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¿Qué revela la mayor reconstrucción de datos de la pandemia en Colombia?

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La mayor base de información construida en el país sobre la pandemia de COVID-19 reveló avances, lecciones y retos en el manejo de la crisis sanitaria, destacando una deuda pendiente: transformar los datos en una estrategia de gobernanza equitativa. Esa es una de las principales conclusiones de un estudio parte del proyecto ÁGORA, una iniciativa financiada por Minciencias que busca identificar qué funcionó y qué no durante la emergencia sanitaria por covid-19.

Este recurso hace parte del resultado de investigación: Retrospectiva cuantitativa de la pandemia por COVID-19 en Colombia

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El tiempo, implacable, marca que hace ya cinco años Colombia comenzaba a enfrentar la pandemia por COVID-19. Las cifras globales registradas marcan que la emergencia sanitaria por este virus causó en el país más de 6 millones de casos confirmados y cerca de 143 mil muertes por esta enfermedad; y que en 10 meses del Plan Nacional de Vacunación el 70 por ciento de la población tenía al menos una dosis.

Pero, ¿qué nos puede decir sobre el devenir y la gestión de la pandemia una mirada mucho más profunda a los datos? Una investigación liderada por el Instituto de Salud Pública de la Pontificia Universidad Javeriana, que hace parte de la Alianza ÁGORA*, intentó hacer ese análisis reconstruyendo los datos públicos de fuentes como SIVIGILA, SEGCOVID, PAIWEB y estadísticas vitales (nacimientos y muertes), así como de secuenciación genómica (GISAID), movilidad (Google mobility) y proyecciones poblacionales (DANE).

El trabajo, titulado “De los datos a la acción: Lecciones de la COVID-19 (2020-2023) para una gobernanza sanitaria equitativa”, muestra que el sistema de salud tuvo una respuesta oportuna en los momentos críticos de la pandemia, pero también evidencia que la falta de una infraestructura robusta para integrar y usar los datos en tiempo real dificultó la toma de decisiones.

Uno de los hallazgos más contundentes es que, de no haberse aplicado medidas de supresión tempranas, el sistema habría colapsado, pues en el primer pico de la pandemia el virus presentaba una transmisibilidad inicial (Rt) superior a 3 y apenas había 5.000 camas UCI disponibles.

La investigación analizó las cuatro olas principales de contagio en el país y demostró que cada una tuvo un comportamiento distinto, con retos específicos para el sistema. La tercera ola, impulsada por la variante Mu, fue la más letal y llevó al límite la capacidad hospitalaria. Para ese momento, el país ya había aumentado sus camas UCI a más de 13.000, pero el impacto fue desigual. La letalidad hospitalaria fue más alta en regiones como la Orinoquía y la Amazonía, y sistemáticamente menor en la región Andina, lo que reafirma las desigualdades estructurales en infraestructura.

El documento destaca que el sistema logró integrar una amplia variedad de fuentes: datos epidemiológicos, clínicos, genómicos, de movilidad, vacunación y capacidad hospitalaria. Y si bien esta interconexión permitió reconstruir la evolución de la pandemia con gran precisión, también dejó en evidencia que las decisiones no siempre respondieron a esta información. Por ejemplo, pese a tener datos claros de las zonas con mayor letalidad, como el Vichada en la región amazónica, estas siguieron registrando coberturas vacunales por debajo del 50 %, mientras que lugares como Bogotá o San Andrés superaron el 90 %.

Radiografía de una desigualdad anunciada
El análisis resalta que las diferencias territoriales no fueron una sorpresa. Ya antes de la pandemia, departamentos de la región Amazónica enfrentaban rezagos en infraestructura y personal. Y durante la emergencia, esos mismos territorios registraron los peores indicadores: altas tasas de letalidad hospitalaria, baja cobertura de vacunación y limitada capacidad de respuesta. En la primera ola, por ejemplo, la región amazónica tuvo la mayor letalidad hospitalaria del país.

Aunque la cobertura vacunal nacional superó el 90 %, varios departamentos no alcanzaron ni el 50 % con la primera dosis. El estudio también indica que, si bien factores como la estructura demográfica influyeron, hubo una falta de priorización efectiva desde el nivel central. Amazonas fue priorizado para la estrategia de vacunación en su momento por la amenaza de la variante Gamma, pero otras regiones con altos riesgos no recibieron el mismo tratamiento.

Otro hallazgo crítico fue la falta de una plataforma nacional de datos en salud que integre todas las fuentes de manera segura, interoperable y en tiempo real. Es cierto que durante la pandemia se logró una articulación técnica para conectar bases como SIVIGILA, SEGCOVID y PAIWEB, pero esa articulación no se institucionalizó, dicen los investigadores. El país sigue aún con una limitada infraestructura que permita activar respuestas automáticas ante nuevas amenazas.

En la tercera ola, que puso a prueba todos los recursos disponibles, se alcanzaron cifras récord de ocupación UCI, con 16 departamentos superando el 95 %. Al mismo tiempo, se registraron hasta 660 muertes en un solo día. La vacunación había comenzado, pero las coberturas eran bajas, especialmente en los grupos de edad media. Por eso, según el estudio, fue la ola con mayor mortalidad en personas entre los 40 y 69 años.

“En una pandemia, los datos deben ser más que registro: deben ser el motor de decisiones oportunas. Mirar atrás y ver que la desigualdad persistió nos recuerda que la equidad debe estar al centro de cualquier respuesta”, afirma la doctora Zulma M. Cucunubá, directora de la Alianza ÁGORA.

Lo que no se puede repetir
Una de las grandes lecciones que deja este análisis es que los datos, por sí solos, no resuelven nada. El análisis señala que se necesita una gobernanza capaz de convertirlos en decisiones oportunas y equitativas. Por ejemplo, la falta de una plataforma nacional de datos en salud, con vigilancia en tiempo real, impidió tomar medidas diferenciales basadas en evidencia. Y en ese sentido, señalan que Colombia necesita una estructura que pueda activarse de inmediato ante nuevas amenazas, con indicadores como Rt, ocupación UCI y letalidad hospitalaria que disparen alertas automatizadas.

El estudio también plantea la urgencia de recolectar datos que hoy no hacen parte de la vigilancia rutinaria, como patrones de movilidad, aceptación de medidas o intención de vacunarse. Esta información permitiría entender mejor el comportamiento social ante las emergencias y anticipar respuestas.

Finalmente, los investigadores proponen fortalecer la capacidad analítica territorial, con equipos locales de ciencia de datos que puedan detectar brechas en tiempo real, priorizar recursos y asegurar que la información sea usada para cerrar las desigualdades.

“Durante la pandemia, aprendimos que los datos no son un lujo técnico: son una herramienta de justicia, pero sólo si sabemos leerlos, integrarlos y actuar con ellos antes de que las brechas se cobren más vidas”, concluye Zulma M. Cucunubá.

Para la próxima vez que Colombia enfrente una pandemia –porque habrá una próxima vez–, los investigadores advierten que no basta con reforzar hospitales o ampliar camas de cuidado intensivo. Se necesita un modelo de gobernanza basado en ciencia de datos, que detecte de manera anticipada las amenazas y garantice que la respuesta llegue primero a donde más se necesita. De lo contrario, los mismos territorios seguirán pagando los costos más altos de cada emergencia.

¿Qué aprendimos de la pandemia? AGORA: Lecciones para futuras emergencias sanitarias

Esta nota periodística fue publicada en el medio Semana, puede consultarla en el siguiente link: https://www.semana.com/salud/articulo/que-revela-la-mayor-reconstruccion-de-datos-de-la-pandemia-en-colombia/202516/

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