COVID-19, neoliberalismo y sistemas sanitarios en 30 países de Europa: repercusiones en el número de fallecidos

ABSTRACT

Background:

The study was motivated by the need to understand the high number of deaths caused by COVID-19 in the global pandemic declared since December 2019, and how it impacted differently in European countries. The hypothesis was that less investment in the public health system, the number of doctors per inhabitant and the number of hospital beds available to the population led to a higher number of deaths after the arrival of COVID-19 in each country studied. The objective was to analyze the relationship between the number of deaths from COVID-19 in the global pandemic declared since December 2019 and health policies and investment in European countries.

Methods:

A research study was conducted in which a total of six variables were analyzed with official and contrasted data: public health expenditure per capita; doctors per 1,000 inhabitants; number of beds per 1,000 people; deaths from COVID-19 per million inhabitants; number of tests to detect COVID-19 per 1,000 inhabitants; and GINI Coefficient to measure the degree of social inequality in each country. It was carried out in 30 European countries. Frequency and correlation analyses were carried out (Pearson).

Results:

Five countries were found, which gave values above 300 deaths per million (data from April 27, 2020): United Kingdom; (305.39), France (350.16), Italy (440.67), Spain (495.99) and Belgium (612.1). Precisely, in the countries that recorded the most deaths (United Kingdom, France, Italy, Spain and Belgium) on April 27, we did not find high values of TEST performance. In our analysis, we found that the lower the investment of public spending in health (per capita), the higher the number of deaths per COVID-19 per million inhabitants, the lower the coverage of hospital beds, and the lower the number of doctors. Finally, we found that the lower the expenditure on public health, the higher the GINI coefficient (thus greater social inequality).

Conclusions:

A negative effect in terms of deaths was detected when investment in public health was lower; the higher number of deaths from COVID-19 was correlated (p<0.005) with greater social inequality (GINI coefficient) and with lower investment in public health (p<0.001); this had an impact on the lower number of available beds and low physician coverage per 1,000 inhabitants.

INTRODUCCIÓN

El 31 de diciembre de 2019, la Comisión Municipal de Salud de Wuhan (Hubei, China) notificó un conjunto de casos de neumonía. Posteriormente, se comunicó que estaban causados por un nuevo virus. El 5 de enero de 2020 la Organización Mundial de la Salud (OMS) publicó su primer informe sobre el brote epidémico relativo al nuevo virus. El 11 de marzo de 2020 la OMS determinó en su evaluación que la COVID-19 podía caracterizarse como una pandemia ¹ . A fecha de 13 de mayo de 2020 existían 4.013.728 casos confirmados ² en el mundo de COVID-19. Estos sucesos han cambiado el mundo y han impactado de forma desigual según los territorios, la incidencia del virus en los mismos y cuánto hubiesen estado preparados para su impacto los sistemas sanitarios de cada país.

En este sentido, y en concreto en la esfera europea, ha sido de vital importancia la tradición de inversión pública en los sistemas sanitarios, en función también de los llamados “Estados de Bienestar”, que desde los años 80 del siglo pasado se han ido desmantelando ⁵ . Tomamos como punto de partida la existencia de un determinado Estado de Bienestar, que como expone Hamzaoui ³ , tendrá dos papeles fundamentales en lo social: la corrección de disfunciones económicas, por el daño del crecimiento económico e industrial, y la consolidación de la cohesión social. Los problemas se presentarán cuando, a partir de la mundialización de la economía en las décadas siguientes y la territorialidad de las formas de acción social, asistamos a una desestabilización de la sociedad salarial ⁴ .

La reflexión sobre qué ha de ser Estado de Bienestar y cómo se debe desarrollar la política social se realizó en el marco de dos ideologías clásicas, en gran medida enfrentadas: el liberalismo y la socialdemocracia. Compartimos con Rodríguez Cabrero ⁵ que el debate sobre el Estado del Bienestar se ubica dentro de las coordenadas de esa pugna ideológica.

