La provincia de Buenos Aires fue el epicentro de esta pandemia, que ya superó los 100.000 fallecidos en Argentina. La mitad de las muertes del país se registraron en el distrito bonaerense, según los datos del Ministerio de Salud. Es la zona más grande del país, cuya población representa poco más de un tercio sobre el total nacional. Es, además, el tercer distrito con mayor mortalidad del país y también está entre los primeros en las estadísticas de letalidad del virus.

Los registros oficiales de todo el país que analizó la Unidad de Datos de Infobae permiten concluir que motivos como la densidad poblacional, las comorbilidades al momento de contraer la enfermedad, la edad de las víctimas y la cantidad de testeos influyeron en las muertes tanto en el territorio bonaerense como en más distritos también golpeados por la pandemia, como la Ciudad de Buenos Aires y otras provincias.

La información oficial analizada da cuenta de la importancia que tuvieron dentro de la provincia de Buenos Aires la alta mortalidad registrada en algunos distritos del conurbano bonaerense. Los datos la zona urbana más poblada de la provincia son clave para entender estos números. La tasa de mortalidad más alta del Gran Buenos Aires durante la pandemia se registró en Avellaneda y Morón (39 fallecidos por cada 10.000 habitantes), Tres de Febrero, San Fernando y San Martín (38) y Quilmes e Ituzaingó (36).

En cuanto a la letalidad, que mide la relación entre fallecidos por cada 100 contagiados, hay 19 distritos bonaerenses que superan por hasta un 50 % la media a nivel nacional. Con tres fallecidos por cada 100 contagiados aparecen Morón, La Plata, Almirante Brown, Quilmes, Hurlingham, San Fernando, Avellaneda, Vicente López, Tres de Febrero, Berisso, Merlo, Ituzaingó, General San Martín, Malvinas Argentinas, La Matanza, Escobar, Berazategui, José C. Paz, San Isidro y Luján.

“Es un virus de las grandes urbes. La forma de contagio está relacionado a la densidad poblacional y esto se ha repetido en todos los ‘conurbanos’ de las grandes ciudades del mundo. Eso probablemente explique los números y sea el factor determinante”, sostuvo el infectólogo Javier Fariña, uno de los expertos que asesora al presidente Alberto Fernández.

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“También habría que poner sobre la mesa la capacidad de diagnóstico, que seguramente no es uniforme en todas las jurisdicciones y menos aún durante el principio del brote en nuestro país. La realidad de los testeos puede haber influenciado estos números”, agregó el especialista.

Estos números fueron algunos de los motivos que generaron enfrentamientos durante los momentos más duros de la pandemia entre el gobernador Axel Kicillof, más proclive a mantener las medidas preventivas, y Horacio Rodríguez Larreta, que pujó semana tras semana por mantener cierto nivel de actividad social y económica en la ciudad de Buenos Aires. El gobierno bonaerense se negó a responder las consultas de Infobae para esta nota.

La Ciudad, otro de los focos de la pandemia

La ciudad de Buenos Aires, el distrito con mayor densidad poblacional del país, acumuló la tasa de mortalidad más alta de la Argentina: fueron 3.461 fallecidos por cada millón de habitantes. Para este indicador, la Ciudad está un 57% por encima de la media nacional, según surge del procesamiento de datos del Ministerio de Salud de la Nación.

Además de la densidad poblacional, la edad de la población porteña explica también los números de la Capital. La ciudad de Buenos Aires es el distrito más “viejo” del país: el 22% de sus habitantes supera los 60 años, los grupos de riesgo más afectados por el Covid-19 tanto en la Argentina como en el resto del mundo. Los números cambian en otros distritos. El promedio a nivel nacional de población de adultos mayores es del 16%.

Fernán Quirós, ministro de Salud de la Ciudad de Buenos Aires, explicó a Infobae que “en las ciudades donde predomina la población mayor a 60 años, la tasa de mortalidad es más alta comparada con aquellas ciudades donde las poblaciones son más jóvenes”. En ese sentido, los números de los muertos por Covid-19 son contundentes: el 80% de los fallecidos argentinos fueron mayores de 60 años en adelante, la franja más golpeada con diferencia por el virus.

