UN MODELO EMPÍRICO PARA CAPTURAR LA IMPLICACIÓN DE LOS FACTORES DE CONTAGIOS Y MUERTES POR COVID19 EN EL MUNDO AUTORA: Laura Ruiz Hernández GRADO: Economía TUTOR: Iván Muñiz FECHA DE PUBLICACIÓN: 25 de mayo de 2021 Agradecimientos: A mi tutor Iván Muñiz, que me ha acompañado en todo momento durante la investigación de este trabajo y ha podido compartir mi entusiasmo por el tema y que ha sabido entender en todo momento mi enfoque y perspectivas sobre el tema asignado, tornándose en un trabajo de investigación profundamente interesante. A mi madre, ya que gracias a sus conocimientos de historia, he podido complementar y contextualizar ampliamente mi trabajo. También agradecer su ayuda en el campo más emocional, ya que me ha ayudado a encontrar la calma en los momentos más complicados. A mi padre, que cada día se ha interesado por el proceso del trabajo y continuamente ha estado buscando fuentes físicas donde pudiera encontrar información para reforzar mis argumentos. A su continuo entusiasmo y sus esfuerzos por entender cada punto del tema y a sus diversas contribuciones al mismo. A mi hermana, que me ha ayudado en numerosas ocasiones en los aspectos más rutinarios del trabajo. A mi pareja, que ha sido mi soporte y apoyo durante todo el proceso de este trabajo, así como en mi recta final del grado. Gracias a él, he podido encontrar momentos de paz durante la recta final de mis estudios. A mi familia y amigos, por su confianza y sus ánimos, ya que sin ellos todo hubiese sido más difícil de hacer. QR con las tablas y datos utilizadas en el estudio: Estas tablas muestran todos los pasos y procesos que se han seguido para obtener los resultados expuestos en este trabajo. El lector es libre de descargarse digitalmente los documentos que precise para una completa comprensión del trabajo. (El código QR puede escanearse con cualquier dispositivo móvil o Tablet) Resumen: El presente trabajo tiene como objetivo principal responder a la cuestión sobre qué variables han tenido impacto en la pandemia de SARS-CoV-2 y por qué la prevalencia ha sido mayor en unos países que otros afectando gravemente su situación política y social. El estudio se realizará a través del análisis regresivo de las variables explicativas que se han escogido y el cálculo de la viabilidad de los modelos propuestos con el programa GRETL. Se examinará la razón por la que el índice de contagios y de muertes es mayor en algunos países y menor en otros y que factores. Se analizará la situación a nivel global. Posteriormente, se realizará un análisis a nivel europeo y español. Los datos en los cuales se centra el estudio son la primera y segunda ola de la pandemia. Palabras clave:covid-19, pandemia, coronavirus, virus, muertes, contagios, estadísticas, vacunas, sars-cov-2, covid, 2020 Abstract: The main objective of this paper is to answer the question about which variables have had an impact on the SARS-CoV-2 pandemic and why the prevalence has been higher in some countries than others, seriously affecting their political and social situation. The study will be carried out through the regressive analysis of the explanatory variables that have been chosen and the calculation of the viability of the models proposed with the GRETL program. It will examine the reason why the rate of infections and deaths is higher in some countries and lower in others and what factors. The global situation will be analyzed. Subsequently, an analysis will be carried out at the European and Spanish level. The data on which the study focuses will be the first and second waves of the pandemic. Key words: covid-19, pandemic, coronavirus, virus, deaths, contagions, statistics, vaccines, sars-cov-2, covid, 2020. Contenido Introducción ...................................................................................................................... 1 El COVID-19 .................................................................................................................... 3 Efectos del COVID sobre la economía............................................................................. 6 EL COVID-19. Contagios y muertes ............................................................................. 10 Tabla de contagios por países ..................................................................................... 10 Ranking de contagios en el mundo ............................................................................. 10 Ranking de muertes en el mundo ................................................................................ 11 Mapamundi mundial de contagios en la actualidad .................................................... 13 Mapamundi mundial de muertes en la actualidad....................................................... 13 Datos y metodología ................................................................................................... 14 Fuentes: ................................................................................................................... 14 Datos temporales sobre la primera y segunda ola: .................................................. 16 Metodología*: ......................................................................................................... 17 Ecuaciones utilizadas en las estimaciones .................................................................. 17 Tabla 1: Contagios de la primera ola, segunda ola y agregados..................................... 18 Tabla 2: Muertes de la primera ola, segunda ola y agregados ........................................ 18 Tabla 3: Convergencia .................................................................................................... 19 Gráficos de residuos de los modelos mundiales ............................................................. 20 Análisis de los resultados obtenidos ............................................................................... 21 Análisis de las variables con más y con menos significatividad y prevalencia en las estimaciones ................................................................................................................ 24 Variable de sobrepeso: ............................................................................................ 25 Variable de uso de mascarilla: ................................................................................ 26 Variable de calidad del aire: .................................................................................... 27 Variable de densidad de población: ........................................................................ 27 Variable de temperatura media anual y temperatura media de marzo: ................... 28 Breve análisis del caso español: impacto de la pandemia en España ......................... 28 Discusión y problemas con los resultados ...................................................................... 31 Conclusión ...................................................................................................................... 32 ANEXO: Características de las vacunas actualmente disponibles en Europa................ 33 ANEXO: Diccionario de las variables cualitativas y cuantitativas utilizadas en las estimaciones ................................................................................................................... 34 Por país ....................................................................................................................... 34 Por CCAA ................................................................................................................... 37 Bibliografía ..................................................................................................................... 38 Introducción En marzo de 2020 surgió, a nivel mundial, una pandemia originada por un virus cuya magnitud no ha tenido precedentes y que ha sido capaz de alterar el transcurso natural de la economía y la sociedad mundial. La pandemia ha sido causada por el coronavirus SARS-CoV-2 que ha provocado una infección denominada COVID-19, debido a la cual se han producido millones de muertes en todo el planeta. No obstante, a lo largo de la historia se han vivido fenómenos parecidos que han cambiado toda estructura social y económica debido a la transformación de los sectores y, sobre todo, a la masiva pérdida de vidas humanas. El precedente más reciente lo encontramos en 1918 con la denominada Gripe Española (virus H1N1) que tuvo su origen en el sector aviar y representó una alta tasa de mortalidad entre los menores de 5 años, los jóvenes de entre 20 y 40 años y los mayores de 65 años. Se estima que murieron aproximadamente 50 millones de personas en todo el mundo (entre el 1-2% de la población mundial de la época) y transcurrió en cuatro oleadas a lo largo de un año natural. Finalizó por inmunidad de grupo y por estacionalidad. Los factores que más pudieron contribuir a la evolución de la gripe española en aquella época fueron la escasez de alimentos, las escasas medidas de higiene y la falta de medicamentos apropiados. A nivel mundial se han producido, desde el inicio de la pandemia, más de 340 millones de contagios por coronavirus y más de 7.5 millones de muertes en todo el mundo, a 1 de abril de 2021. Los países con un mayor número de incidencia en contagios han sido Estados Unidos (32.077.305 casos), India (17.313.163 casos) y Brasil (14.340.787 casos). Los que menor impacto han tenido han sido islas como Micronesia, Samoa y Vanuatu (<10 casos), Grenada (159 casos) y Fiji (91 casos). Por otro lado, los países con una mayor tasa de muertes han sido Estados Unidos (572.200 muertes), Brasil (390.797 muertes) y México (214.947 muertes). Los lugares con menos índice de muertes han sido islas del pacifico (<30 muertes), Barbados (44 muertes) y Liechtenstein (57 muertes). Dentro de la primera ola (14-03-2020 a 31-06-2020), ha habido un total de 17.339.240 contagios y 924.761 muertes. En la segunda ola (01-09-2020 a 01-12-2020), un total de 30.797.916 contagios y 531.197 muertes. Los números globales