El actual auge del neoliberalismo implica, por definición, la reformulación del Estado del Bienestar, eliminando la igualdad como horizonte político y redefiniendo radicalmente las políticas públicas. El ataque que los sistemas sanitarios mundiales están sufriendo a consecuencia de esta pandemia conocida como COVID-19 no puede, por tanto, sustraerse de las transformaciones acaecidas en el Estado del Bienestar en las últimas décadas. Muchas de estas transformaciones, además, se aceleraron y agravaron en un contexto de crisis económica ¹⁷ . Harvey ⁶ define neoliberalismo como una teoría de prácticas político-económicas que buscan el libre desarrollo de las capacidades y las libertades empresariales del individuo, con los derechos de propiedad privada, mercados libres y libertad de comercio como parte de un marco institucional protegido por el Estado.

El modelo económico neoliberal constituye una radicalización de los postulados del liberalismo clásico. Se apuesta así por una reducción de la intervención del Estado y la expansión del mercado. Se defiende igualmente una reducción del gasto público, en especial en áreas como la educación, la sanidad, pensiones, prestaciones por desempleo o los servicios sociales. La ideología neoliberal es una representación global de la sociedad, que surge a partir de la década de 1970 como reacción a la respuesta intervencionista estatal tras la Segunda Guerra Mundial.

Es precisamente tras la Segunda Guerra Mundial, y a lo largo del siglo XX, cuando los países europeos pusieron en marcha diferentes medidas de protección social para luchar contra la enfermedad y las consecuencias económicas catastróficas aparejadas. Sin embargo, desde la profunda crisis surgida en 2008 y hasta la actualidad, desde el punto de vista del derecho al acceso a la sanidad, numerosos países europeos han ido apostando sistemáticamente por un recorte constante en la protección sanitaria de sus ciudadanos. Se ha producido bien mediante la renuncia del Estado a la cobertura universal de la sanidad, como puede ser el caso español tras la aprobación del Real Decreto 16/201222, de 20 de abril, de medidas urgentes para garantizar la sostenibilidad del Sistema Nacional de Salud y mejorar la calidad y seguridad de sus prestaciones.

Figura 1. Asistencia sanitaria en situaciones especiales.

La tendencia a la provisión privada de la sanidad se mantiene al alza desde la década de los 80, siempre bajo el amparo de entidades supranacionales tales como el Banco Central Europeo, el Fondo Monetario Internacional, el Banco Mundial y la propia Comisión Europea. Tales recortes están viéndose reflejados con claridad en la pandemia por COVID-19 que el planeta está atravesando, con consecuencias devastadoras para la protección financiera, la economía y, por supuesto, la salud y la vida de las personas.

Algunos autores llegan incluso a calificar esta tendencia política como la principal causa de enfermedad en los países europeos, relacionando el índice de mortalidad con la clase socioeconómica de las personas ¹⁸ , siendo una clara prueba de ello cómo la COVID-19 ha afectado en mayor medida a personas inmigrantes en países como Estados Unidos y Australia ¹⁹ .

Desde el paradigma neoliberal se aboga por una retirada del Estado pero persisten determinados ámbitos en los que se justifica su acción. Recio ⁷ , en su obra “La crisis del neoliberalismo”, destaca tres áreas de intervención estatal promovidas por el neoliberalismo: Política económica, Sistema financiero y Liberalización de mercancías y servicios.

El paradigma neoliberal se ha expandido por todas las economías mundiales, las políticas de ajuste estructural, los recortes en el gasto social y en sanidad, acompañan a los procesos de mercantilización privatizando los servicios públicos, deteriorando los derechos sociales y las condiciones de vida de las clases populares. En palabras de McCloskey, el neoliberalismo, en lugar de poner la economía al servicio de los trabajadores, ha hecho que éstos actúen en beneficio del mercado ²⁰ . Frente a esta tendencia, Bourdieu, en su obra “Contrafuegos 2”, defendió la constitución de un movimiento social europeo que contrarrestara el poder de las fuerzas sociales que imponen el modelo neoliberal ⁸ . Para Barrera, Malagón y Sarasola ⁹ , se dan varias formas de privatización en el terreno industrial que han supuesto un cambio de propiedad, pero en los servicios públicos y sociales el efecto cambia. Hay que considerar la privatización en un sentido amplio, pues ésta no supone siempre un cambio de propiedad. Por ejemplo, en un centro sanitario el personal puede depender de una empresa privada, aunque los usuarios de la Seguridad Social no tengan que pagar por los servicios.

