La geografía del COVID-19: ¿por qué los brotes en Castilla y León han sido mucho más explosivos que los de la Comunidad de Madrid?

Si comparamos los valores incidencia alcanzados cada zona básica de salud en ambas comunidades, se observa que en Castilla y León la incidencia máxima (Nº de casos por cada 100.000 habitantes) casi ha duplicado la de poblaciones equivalentes en Madrid . Comprender las razones exige analizar la geografía, la forma en que agrupamos y analizamos los datos, y el entramado de relaciones sociales en ambas Comunidades.

Hace unas semanas se cumplió un año del inicio de la pandemia del coronavirus, lo que se presta a muchas reflexiones. Desde entonces hemos aprendido mucho sobre el virus y la forma de tratar la enfermedad. Y tenemos mucha información de cómo se ha extendido, que nos permite reflexionar sobre los mecanismos de transmisión y cómo afrontar la presión asistencial.

Mapeando las relaciones a su ubicación geográfica en la Comunidad de Madrid

Las enfermedades infecciosas deben analizarse en el tiempo para identificar ciclos, velocidad de transmisión, u otros efectos. Y en el espacio para localizar brotes, descubrir factores exógenos que influyen en la enfermedad y aislar en lo posible las zonas donde se producen. Siendo un fenómeno tan complejo y con tantas variables en juego, identificar patrones de actuación que han resultado efectivos (o negativos) resulta esencial . Los datos históricos, segmentados por zonas, nos pueden dar claves de cómo combatir la pandemia.

Por esa razón he dedicado muchas horas a desgranar la información de incidencia y casos por Zona de Salud en dos comunidades autónomas muy distintas. En este documento intentaré explicar el fenómeno que más me ha llamado la atención: las grandes diferencias en cuanto incidencia por cada 100.000 habitantes que pueden observarse al estudiar los datos de Castilla y León y de Madrid .

Para que se comprenda mejor mi sorpresa a continuación he representado la incidencia a 14 días en la zona más castigada de cada comunidad en los meses de enero/febrero de 2021: la ciudad de Palencia y sus alrededores, por un lado, y la Sierra Norte de Madrid, por otro. Las zonas de Salud en ambos casos abarcan entre 15.000 y 22.000 personas, con un total de unos 105.000 habitantes. En la figura aparecen en tonos amarillos-rojos y líneas discontinuas las gráficas de los centros de salud de Palencia, y en azules-grises y líneas continuas las de los centros de salud de la Sierra de Madrid seleccionados para el estudio.

Incidencia acumulada a 14 días por cada 100.000 habitantes en el área de Palencia (C.S. en mayúsculas, líneas discontinuas) y de la Sierra Norte de Madrid (líneas continuas). He elegido las localidades de la Sierra con mayor incidencia, de modo que sumaran la misma población, aproximadamente, que Palencia y sus alrededores.

He destacado en las gráficas los valores pico de los dos centros de salud palentinos con mayor incidencia: Pintor Oliva, con 3.609 casos/100.000 habitantes y De la Puebla con 3.021. Las mayores incidencias en esta zona de Madrid fueron las de Collado Villalba Estación (1.829) y Cercedilla con 1.695 . No hay que perder de vista que se trata de ratios, no de los valores absolutos, pero sin duda reflejan que la intensidad del brote fue mucho mayor en Palencia, ya que el número de personas en los respectivos centros de salud es muy parecido.

La primera explicación que podríamos dar a esta diferencia pasa por mirar al virus, y a los palentinos, por ese orden. Podría ser que en Palencia hubiera una cepa del virus más contagiosa, pero no es el caso.  La cepa británica, mucho más contagiosa, estará presente en todo caso con mayor intensidad en Madrid, por su mayor contacto con el exterior.

Otra opción a descartar es que entre los pobladores de Castilla y León haya muchos más “supercontagiadores”. No hay ninguna razón para ello, entre otras cosas porque no da lugar para diferencias genéticas o de ambientales significativas entre palentinos o segovianos y madrileños que puedan justificar una mayor capacidad de contagio a nivel individual.

También podríamos culpar a los palentinos de no respetar las normas de distanciamiento social, dando pie a un contagio masivo. No se apresuren, porque algo muy parecido ha ocurrido en otras ciudades de Castilla y León, y no es creíble que los castellano-leoneses sean unos inconscientes .

En mi opinión, la causa no es “biológica”, ni de comportamiento individual. Después de muchas horas estudiando los datos, y de decenas de simulaciones realizadas con diferentes distribuciones de población creo que las claves son tres: la geografía, las matemáticas (¿cómo no?) y el entramado de relaciones sociales que constituyen lo que llamamos vida . Veámoslo paso a paso.