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“Si comparamos la ciudad de Buenos Aires con otras capitales de Latinoamérica u otras jurisdicciones de Argentina estandarizando según la edad poblacional, la tasa de mortalidad ha sido de un nivel medio o bajo sobre el promedio total de las grandes ciudades”, agregó el ministro porteño.

Las estadísticas elaboradas por el gobierno porteño, que están ajustadas por edad y sexo de las víctimas, señalan que la Ciudad recién aparece como el séptimo distrito del país con mayor tasa de mortalidad en el país, detrás de cinco provincias patagónicas más Buenos Aires.

Alta letalidad en el noroeste del país

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En Argentina murieron dos por cada 100 pacientes infectados de Covid-19. Pero el valor no es el mismo para cada provincia: hay distritos que superan en casi en un 50% la media nacional. El virus golpeó con fuerza en el noroeste de Argentina. Jujuy, La Rioja y Salta son las tres provincias que registraron la tasa más alta de letalidad de todo el país; en estas jurisdicciones murieron tres de cada 100 contagiados, según se desprende del cálculo de letalidad obtenido sobre la base de los registros oficiales del Ministerio de Salud de la Nación.

Desde la provincia de Salta sostuvieron que la alta tasa de letalidad está vinculada a algunos de problemas de testeos en la provincia. “Teníamos un subregistro sobre el total de los casos, pero si tomamos la tasa de mortalidad, Salta estaría en el lugar 23° de todo el país”, remarcaron. Según los datos que recoge Infobae, Salta se ubicaría en la posición 19° para el indicador de mortalidad por cada 100.000 habitantes, si se considera la población proyectada al 2020, según el INDEC. Desde el gobierno de Jujuy dieron una explicación similar por la falta de testeos al comienzo de la pandemia y el ingreso de contagios desde la frontera con Bolivia.

La Rioja y Buenos Aires completan la lista de provincias con la tasa de letalidad más alta del país, con valores cercanos a 3. En el otro extremo, Corrientes y Catamarca -muy distantes geográficamente- aparecen entre las provincias con menor tasa de mortalidad y letalidad, a pesar de no ser los distritos con más población joven del país. En una situación similar se encuentran Tucumán, Santiago del Estero, La Pampa y Córdoba: en estas jurisdicciones falleció 1 de cada 100 contagiados.

La situación en las últimas dos semanas

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Después de haber superado la segunda ola, los 100.000 muertos por Covid llegaron en un momento de descenso en los nuevos casos diarios, de estancamiento en el descenso de los fallecidos y en medio de la campaña de vacunación. Las aplicaciones comenzaron con lentitud, luego mostró signos de avance, pero en la última semana parece haberse estancado pese al stock de dosis sin aplicar, que suman 4,8 millones.

En las últimas dos semanas, el promedio de muertos diarios está en baja en la mayoría de las provincias. Con los datos del miércoles, son 17 las provincias en las que se observan bajas para este indicador, mientras que 8 aumentaron el registro. El promedio diario de nuevos fallecidos bajó fuertemente en los últimos 14 días en Córdoba (-50%), CABA (-47%), San Juan (-41%) y Santa Cruz (-39%) y también en otros distritos como Santa Fe, Entre Ríos, Río Negro, Santiago del Estero, Chubut, La Pampa, Corrientes, Formosa, Tucumán, Misiones, Buenos Aires, Chaco y San Luis.

En cambio, hay aumentos en los nuevos muertos diarios en Salta, Mendoza, Tierra del Fuego, Neuquén, La Rioja, Jujuy y Catamarca, siendo éste último donde más marcado es el incremento (220%)

¿Cómo se procesó la información?

La Unidad de Datos de Infobae monitorea diariamente la sala de situación del Ministerio de Salud de la Nación y su repositorio de datos abiertos.

Se analizó la progresión de muertes para cada provincia, así como sus principales indicadores: letalidad y mortalidad.

Si desea consultar y/o descargar la hoja de cálculo con sus respectivas pestañas, siga este enlace.

Visualizaciones: Daniela Czibener

Infobae.com 

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