Desde la visión neoliberal, la política social debe consistir en una serie de medidas compensatorias para suavizar los excesos iniciales de los ajustes macroeconómicos en algunos sectores de la población. De este modo, se deja de pensar la política social como un derecho legítimo en participar de la riqueza socialmente producida para el conjunto de la ciudadanía ¹⁰ . La política social dentro del neoliberalismo tiene un margen de actuación totalmente reducido, siendo incapaz de desarrollar las medidas necesarias para reincorporar socialmente a los sectores de la población marginados, impidiendo e, incluso, mercantilizando el acceso a servicios que debieran considerarse universales. Prueba de esto es el estudio realizado por Schulz, Williams, Israel y Bex ²¹ , donde especifican cómo en determinadas áreas de Estados Unidos, específicamente donde reside población de origen africano, el acceso a los servicios básicos es más precario, lo que conlleva que estas poblaciones sean un sector de riesgo ante cualquier tipo de problemática que aborde el país.

Siguiendo a Mora ¹⁰ , la política social en el contexto neoliberal atraviesa una “crisis identitaria”, que afecta tanto a su desarrollo como a su funcionamiento. Esta política social neoliberal gira en torno a tres ejes que claramente podemos comprobar en diferentes sistemas de salud a nivel mundial: Focalización, Asistencialismo y Descentralización.

Además, otra de las dificultades que debe enfrentar la política social en el contexto neoliberal es la cuestión de hacia dónde dirigir los servicios. Sin la presencia de un Estado sólido e intervencionista se abandona a su propia suerte a los sectores sociales más débiles, originando una profundización de la desigualdad, la pobreza y la exclusión social. Dado que el neoliberalismo implica una reducción de la función pública y la mercantilización de la vida social, las políticas de ajuste de corte neoliberal aplicadas desde la década de 1970 han convertido la pobreza extrema en una característica persistente y agudizada en la sociedad global ¹¹ . El argumento neoliberal de que las capacidades competitivas de cada individuo le harán alcanzar lo necesario para su bienestar por sí mismo, se convierte en una falacia en este contexto. El modelo de desarrollo dominante, argumentan, descansa en dos pilares esenciales: cero subsidios o transferencias a los agentes productivos y cero déficits públicos. Ambos pilares son coherentes con la naturaleza de un modelo basado en el proceso de acumulación como único criterio de racionalidad, dejando fuera otro tipo de lógicas o motivaciones ¹¹ .

Es oportuno, a continuación, introducir el pensamiento de Foucault ¹² , ya que nos ofrece importantes claves a través de las cuales podemos estudiar la política social y el Estado de Bienestar. Para Foucault, el nacimiento del Estado del Bienestar responde a un giro en la forma en que se ejerce el poder en el sistema capitalista, centrándose en el control sobre los cuerpos de los individuos. El cuerpo y la salud se convierten así en prioridades políticas, dando lugar al nacimiento de la “biopolítica”.

En concreto, en Alemania se desarrolló inicialmente una “medicina de Estado”, por la cual el interés por la salud tenía fines eminentemente bélicos. Posteriormente, se desarrolló lo que Foucault denomina “medicina urbana” en Francia. A diferencia del caso alemán, en el caso francés no fue el Estado quien promovió la medicina social a finales del siglo XVIII, sino el proceso de urbanización. En ese intento, la ciencia médica ocupa un lugar central, introduciendo, entre otras cuestiones, la noción de salubridad.