Hablemos de geografía

Es difícil encontrar comunidades más diferentes que Madrid y Castilla y León en cuanto a la distribución de población. Estamos comparando la comunidad más densamente poblada de España (Madrid) con la de menor densidad de población.

(*) No hemos considerado en los rankings las ciudades autónomas de Ceuta y Melilla.

Aunque lo más significativo es la manera en que se agrupa la población. Hay que fijarse entonces en el n úmero de municipios y en el tamaño de estos . El siguiente gráfico muestra más palpablemente el significado de la “España vacía”, del que tanto se ha hablado.

La población de Castilla y León está diseminada en infinidad de pequeños municipios con el grueso de la población de cada provincia agrupada en la capital y alguna localidad relevante. Por el contrario, Madrid cuenta con una gran urbe , rodeada de ciudades de tamaño apreciable, sumando 9 municipios de más de 100.000 habitantes aparte de Madrid capital. En toda Castilla y León hay sólo 6 poblaciones de más de 100.000 habitantes.

Los municipios de ambas comunidades siguen esta distribución:

Nº de Municipios de cada rango de población en las Comunidades de Madrid y Castilla y León. Los 2.341 municipios de menos de 1000 habitantes de Castilla y León se han representado prácticamente a 1/9 del tamaño que correspondería a la barra. Fuente: INE

Si pensamos en cómo se agrupa la población en cada tipo de municipio nos queda esta distribución. Mientras que en Castilla y León la población se reparte de manera bastante regular por localidades de todo el rango de tamaños, en Madrid la mayoría de la población vive en localidades de más de 100.000 habitantes .

Porcentaje de la población de las Comunidades Autónomas de Madrid y Castilla y León que viven en cada tipo de municipio. Fuente: INE

Con semejantes diferencias de tamaño sería absurdo comparar datos por municipios entre ambas comunidades. Por suerte, la distribución de población en zonas de salud obedece a criterios logísticos, lo que atenúa mucho los extremos . Al hablar de criterios logísticos me refiero a que los centros de salud son edificios de un cierto tamaño en espacio, y con un cierto personal asignado. Para que sean manejables y comparables las actividades y responsabilidades en cada uno de ellos, la población atendida en cada caso ha de mantenerse en márgenes parecidos.

Los centros de salud de zonas urbanas de las comunidades de Madrid y Castilla y León se mueven en torno a 15.000-25.000 personas atendidas. Son las zonas rurales de Castilla y León, y las áreas más densamente pobladas de Madrid las que introducen valores más extremos en la distribución de tamaño de Zonas de Salud que vemos más abajo. Cuando comparemos datos entre ambas comunidades lo haremos para zonas de salud de un tamaño que es común a ambas (15.000-25.000).

Distribución por tamaño de población atendida de zonas de salud de Castilla y León y de la Comunidad de Madrid.

Lo importante de las zonas de Salud es que constituyen la unidad de prestación de Atención Primaria, de modo que los datos recogidos por zona de Salud se pueden poner en relación directa con los recursos necesarios para atender cada situación y da una idea del esfuerzo logístico asociado. Por esa razón, y por el número de entidades resultantes (248 Zonas de Salud en Castilla y León, y 286 en la Comunidad de Madrid), me han parecido la unidad de análisis de información más útil, frente a la opción de estudiarlo por distritos municipales o municipios, que es posible en la Comunidad de Madrid.

Veamos sobre un mapa cómo son esas Zonas básicas de salud en cada una de las dos comunidades.

Castilla y León cuenta con 248 Zonas Básicas de Salud, de las que sólo 1/3 se consideran urbanas. Mapa de incidencia acumulada por cada 100 habitantes a fecha 13 de marzo de 2021. Fuente: Junta de Castilla y León .

Madrid distribuye su población en 286 Zonas básicas de Salud. Fuente: Comunidad de Madrid . Mapa de Incidencia acumulada a 14 días por cada 100.000 habitantes a fecha de 13 de marzo de 2021

Primer análisis de datos numéricos. Evolución de la Incidencia Acumulada.

La medida básica de evolución de la pandemia ha sido la incidencia acumulada, que normalmente se da a 7 o 14 días . Yo utilizaré la de 14 días, que es la que publica la Comunidad de Madrid, para lo que he “traducido” los datos diarios publicados en Castilla y León. La incidencia acumulada a 14 días es la suma de casos nuevos detectados (pruebas PCR positivas) en los últimos 14 días, dividido por la población. Como ese cálculo da valores muy pequeños, lo normal es darlo por cada 100.000 habitantes. En las comunidades que localmente tienen incidencias muy altas (como ocurre en Castilla y León) muchas veces se publican datos de incidencia por cada 100, o 1000 habitantes . Como de costumbre, el diablo está en los detalles.

