Sanidad no presenta estudios que avalen los ‘cerrojazos’ como la medida más eficaz contra el Covid

Desde hace días no se puede viajar entre comunidades autónomas por los cierres impuestos por el Gobierno para la Semana Santa. Una medida que provocó el rechazo de la Comunidad de Madrid y no cuenta con evidencia científica que avale su eficacia por encima de otras. Así lo confirma el propio Ministerio de Sanidad en uno de sus últimos informes. El documento ‘Efectividad de las medidas preventivas para el control de la transmisión’ recoge varios estudios con una conclusión similar. Medidas como el «cierre de colegios» o «lugares de trabajo» o la «cancelación de eventos públicos» son más efectivas que las restricciones de movilidad. 

Limitaciones

Al tiempo que impone severas restricciones -muchas con gran impacto económico- Sanidad admite las grandes limitaciones que existen para valorar su eficacia.

«Extraer conclusiones sobre la efectividad de medidas concretas resulta complicado», señala el departamento dirigido por Carolina Darias.

Esto es debido, añade, a que «su implementación conjunta en el tiempo hace difícil atribuir los cambios en la transmisión a cada una de las medidas individuales».

A continuación, el Ministerio hace acopio de estudios. Uno concluye que medidas como las limitaciones de movilidad externas, el confinamiento, la prohibición de reuniones de más de 10 personas y de eventos públicos o el cierre de lugares de trabajo y escuelas serían más efectivas que el cierre de transporte público y «las limitaciones a la movilidad interna». Siendo el impacto más significativo para la propagación en el caso de la «reapertura de escuelas» y las «reuniones de más de 10 personas».

Escuelas y eventos

En otro trabajo se destaca que «las medidas más asociadas a una reducción de la incidencia fueron la cancelación de eventos públicos, las limitaciones del número de personas en reuniones y los cierres de centros educativos y de trabajo, cuyo efecto se comenzaba a observar al cabo de una semana y alcanzaba hasta un 12-15% de reducción diaria de casos a la sexta semana».

Y en otro se indica que «las medidas con el mayor efecto, de forma consistente entre los diferentes métodos, fueron la limitación al número de personas que se podían reunir, el cierre de centros educativos (cambio en la y el cierre de fronteras».

Únicamente en uno de los estudios citados se señala que medidas como «las restricciones a la movilidad interna» tienen «asociación» con la tasa de reproducción del virus. En otras como el «cierre de transporte público, el confinamiento domiciliario, las restricciones a la movilidad externa, las campañas de información o las políticas de diagnóstico y trazabilidad de contactos» no se logró establecer esa vinculación, señala el mismo trabajo.

Críticas de Madrid

El cierre petrimetral se acordó el pasado 10 de marzo en el Consejo Interterritorial de Salud y se extenderá hasta el próximo 9 de abril. Afecta a todas las comunidades, salvo Canarias y Baleares, y sólo se permiten los viajes por motivos justificados.

Aunque la Comunidad de Madrid acató la medida, la recurrió ante los tribunales. Desde el Gobierno de Díaz Ayuso alegan que tras otros cierres los contagios aumentaron.

La tesis está apoyada por la propia evolución de la tasa de reproducción del virus. Como publicó OKDIARIO, en los días posteriores a determinados puentes celebrados el pasado año los contagios se dispararon. Ello, pese a los cierres perimetrales impuestos también entonces por el Gobierno de Pedro Sánchez.

De hecho, un estudio conocido recientemente ‘Las características demográficas y de salud pública explican gran parte de la variabilidad en la mortalidad por Covid-19 entre países’, publicado en la revista European Journal of Public Health que divulga la Universidad de Oxford en nombre de la Asociación Europea de Salud Pública, señala que los cierres pueden ser contraproducentes en el caso de las ciudades densamente pobladas.

El trabajo analiza diversos factores que han contribuido al aumento de la mortalidad por Covid-19 elaborando un modelo que explica el 67% de la variabilidad de la mortalidad por la pandemia entre países.

Estos factores son: la proporción de población mayor de 80 años, la proporción de población urbana, el Producto Interior Bruto (PIB), el número de camas en hospitales por población, la temperatura media del mes de marzo, la incidencia de tuberculosis y la densidad de población.