Sin embargo, la “medicina de la fuerza de trabajo” es la que finalmente se impone en el marco capitalista. A finales del siglo XVIII y principios del XIX en Inglaterra, se aprueban nuevas leyes de pobres que suponen un giro en la forma de gestionar y controlar a los pobres. Se desarrolla una versión inglesa de la medicina social que configura una serie de dispositivos de control sobre los indigentes, los cuales se insertan en el sistema estatal de asistencia. Un factor importante es que Inglaterra fue el país en que la industrialización se estaba produciendo de manera más acelerada. El crecimiento numérico de la clase trabajadora urbana terminó convirtiéndose en una amenaza para las clases dirigentes. Esta medicina social británica introdujo mecanismos de control sobre la salud y el cuerpo de los trabajadores, para incrementar su productividad como fuerza de trabajo y reducir su amenaza desde el punto de vista epidemiológico.

Foucault ¹² afirma que el Plan Beveridge y los Estados del Bienestar modernos combinan elementos de estos tres tipos de medicina social: estatal, urbana y de la fuerza de trabajo.

Ante todo lo expuesto, se planteó la siguiente hipótesis: una menor inversión en el sistema de sanidad pública, el número de médicos por habitante y el número de camas hospitalarias disponibles para la población provocaron un mayor número de fallecidos tras la llegada de la COVID-19 a los distintos países europeos. A partir de aquí se procedió al desarrollo de un estudio de investigación con el siguiente objetivo: analizar la relación entre el número de fallecimientos por COVID-19 en la pandemia mundial declarada desde diciembre de 2019 con las políticas y la inversión sanitaria en los países de Europa.

SUJETOS Y MÉTODOS

Muestra

Se realizó una selección muestral a partir del listado de 194 países soberanos (países reconocidos por la Organización de Naciones Unidas -ONU-, con autogobierno y completa independencia). De este universo, se centró la selección en los países europeos como ámbito geográfico de estudio. De los 50 países ubicados en el continente europeo, se realizó una selección atendiendo a los siguientes criterios: primero, debían ser países que tuvieran publicados de manera oficial sus datos referentes a muertes por COVID-19 y test realizados para la detección del virus. Segundo, debían tener publicados de manera oficial su inversión en sus respectivos sistemas de salud, la cobertura de camas y la cobertura de médicos para sus habitantes. Tercero, debían tener datos recientes de Coeficiente GINI. Tras aplicar estos criterios, se cerró la muestra en un total de 30 países (N=30) distribuidos en seis regiones de Europa: cuatro en el Sur (Italia, España, Portugal, y Grecia), ocho en Europa Central (Alemania, Polonia, Hungría, Eslovaquia, República Checa, Suiza, Austria y Eslovenia), cinco 5 en el Norte (Suecia, Finlandia, Dinamarca, Noruega e Islandia), cuatro en Europa del Este (Rusia, Lituania, Letonia y Estonia), cuatro en el Sudeste (Bulgaria, Rumania, Serbia y Croacia) y, finalmente, cinco en Europa Occidental (Francia, Reino Unido, Holanda, Irlanda y Bélgica). Los datos de la muestra se tomaron a fecha de 27 de abril de 2020, por ser en ese momento cuando las curvas de los treinta países estaban en sus cifras más elevadas y permitían un mejor análisis.

Instrumentos y variables

El presente estudio se centró en el análisis de las siguientes variables:

Gasto público anual en salud per cápita. Hace referencia a la inversión pública que cada país europeo destinó a sus sistemas sanitarios. Para poder comparar los distintos países, se utilizó un indicador per cápita para averiguar la inversión pública por ciudadano. Los datos se refirieron al año 2018. Los datos de los treinta países se obtuvieron del European Centre for Disease Prevention and Control ¹³ , que es una agencia oficial de la Unión Europea.

Médicos (generalistas y especialistas) por cada 1.000 personas. Nos referimos al número de doctores por cada 1.000 habitantes y que sirven para dar cobertura sanitaria. Se utilizó un indicador que nos permitió medir esta cobertura entre distintos países. Los datos más actualizados fueron los referidos a 2016. Los datos de los treinta países se obtuvieron de World Health Organization’s Global Health Workforce Statistics ¹⁴ .