Aquí se puede ver la evolución de la incidencia a 14 días por cada 100.000 habitantes en Castilla y León y en Madrid desde junio de 2020. He calculado las gráficas a partir de los datos publicados por Zona de Salud en ambas comunidades, lo que puede diferir de datos publicados por CCAA por el Instituto Carlos III. Este organismo no publica datos abiertos, así que no he podido averiguar la razón de las diferencias.

Evolución de la incidencia acumulada a 14 días por cada 100.000 habitantes en la Comunidad de Madrid y Castilla y León

He destacado los picos de incidencia en ambas comunidades. Varias cosas llaman la atención de estas gráficas. La primera es que sí, hemos tenido 3 olas de COVID-19 , pero la de verano-otoño no ha tenido lugar en el mismo momento en distintas partes de España . Dentro de cada Comunidad también se observan diferencias temporales aún mayores respecto al momento en que se producen los picos de incidencia en distintas zonas de salud.

La segunda, que la incidencia en Castilla y León en conjunto ha alcanzado valores de pico mayores que en Madrid . La razón está en que localmente las incidencias son mucho mayores. El por qué lo veremos en los siguientes puntos.

La tercera, que a principios de 2021 hemos tenido un fenómeno externo que ha sincronizado las olas de contagio en todas partes. La opinión generalizada es que han sido las Navidades. Yo creo que no estamos teniendo en cuenta el efecto crucial de la aparición de una cepa mucho más contagiosa a finales de 2020 , la llamada cepa británica. Ambas cosas se han combinado para crear esta especie de “tormenta perfecta”. En este caso creo que no se está dando la importancia que tiene a la causa biológica de este crecimiento explosivo de los contagios.

El tamaño sí que importa

Los datos de incidencia son, como hemos explicado, el resultado de un cociente. Y, como todos los ratios, pueden asustar cuando los miramos para poblaciones muy pequeñas .

Para entender mejor esto, he pintado la incidencia máxima alcanzada por Zona de Salud, en relación con la población atendida. Primero, para Castilla y León.

Diagrama de dispersión de incidencia máxima por cada 100k habitantes frente a la población atendida, para cada zona de Salud en la Comunidad de Castilla y León.

En este diagrama se ve claramente que este valor relativo de incidencia resulta desconcertante para poblaciones muy pequeñas, dándose valores muy extremos, de hasta 6.500 casos por cada 100.000 habitantes.

Es un problema común cuando se calculan valores “per cápita” que los resultados en poblaciones pequeñas den valores muy altos . En las redes aparece cuando se calcula, por ejemplo, el tráfico por cliente en cada nodo de acceso. Para los nodos con un pequeño número de clientes los valores pueden dispararse. Como muestra he sacado el tráfico máximo por cliente en unos 300 nodos de acceso de banda ancha en la red de Movistar.

Diagrama de dispersión de tráfico máximo por cliente frente a número de clientes por nodo. Valores de tráfico normalizados.

Se ve claramente que ambos diagramas de dispersión son muy parecidos con una gran excursión de valores en los rangos de población (o número de clientes) pequeños, una mayor uniformidad en valores intermedios e incidencias bajas para valores de población muy altos . Abajo podemos ver estas tres zonas del diagrama de dispersión claramente.

Para mostrar cómo afecta el tamaño de la población a la incidencia, imaginemos que se da el caso que ilustrábamos al explicar el efecto de un supercontagio (….), y una semana nos aparecen 40 casos en una zona de salud. El incremento de incidencia que esos 40 casos van a suponer dependerá totalmente del número de personas adscritas al centro de salud .

Esto hace que las cifras de incidencia den valores extremos en poblaciones pequeñas, y se atenúen mucho en poblaciones grandes.

Diferencias con el diagrama incidencia-población de Madrid

El diagrama de Incidencia vs. Población de Castilla y León tiene el aspecto esperado en un diagrama de este tipo, como veíamos por el ejemplo del tráfico por cliente en nodos de acceso. Los valores más altos de incidencia se dan en poblaciones relativamente pequeñas . En Madrid el récord lo tiene Sevilla la Nueva, con 2.150.