correspondientes a las sumas de las dos primeras olas dan un total de 1.455.958 muertes y 48.137.156 contagios. Por otro lado, la aparición de la pandemia de COVID-19 ha visibilizado determinados sectores profesiones de trabajadores especializados, por ejemplo, los sanitarios, los 1 cuerpos de seguridad, el cuerpo docente, etc. Además, los recortes presupuestarios en sanidad llevados a cabo durante la crisis económica de 2008 han dificultado la labor de estos colectivos para cubrir la extensión y el alcance de los casos por COVID-19. En el aspecto económico, la pandemia de coronavirus actual ha supuesto un gran punto de inflexión para los mercados financieros de todo el mundo, provocando un estado de decrecimiento económico en prácticamente todos los países, a excepción de China (origen del SARS-CoV-2). El virus ha afectado principalmente al sector terciario y específicamente, al sector turístico. Esto está suponiendo la mayor crisis coyuntural de los últimos tiempos de la que se espera una rápida recuperación tan pronto desaparezca la pandemia. La situación ha afectado principalmente a la pequeña y mediana empresa, que ha sufrido un impacto más profundo y fuerte por falta de medidas de contención fiscal de los gobiernos centrales. En el ámbito educativo, se ha producido una rápida transformación hacia la docencia online, debido a la imposibilidad de asistencia presencial a las aulas por el elevado riesgo de contagio. Se considera que la segunda mitad del año académico 2019-2020 ha sido una “perdida” en calidad educativa. Posteriormente, este procedimiento educativo se mantendrá durante 2020 y 2021 para la educación superior (universidad y ciclos formativos). Por otro lado, y a nivel de impacto en la salud mental, las medidas de prevención instauradas por los diferentes países han supuesto una transformación en las relaciones personales y sociales, que han sido las causantes de un aumento de trastornos psicológicos tales como la ansiedad o depresión en un 168.6%. Las medidas de aislamiento han puesto en relieve algunos de los problemas psicológicos ya preexistentes en la sociedad. 2 El COVID-19 El COVID-19 es una enfermedad infecciosa causada por un coronavirus de tipo 2 denominado SARS-CoV-2(síndrome respiratorio agudo severo) que pertenece a la familia Coronaviridae, dentro del subgénero Betacoronavirus según su estructura genética. Está formado por una sola cadena de ARN. Esto produce que presente una alta tasa de contagio ya que es capaz de infectar a todos los organismos celulares, aunque es más predominante en animales y plantas. Dentro de los virus ARN monocatenario positivo destacan algunas enfermedades conocidas como la Hepatitis A y B o el dengue. A lo largo de la historia solo se han conocido seis coronavirus similares al SARS-CoV-2 que son el HCoV-229E, el HCoV-0C43, el SARS-CoV, el HCoV-NL63, el HCoV-HKU1 y el MERS-CoV (síndrome respiratorio de Oriente Medio). El posible origen epidemiológico tiene lugar en diciembre de 2019 en Wuhan, situado en la provincia de Hubei (China), donde las autoridades sanitarias detectaron un patógeno desconocido causante de una serie de casos de neumonía que afectaba gravemente a las personas. Se sospecha que el primer brote se originó en un mercado de animales local y tiene como huésped original un murciélago. No obstante, más tarde se relacionaría el origen de la transmisión con los pangolines, aunque, debido a que el virus se ha transmitido por zoonosis (transmisión de un virus que pasa de un animal a un humano), existirían huéspedes intermedios que aún no se han podido identificar. Se estima que el primer contagio pudo haberse producido en noviembre ya que se tienen en cuenta los días de incubación desde el contagio, aunque no ha sido posible encontrar al paciente 0. El enero se publicó la foto del primer genoma secuenciado del virus y a finales de este mes la Organización Mundial de la Salud (OMS) declaró el estado de emergencia de salud internacional por el brote del SARS-CoV-2 ya que se detectaron contagios en lugares lejanos como Estados Unidos o Europa. En marzo se declaró la infección como pandemia a nivel mundial debido a las altas tasas de contagios y muertes producidas por el virus. El virus del SARS-CoV-2 se transmite por vía aérea a través de gotículas (microgotas de Flügge), que son emitidas a través del habla, la tos o el estornudo. Estas gotas son ligeramente pesadas y recorren una distancia de hasta 2 metros en el momento en que son secretadas por el organismo emisor. Además, estas gotículas pueden permanecer en superficies hasta 24 horas por lo que aumenta el riesgo de contagio sin necesidad de tener contacto directo con un organismo infectado. No obstante, el contagio se produce cuando un organismo sano inhala estas gotículas con la suficiente carga viral como para producir 3 una infección. El periodo de incubación se prolonga entre los 2 y los 14 días, situándose en un promedio menor a 12 días y tiene una R0 (tasa que describe cuantos contagios puede generar un organismo infectado) mayor a 1. Una manifestación maquiavélica de esta enfermedad la encontramos en que durante el periodo de máxima contagiosidad, a diferencia de otras enfermedades, el portador es completamente asintomático y no siente indisposiciones de ningún tipo permitiéndole hacer vida normal. Por lo que respecta a otras especies animales como perros o gatos, se han reportado algunos contagios y se cree que no existe la posibilidad de contagio entre animales de la misma especie, pero no de animales a humanos o viceversa. Según la OMS, se han detectado dos únicos casos en el mundo de visones que han transmitido el virus a personas, pero se tratan de hechos muy aislados sin relevancia científica y/o estadística Los síntomas más comunes, que se presentan en más del 80% de los contagios son fiebre, tos seca, fatiga y anosmia (falta de olfato y/o gusto). El grupo de síntomas más graves que originan un índice más elevado de hospitalización son: baja oxigenación de la sangre, dificultad para respirar, dolor en el pecho, confusión, hipersomnia (somnolencia excesiva), y cianosis (coloración azulada de labios o rostro). Estos síntomas suelen afectar mayoritariamente a las personas de una edad más avanzada ya que agravan patologías ya existentes y hacen frente a un sistema inmunitario más debilitado. A pesar de ello, se han detectado varios casos de personas jóvenes, o sin patologías previas, que han presentado un cuadro clínico muy grave llegando incluso a la muerte. En las últimas cepas detectadas a principios de 2021(la más conocida se denomina “cepa británica”), se ha descubierto una nueva mutación del virus más benévola pero bastante más contagiosa, por lo tanto, el riesgo de presentar dichos síntomas aumenta. No obstante, más del 80% de las personas contagiadas son asintomáticas y no necesitan atención medica hospitalaria. Por otro lado, según el profesor Arturo Casadevall de la Universidad Johns Hopkins (EEUU), se determina que los síntomas causantes de un cuadro fatal (muerte) son bastante aleatorios y vienen determinados por causas como la carga viral, el tipo de cepa, la genética y el estado del sistema inmunológico. Es por esta razón por la cual los niños y los jóvenes tienen una mejor respuesta al contagio y a los posibles síntomas que pudiesen surgir. Finalmente, el fallecimiento de los infectados por COVID-19 se debe a la respuesta excesiva del sistema inmunológico del organismo. Según Kalpana Sabapathy (Reino Unido):” Para evitar que la infección secuestre nuestras células, nuestro cuerpo produce 4 sustancias químicas que son bastante agresivas” (Entrevista para la BBC, 2020)1. Los factores que determinan los grupos de riesgo de población son: cáncer, afecciones cardiacas, síndrome de Dow, embarazo, afecciones respiratorias, personas inmunodeprimidas, densidad de población, fumar, temperatura de la zona, edad y obesidad (IMC). Estos factores se han utilizado en el cuerpo practico de este trabajo para analizar su incidencia en contagios, muertes y recuperaciones. Actualmente se utilizan terapias con retrovirales específicos para trata el COVID-19 ya que es una infección vírica. Debido a ello los antibióticos no son efectivos ya que solo lo son contra infecciones bacterianas. Por lo que respecta a las personas que puedan presentar síntomas leves y no precisen atención médica, se recomienda cuidados básicos como beber abundante líquido, tomar analgésicos como paracetamol para moderar los síntomas y reposo. La Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA) ha aprobado la utilización de un medicamento retroviral denominado Remdesivir como posible tratamiento. Este medicamento se administra por vía intravenosa en centros médicos autorizados. Asimismo, se permite la utilización de medicamentos aún no autorizados bajo condiciones muy determinadas. Por otro lado, las personas con un cuadro más grave que precisan de atención médica reciben un tratamiento con inmunosupresores enfocado a reducir la respuesta excesiva del sistema inmunitario ya que podría provocar posibles fallos hepáticos y multiorgánicos. En zonas donde pueda existir paludismo (malaria) o dengue, se insta a buscar atención medica lo más rápidamente posible ya que se presenta un riesgo más alto de complicaciones y además aumenta el riesgo de contagio. Desde que el SARS-CoV-2 se declarara pandemia a nivel mundial por la OMS (marzo, 2020), numerosos países han impuesto como ley el uso de API y otras medidas de seguridad con la finalidad de reducir la curva de contagios e impedir, en la medida de lo 1 Cuando un patógeno, un virus en este caso invade un cuerpo humano, éste activa una primera respuesta secretando una proteína llamada interferón cuyo objetivo es interrumpir la replicación viral. En caso de surtir efecto éste primer ataque, el portador no experimentará ningún síntoma, o a lo sumo sentirá una leve indisposición pasajera. En el caso contrario, si el virus consigue replicarse, automáticamente el sistema inmunitario activará una segunda respuesta con anticuerpos, entre ellos una proteína llamada citoquina, la cual es la encargada de coordinar la respuesta inmunitaria del organismo frente al invasor. Entre sus funciones también es la encargada de aumentar el riego sanguíneo a los tejidos infectados con el objetivo de que puedan llegar más células inmunitarias a ellos, resultando en la mayoría de los casos en una inflamación. Si el virus provoca una respuesta desproporcionada por parte del sistema inmunitario, desencadena la conocida como tormenta de citoquinas, provocando una inflamación generalizada de los órganos afectados, y ocasionando un mayor daño al portador del que pudiera provocar el virus. 