Camas por cada 1.000 personas. Las camas de hospital incluyeron camas para pacientes internos disponibles en hospitales públicos, privados, generales y especializados, y centros de rehabilitación. En la mayoría de los casos se incluyeron camas para cuidados agudos y crónicos. Se utilizó un indicador (por cada 1.000 personas) que nos permitió medir esta cobertura entre distintos países. Los datos más actualizados fueron los referidos a 2016. Los datos de los treinta países se obtuvieron de World Health Organization’s Global Health Workforce Statistics ¹⁴ .

Muertes COVID-19 por cada millón de habitantes. En este caso se calculó el número de fallecidos por COVID-19 a fecha cerrada de 27 de abril de 2020. Para obtener una medida comparable entre distintos países se utilizó un indicador vinculado a cada millón de habitantes del país de referencia. Se midió en término de “casos por cada millón de habitantes” por ser la forma en que se publicaban los datos de los treinta países, que se obtuvieron del European Centre for Disease Prevention and Control ¹³ .

Número de test de COVID-19 por cada 1.000 personas. Se trató de medir el número de test de COVD-19 (en cualquiera de sus tipos) administrados por cada país a su población. Para poder comparar los datos de las distintas regiones y países se vincularon a un indicador que los relacionaba con cada 1.000 sujetos. Se utilizó el “número de test por cada 1.000 personas” por ser el marcador unificado de difusión de los datos a nivel internacional de la plataforma mundial Our World in Data ¹⁵ . Se marcó como fecha de referencia el 27 de abril de 2020.

Desigualdad de ingresos (Income Inequality). Buscamos medir la desigualdad en cada país, para lo que tomamos como referencia la desigualdad de ingresos en su población. Por ello, utilizamos el Coeficiente de GINI. Se trata de un valor entre 0 y 1. Cuanto más cercana a 0 sea la cifra, se hablaría de sociedades más igualitarias. Cuanto más cercana a 1 sea la cifra, se trataría de mayor desigualdad. Rescatamos pues los datos referidos a 2017 (los más actualizados). Se obtuvieron de OECD Social and Welfare Statistics ¹⁶ . Este análisis de variables obtuvo una fiabilidad (Alpha de Crombach) de r=0,720.

Procedimiento

Tras la selección muestral se procedió a la localización de los distintos datos de cada variable de cada país haciendo uso de las siguientes bases de datos: European Centre for Disease Prevention and Control ¹³ ; World Health Organization’s Global Health Workforce Statistics ¹⁴ ; Our World in Data ¹⁵ ; OECD Social and Welfare Statistics ¹⁶ .

A partir de aquí se realizó una extracción pormenorizada de los datos referidos a cada uno de los países seleccionados muestralmente. Esta información fue volcada en el Software IBM SPSS Statistics 25, obteniendo un 95% (p≤0,05) en el nivel de significación.

Se realizó un análisis de tipo descriptivo (frecuencias), de fiabilidad (Alpha de Crombach) y de correlaciones (Pearson) entre las distintas variables. También se generaron tablas cruzadas para comprender la relación de las variables entre sí, y con los distintos países y regiones europeas.

RESULTADOS

Atendiendo al análisis estadístico realizado pudimos analizar las distintas variables y averiguar cómo podían influirse. Todo nuestro estudio se basó en los datos descritos en la tabla 1, que expresa el resumen de los casos. En ella quedan representadas las seis variables analizadas y su distribución por regiones europeas.

Tabla 1. Resumen de casos de los 30 países.

Fuente: Elaboración Propia.