Las zonas de salud con muchos habitantes, como los nodos de muchos clientes, se quedan en valores de tasa pequeños. Aun así, la “forma” de la nube de puntos es algo distinta de la de Castilla y León, y las diferencias de deben a la mayor permeabilidad entre áreas , como veremos más adelante.

Para facilitar el análisis geográfico en la Comunidad de Madrid he agrupado las Zonas de Salud en 22 conjuntos. Los nombres de esas agrupaciones, y los centros de salud adscritos a cada una son fruto de mi mejor o peor criterio, de varias horas de trabajo un domingo por la mañana, y de unas cuantas tazas de café.

Diagrama de dispersión de incidencia máxima por cada 100k habitantes frente a la población atendida, para cada zona de Salud en la Comunidad de Madrid.

Varias son las diferencias con Castilla y León:

En suma, a nivel local las incidencias en Madrid son significativamente menores que en Castilla y León. Pero quizá lo que ilustra mejor la diferencia entre ambas regiones es representar la incidencia en valor absoluto . Esto es, el número máximo de casos acumulados en 14 días frente a la población. Ahí se ve claramente que, para poblaciones del mismo tamaño, en Castilla y León se han dado muchos más casos en términos absolutos.

Esta incidencia en términos absolutos es clave para comprender el stress al que se somete a la atención primaria y flexibilidad a la hora de asignar recursos en cada zona de Salud.

Diagrama de dispersión de casos máximos a 14 días frente a la población atendida, para cada zona de Salud en las Comunidades de Castilla y León y de Madrid.

Para comprender esta concentración de los nuevos casos que se da en Castilla y León ha llegado la hora de analizar el entramado de relaciones en ambas comunidades . Porque la clave de esta pandemia es que se propaga de persona a persona a persona. Y lo determinante en su expansión son las redes de relación social… y su reflejo en la geografía.

Las relaciones lo son todo

Al analizar los mecanismos de contagio en (….) utilizamos un dibujo para representar el conjunto de relaciones de una persona, y con ello, los potenciales candidatos a ser contagiados si el primero contraía el COVID-19. Es un esquema sencillo donde la persona en cuestión es el círculo del centro, y las personas con las que se relaciona habitualmente son círculos, unidos por vínculos de distinto color. Hoy toca analizar dónde viven esas personas del círculo de relaciones .

Figura esquemática de las relaciones de una persona. Cada persona de su círculo de relaciones habituales es un círculo.

La clave ahora es comprender que, si una persona contagia a todos los que tiene en su círculo de relación, esos nuevos casos van a ser contabilizados en el centro de salud al que acudan. Si todos viven en la misma localidad que el paciente inicial, todos los casos inducidos por él sumarán en el mismo centro de salud. Pero si el conjunto de amigos, compañeros y familiares contagiados por una misma persona viven en lugares muy distintos, sus casos se contabilizarán en diferentes centros de salud .

He intentado representar esta idea proyectando el círculo de personas relacionadas con una persona en la zona en la que viven, para el caso de Palencia, por un lado, y de la Sierra Norte de Madrid, por otro.

Pensemos en un palentino contagiado de COVID, que sigue haciendo vida normal, ya que es asintomático. ¿Dónde viven las personas con las que se relaciona, y a las que puede contagiar? A juzgar por la concentración de incidencias, en la misma ciudad, o localidades cercanas.

Proyección sobre un mapa del lugar de residencia de los amigos y conocidos de una persona para la ciudad de Palencia y alrededores.

Por el contrario, en la comunidad de Madrid los grupos de todo tipo están formados por personas cuya residencia está en lugares muy distintos… y distantes. Lo que he representado a continuación es una situación muy común. Piense por un momento dónde viven sus compañeros de trabajo y las personas con las que queda regularmente para todo tipo de actividades .

Proyección sobre un mapa del lugar de residencia de los amigos y conocidos de una persona para la Sierra Norte de Madrid.

Mi hipótesis es que en la Comunidad de Madrid los círculos de relación (amistades, compañeros de trabajo, familiares…) están formados por personas que viven en lugares muy distantes, mientras que en Castilla y León la mayoría de las personas con las que se relaciona una persona viven a corta distancia .

Por esa razón, los contagios “generados” por una misma persona se van a contabilizar en uno, o unos pocos centros de salud en Castilla y León, mientras que en Madrid se van a repartir entre muchos centros de salud.

La consecuencia de ello es que los contagios en la Comunidad de Madrid están mucho más distribuidos entre zonas . La mayor concentración de casos de COVID en Castilla y León se debe a una combinación del relativo aislamiento de sus zonas rurales , al tamaño de las zonas de salud, y sobre todo, al hecho de que las personas que se relacionan habitualmente viven a corta distancia entre sí.