5 posible, la propagación entre la población. Entre las diferentes medidas de contención, se encuentran los controles mediante test PCR o test serológicos de anticuerpos para detectar los posibles casos positivos y reducir la R0 del virus. La mayoría de estos test se hicieron durante la segunda ola de la pandemia para aumentar el control y países con grandes dimensiones de población como Estados Unidos (91.12 millones de test a 1 de junio de 2020) o India (43.32 millones de test a 1 de junio de 2020) han hecho grandes campañas de detección a lo largo de la pandemia. En España, a 1 de junio de 2020, se hicieron 7.04 millones de test como medida de detección precoz ya que es el séptimo país más afectado del mundo por el virus SARSCov-2. Países como Alemania, Reino Unido, Italia, España, Japón o Francia optaron por medidas muy restrictivas para mantener bajo control los contagios y no colapsar los servicios sanitarios al inicio de la pandemia. Las medidas más aplicadas fueron: -Confinamiento domiciliario estricto: Alemania y Reino Unido han realizado dos confinamientos estrictos. El segunda data de enero de 2021 como herramienta para hacer frente a los contagios producidos en fiestas navideñas. -Uso de mascarilla: En el grueso de los países europeos y asiáticos, se obliga a la población a usar mascarilla quirúrgica en todo momento en espacios públicos o donde pudiese existir algún riesgo de contagio. - Distancia de seguridad: La OMS recomienda mantener al menos un metro de distancia entre las personas. - Rastreadores: En países como España se ha creado una red de rastreadores para trazar el ritmo de contagio del virus. Esta herramienta fuese especialmente útil en un inicio para detectar posibles agentes contagiadores y controlar la curva. - Uso de gel hidroalcohólico: Es una de las medidas de seguridad más extendidas ya que se ha demostrado que un gel a base de alcohol con más de un 70% de concentración desinfecta la superficie de donde haya sido aplicado. Efectos del COVID sobre la economía Situación actual e impacto en la economía mundial En el año 2021 se empezaron a hacer patentes los efectos del SARS-CoV-2 en la economía mundial, afectando especialmente en los países con una economía desarrollada y destinada al sector turístico y sector servicios como España, Italia o Francia. En términos generales y según el Banco Mundial, se estima que la economía mundial ha visto reducido su PIB en un 5,2%, lo que se traduce 6 en la crisis coyuntural más grave y profunda desde la Segunda Guerra Mundial. Además, esto supone un escenario recesivo bastante pesimista para las economías desarrolladas ya que tiene notables efectos negativos en las economías internas de los países. Se estima que los efectos serán más desfavorables en las economías más avanzadas que en las economías emergentes ya que las continuas medidas de prevención contra el virus han tenido un gran impacto en el libre comercio. Por otro lado, y dada la situación de tensión en la que se encuentran las economías, la mayoría de los países y la OCDE han decidido tomar medidas económicas destinadas a paliar la inminente debacle económica. Una de ellas es la inyección de capital que tendría el objetivo de asegurar el funcionamiento vital de los mercados y del sistema capitalista. Países como Francia e Italia han tomado, además, otras medidas sociales tales como la suspensión de alquileres, carencias en el pago de las facturas de servicios esenciales (luz, agua y gas) y suspensiones de pago en hipotecas de pymes y particulares para proteger a las clases sociales más vulnerables y/o en peligro de exclusión social. En el ámbito europeo, la Comisión Europea ha propuesto una serie de medidas para paliar los efectos negativos en la economía producidos por el virus. En el apartado económico, se ha propuesto flexibilizar al máximo de lo posible las normas presupuestarias impuestas por la UE para la aceptación de los países como miembros de esta y la concesión de préstamos a los países más afectados para que se destinen a proveer los recursos mínimos y necesarios para asegurar la subsistencia y la atención sanitaria a los ciudadanos. Algunos países receptores de estos préstamos han sido España o Italia, los cuales ya eran beneficiarios de otras ayudas de la UE. En el caso de España, se ha solicitado la condonación de la deuda ya que se estima que se debería destinar dos años íntegros del PIB del país únicamente a la devolución total del importe más los intereses, y así cumplir con los plazos establecidos. Por lo que respecta al petróleo, la crisis ha producido una gran disminución del precio, ya que por primera vez llegó a estar en números negativos, aunque por poco tiempo. Se estima que la demanda de crudo cayó en torno al 9% debido a un desequilibro en el mercado provocado por un exceso de producción y problemas de almacenamiento por la prácticamente nula demanda por parte de las aerolíneas, entre otros grandes consumidores, los cuales vieron reducida su actividad hasta niveles mínimos. Desde 2021, la demanda agregada europea se ha ido recuperando gracias a la demanda de China, ya que es el único país del mundo que ha continuado en crecimiento durante la pandemia. En el ámbito de desempleo, la Comisión Europea puso en marcha el 2 de abril 7 de 2020 el plan SURE (Instrumento Europeo de Apoyo Temporal para Atenuarlos Riesgos de Desempleo en una Emergencia) para estabilizar la tasa de empleo y evitar la destrucción de puestos de trabajo, en especial de puestos con baja cualificación. El sector más afectado ha sido el terciario (sector servicios) y el sector que más se ha beneficiado de manera indirecta ha sido el primario (agricultura y ganadería), ya que se ha incrementado la demanda de alimentos de primera necesidad por el acopio de las familias debido al miedo ante otro posible confinamiento y, por lo tanto, a un posible desabastecimiento en los mercados como el que se produjo a finales de marzo de 2020.Por lo que respecta al sector servicios, el virus ha afectado notablemente a las cadenas de producción y de suministro de las materias primas y de productos finales, ya que se han visto afectadas por los distintos confinamientos perimetrales y por los cierres de fronteras entre los países. El que haya afectado de una manera más intensa se explica por la globalización que ha caracterizado el comercio mundial en los últimos 30 años. En lo que respecta a la situación actual de España, la crisis derivada de la pandemia por SARS-CoV-2 ha afectado de manera abrupta en la economía española ya que se partía de una relativa vulnerabilidad económica debido a la recuperación que aún se estaba produciendo desde la pasada crisis económica y estructural del 2008. Aunque la presente crisis política, económica y social que ha derivado de la pandemia es coyuntural y se espera una rápida recuperación, lo cierto es que según el Banco de España, no se prevé una recuperación de los niveles de producción y capital prexistentes antes de la crisis hasta 2022 ya que la situación de alarma ha paralizado cualquier aumento o expansión de España. A corto plazo, ha predominado un escenario de desinflación de los productos de consumo, ya que aumentó notablemente la demanda de productos destinados al consumo final derivado del confinamiento de las ciudades, Esto provocó un aumento del precio de los productos frescos y procesados que luego disminuyó a partir de la primera ola una vez se hubo garantizado por parte de los gobiernos centrales el abastecimiento continuo de alimentos. De forma inversa, los productos industriales y destinados a la producción han aumentado el precio por la dificultad del comercio con China por lo que se ha experimentado un aumento de la demanda de producto nacional y una disminución de la oferta internacional. Por lo tanto, las cadenas de suministros e industriales han ejercido una presión alcista sobre la inflación evitando un descenso mayor de este indicador macroeconómico. A nivel de transferencias económicas y mercados de capital nacionales, el IBEX-35 experimentó una caída muy fuerte ya que un gran número de inversionistas 8 optaron por salvaguardar su capital en valores estables como el oro y vender acciones. Este fenómeno, no obstante, se produjo a nivel global en todas las bolsas nacionales. Esta “crisis bursátil” también provocó que una gran parte del capital se desviara a los mercados no regulados de las criptodivisas, incrementando la especulación de este tipo de monedas, como resultado, se estima que la economía sumergida ha crecido en un 3%.Finalmente,se concluye que los efectos aún han sido más intensos en España principalmente debido a su estructura económica, y por algunos factores como la escasa implantación del teletrabajo, un sector turístico sobredimensionado, y un gran tejido empresarial basado en pequeñas y medianas empresas, las cuales son más sensibles a los cambios económicos. Estos efectos negativos también son consecuencia de una falta de eficiencia en las respuestas dadas por los organismos públicos y fiscales. 