Introducción

El exceso de mortalidad EM es un término utilizado en la epidemiología y salud pública para referirse al volumen de defunciones que se producen por encima de la normal previsto para un país cualquiera y en un periodo de tiempo específico sobre la base de los promedios pasados.

Contrastar a un país sobre la base de sus promedios históricos implica que factores como la demografía de la población, el número de enfermedades, los niveles de pobreza, el estado de la desigualdad económica y la eficacia de los sistemas de salud son menos susceptibles de sesgar los datos. La medición del EM tiende a suavizar cualquier diferencia en la forma de contar las muertes. En particular, nos permite evaluar el impacto de SARS-CoV-2 (COVID-19) en la mortalidad, incluidas no sólo las muertes directas sino también las indirectas atribuibles al virus.

El grupo interinstitucional mexicano creado para estimar el EM por todas las causas en esta emergencia del COVID-19¹ reportó en el mes de agosto del año 2020 que:

(…) de la semana epidemiológica 12 (15 al 21 de marzo) a la 35 (23 al 29 de agosto) a nivel nacional que él EM fue de 58.4%; el total de EM fueron de 159,127 personas; y, las muertes registradas con infección COVID-19 fueron de 62,024 personas (^{Grupo interinstitucional para la estimación del exceso de mortalidad por todas las causas, 2020: 7}).

El grupo señala también la utilidad de medir el EM:

(…) la vigilancia del EM puede proporcionar información útil para valorar la gravedad de la pandemia en todos sus niveles administrativos, estimar y evaluar la carga de mortalidad por COVID-19 mediante la combinación de todos las fuentes de datos disponibles, (…) y detectar modificaciones en la tendencia de mortalidad por zonas geográficas (^{Grupo interinstitucional para la estimación del exceso de mortalidad por todas las causas, 2020: 1-2}).

Además en el mismo documento interinstitucional se reportan estimaciones puntuales del EM para las entidades federativas mexicanas.² Pero, no obstante, a pesar de la importancia de contar con estos datos estatales, la validez y/o la simple extrapolación de este indicador puntual sin una adecuada comprensión estadística puede ser inútil y/o peligroso para vigilar la gravedad precisa del COVID-19 en la mortalidad total.

En este sentido, las herramientas estadísticas nos permiten transformar la incertidumbre de un estimador puntual en un parámetro estadísticamente confiable para la toma de decisiones. De forma tal que para aportar validez estadística al indicador EM nuestro objetivo es realizar un conjunto de pruebas de hipótesis que mida si aceptamos o rechazamos estadísticamente, usando la distribución logarítmica normal (o lognormal); y que el EM para cada entidad federativa mexicana es similar al valor que normalmente podría ocurrir sin pandemia (^{Matus et al., 2020}; ^{Martín, 2020}).³ En pocas palabras, probamos la existencia estadística de muertes en exceso por estado debido al COVID-19 durante la crisis sanitaria, usando la distribución lognormal.

Importa mencionar que en teoría de la probabilidad una distribución lognormal es una distribución de probabilidad continua de una variable aleatoria, cuyo logaritmo se distribuye normalmente. Una variable aleatoria con distribución lognormal sólo toma valores reales no negativos y presenta una falta de simetría con respecto a la media. Consecuentemente, es un modelo estadístico paramétrico conveniente y útil en nuestro caso, porque empíricamente la variable EM, en su versión absoluta y relativa, toma valores no negativos y muestras una asimetría con respecto a la media muestral.⁴

Los resultados encontrados rechazan la hipótesis nula de que la variación del EM a nivel estatal de marzo a diciembre de 2020 no sea relevante estadísticamente para todos estados. Estos resultados son relevantes debido a que los diferentes niveles de gobierno requieren de información confiable para saber cómo reabrir las diferentes economías de forma segura.