De modo que los casos confirmados se concentran mucho más en los centros de salud de Palencia que tomamos como ejemplo que en los de las poblaciones de la Sierra Norte de Madrid. Es importante recordar que para esta comparativa tomamos zonas de salud del mismo tamaño en ambas Comunidades (15.000-20.000 personas), y un número total de personas también parecido.

Casos confirmados en 14 días para los centros de salud de Palencia y alrededores, por un lado, y para un grupo de zonas de salud de la Sierra Norte de tamaño semejante.

En Madrid lo habitual es que en el lugar de trabajo, en gimnasios, y en todo tipo de eventos, coincidan personas que viven en localidades distantes entre sí 30, o 40 km, o sencillamente en distritos diferentes de la capital. De modo que l os contagios se concentran bastante menos .

Este efecto supone que los brotes se diluyen mucho más, pero también es mucho más difícil alcanzar bajos valores de incidencia , ya que en cada zona de salud se están sumando continuamente nuevos casos, “importados” de barrios vecinos a través de las relaciones que se mantienen inevitablemente.

Esto se puede apreciar contabilizando el número de días que cada zona de salud presenta una incidencia a 14 días superior a 600 casos por cada 100.000 habitantes, por un lado. Y cuántos días esa incidencia ha estado por debajo de 200 de casos/100.000 hab. Para representarlo en conjunto, sobre los datos de incidencia semanal he marcado en rojo los días con alta incidencia, y en verde los de incidencia inferior a 200.

El resultado de hacer esto con las tablas de datos semanales del 26 de mayo de 2020 al 9 de marzo de 2021 ofrece un dibujo muy interesante. Yo lo resumiría como “dime cuántas semanas has tenido menos de 200 de incidencia y te diré en qué Comunidad Autónoma vives”.

Representación gráfica de los días que cada Zona de Salud ha tenido una incidencia a 14 días por cada 100.000 habitantes superior a 600 (en rojo), inferior a 200 (en verde), o entre ambos valores (en blanco) para las 286 zonas de la Comunidad de Madrid y las 248 de la Comunidad de Castilla y León.

Al estudiar estos datos se observan varias cosas:

En Madrid las olas de contagios (en rojo) están mucho más sincronizadas entre las diferentes zonas de salud .

En Madrid cuesta mucho más alcanzar incidencias inferiores a 300 , como se ve por las casillas en blanco.

Si calculamos el promedio de días que han estado las zonas de salud por encima de 600, o por debajo de 200, resulta la siguiente tabla.

En suma, la duración de los picos de contagio (días con incidencia superior a 600) es muy parecida en ambas comunidades, en unas 7,4 semanas , a pesar de que los picos son mucho más acusados en Castilla y León. El número de días en promedio que las zonas de salud de Madrid han estado por debajo de 200 es menor (15 semanas desde el 26 de mayo de 2020) que en Castilla y León (23 semanas). En Madrid los picos no duran más, pero cuesta mucho más tiempo alcanzar valores realmente bajos de incidencia.

La clave está en las relaciones

La transmisión del COVID es persona a persona, lo que hace que la clave de cualquier análisis de información tenga que ser local. Por otro lado, las relaciones humanas, y su extensión geográfica, nos dicen hasta qué distancias llega el concepto de “local”. Cualquier valoración de la gravedad y extensión de los brotes deberá basarse en el entramado de relaciones propio de cada área . Es ese entramado de relaciones el que hace que los brotes sean mucho más explosivos en comunidades más cerradas, y más difíciles de reducir a valores de baja incidencia en comunidades con mayor interrelación entre distintas zonas.

Los datos de incidencia por zona de salud nos dicen mucho sobre la transmisión del virus . Pero nos dicen mucho más sobre nosotros mismos. Sobre cómo vivimos, porque no olvidemos que para el ser humano vivir es relacionarse.

En suma, para estudiar de una pandemia y comprender su evolución necesitamos poner en juego muchas áreas de conocimiento distintas. No podemos quedarnos solo con los aspectos médicos o de salud pública. Una enfermedad infecciosa es un fenómeno biológico en su origen, médico en su tratamiento, social en su transmisión, geográfico en su ubicación y expansión, y matemático en su análisis.

El análisis detallado de la evolución de cada zona de salud arroja muchas más observaciones interesantes , tanto por comparativa entre Comunidades como dentro de la misma Comunidad Autónoma. Como dicen en las películas, continuará.

Imagen de cabecera de Hola, soy Nik .