El impacto en muertes (por cada millón de habitantes que la COVID-19 tuvo en los treinta países de Europa) fue desigual. En la figura 2 podemos apreciar un conjunto de cinco países, que son los que dieron valores por encima de 300 fallecidos por millón (datos de 27 de abril de 2020): Reino Unido (305,39), Francia (350,16), Italia (440,67), España (495,99) y Bélgica (612,1). Como vemos se trató especialmente de países de Europa Occidental y del Sur de Europa. Un segundo conjunto serían los países que dieron valores entre 100 y 300 fallecidos por millón de habitantes. Estos fueron: Suiza (154,37), Suecia (217,24), Irlanda (220,14) y Holanda (231,16). El resto de países ofrecieron valores por debajo de 100 fallecidos por millón de habitantes (17 países). Este último grupo fue el que menos efectos negativos sufrió en términos de fallecimientos tras la llegada de la COVID-19. Pertenecen a Europa del Norte, Europa Central, Europa del Este y Sudeste europeo.

Figura 2. Muertes COVID-19 por cada millón de habitantes.

Fuente: Elaboración propia.

En referencia a la vinculación que pudiera existir entre el número de muertes por COVID-19 y su relación con el total de test administrados a su población, no encontramos una correlación estadística pero, como se aprecia en la figura 3, precisamente en los países que más muertes registraron (Reino Unido, Francia, Italia, España y Bélgica) a fecha de 27 de abril no encontramos valores elevados de realización de test. Recordemos que la inversión en estos test también son elementos vinculados al gasto público en salud.

Figura 3. Muertes por COVID-19 y test realizados.

SI además nos apoyamos en los mapas de distribución de muertes por COVID-19 y de test realizados para su detección (figura 4), apreciaremos que hay ciertas similitudes en aquellas regiones y países que menos fallecimientos tenían y que más test habían realizado. Nos referimos de forma más particular a zonas de Europa Central y Norte de Europa.

Figura 4. Mapa de fallecimientos confirmados a 27 de abril de 2020.

Fuente: University of Oxford ¹⁵ .

A partir de aquí analizamos los datos haciendo uso de las correlaciones significativas que obtuvimos tras el análisis estadístico, para los que nos apoyamos en la tabla 2.

Tabla 2. Correlaciones entre las variables.

(*) La correlación es significativa en el nivel 0,05 (bilateral); (**) La correlación es significativa en el nivel 0,01 (bilateral). Fuente: Elaboración propia.

Como podemos observar, encontramos varias correlaciones significativas. La primera que deseamos destacar es la que se producía entre el gasto público en salud y el número de muertes por COVID-19 (x²=-0,49; p<0,001). Esto nos indicaba que a menos inversión de gasto público en salud (per cápita) encontramos un mayor número de muertes por COVID-19 por cada millón de habitantes. Es decir, se producía un efecto negativo en término de muertes cuando la inversión en salud pública era menor. Lo podemos observar de forma más clara en la figura 5, donde se registran los países con mayor número de muertes y donde detectamos un recorte en Salud Pública, especialmente en España e Italia, en los sistemas sanitarios hasta 2018.

Figura 5. Relación entre los países con más muertes por COVID-19 y la inversión pública en salud.

Fuente: Elaboración propia.

Otro de los elementos donde vemos existía una correlación significativa (tabla 2) es la que se producía entre el gasto en Salud Pública y la cobertura en camas hospitalarias por cada 1.000 habitantes (x²=-0,483; p<0,001). Ello nos dice que cuanto menor fue la asignación para Salud Pública, menor era el número de camas disponibles (de hospital, que incluían camas para pacientes internos disponibles en hospitales públicos, privados, generales y especializados, y centros de rehabilitación, siendo tanto camas para cuidados agudos como crónicos).

Además, este fenómeno quedaba vinculado al número de muertes por COVID-19 a través de la correlación significativa (tabla 2) entre la cobertura de camas hospitalarias por cada 1.000 habitantes y las muertes por COVID-19 (x²=-0,369; p<0,005). Es decir, se evidenció que a menor número de camas hospitalarias disponibles para la población se registraba un mayor número de muertes por COVID-19. Este impacto quedó mayormente reflejado en países de Europa Occidental y, especialmente, en el Sur de Europa.

En relación a esto último, también se analizó la vinculación entre el número de doctores por cada 1.000 habitantes (datos actualizados oficiales de todos los países a 2016) y su relación con las muertes por COVID-19. Si bien no encontramos una correlación estadística significativa (tabla 2), si apreciamos cierta relación de influencia.