9 EL COVID-19. Contagios y muertes Tabla de contagios por países TOTALES Primera ola Segunda ola Olas sucesivas Nº total contagios 17339240 30797916 48137156 Nº total muertes 924761 531197 1455958 Ranking de contagios en el mundo TOP 10 Paises con más contagios en las dos olas EEUU 9558464 Brasil 6390931 Argelia 6171473 India 5912143 Francia 2111753 Rusia 1705843 R. Unido 1584762 Italia 1582997 Argentina 1428226 España 1425772 TOP 10 Paises con más contagios en la primera ola Argelia 6132154 Brasil 3950931 EEUU 1778464 Perú 657129 Colombia 641574 México 606036 Argentina 428226 Chile 413145 Rusia 405843 R. Unido 274762 10 TOP 10 Paises con más contagios en la segunda ola EEUU 7780000 India 5730000 Brasil 2440000 Francia 1960000 Italia 1350000 R. Unido 1310000 Rusia 1300000 España 1190000 Argentina 1000000 Polonia 932002 Ranking de muertes en el mundo TOP 10 Paises con más muertes en las dos olas Argelia 372083 EEUU 184655 Brasil 173817 México 106765 India 76953 R. Unido 56601 Italia 54285 Francia 51805 España 45111 Argentina 38928 TOP 10 Paises con más muertes en la primera ola Argelia 371154 Brasil 122596 EEUU 97959 México 65241 11 R. Unido 39045 Italia 33415 Perú 29068 Francia 28882 España 28752 Colombia 20618 TOP 10 Paises con más muertes en la segunda ola EEUU 86696 India 71789 Brasil 51221 México 41524 Argentina 30009 Irán 26956 Francia 22923 Rusia 22800 Italia 20870 Islandia 20870 12 Mapamundi mundial de contagios en la actualidad (Fuente: Johns Hopkins University) Mapamundi mundial de muertes en la actualidad (Fuente: Johns Hopkins University)º 13 Datos y metodología Fuentes: Variable Fuente Contagios Tablas COVID-19. 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(2020). https://as.com/diarioas/2020/04/09/actualidad/1586459843_374359.html Emergencia mundial: ¿En qué países se ha ordenado el confinamiento? (2020). https://www.economiadigital.es/politica-y-sociedad/cuarentena-por-coronavirusen-que-paises-se-ha-declarado-el-confinamiento_20046621_102.html Uso de mascarilla Toque de queda Coronavirus: mascarillas y evidencia científica (con un poco de sentido común). (2020). https://www.urgenciasyemergen.com/coronavirus-mascarillas-y-evidenciacientifica/ Coronavirus: origen, transmisión, causas, síntomas, protección... (2020). https://www.lavanguardia.com/vida/juniorreport/20200326/48103758469/coronavirus-covid-19-escola-pejoan-josep-ferreque-es-origen-sintomas-transmision-proteccion.html - La información se ha extraído de diferentes fuentes. El toque de queda en Madagascar y la inseguridad ciudadana - Fundación Sur. (2020). http://www.africafundacion.org/el-toque-de-queda-en-madagascar-y-lainseguridad-ciudadana - La información se ha extraído de diferentes fuentes, por país, y que se encuentran en la bibliografía. 15 Teletrabajo ¿Cómo se vive el teletrabajo en América Latina y el Caribe? - Factor Trabajo. (2020). https://blogs.iadb.org/trabajo/es/teletrabajo-en-america-latina-y-elcaribe/ - La información se ha extraído de diferentes fuentes, por país, y que se encuentran en la bibliografía. Rastreadores ¿Qué ha sido de las apps de rastreo de COVID? Así las están usando en los principales países del mundo. (2020). https://www.20minutos.es/noticia/4344647/0/que-ha-sido-de-las-apps-derastreo-de-covid-asi-las-estan-usando-en-los-principales-paises-del-mundo/ Aplicaciones de rastreo, el arma contra el coronavirus que usan Singapur o Australia. (2020). https://www.lavanguardia.com/vida/20200504/48945343956/aplicacionesrastreo-arma-coronavirus-singapur-australia.html Tipo de cultura - La información se ha extraído de diferentes fuentes, por país, y que se encuentran en la bibliografía. Datos temporales sobre la primera y segunda ola: Los datos correspondientes a la primera ola de la pandemia por SARS-CoV-2comprenden los meses desde el 14 de marzo de 2020 hasta el 31 de mayo de 2020. Excepción: Los datos correspondientes a la primera ola para América Latina están comprendidos entre el 14 de marzo y el 31 de agosto ya que el momento más culminante de la primera ola se produjo en un momento más tardío en estos países. Los datos correspondientes a la segunda ola comprenden los meses de 1 de septiembre de 2020 a 1 de diciembre de 2020. La segunda ola se ha representado de manera uniforme en cuanto a fechas para todos los países ya que no hay fuentes suficientemente significativas para establecer fechas diferentes. 16 Metodología*: En todos los casos se utilizará un modelo doble logarítmico ya que los datos del trabajo se basan en la variación porcentual de Y causada por una variación porcentual de X. Por lo tanto, los parámetros pueden leerse directamente como elasticidades. Para crear todos los modelos, se ha utilizado el tipo de modelo ANCOVA, compuesto por variables tanto cualitativas como cuantitativas. Se estimará por el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO). Los estimadores se representarán con una β como coeficiente de cada variable independiente y con una α como coeficiente de cada variable dicotómica. Para analizar el modelo y su viabilidad, se interpretarán los diferentes estadísticos obtenidos en la estimación dada, principalmente el coeficiente de determinación, la significatividad de las variables y la interpretación de éstas. En los modelos agregados (mundial y europeo) también se analizará el Criterio de Akaike. El modelo final estimado incluye solamente aquellas variables que han resultado más significativas y que se han obtenido siguiendo un proceso progresivo de eliminación de variables que no resultaban significativas en un intervalo de confianza del 5%. Ecuaciones utilizadas en las estimaciones Ecuación 1: Tasa de Contagio 𝑙𝑛𝑇𝑎𝐶𝑜𝑛𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1 𝑙𝑛𝐶𝐴𝑖𝑡 + 𝛽2 𝑙𝑛𝐷𝑀𝑖𝑡 + 𝛽3 ln 𝑆𝑃𝑖𝑡 + 𝛽4 ln 𝑃𝑈𝑖𝑡 + 𝛽5 ln 𝐷𝑁𝑖𝑡 + 𝛽6 ln 𝐸𝑃𝑖𝑡 + 𝛽7 𝑈𝑀𝑖𝑡 + 𝛽8 + 𝑇𝐵𝑖𝑡 + 𝛽9 𝑅𝐷𝑖𝑡 + 𝑢𝑖𝑡 Ecuación 2: Tasa de Mortalidad 𝑙𝑛𝑇𝑎𝑀𝑜𝑟𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1 𝑃𝑈𝑖𝑡 + 𝛽2 𝑙𝑛𝐶𝐴𝑖𝑡 + 𝛽3 ln 𝑆𝑃𝑖𝑡 + 𝛽4 ln 𝐷𝑀𝑖𝑡 + 𝛽5 ln 𝐷𝑁𝑖𝑡 + 𝛽6 𝑈𝑀𝑖𝑡 + 𝑤𝑖𝑡 Ecuación 3: Convergencia tasa de contagio 𝑙𝑛𝑇𝑎𝐶𝑜𝑛𝑖𝑡 − 𝑙𝑛𝑇𝑎𝐶𝑜𝑛𝑖𝑡−1 = 𝛽0 + 𝛽1 𝑙𝑛𝑇𝑎𝐶𝑜𝑛𝑖𝑡−1 𝛽2 𝑙𝑛𝐶𝐴𝑖𝑡−1 + 𝛽3 𝑙𝑛𝐷𝑀𝑖𝑡−1 + 𝛽4 ln 𝑆𝑃𝑖𝑡−1 + 𝛽5 ln 𝑃𝑈𝑖𝑡−1 + 𝛽6 ln 𝐷𝑁𝑖𝑡−1 + 𝛽7 ln 𝐸𝑃𝑖𝑡−1 + 𝛽8 𝑈𝑀𝑖𝑡−1 + 𝛽9 𝑇𝐵𝑖𝑡−1 + 𝛽10 𝑅𝐷𝑖𝑡−1 + 𝜀𝑖 Ecuación 4: Convergencia tasa de mortalidad 𝑙𝑛𝑇𝑎𝑀𝑜𝑟𝑖𝑡 − 𝑙𝑛𝑇𝑎𝑀𝑜𝑟𝑖𝑡−1 = 𝛽0 + 𝛽1 𝑙𝑛𝑇𝑎𝑀𝑜𝑟𝑖𝑡−1 + 𝛽2 𝑙𝑛𝑃𝑈𝑖𝑡−1 + 𝛽3 𝑙𝑛𝐶𝐴𝑖𝑡−1 + 𝛽4 ln 𝑆𝑃𝑖𝑡−1 + 𝛽5 ln 𝐷𝑀𝑖𝑡−1 + 𝛽6 ln 𝐷𝑁𝑖𝑡−1 + 𝛽7 𝑈𝑀𝑖𝑡−1 + 𝜎𝑖 * En el anexo “Explicación de las variables explicativas”, que se encuentra al final de este documento, se realizada una detalla explicación de cada variable utilizada en este estudio. Tabla 1: Contagios de la primera ola, segunda ola y agregados Variable dependiente: tasa de contagios (Contagios/Población)*100 CONTAGIOS cte Ola 1 -24.99 (-8.6) Mundo Ola 2 -18.12 (-4.22) Olas 1+2 -16.47 (-6.70) lnCA lnDM 0.59 (3.2) Ola 1 -11.14 (-0.61) 0.57 (1.88) 0.34 (1.99) lnPU 3.98 (3.29) lnDN lnSP lnEP UM TB 4.36 (7.1) -1.65 (-2.2) 1.05 (2.1) 1.38 (2.8) 2.81 (4.1) 0.60 0.57 263.99 251.04 0.40 0.37 278.13 269.50 2.39 (3.6) 3.56 (6.45) -0.71 (-1.22) 1.66 (3.47) RD R2 R2 Ajus Schwartz Akaike Europa Ola 2 Olas 1+2 -4.99 1.18 (-2.29) (0.43) 1.69 0.66 (2.74) (2.69) 0.55 0.52 247.85 237.06 -1.09 (-3.37) -0.26 (-2.03) 3.26 (3.81) 1.39 (1.78) -0.99 (-1.29) 1.46 (4.25) 0.73 (2.27) 0.70 0.60 61.37 57.21 0.76 0.65 31.12 26.12 -2.72 (-0.56) 0.76 (1.8) 0.70 (2.01) 0.69 0.56 42.51 37.50 Tabla 2: Muertes de la primera ola, segunda ola y agregados Variable dependiente: tasa de mortalidad (Muertos/Población)*100 MUERTES cte lnDM Ola 1 -38.91 (-14.7) 0.88 (4.8) Mundo Ola 2 -26.81 (-6.8) 0.27 (1.02) Olas 1+2 -26.07 (-8.81) 0.47 (2.21) 3.04 (4.0) 2.96 (2.9) 2.81 (3.43) lnDN lnSP lnCA Ola 1 -36.51 (-4.09) 0.27 (0.66) 0.35 (1.11) Europa Ola 2 -23.41 (-1.81) -1.67 (-2.89) Olas 1+2 -74.15 (-1.93) -1.11 (-2.47) 12.96 (1.28) 0.43 (0.84) 18 lnPU 2.20 (3.3) 0.70 (0.8) 1.33 (1.86) 1.18 (1.92) 6.08 (2.91) 0.65 0.63 262.48 253.85 0.28 0.24 275.39 267.01 0.52 0.48 277.21 266.41 0.59 0.45 60.58 56.41 UM TB R2 R2 Ajus Schwartz Akaike 7.50 (2.25) 2.26 (2.04) -1.75 (-1.68) 0.45 0.27 72.54 68.37 6.01 (2.19) 1.52 (1.53) 0.47 0.29 66.71 62.55 Tabla 3: Convergencia Variable dependiente: tasa de contagios (Contagios/Población)*100 – [tasa de contagios (Contagios/Población)*100(1)] CONVERGENCIA cte lnTACON(-1) lnCA(-1) lnDM(-1) Mundo Contagios Muertes -18.77 1.64 (-3.38) (0.37) -0.62 -0.16 (-4.05) (-1.40) 1.19 1.24 (3.09) (2.61) 0.44 (1.63) lnPU(-1) lnDN(-1) lnSP(-1) 0.47 (2.16) 1.56 (1.61) -1.65 (-1.76) 1.63 (2.44) 1.05 (1.35) Europa Contagios Muertes 25.45 7.39 (2.38) (1.18) -0.42 (-1.09) 1.82 (2.98) -0.91 (-1.35) -5.96 (-2.55) -0.71 -0.57 (-2.10) (-1.07) lnEP(-1) UM(-1) 1.98 (1.71) TB(-1) RD(-1) R2 R2 Ajus Schwartz Akaike 0.49 0.44 295.17 280.06 0.30 0.25 283.61 273.14 -2.09 (-2.77) 0.68 0.57 66.85 62.68 0.57 0.42 76.91 72.74 19 Gráficos de residuos de los modelos mundiales Gráfico 4: Contagios en la primera ola Gráfico 5: Muertes en la primera ola Gráfico 6: Contagios en la segunda ola Gráfico 7: Muertes en la segunda ola 20 Análisis de los resultados obtenidos Los datos de las tablas revelan la variabilidad de contagios y de muertes entre países y entre Europa. Según los contrastes de significancia, los coeficientes de regresión son diferentes a 0 y por lo tanto las variables asociadas tienen relevancia en el modelo. Por lo tanto, se intuye que las variables son cercanas a la situación real de cada país y eso ha influido en la toma de decisiones sobre las diferentes medidas de contención aplicadas. En la Tabla 1 se muestra una relación a nivel mundial y europeo de los contagios, en la Tabla 2 de muertes y en la Tabla 3 de contagios y muertes a través de las estimaciones de los modelos de convergencia propuestos. En el proceso de identificación de las variables utilizadas, se han tenido en cuenta las circunstancias propias de cada país como la temperatura o la densidad de población, considerablemente diferente entre los mismos debido a los diferentes tipos de culturas y situaciones geográficas. Se ha seleccionado 60 países de todo el mundo, de los cuales se han tomado los datos en diferentes periodos temporales correspondientes al auge máximo de contagio y muertes. Esto es debido a que en Europa hubo un impacto del virus más temprano que en América Latina. Siguiendo con el análisis de los datos expuestos en las tablas, observamos en la Tabla 1 que la estimación de la variable de edad promedio se interpreta como que