Este texto se organiza en cinco secciones además de la introducción. En la sección 1 se realiza la revisión selecta de la literatura nacional e internacional sobre el tema. En la sección 2 se describe la metodología de construcción del índice de exceso de muertes por todas las causas absoluto y relativo y se establece que la base de datos está actualizada hasta el 2 de diciembre de 2021. En la sección 3 se presentan los resultados oficiales del exceso de muertes a nivel nacional y por entidad federativa seleccionada para el año de 2020. En la sección 4 se analiza la significancia estadística del exceso de mortalidad a nivel estatal de la semana 12 a la 50 del año de 2020. Por último, en la sección 5 se establecen conclusiones.

1. Revisión de la Literatura

Hay muchos analistas de datos a nivel mundial que se esforzaron para contabilizar el EM ante cualquier evento catastrófico -ya sea por sucesos infecciosos, desastres o conflictos sociales mediante los sistemas tradicionales de registro de defunciones. Especialmente en sucesos infecciones, el EM es atribuible a periodos específicos de la crisis sanitaria: “[se define como las] defunciones observadas que son superiores a las esperadas en relación de la tasa de defunciones sin crisis sanitaria en la población de interés” (^{OMS, 2020}).

Importa clarar que el cálculo del indicador del EM no es único y los resultados casi nunca son comparables. Lo anterior, en primer lugar, se debe a que existen varias definiciones de la variable defunciones, tales como defunciones por todas las causas (^{Rizzo, 2007}), defunciones por enfermedades respiratorias (^{López-Perea, 2011}) y defunciones por gripe o neumonía (^{Nielsen et al., 2011}). En el caso del COVID-19, al ser un virus novel, el primer indicador es el más usual para determinar el impacto de esta epidemia global en una población (^{Ochoa et al., 2020}; ^{Weinberger et al., 2020}; ^{Martin, 2020}; ^{Romero Zavala y Despeghel, 2020}; ^{Matus et al, 2020}).

En segundo lugar, la existencia de una amplia variedad de algoritmos para medir el que se debe calcular comparando las muertes reportadas durante un periodo sobre un valor de referencia del número esperado de muertes, construido con base en la información histórica en tiempos normales para dicho periodo (^{Matus et al., 2020}). El valor del umbral comúnmente se construye con el promedio (valor esperado) de las muertes reportadas en los últimos 3 a 5 años para la población completa o considerando subrangos etarios y regionales. No obstante, hay variantes. El modelo EuroMomo (European Mortality Monitoring Entrey), usado por 24 países europeos, calcula el valor del umbral mediante un algoritmo que analiza los datos de los últimos 3 a 5 años, ordenados por rangos etarios y subregiones en periodos de semanas epidemiológicas -este método ha sido aplicado por los países participantes desde el 2008 (^{Gergonne et al., 2011}). El CDC (Centers for Disease Control and Prevention) de Estados Unidos calcula el exceso de muertes por COVID-19 desde el 2 de febrero de este año y construye dos valores de referencias con la información de la mortalidad del 2015 al 2019: el promedio y el límite superior del intervalo de confianza de 95% -con esto se calcula el exceso de muertes por semana y por jurisdicción (^{CDC, 2020}). El Financial Times construye un indicador de referencia basado en el promedio histórico de 2 a 5 años, en el que se considera al periodo de análisis desde el inicio del contagio por país (^{Burn-Murdoch et al., 2020}). La publicación de ^{The Economist (2020)} emplea un indicador de referencia fundamentado en el promedio del 2015 al 2019 para periodos semanales. En tanto, el New York Times utiliza como valor de referencia los promedios históricos, además usa un método de ajuste lineal y suavización para países con cinco años de información, asimismo un promedio para regiones con solo tres años de información (^{Wu et al., 2020}). En otros casos se emplean distintas metodologías de cálculo del EM. El modelo del Institute of Health Metrics and Evaluation (IHME) reporta la mortalidad semanal o mensual de 56 países y 198 unidades subnacionales para el 2020 y años previos. De forma resumida, podemos describir su metodología en cuatro pasos: 1) se calcula el indicador por semana o mensualmente desde el inicio de la pandemia y posteriormente se estima cuánto se incrementó la mortalidad en comparación con la tasa esperada; 2) se estima la fracción del indicador considerando otras estimaciones disponibles; 3) se realiza un modelo estadístico cuyo fin es pronosticar la razón semanal de muertes totales por virus contra muertes reportadas con base en la covarianza y los efectos espaciales; y 4) se utiliza la razón de muertes totales contra las reportadas en aquellos lugares sin datos del total de muertes por COVID-19. Posteriormente, se multiplica la cifra de muertes a causa de COVID reportadas por la razón de muertes totales, pudiendo así generar un estimado del total de muertes por COVID-19 para cada lugar (^{IHME, 2021}; ^{Castro Añorve, 2021}). Finalmente, autores realizan sus propias estimaciones que son ad hoc del indicador, como es el caso de ^{Dahal et al. (2021)}.