Tal y como refleja la figura 6, fue en las zonas de Europa Occidental (especialmente en Reino Unido, Francia, Holanda o Bélgica) y en el Sur de Europa (en este caso, de manera más evidente, en España) donde se daba una coincidencia entre una baja cobertura de médicos por cada 1.000 habitantes y que se trataba de zonas con mayor número de muertes por COVID-19.

Figura 6. Médicos por cada 1.000 habitantes.

Fuente: University of Oxford ¹⁵ .

Por otro lado, obtuvimos también una correlación estadísticamente significativa (tabla 2) entre el Coeficiente de Desigualdad GINI y el número de muertes por COVID-19 (x²=0,370; p<0,005). Cuanto mayor era el Coeficiente de GINI (recordemos que un coeficiente mayor implica una mayor desigualdad social), mayor número de muertes por COVID-19 se registraban. En este caso encontramos que la desigualdad (GINI) de un país estaba relacionada con la existencia de más muertes por COVID-19 o, dicho de otro modo, en sociedades más igualitarias se habían producido menos fallecimientos por COVID-19. Países como Eslovenia, Islandia, República Checa, Eslovaquia, Dinamarca, Finlandia, Noruega, Polonia o Austria presentaron coeficientes de GINI entre 0,243 y 0,275 (los más bajos de la muestra), y además mostraron cifras bajas de muertes por COVID-19 (entre tres y sesenta muertes por cada millón de habitantes). Por otro lado, estaban países como España, Italia, Reino Unido, o Francia, con coeficientes de GINI entre 0,292 y 0,357 (entre los más altos de la muestra) y tasas de muertes por COVID-19 de entre 350 a 495 por cada millón de habitantes.

Ahondando en esta relación, también encontramos una correlación estadísticamente significativa (tabla 2) entre este mismo Coeficiente GINI y el gasto en Salud Pública (x²=-0,489; p<0,001). Cuanto menor era el gasto en Salud Pública, más alto era el coeficiente GINI (por tanto, mayor desigualdad social). Es decir, que el mayor número de muertes por COVID-19 en estos treinta países europeos estaba vinculado de manera correlacional con dos factores que a su vez también estaban correlacionados: con una mayor desigualdad social (coeficiente GINI) y con una menor inversión en Salud Pública.

DISCUSIÓN

El objetivo de analizar la relación entre el número de fallecimientos por COVID-19 en la pandemia mundial declarada desde diciembre de 2019 y las políticas e inversión sanitarias en los países de Europa, el cual nos propusimos desde un principio, se ve cumplido.

Se evidencian varias conclusiones a partir del estudio realizado. En primer lugar, en referencia a la vinculación que pueda existir entre el número de muertes por COVID-19 y su relación con el total de test administrados a su población, no encontramos una correlación estadísticamente significativa, pero como se aprecia precisamente en los países que más muertes registran (Reino Unido, Francia, Italia, España y Bélgica) no encontramos valores elevados de realización de test. Recordemos que la inversión en estos test también es un elemento vinculado al gasto público en salud.

