Por Allan Dizioli, Michal Andrle y John Bluedorn
En todo el mundo, los vecindarios pobres han experimentado más infecciones y muertes por COVID-19 que los más ricos.
La pandemia y los esfuerzos por controlarla han perjudicado de manera desproporcionada a los pobres, tanto dentro como entre países.
Obtener una mejor comprensión de las causas de los impactos dispares en la salud entre los grupos de ingresos puede ayudar a informar a los legisladores sobre lo que se puede hacer al respecto.
En una investigación reciente del personal técnico del FMI , construimos una conexión más precisa entre la riqueza y la salud relacionadas con la pandemia.
El análisis basado en modelos muestra que las pruebas más generalizadas y rápidas pueden proporcionar información vital para contener mejor la propagación del virus, beneficiando a todos, pero especialmente a los pobres.
Nuestra investigación va más allá de la mayoría de los modelos epidemiológicos al observar el comportamiento y las elecciones individuales basadas en los ingresos, en lugar de centrarse únicamente en la edad, el género y otros datos demográficos.
Es probable que las vacunas se apliquen gradualmente durante los próximos meses y años, pero mientras tanto, las tasas de infección continúan aumentando en algunos países a un ritmo más rápido que en los primeros días de la pandemia.
Los encierros, el distanciamiento físico y el uso de mascarillas han sido las herramientas más utilizadas para contener la pandemia. Sin embargo, las pruebas rápidas y baratas pueden ser otra flecha en el carcaj.
Los ingresos importan
El comportamiento y las opciones que ponen a las personas más pobres en la primera línea de la infección durante una pandemia suelen ser producto de la necesidad.
Primero, muchos trabajadores con salarios bajos están empleados en servicios que se consideran esenciales durante la pandemia (como supermercados y servicios de entrega) o trabajos con opciones limitadas de trabajo remoto.
En segundo lugar, es probable que los vecindarios más pobres tengan poblaciones más densas, lo que es más propicio para el contagio.
En tercer lugar, las personas de las comunidades más pobres también tienden a tener muy pocos ahorros de emergencia, lo que limita su capacidad de reducir las horas de trabajo para reducir sus riesgos de infección (por ejemplo, trabajadores informales autónomos).
Las personas más ricas pueden reducir su riesgo de infección porque tienen la opción de trabajar menos y limitar el tiempo que pasan fuera de sus hogares. El efecto de estas elecciones es dramático.
Las simulaciones del modelo indican que, si bien un poco más del 10 por ciento de los hogares ricos alguna vez se infectan con el virus, más de la mitad de los hogares pobres se infectarían en un período de dos años.
Esto también se refleja en la incidencia de muertes, donde el modelo sugiere que los hogares pobres tienen cuatro veces más probabilidades de morir.
Estas cifras sugieren que los hogares pobres soportan la peor parte de los costos de salud de la pandemia.
La prueba importa
Dos importantes medidas de política pueden ayudar a aliviar el gran impacto de la epidemia en los pobres hasta que haya vacunas y terapias eficaces que estén ampliamente disponibles y se proporcionen a todos los que las necesiten.
En primer lugar, el apoyo a los ingresos dirigido a los hogares más pobres ayudará directamente a amortiguar su consumo frente al gran impacto económico adverso.
En segundo lugar, mejorar la información sobre la propagación y la contención de la pandemia con pruebas generalizadas mejora la capacidad de identificar y aislar nuevos casos, lo que reduce los riesgos de infección.
Las últimas pruebas rápidas son baratas: la Organización Mundial de la Salud negoció recientemente $ 5 por prueba , y con la demanda y la producción aumentadas, los precios podrían bajar a $ 1 o menos .
Su simplicidad significa que cualquier hogar o negocio podría usarlos (no se necesitan equipos médicos ni laboratorios para evaluar), sin ningún procesamiento o registro centralizado.
Si bien una estrategia de pruebas masivas podría no prevenir todos los brotes, en general podría reducir la propagación de la pandemia y controlarla, especialmente cuando se combina con el uso de mascarillas, el lavado de manos y el distanciamiento físico.
El uso de pruebas para identificar y aislar casos positivos es aún más eficaz para controlar la epidemia en países con una mayor proporción de hogares más pobres.
Nuestra investigación muestra que si se identificara a la mitad de las personas infecciosas asintomáticas, las muertes se reducirían en casi tres cuartas partes en un año.
Las personas pobres son las que más se benefician, ya que su tasa de mortalidad por COVID-19 se redujo en aproximadamente tres cuartas partes con las pruebas masivas mejoradas, en comparación con una caída de aproximadamente la mitad para los más pudientes.
A diferencia de los bloqueos, una mejor información a través de pruebas generalizadas impulsa inequívocamente la economía al reducir el riesgo de infección al interactuar con otras personas.
Cuando no se hacen pruebas a personas infecciosas asintomáticas y el virus se propaga sin ser detectado, la caída del PIB es un asombroso 15 por ciento en el primer año para la economía representativa.
Cuando los riesgos de infecciones son mayores, las personas optan por retirarse y reducir la actividad económica en la medida de sus posibilidades.
La pérdida se reduce a solo el 3,3 por ciento del PIB si el 50 por ciento de las infecciones asintomáticas se identifican mediante pruebas y se aíslan para reducir el contagio.
Esto se puede lograr con una prueba con una tasa de verdaderos positivos del 80 por ciento (sensibilidad) si alrededor del 60 por ciento de toda la población pudiera hacerse la prueba semanalmente.
Con el potencial para evitar grandes pérdidas de PIB y los costos comparativamente bajos y decrecientes de las pruebas rápidas, los beneficios de las pruebas generalizadas combinadas con el uso de máscaras son enormes. Este enfoque también podría reducir algunas de las desigualdades agravadas por la pandemia, ayudando a los hogares pobres y más vulnerables a superar mejor la crisis.
Allan Dizioli es economista de la División de Modelos Económicos del Departamento de Estudios del FMI.
Michal Andrle es economista senior del Departamento de Estudios del FMI.
John Bluedorn es Subjefe de División de Perspectivas de la Economía Mundial en el Departamento de Estudios del FMI.
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