un 1% de aumento de edad promedio, reduce en un 0,71% los contagios, cuando claramente esto no tiene sentido ya que las personas de más edad tienen a concentrarse en residencias. No obstante, podría también explicarse por la densidad de población ya que los países más extensos como por ejemplo los nórdicos, han tenido un menor impacto de contagios tanto en la primera como en la segunda ola debido a toda la extensión del territorio y la distribución geográfica. A su vez, estos países muestran un carácter social distante, aspecto que ha favorecido un menor impacto en los contagios. Por otro lado, en países como España o Francia, la tasa de contagio tiende a aumentar en personas con una edad más avanzada, ya que predomina una cultura de carácter social más cercano. Alternativamente, en la Tabla 2 que es la tabla correspondiente a las muertes tanto a nivel mundial como europeo, se observa una predominancia de las variables de población urbana, densidad media de las tres principales ciudades y de la tasa de sobrepeso. Es importante comprender que estas variables también son la principal causa de otras enfermedades y/o muertes como puede ser cáncer, diabetes, enfermedades cardiovasculares u otras y que dadas las irregulares en el recuento de contagios y muertes 21 en la primera y segunda ola, podrían haber alterado los datos reales de muertes por la pandemia. Además, las ciudades con una alta densidad de población (o principales ciudades de cualquier país), también tienden a tener unos indicadores más altos de los deseados en cuestión de contaminación y polución del aire, factor principal de la mayoría de las enfermedades respiratorias. Es por este motivo por lo que no es de extrañar que en ciudades como Rio de Janeiro (Brasil) o Mumbai (India), pueda haber una alta tasa de mortalidad, en su mayoría provocada por el virus del SARS-CoV-2. En lo correspondiente a la significatividad de las variables, sorprende que variables que a priori se podrían entender como determinantes (confinamiento, teletrabajo…) no lo son. El motivo podría encontrarse en que, aunque la mayoría de los países impusieron un confinamiento domiciliario estricto, los lugares que ya anteriormente congregaban una alta densidad de personas (residencias, cárceles…) se vieron claramente perjudicadas ya que los países no aplicaron suficientes medidas de contención o quizá no demasiado efectivas. Aquí precisamente es donde entran en juego las estimaciones dadas por las ecuaciones de convergencia utilizadas y que miden precisamente el efecto de la implantación de estas medidas, lo que puede ayudar a comprender cuales fueron los impactos reales de estos factores al margen de las ecuaciones de los modelos principales y cuáles fueron sus consecuencias tanto en la primera como en la segunda ola. Estos modelos de convergencia sugieren que existe convergencia entre los dos periodos tanto a nivel mundial como europeo y tanto para los contagios como para las muertes, asimismo, los países que tuvieron una menor tasa de contagios y muertes en la primera ola ahora tienen una mayor tasa en la segunda. Esto puede deberse a una cuestión meramente temporal ya que el virus pudo haberse expandido de manera más profunda de cara a la segunda ola y porque, aunque hubo países que aplicaron medidas de manera más temprana, los países que recibieron un impacto más pronto del SARS-CoV-2 tuvieron una capacidad de reacción lenta y esto pudo haber favorecido que las medidas de contención, tanto de contagio como de tratamiento del COVID-19, fueran insuficientes en la primera ola. No obstante, los modelos convergentes a nivel mundial muestran unos indicadores de “mala calidad” ya que se intuye un coeficiente de determinación R2 por debajo del 50% y tanto el criterio de información bayesiano (Schwartz) como el Criterio de Akaike muestran unos índices demasiado altos para considerarlos (295.17 de BIC y 280.06 de AIC para contagios y 283.61 de BIC y 273.14 de AIC para muertes). Asimismo, los países que aplicaron unas medidas de contención insuficientes o tardías han sufrido más impacto en la segunda ola. En particular, a nivel de contagios en el mundo, las 22 estimaciones ofrecen datos poco exactos del modelo. Algunos de los datos más significativos han sido la calidad del aire, la densidad de población y el uso de mascarillas en el modelo de contagios mundial y la calidad del aire en el modelo de muertes mundial. Por otro lado, en el modelo europeo, los estadísticos de calidad del modelo confirman que se trata de un modelo con un mayor nivel de eficiencia (66.85 de BIC y 62.68 de AIC para contagios y 76.91 de BIC y 72.74 de AIC para muertes). No obstante, la significatividad de la constante indica posibles problemas de endogeneidad. También se pueden apreciar ciertos problemas de heterocedasticidad en el gráfico de residuos de los modelos. En cuanto a las variables del modelo, se han omitido la mayoría de las variables antes de llegar al modelo econométrico final, ya que de esta manera, se ha obtenido el modelo óptimo. Estas ecuaciones, por lo tanto, identifican la actuación de cada país contra el virus teniendo en cuenta el calendario de expansión de este. También pone en relevancia la falta de infraestructuras en el sector de la sanidad y la poca resiliencia de los países para afrontar posibles crisis coyunturales de gran impacto como la pandemia de COVID-19. Otros factores predominantes tanto en contagios como en muertes (Tabla 2), han sido las variables de sobrepeso y de uso de mascarilla, principalmente en el modelo mundial. La variable de sobrepeso es muy significativa ya que existe una alta prevalencia de sobrepeso en países como México (América Latina) o Estados Unidos, debido a la gran deficiencia de productos con calidad nutricional o a ciertos hábitos de consumo poco saludables. Más adelante, se incorporará un apartado donde se hará un análisis detallado de esta variable. A nivel de dispersión de los resultados, los gráficos, correspondientes a los modelos mundiales, ofrecen una muestra clara de heterogeneidad de las estimaciones, lo que significa que los modelos son ineficientes Alternativamente, los datos sugieren que existe una estrecha relación entre la densidad media de las tres principales ciudades de cada país en concepto de muertes a nivel global. En el apartado más técnico de las ecuaciones econométricas y dato que tenemos un modelo log-log, interpretamos los coeficientes como una elasticidad. Según la estimación de MCO, destaca la “baja calidad” de los modelos obtenidos, tanto mundiales como europeos, ya que en ningún caso el coeficiente de determinación es superior al 70%. Resalta la contradicción de algunas variables como por ejemplo, el uso de mascarillas o de teletrabajo ya que a nivel mundial, un aumento de 1% de uso de la mascarilla supondría un aumento de un 1.05% de contagios en la primera ola, un 2.39% de aumento en la segunda ola y un aumento de un 1.66% en el modelo agregado. Por otro lado, a nivel 23 europeo, un aumento de 1% de uso de mascarilla supone un aumento de 2.36% de contagios en la segunda ola y 1.46% en el modelo agregado. Este fallo en la estimación puede darse por el sesgo de los modelos y la omisión de variables relevantes que perturban las estimaciones. Según la rho de la variable, tampoco resulta demasiado explicativa en un intervalo de confianza del 5%. Destaca también el Criterio de Información de Akaike (AIC). Este criterio proporciona una estimación o una aproximación de la información que se perdería al utilizar otro modelo particular. Es un indicador que, al igual que la R, nos sirve para comparar entre modelo. Este indicador, además, se utiliza para equilibrar la complejidad de un modelo y su bondad de ajuste. Por lo tanto, si el modelo tiene un AIC mínimo, obtendremos un modelo de mejor calidad. En este caso, se observa que el AIC es menor en los modelos europeos (37.50 para la primera ola, 57.21 para la segunda ola y 26.12 para el modelo agregado) que en los modelos mundiales (251.04 para la primera ola, 269.50 para la segunda ola y 237.06 para el modelo agregado) por lo tanto, si además tenemos en cuenta que el coeficiente de determinación ajustado (R2) también es ligeramente mejor en los modelos europeos, concluimos que los modelos de Europa, en especial el modelo agregado europeo, es más exacto en las estimaciones según las variables dadas y por lo tanto, de mejor calidad aunque con amplia posibilidad de mejora. Análisis de las variables con más y con menos significatividad y prevalencia en las estimaciones En este apartado, se realizará un análisis profundo sobre las variables que más y menos peso han tenido en las estimaciones realizadas. De las variables significativas que se han representado, las más prevalentes han sido la variable de sobrepeso y la variable de uso de mascarillas. Las variables con menos significatividad han sido la variable de densidad poblacional, la variable de calidad del aire y la variable de edad promedio. Con relación a la variable de sobrepeso, se planteó inicialmente como una variable “secundaria” que podría tener cierta relación con los contagios y las muertes, pero según se ha ido procediendo en las estimaciones, ha cobrado una gran significatividad. Otras variables que han tenido un comportamiento inesperado han sido las variables de calidad del aire y de densidad de población y que se comentarán a continuación. 