En segundo lugar, observamos que a menos inversión de gasto público en salud (per cápita), encontramos un mayor número de muertes por COVID-19 por cada millón de habitantes. Es decir, se produce un efecto negativo en término de muertes cuando la inversión en salud pública es menor. Recordemos que desde la profunda crisis surgida en 2008 y hasta la actualidad, desde el punto de vista del derecho al acceso a la sanidad, numerosos países europeos han ido apostando sistemáticamente por un recorte constante en la protección sanitaria de sus ciudadanos. Esto se ha producido desde diferentes puntos de vista, ya sea mediante la renuncia del Estado a la cobertura universal de la sanidad, como puede ser el caso español tras la aprobación del Real Decreto 16/2012 ²² que produjo la exclusión de la atención sanitaria para las personas en situación administrativa irregular, o con el aumento de la privatización de los recursos sanitarios, que transforman el concepto de ciudadano de derecho en el de ciudadano asegurado en el acceso a la protección sanitaria. Esto también concuerda con las reflexiones de Recio (2009), que vincula estos recortes y la privatización de la sanidad a la propia acción del Neoliberalismo, y a la convicción expuesta por el propio McCloskey ²⁰ . Vinculada a esta segunda conclusión está también el hecho de que cuanto menor es la asignación para Salud Pública, menor número de camas disponibles hay (ello también se evidencia en nuestro estudio, pues a menor número de camas hospitalarias disponibles para la población se registra un mayor número de muertes por COVID-19). Y, también vinculada a esta segunda conclusión, igualmente se da una coincidencia entre una baja cobertura de médicos por cada 1.000 habitantes y que se trate de zonas con mayor número de muertes por COVID-19. Tanto la peor cobertura en camas, como en médicos, están en sintonía con las reflexiones de Recio (2009), o con la descripción de políticas de ajustes que Bourdie ⁸ achaca al Neoliberalismo, e igualmente con una constante de recortes y recursos escasos, como ya ha descrito Mora ¹⁰ .

En tercer lugar, el estudio evidencia que la desigualdad (GINI) de un país está relacionada con la existencia de más muertes por COVID-19 o, dicho de otro modo, en sociedades más igualitarias se producen menos fallecimientos por COVID-19. Coincidiendo con las reflexiones de Mora ^{10 )} sobre los estilos de política neoliberal imperantes en Europa, las reflejadas en el estudio realizado por Schulz, Williams, Israel y Bex, y como describe Ibarra ¹¹ , estos estilos generan una profundización en la desigualdad, la pobreza y la exclusión social, convirtiendo la pobreza extrema en un fenómeno normalizado de la sociedad global. Vinculada a esta tercera conclusión, también está el hecho de que cuanto menor es el gasto en Salud Pública, más alto es el coeficiente GINI (por tanto, mayor desigualdad social). Es decir, que el mayor número de muertes por COVID-19 en estos treinta países europeos está vinculado de manera correlacional con dos factores que, a su vez, también están correlacionados entre sí: una mayor desigualdad social (coeficiente GINI) y una menor inversión en Salud Pública. Vuelven aquí a evidenciarse las aportaciones de Mora ¹⁰ o Ibarra ¹¹ sobre el Neoliberalismo, que se cruzan con las mismos principios expuestos por Harvey ⁶ , donde siempre prima el ajuste estructural y, por supuesto, los recortes en sanidad ⁸ . Como vemos, una reducción en el gasto público y la sanidad pública, en esta crisis pandémica de la COVID-19, se traduce en un mayor número de muertes.

En este sentido podemos, podemos afirmar que se cumple la hipótesis: una menor inversión en el sistema de sanidad pública, el número de médicos por habitante y el número de camas hospitalarias disponibles para la población, provocaron un mayor número de fallecidos tras la llegada del COVID-19 a cada país estudiado. Todo ello sobre la base de los recortes sanitarios y la desigualdad social que conllevan.

Quizás sea necesario replantearse las líneas ideológicas y de política económica llevadas a cabo en la última década y, como expone Foucault ¹² , redefinir y volver a acentuar la existencia de Estados de Bienestar poderosos y hegemónicos.

Las principales limitaciones del estudio fueron el problema de la publicación de datos oficiales, y el encontrar la actualización de datos en las mismas fechas. Hay que entender que cada país estaba publicando los datos, en muchas ocasiones en fechas y formatos distintos, lo que provocó que no se pudieran analizar el 100% de los países europeos, ni hasta fechas posteriores a las analizadas.

Cita sugerida: Barrera-Algarín E, Estepa-Maestre F, Sarasola-Sánchez-Serrano JL, Vallejo Andrada A. COVID-19, neoliberalismo y sistemas sanitarios en 30 países de Europa: repercusiones en el número de fallecidos. Rev Esp Salud Pública. 2020; 94: 28 de octubre e202010140.