Cómo influye la contaminación en la probabilidad de muerte por covid

¿Cuál es la relación entre la contaminación urbana y el coronavirus? ¿Hay más riesgo de complicación de la enfermedad en las ciudades? Para tratar de dar respuesta a estas preguntas, la Sociedad Española de Neumología y Cirugía Torácica (SEPAR) ha presentado un estudio inédito en el Congreso Nacional celebrado recientemente en Sevilla titulado 'Big Data, contaminación y COVID-19'. 

Según los resultados de esta investigación, la exposición crónica a la contaminación urbana incrementa la probabilidad de muerte por covid-19. "Esta advertencia responde a que se ha constatado que la exposición aumentada a 10 µg/m3 de PM10 eleva un 10,5% la probabilidad de muerte por COVID-19", explica la SEPAR en un comunicado.

¿Cómo influye la exposición a partículas contaminantes?

Para llevar a cabo el trabajo, se realizó un estudio de una cohorte de 1.548 pacientes con covid-19 seleccionados durante la primera ola de la pandemia, entre febrero y mayo de 2020. Así, se incluyeron ingresos por neumonía provocada por el SARS-CoV-2 y se utilizó un modelo matemático para hacer una estimación del nivel diario de contaminante en cada código postal en función de las coordenadas geográficas y la latitud en estaciones de medición.

Tras efectuar ajustes por edad, sexo y comorbilidades, "se ha visto que un incremento a largo plazo de la exposición a partículas contaminantes como las PM10 y el dióxido de nitrógeno (NO2) empeora el pronóstico de los pacientes con COVID-19 y también produce más riesgo de muerte por COVID-19", concluyen.

Pero, ¿qué son las PM10? Se trata de partículas finas presentes en el aire contaminado que se pueden inhalar y acumular en los pulmones. Respecto al N02, el estudio determinó que "por cada incremento de 10 μg/m3 (media anual) la probabilidad aumenta un 35,7% para la exposición crónica y un 62,9% para la exposición aguda".

La importancia de saber el lugar de residencia del paciente

"En este estudio hemos desarrollado un modelo algorítmico basado en inteligencia artificial para la predicción de la mala evolución en la COVID-19. No solo con el resultado de muerte, sino también con otros resultados como necesidad de soporte respiratoria", ha explicado la doctora Ane Uranga Echeverria, neumóloga y miembro del Programa de Investigación Integrado en infecciones respiratorias de SEPAR.

Gracias a este modelo se pueden identificar mejor los casos leves y los graves por covid-19. Asimismo, los resultados de este trabajo tienen dos implicaciones relevantes para abordar en el contexto actual. Por un lado, conocer el lugar oficial de residencia del paciente, ya que el nivel de contaminación influye de forma negativa. 

Por otro, al constatar la ciudad o municipio de residencia, el personal sanitario puede acceder a los datos de contaminación y comprobar si los niveles a los que se ha expuesto el paciente de manera crónica suponen un riesgo más elevado para su salud y un peor pronóstico por covid-19.