24 A continuación, se desarrollarán las razones por las cuales estas variables han podido tener un comportamiento tan impactante y cuales han podido ser los posibles efectos causantes. Variable de sobrepeso: En 2021, un estudio llevado a cabo por investigadores de la Universidad de Harvard, la Universidad de Tulane, el MIT y el Hospital General de Massachussets determinó que la obesidad es uno de los factores predominantes en los contagios por SARS-CoV-2. Esto es debido a que las personas con sobrepeso producen una mayor inhalación y exhalación de gotas de Flügge (goticulas respiratorias), ya que el organismo requiere de un mayor esfuerzo para llevar a cabo un funcionamiento normal. Por lo tanto, las personas con un IMC elevado son los denominados “supercontagiadores” y son los organismos infectados por el virus que más contagios producen. La investigadora Monique Tan y los Profesores Feng J He y Graham A McGregor (2021) descubrieron que uno de los posibles mecanismos que pueden explicar el “supercontagio” de estas personas es la existencia de la enzima convertidora de angiotensina-2, que es la membrana que utiliza el virus para acceder a la célula y esta enzima se segrega en mayor cantidad en las personas con sobrepeso. Otro mecanismo determinante es la adherencia del SARS-CoV-2 en el tejido graso visceral de los órganos, lo que aumenta la carga viral. La obesidad y el sobrepeso están asociados a una gran cantidad de enfermedades como la diabetes, los accidentes cardiovasculares y posibles fallos hepáticos por exceso de esfuerzo del organismo. En el caso de padecer COVID-19, se estima que el 44% de las personas que tienen sobrepeso tienen un riesgo mayor de sufrir complicaciones y/o un desenlace fatal de la enfermedad. Además, un exceso de tejido graso también está asociado a una menor respuesta del sistema inmunitario. La prevalencia de sobrepeso en población adulta ha podido alcanzar entre el 65% y el 70% en países como Reino Unido o Estados Unidos. En España, se estima que en 2030 se llegará a tener una tasa de 50% de obesidad infantil. Por otro lado, los países que destinan una parte muy pequeña del PIB a sanidad o que son económicamente más desfavorables también son más propensos a tener una alta prevalencia de la obesidad ya que las personas con un nivel adquisitivo ajustado tienen ciertas dificultades para poder acceder a productos frescos y saludables. Por lo tanto, esto facilita que dichas personas puedan consumir productos procesados y con baja calidad nutricional. 25 Variable de uso de mascarilla: El uso de mascarilla se ha mostrado en los modelos previos como una variable dicotómica con alta significancia. No obstante, la significatividad de este factor puede explicarse en el sentido en que correlación no implica causalidad, y por lo tanto, el sentido común indica que va a ser una variable con un gran peso en los modelos ya que el uso de mascarillas tiene una protección cercana al 90% en la prevención de contagios. Dado que se han detectado ciertos problemas de endogeneidad en los modelos, podría entenderse que las estimaciones de estas variables tampoco son exactas. También se han detectado problemas de multicolinealidad. ¿Entonces, uso de mascarilla como medida de contención o no? En cualquiera de las pandemias ocurridas antes del SARS-CoV-2, se utilizó el concepto de mascarilla como medida de prevención de contagio. El caso más reciente se remonta a la pandemia por gripe española en 1918 donde ya se aplicaban telas o mascaras para cubrir la boca y el concepto de cuarentena o aislamiento social. En la pandemia actual, el uso de mascarilla es la medida más efectiva y usada como medida de contención, aunque se ha convertido en una obligación por ley. Estudios científicos acerca de la propagación de virus defienden que en entornos con poca concentración de personas y al aire libre, el uso de mascarilla no es necesario ni supone un factor diferencial en el sentido de contagios del virus. Por otro lado, países como Camboya, Dinamarca o Finlandia, no declararon obligatorio el uso de mascarilla (aunque si que se recomendó su uso) y no tuvieron un aumento significativo de los contagios. Aunque la mascarilla como tal parece que tampoco evita totalmente los contagios, si que reduce la carga viral que puede emitir una persona y por lo tanto, también se reduce considerablemente la tasa de muertes. Finalmente, se concluye que el uso de mascarilla es un factor de gran importancia tanto en contagios como en muertes y que puede suponer la diferencia entre índices altos de contagios y mortalidad. Por lo tanto, es una variable que debería tener una alta significatividad en todos los modelos. 26 Variable de calidad del aire: La variable de calidad del aire ha resultado ser muy poco significativa y de importancia en todas las estimaciones excepto en las ecuaciones de convergencia europeos. El hecho de que no sea un factor consistente en los resultados sorprende ya que recientes estudios señalan que las partículas de SARS-CoV-2 (el virus) se adhieren más fácilmente a partículas de agentes contaminantes. Como estas se vuelven microscópicamente más pesadas, son más fáciles de inhalar por las personas y por lo tanto, aumentan los contagios, teniendo en cuenta que también una mayor contaminación ambiental, predispone a tener un menor estado de salud y una posibilidad más alta de tener un efecto más negativo del COVID-19. También es importante tener en cuenta que las ciudades con mayor contaminación también tienden a concentrar una mayor densidad de población y por lo tanto, también es esperable un mayor índice de contagios y de muertes. Esta variable, además, tiene un significado inverso ya que a mayor crecimiento de índice según el esquema AQI, peor es la calidad (mayor numero en la escala AQI = peor calidad del aire) por lo tanto, la variable realmente expresa que, al aumento de 1% en la contaminación del aire, los contagios aumentan un n% y debe interpretarse como una variable a la inversa. Variable de densidad de población: La variable de densidad de población, en una primera hipótesis, podría entenderse como uno de los factores principales de contagios y de muertes, no obstante, las estimaciones han arrojado resultados completamente inesperados. Todas las estimaciones, tanto de contagios y muertes como de convergencia, muestran que la variable de densidad de población no es representativa. No obstante, esto puede explicarse por la variable “de corrección” “DM” (densidad media de las tres principales ciudades), ya que esta variable es más específica y mide de manera más exacta la densidad de las ciudades y no del país. Un ejemplo claro puede verse en Noruega o Finlandia, donde la densidad de población es ínfima debido a la gran extensión del territorio. A pesar de esto, la sociedad norteña tiene a congregarse en pueblos o ciudades que, a pesar de tener una densidad urbana mucho menor que otras ciudades similares, también influye en la tasa de contagios de estos territorios. Es por ello por lo que la variable de densidad de población debe analizarse con mucho cuidado y, aunque no ofrece demasiada fiabilidad en los modelos, sigue siendo una variable que tiene una gran prevalencia en las estimaciones. 27 Variable de temperatura media anual y temperatura media de marzo: En un primer momento, las variables de temperatura media anual y temperatura media de marzo se plantearon como variables con un alto peso dentro de los contagios ya que, a nivel científico, se ha demostrado que los virus se propagan de una manera más eficaz a una determinada temperatura. No obstante, los resultados obtenidos indican que son variables con muy poca significatividad y por lo tanto, tampoco deben tenerse en cuenta. Breve análisis del caso español: impacto de la pandemia en España España ha sido el séptimo país del mundo con más afectación por la pandemia, especialmente en la primera ola. Factores específicos del país como el clima, el tipo de cultura y la distribución geográfica han propiciado un entorno idóneo para la expansión del virus. En este apartado, analizaremos la implicación que ha tenido la pandemia en España , diferenciando por comunidades autónomas, a través de un análisis observacional de los datos obtenidos. Los datos mostrados son agregados (datos acumulados desde el inicio de la pandemia hasta el fin de la segunda ola). En la siguiente tabla, se representan datos sobre contagios, muertes, hospitalizaciones y hospitalizaciones de alto riesgo (UCI): CCAA Confirm ados Hospital izados UCI Fallecid os Tasa de hospital ización 15,56% Tasa de UCI 4018 Tasa de fallecimie nto 4,50% C. La Mancha Madrid Castilla y León Asturias País vasco Navarra Cataluña Extremadura Aragón La Rioja C. Valenciana Galicia Cantabria 89260 13891 902 356381 120031 70627 16927 5053 1261 11557 4716 3,24% 3,93% 19,82% 14,10% 7,15% 7,45% 23747 105176 39770 303761 28653 73035 16687 116256 4537 9924 4344 28180 3173 8674 2169 14465 350 793 354 2313 268 797 209 1596 1075 2624 899 9299 974 2366 554 2516 4,53% 2,49% 2,26% 3,06% 3,40% 3,24% 3,32% 2,16% 19,11% 9,44% 10,92% 9,28% 11,07% 11,88% 13,00% 12,44% 7,71% 7,99% 8,15% 8,21% 8,45% 9,19% 9,64% 11,03% 50933 15650 6436 1483 750 185 1235 330 2,42% 2,11% 12,64% 9,48% 11,65% 12,47% 6,49% 28 Ceuta y Melilla Murcia I. Baleares Canarias Andalucía 6947 486 65 99 1,43% 7,00% 13,37% 34939 25087 20576 234976 4818 2580 2595 2135 649 380 484 485 639 447 345 4512 1,83% 1,78% 1,68% 1,92% 13,79% 10,28% 12,61% 0,91% 13,47% 14,73% 18,65% 22,72% Se observa que las comunidades autónomas más afectadas en calidad de contagios han sido Madrid, Cataluña, Andalucía y Comunidad Valenciana. Esto puede deberse a que, excepto Madrid, estas CCAA son costeras y por lo tanto, ofrecen un clima más cálido y suave. Esto incentiva a las personas a pasar más tiempo fuera de domicilio y por lo tanto, en lugares sociales donde se puede incrementar la tasa de contagios. Además, al tratarse de comunidades con grandes ciudades y una elevada densidad urbana, era esperable una mayor cantidad de contagios. Otro aspecto por valorar es la calidad del aire en las zonas más rurales del país ya que estudios recientes han determinado que una calidad de aire baja, con partículas contaminantes, favorece la adherencia del virus a las células y por lo tanto, facilitan el contagio. En resumen, este factor determina una menor tasa de contagio en zonas como Asturias o Cantabria, además de muchos otros como una mayor tasa de oxígeno, menor densidad de población y un clima árido y frio. En cuanto a las muertes, observamos que las CCAA con más mortalidad han sido CastillaLa Mancha, Cataluña, La Rioja, Madrid, Castilla y León, Extremadura y Asturias. Mayoritariamente, excepto