resultados señalan la necesidad de medidas de supresión estrictas y sostenidas, así como esfuerzos mantenidos dirigidos a las personas con mayor riesgo debido a afecciones subyacentes con una variedad de intervenciones preventivas. Los países deben evaluar los efectos generales (directos e indirectos) de la pandemia en el exceso de mortalidad. Lancet, 12 de mayo de 2020
El impacto médico, social y económico de la pandemia de la enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19) tiene efectos desconocidos sobre la mortalidad general de la población. Los modelos anteriores de mortalidad de la población se basan en la muerte durante unos días en las personas infectadas, casi todas las cuales hasta ahora tienen condiciones subyacentes. Los modelos no han incorporado información sobre condiciones de alto riesgo o su mortalidad a largo plazo (pre-COVID-19). Estimamos el número excesivo de muertes durante 1 año bajo diferentes escenarios de incidencia de COVID-19 en función de diferentes niveles de supresión de la transmisión y distintos impactos de mortalidad basados en diferentes riesgos relativos de la enfermedad.
Métodos: En este estudio de cohorte basado en la población, utilizamos registros de salud electrónicos vinculados de atención primaria y secundaria de Inglaterra (Health Data Research UK–CALIBER). Reportamos la prevalencia de afecciones subyacentes definidas por las pautas de Public Health England (desde el 16 de marzo de 2020) en individuos de 30 años o más registrados en una clínica entre 1997 y 2017, utilizando fenotipos validados y disponibles para cada afección. Estimamos la mortalidad a 1 año en cada condición, desarrollando modelos simples (y una herramienta para el cálculo) del exceso de muertes relacionadas con COVID-19, suponiendo un impacto relativo (como riesgos relativos [RR]) de la pandemia de COVID-19 (en comparación con el contexto mortalidad) de 1.5, 2.0 y 3.0 en diferentes escenarios de tasa de infección, incluyendo supresión completa (0.001%), supresión parcial (1%), mitigación (10%) y no hacer nada (80%). También desarrollamos el prototipo de una calculadora de riesgo pública y en línea para estimar el exceso de muertes.
Resultados: Se incluyeron 3.862.012 individuos (1.957.935 [50,7%] mujeres y 1.904.077 [49,3%] hombres). Estimamos que más del 20% de la población del estudio pertenece a la categoría de alto riesgo, de los cuales el 13.7% tenían más de 70 años y el 6.3% tenían 70 años o menos con al menos una afección subyacente. La mortalidad a 1 año en la población de alto riesgo se estimó en el 4,46% (IC 95% 4,41–4,51). La edad y las condiciones subyacentes se combinan para influir en el riesgo de fondo, que varía notablemente según las condiciones. En un escenario de supresión total en la población del Reino Unido, estimamos que habría dos muertes en exceso (frente a las muertes basales) con un RR de 1,5, cuatro con un RR de 2,0 y siete con un RR de 3,0. En un escenario de mitigación, estimamos 18.374 muertes en exceso con un RR de 1.5, 36.749 con un RR de 2.0 y 73.498 con un RR de 3.0. En un escenario de no hacer nada, estimamos 146.996 muertes en exceso con un RR de 1.5, 293.991 con un RR de 2.0 y 587.982 con un RR de 3.0.
Interpretación: Ofrecemos a los encargados de formular políticas, a los investigadores y al público un modelo simple como herramienta en línea para comprender el exceso de mortalidad durante 1 año por la pandemia de COVID-19, según la edad, el sexo y las estimaciones específicas de condiciones subyacentes. Estos resultados señalan la necesidad de medidas de supresión estrictas y sostenidas, así como esfuerzos mantenidos dirigidos a las personas con mayor riesgo debido a afecciones subyacentes con una variedad de intervenciones preventivas. Los países deben evaluar los efectos generales (directos e indirectos) de la pandemia en el exceso de mortalidad.
Investigación en contexto
Evidencia antes de este estudio
Se realizaron búsquedas en PubMed, medRxiv, bioRxiv, arXiv y Wellcome Open Research para artículos revisados por pares, preimpresiones e informes de investigación sobre mortalidad y comorbilidades al inicio del estudio en la enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19), utilizando los términos de búsqueda "coronavirus", " COVID-19 ”, y términos similares, y“ mortalidad ”, hasta el 21 de marzo de 2020. No encontramos estudios previos de exceso de muertes debido a la pandemia de COVID-19. Las herramientas y modelos anteriores para estimar las muertes relacionadas con COVID-19 no han considerado la prevalencia de afecciones subyacentes, la mortalidad de fondo anterior a COVID-19, las estimaciones a largo plazo o el impacto relativo (riesgo relativo) de COVID-19 en la mortalidad. Sin estos datos, es difícil predecir y preparar los sistemas de salud para responder a la carga de atención de salud de COVID-19.
Valor agregado de este estudio
Produjimos un modelo para estimar el exceso de mortalidad relacionada con COVID-19 incorporando la tasa de infección de la población en diferentes escenarios relacionados con el grado de aislamiento social, los diferentes grados de impacto de COVID-19 en los sistemas de salud y la prevalencia de afecciones subyacentes. Demostramos que, en un escenario de supresión total, incluso si COVID-19 tiene un alto impacto relativo en los sistemas de salud, se puede minimizar el exceso de mortalidad durante 1 año. Por el contrario, con la mitigación (es decir, medidas menos rigurosas y voluntarias), predecimos entre 18 000 y 37 000 muertes. Hemos proporcionado un prototipo de calculadora de riesgos para que los investigadores y los encargados de formular políticas hagan estimaciones y cambien los supuestos del modelo. También destacamos el valor de los registros de salud electrónicos de rutina y el uso de grandes conjuntos de datos vinculados a nivel de país para responder a la pandemia.
Implicaciones de toda la evidencia disponible.
Nuestros modelos permiten la estimación de los efectos generales (directos e indirectos) sobre el exceso de mortalidad de la pandemia de COVID-19. Por primera vez, proporcionamos un modelo, una herramienta y datos de acceso abierto para individualizar la predicción del riesgo en condiciones subyacentes, lo que tiene beneficios clínicos, de salud pública y de investigación tanto para el contexto de la pandemia COVID-19 como para el contexto postpandémico.
El artículo
Amitava Banerjee, et al. Estimating excess 1-year mortality associated with the COVID-19 pandemic according to underlying conditions and age: a population-based cohort study. Lancet Published:May 12, 2020DOI:https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30854-0