Cataluña y Madrid, son zonas rurales y con una sanidad precaria ya que la atención especializada y los hospitales de referencia se encuentran en las principales ciudades. En relación con este punto, la tasa de ingreso en la Unidad de Cuidados Intensivos ha sido más alta en Andalucía (22.72%), Canarias (18.65% y Cantabria (12.47%). ¿Pero por qué España ha sido uno de los países más afectados por COVID-19? Para responder de manera clara a esta pregunta, hay que tener en cuenta el contexto social y económico del país ya que España, justo en el momento en que se declaró el estado de emergencia por pandemia, se estaba recuperando a nivel económico de los estragos producidos por la crisis de 2008. Esto provocó que los servicios esenciales, principalmente el sector sanitario, no pudiese dar una respuesta eficaz a los contagios y a las muertes producidas por COVID-19. Esto se debe a que no se situaba en su momento óptimo por los recortes propuestos durante la crisis económica y además, 29 con una plantilla de personal mucho más reducida. Aun así, viéndose mermado el sector sanitario, la calidad en la formación de los sanitarios y del propio sistema de salud español, compensaron levemente esta falta de financiación. El colapso de hospitales y centros médicos fue más abrupto que en otros países y la falta de recursos provocó un aumento tanto de contagios (por falta de medidas necesarias de contención, como API’s) como de muertes (falta de recursos). Añadido a este contexto económico, se debe tener en cuenta el tipo de cultura español en que la cultura de “vida en la calle” y de relación social está muy extendida, ya que el clima caluroso y suave incita a la población a realizar actividades en grupo y fuera de casa. Por otro lado, se han analizado los principales estadísticos de los datos (estadísticos realizados con el programa GRETL): Estadísticos principales, usando las observaciones 1 - 18 Variable Confirmados Hospitalizados UCI Fallecidos Media 92326. 10969. 1035.4 2678.1 Mediana 45352. 4677.5 699.50 1155.0 Mínimo 6947.0 486.00 65.000 99.000 Variable Confirmados Hospitalizados UCI Fallecidos Desv. Típica. 1.0340e+005 16482. 1201.2 3200.1 C.V. 1.1199 1.5026 1.1602 1.1949 Asimetría 1.5129 2.8629 2.2726 1.6948 Variable Confirmados Hospitalizados UCI Fallecidos Porc. 5% indefinido indefinido indefinido indefinido Porc. 95% indefinido indefinido indefinido indefinido Rango IQ 94246. 11557. 1015.3 3614.3 Máximo 356381 70627. 5053.0 11557. Según los estadísticos de promedio, se observa que la media de contagios entre las CCAA de España es de 92326 casos, de hospitalizaciones 10969 casos y de muertes 2678.1 casos. El máximo de contagios pertenece a Madrid con 356381 casos y el mínimo a Ceuta y melilla con 6947 casos. Cabe decir que Ceuta y Melilla se tratan de dos ciudades autonómicas que se encuentran fuera de la península ibérica, concretamente en el continente africano, y por lo tanto no resultan comparables con la situación general en el 30 resto de las comunidades. En lo que respecta al máximo de muertes, pertenece a Madrid con 11557 fallecidos y a Ceuta y Melilla con 99 fallecidos. Discusión y problemas con los resultados Durante el proceso de obtención de los modelos de estimaciones finales, se han detectado errores de eficiencia en la estimación de las variables y posibles errores de endogeneidad, que pueden surgir como resultado de errores en la medición. Las posibles causas de este problema estadístico pueden ser la omisión de variables relevantes. El efecto de estas variables omitidas se oculta en la constante del modelo y pueden perturbar erróneamente otras variables, llevando a estimaciones erróneas. Otro motivo puede ser la simultaneidad de las variables, que sucede cuando variables dependientes son tratadas como variables independientes. La endogeneidad se entiende como una correlación de causalidad entre las variables dependientes y las variables independientes y cuando existe una fuerte correlación con el termino de error. No obstante, para verificar exactamente la existencia de problemas de endogeneidad, puede utilizarse el Contraste de Hausman. En el presente trabajo, la endogeneidad se ha presentado sobre todo en las estimaciones de los modelos de contagios y muertes de la primera y segunda ola y puede solventarse empleando Variables Instrumentales (VI), que consiste en el uso de otra variable con una correlación elevada con la variable endógena pero que es independiente al termino de error del modelo. Se utiliza el contraste de sobre identificación de Sargan para saber si la variable utilizada es una buena variable instrumental para el modelo. Posteriormente, se utiliza el proceso de estimación por mínimos cuadrados ordinarios en dos etapas (MQ2E). Otros problemas que han ocurrido durante las estimaciones son los que se pueden observar en los Gráficos 4, 5, 6 y 7, que corresponden a los gráficos de los residuos de las estimaciones de los modelos de contagios y muertes para la ola 1 y la ola 2. Se observa claramente que los errores no son constantes a lo largo de toda la muestra ya que V(û)≠0 y por lo tanto, nos encontramos con un posible problema de heterocedasticidad creciente en ambos modelos. Esto puede aparecer en modelos transversales con unidades muestrales muy heterogenias. También puede suceder debido a la forma de recoger las muestras (causas muestrales) y por causas como omisión de variables relevantes, mala especificación de la perturbación o cambios estructurales. Si existe presencia de heterocedasticidad, las estimaciones se vuelven poco optimas e ineficientes. Para solucionarlo, tendría que aplicarse el método de estimación de mínimos cuadrados 31 generalizados (MQG) con errores estándar consistentes ya que el método estándar de MQO no es un estimador óptimo de beta. En el aspecto más teórico, la obtención de los datos de los modelos se ha visto influenciadas por problemas temporales de las estimaciones ya que, tal y como se ha mencionado anteriormente, el calendario de expansión del virus SARS-CoV-2 ha sido diferente para todos los países, por lo que puede existir algún sesgo en los datos. Conclusión Previo a las conclusiones de la investigación, es necesario puntualizar que cualquier posible causalidad debe ser interpretada con cierta precaución ya que los resultados son entendidos como hipótesis de los factores que afectan a los contagios y muertes de los países y a la variabilidad entre ellos. Teniendo en cuenta la consideración previa, los resultados obtenidos muestran una gran heterogeneidad de las variables entre los países a nivel mundial, con una gran significatividad de las variables de sobrepeso, densidad media de las tres principales ciudades y uso de mascarillas. Se concluye que la dispersión de las estimaciones y la variabilidad de los resultados se explica por factores como la densidad de población, la extensión del territorio y el tipo de cultura del país. En el apartado que refiere a la estimación de los modelos, los correspondientes a los agregados europeos han demostrado ser más eficientes y de mayor calidad que los modelos agregados mundiales, aunque siguen teniendo un grado de confianza bastante moderado ya que son explicativos a un porcentaje menor del 90%. También deben tenerse en cuenta los problemas surgidos en las estimaciones como la presencia de endogeneidad y heterocedasticidad. Al tener una muestra reducida, hay más riesgo de correlación y por lo tanto, de problemas de sesgo en los modelos. Por otro lado, la incorporación de ecuaciones de convergencia para medir la variabilidad de contagios y muertes en el mundo y en Europa, ha confirmado la hipótesis inicial sobre que los países que tuvieron un menor impacto en la primera ola, tanto de contagios como de muertes, han sufrido un mayor impacto en la segunda y viceversa. Por lo que respecta a las variables analizadas en las estimaciones, la variable de sobrepeso es la que ha arrojado un resultado totalmente inesperado ya que ha tenido un gran peso tanto en los modelos de contagios como de muertes, siendo la variable más reveladora del estudio. Los primeros resultados de la variable de sobrepeso se obtuvieron en febrero de 2021, antes de que se conociera de manera oficial la influencia de este factor. 32 ANEXO: Características de las vacunas actualmente disponibles en Europa (*) Extraído de las pautas de vacunación por la pandemia de SARS-CoV-2 propuestas por el Gobierno de España; Versión 10/01/2021; https://www.mscbs.gob.es/profesionales/saludPublica/ccayes/alertasActual/nCov/documentos/RECOMENDACIONES_USO_SEGURO_VA CUNAS_COVID19.pdf) CARACTERÍSTICAS PRINCIPALES DE LAS VACUNAS ACTUALMENTE DISPONIBLES EN EUROPA. COMIRNATY® CARACTERÍSTICASDE LA VACUNA VACUNA PFIZER BIONTECH (BNT162B2) Tipo de vacuna ARN mensajero Vial multidosis (5 dosis/vial)* Bandejas con 195 viales Presentación VACUNA MODERNA (MRNA1273) VACUNA AZ / OXFORD (AZD1222) ARN mensajero Vial multidosis (10 dosis/vial) Envase Vector viral no replicante Vial multidosis de 4 mL con 10 viales (8 dosis/vial) ó 5 mL (10 dosis/vial). Envase con 10 viales Esquema vacunal 2 dosis separadas 21 días 2 dosis separadas 28 días 2 dosis separadas 28 días Dosis 0,3 mL (30 microgramos) 0,5 mL (100 microgramos) 0,5 mL Intramuscular Intramuscular Intramuscular Vía administración DESCONGELACIÓN - En 3 horas cuando se pasa al frigorífico. (Rápida: en 30 minutos al pasar a 15 ºC- 25 ºC) Descongelación de la vacuna congelada - En 2,5 horas cuando se pasaal frigorífico. (Rápida: en 1 hora al pasar a15 ºC25 ºC) No precisa CONSERVACIÓN Conservación en el trasporte porel fabricante En contenedores térmicos (entre -15 ºC y -25 ºC) Refrigerado (entre 2 ºC a 8 ºC) En ultracongelador (-60 ºC a -80 ºC) Mantener en las bandejas para proteger de la luz. Estable 6 meses. En congelador (-15 ºC a -25 ºC) Mantener en el envase original para proteger de la luz. Estable 7 meses En refrigerador (2 ºC a 8 ºC) Mantener en el envase original para proteger de la luz. -En refrigerador (2 ºC a 8 ºC) Estable 5 días (120 horas) Proteger de la luz. -A temperatura de 8 ºC a 25 ºC. Estable 2 horas -En refrigerador (2º C a 8 ºC) Estable 30 días. Proteger de la luz. -A temperatura de 8 ºC a 25 ºC. Estable 12 horas - En refrigerador (2 ºC a 8 ºC) Mantener en el envase original para proteger de la luz. A temperatura de 2 ºC a 25 ºC Estable 6 horas A temperatura de 2 ºC a 25 ºC Estable 6 horas A temperatura de 2 ºC a 25 ºC Estable 6 horas En contenedores térmicos especiales (entre -60 ºC y -80 ºC) Almacenamiento previo a su uso Almacenamiento en el lugar de administración antes de diluir o perforar el vial Conservación después de diluir o perforar el vial PREPARACIÓN Alcanzar temperatura ambiente - Sacar el vial de la nevera 1 hora antes. Homogeneizar Diluir Preparar las dosis individuales - Voltear suavemente 10 veces el vial para homogeneizar. NO AGITAR. -Utilizando una técnica aséptica, cargar 1,8 mL de diluyente (cloruro sódico al 0,9%) en una jeringa de 2 mL -Utilizando una técnica aséptica, extraer 0,3 mL delvial diluido con una jeringa de 1 mL con una aguja para vía IM. -Utilizar la misma aguja para extraer y administrar la vacuna, para evitar pérdidas. -Eliminar posibles burbujas de aire con la aguja dentro del vial para evitar pérdidas. - Sacar el vial de la nevera 15 minutos antes. - Girar suavemente el vial para homogeneizar. NO AGITAR. No precisa No es necesario.NO AGITAR. No necesita dilución No necesita dilución - Utilizando una técnica aséptica, extraer 0,5 mL del vial con una jeringa de 1 mL con una aguja para vía IM. -Eliminar posibles burbujas de aire con la aguja dentro del vial para evitar pérdidas. - Utilizando una técnica aséptica, extraer 0,5 mL del vial con una jeringa de 1 mL con una aguja paravía IM. -Eliminar posibles burbujas de airecon la aguja dentro del vial para evitar pérdidas. ADMINISTRACIÓN Administración -Verificar identidad de la persona a vacunar e historia de vacunación. -Inyectar 0,3 mL por vía intramuscular en la zona del deltoides -Verificar identidad de la personaa vacunar e historia de vacunación. -Inyectar 0,5 mL por vía intramuscular en la zona del deltoides - Verificar identidad de la personaa vacunar e historia de vacunación. Inyectar 0,5 mL porvía intramuscular en la zona del deltoides * Es posible obtener 6 dosis cuando las dosis individuales se preparan con jeringas sin espacio muerto. 33 ANEXO: Diccionario de las variables cualitativas y cuantitativas utilizadas en las estimaciones Por país 1. Contagios: Variable cuantitativa. Número total de contagiados por covid-19. Información completa de la primera ola extraída de Pandemias.org e información completa de la segunda ola extraída de myworldindata.com. 2. Muertes: Variable cuantitativa. Número total de muertes por covid-19. Información completa de la primera ola extraída de Pandemias.org e información completa de la segunda ola extraída de myworldindata.com. 3. Recuperados: Variable cuantitativa. Número total de recuperados por covid-19. Información completa de la primera ola extraída de Pandemias.org. 4. Porcentaje de contagios: Variable cuantitativa. Porcentaje expresado sobre 100 calculada mediante la fórmula Nº de contagios / Población total. 5. Porcentaje de muertes: Variable cuantitativa. Porcentaje expresado sobre 100 calculada mediante la fórmula Nº de muertes / Población total. 6. Población total: Variable cuantitativa. Nº de habitantes en cada país en el año 2020. 7. Densidad de población: Variable cuantitativa. Número de habitantes por kilómetro cuadrado. Se calcula utilizando la formula Densidad poblacional = (Nº de habitantes / Superficie del área). Información extraída de diferentes fuentes. 8. Temperatura media anual: Variable cuantitativa. Temperatura media expresada en grados Celsius (ºC). Se calcula utilizando la formula Temperatura media anual = (Suma de la temperatura diaria / 31). Información extraída de diferentes fuentes. 9. Temperatura media en el mes de marzo: Variable cuantitativa. Temperatura media expresada en grados Celsius (ºC). Se calcula utilizando la formula Temperatura media mensual = (Suma de la temperatura diaria / 365). Información extraída de diferentes fuentes. 10. Calidad del aire: Variable cuantitativa. Representada por el AQI (Air Quality Index). La variable se clasifica según la siguiente tabla. Información extraída de Iqair. 34 AQI Calidad del aire 0-50 Buena 51-100 Moderada Descripción No tiene impacto para la salud. Las personas altamente sensibles a su entorno deben limitar esfuerzos físicos excesivos al aire libre. 101-150 Negativa para Las personas sensibles a su entorno, las personas grupos sensibles mayores y los niños deben limitar esfuerzos físicos excesivos al aire libre. 151-200 Dañina Las personas deben limitar una exposición prolongada al aire libre y el esfuerzo físico intenso. 201-300 Muy dañina Las personas deben limitar o incluso evitar una exposición al aire libre y el esfuerzo físico intenso. 300+ Arriesgada Las personas deben evitar una exposición prolongada al aire libre y evitar el esfuerzo físico o cualquier actividad que implique inhalar más aire de lo normal. 11. Porcentaje del PIB gastado en sanidad: Variable cuantitativa. Porcentaje del total del PIB que se destina a sanidad. Información extraída de OCDE: Data/Health Spending. 12. Edad media: Variable cuantitativa. Variable calculada según la formula Edad media = (Suma de las edades por habitante / nº de habitantes). Información extraída de Datosmundial.com 13. PIB per cápita: Variable cuantitativa. Esta variable está expresada de dólares americanos ($US) y se calcula con la formula PIB per cápita = (PIB / nº de habitantes). Información extraída de Intrastat. 14. Densidad media ponderada de las tres principales ciudades: Variable cuantitativa. Esta variable se calcula siguiendo, buscando la población y la densidad de población de las tres principales ciudades de cada país. A continuación, se divide la población de cada ciudad entre la suma de las tres ciudades para obtener el peso ponderado por ciudad y este dato se multiplica por su respectiva densidad obteniendo así la densidad media. Finalmente, obtenemos la densidad media ponderada de las tres principales ciudades de cada país 35 sumando las densidades medias de las ciudades. Información extraída de varias fuentes. 15. Porcentaje de población urbana: Variable cuantitativa. Esta variable muestra el porcentaje de población sobre la población total que vive en ciudades. 16. Sobrepeso: Variable cuantitativa. Variable expresada en porcentaje de habitantes de un país que tienen sobrepeso. Información extraída de OCDE/data/Average obesity. 17. Densidad media de las familias: Variable cuantitativa. Esta variable es una media del número de integrantes medio que forman parte de un núcleo familiar. Variable únicamente disponible para Europa. Información extraída de la OCDE. 18. Confinamiento: Variable cualitativa. Esta variable se expresa con un “Si” si el país ha establecido un confinamiento en la primera ola de la pandemia o con un “No” si no lo ha hecho. Información extraída de varias fuentes. 19. Uso de mascarilla: Variable cualitativa. Esta variable se expresa con un “Si” si el país ha hecho obligatorio el uso de mascarilla en lugares públicos o con un “No” si solo ha recomendado el uso de mascarilla o no se ha pronunciado al respecto. 20. Toque de queda: Variable cualitativa. Esta variable se expresa con un “Si” si el país ha establecido algún tipo de queda en el país o con un “No” si el país no ha establecido ningún tipo de queda. Información extraída de varias fuentes. 21. Teletrabajo: Variable cualitativa. Esta variable se expresa con un “Si” si el país (previamente o durante la primera ola) ha permitido el teletrabajo por encima de un 25% del total de los trabajadores o con un “No” si solo permite un teletrabajo inferior a un 25% del total de los trabajadores del país. Información extraída de varias fuentes. 22. Rastreadores: Variable cualitativa. Esta variable se expresa con un “Si” si el país dispone de rastreadores (o en su defecto, aplicaciones destinadas a tal finalidad) o con un “No” si no las tiene. Información extraída de Statista. 23. Tipo de cultura: Variable cualitativa. Esta variable que se expresa con un “Distante” si el país tiene un tipo de cultura de poco o nulo contacto físico o con un “Efusiva” si es un país socialmente cercano en el cual existe un alto grado de contacto físico. Información extraída de varias fuentes. 36 Por CCAA 1. Casos totales: Variable cuantitativa. Esta variable expresa los contagios totales por SARS-CoV-2 para cada comunidad autónoma. Información extraída de Instituto de Salud Carlos III (ISCIII). 2. Casos hospitalizados: Variable cuantitativa. Cuantas hospitalizaciones se han producido según los contagios. Información extraída de Instituto de Salud Carlos III (ISCIII). 3. Casos UCI: Variable cuantitativa. Cuantas hospitalizaciones en la unidad de cuidados intensivos se han producido según los contagios. Información extraída de Instituto de Salud Carlos III (ISCIII). 4. Muertes totales: Variable cuantitativa. Esta variable expresa las muertes totales por SARS-CoV-2 para cada comunidad autónoma. Información extraída de Instituto de Salud Carlos III (ISCIII). 37 Bibliografía Páginas web ¿Cómo se vive el teletrabajo en América Latina y el Caribe? - Factor Trabajo. (2020). https://blogs.iadb.org/trabajo/es/teletrabajo-en-america-latina-y-el-caribe/ ¿Qué cambios ha producido la pandemia actual del Covid19 en el mercado laboral eslovaco? (2020). https://www.icex.es/icex/es/navegacion-principal/todos-nuestrosservicios/informacion-de-mercados/paises/navegacion-principal/noticias/eslovaquiacambios-empleo-covid-new2020852779.html?idPais=SK ¿Qué ha sido de las apps de rastreo de COVID? Así las están usando en los principales países del mundo. (2020). https://www.20minutos.es/noticia/4344647/0/que-ha-sido-de-las-appsde-rastreo-de-covid-asi-las-estan-usando-en-los-principales-paises-del-mundo/ ¿Qué países están vacunando más rápido? La lucha contra el covid-19, país por país. 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