De manera sintética, podemos presentar su metodología en tres pasos: 1) se define el EM como la diferencia entre las muertes confirmadas por causa del virus menos las muertes estimadas, a partir de una regresión cíclica de Serfling ajustada a la línea base; 2) la regresión mencionada combina un término lineal para describir la tendencia y términos no lineales (senos y cosenos) para incluir los componentes de estacionalidad y ciclos; y 3) realizan ajustes del EM mediante análisis de correlación de las estimaciones de regresión del indicador y de información disponible en medios electrónicos.

En tercer lugar, es común que se realicen sólo estimaciones puntuales del indicador. Por ejemplo, en el caso de México, la metodología de estimación del indicador EM por el grupo interinstitucional se apegó a la propuesta por la Organización Panamericana de la Salud (OPS), basada en canales endémicos y semanas epidemiológicas.⁵ El índice se estima restando del total de las defunciones observadas las esperadas por todas las causas, por semana epidemiológica y por entidad federativa. En particular, en el país destacan diversas estimaciones en el periodo comprendido de la semana epidemiológica 1 a la 53 de 2020 y entre la 1 y 12 de 2021. Los resultados del primer periodo establecen que el primer caso de mortalidad confirmada por COVID-19 fue un varón, iniciando así la mortalidad masculina el 18 de marzo de 2020, y el exceso de mortalidad por todas las causas empezó a observarse a partir de la semana epidemiológica 12, con un aumento sostenido hasta la semana 21. A partir de ésta se ha mantenido estable, encontrando el punto más alto en la semana 29 (12 al 18 de julio) con un 119.9% de exceso de mortalidad por todas las causas. Para las mujeres el exceso de mortalidad inicia en la semana 15, aumentando hasta la semana 21, con una tendencia similar a la nacional y su punto más alto fue en la semana 29 (89.0%). Hay una mayor proporción de exceso en hombres con respecto a las mujeres, han muerto 193 hombres por cada 100 mujeres. Al nivel de entidad federativa, los aumentos en la mortalidad se observan a partir de la semana 16 en Baja California, la Ciudad de México, el Estado de México, Morelos, Quintana Roo, Tabasco (^{Grupo interinstitucional para la estimación del exceso de mortalidad por todas las causas 2020}).

Adicionalmente, se establece que de la semana 1 a la 53 de 2020 ocurrieron 1 050 383 muertes. Esto es, 326 610 defunciones (45.1%) más que las esperadas según el canal endémico 2015-2019. El exceso de mortalidad por todas las causas comenzó a observarse a partir de la semana epidemiológica 15 (5 al 11 de abril de 2020), con un aumento sostenido hasta la semana 28 (15 al 11 de julio) -cuando se alcanzó un exceso de muertes estimado de 98.0% (12 875 defunciones más de lo esperado en dicha semana). A partir de esta fecha, se observó un descenso hasta alcanzar un mínimo en la semana 41 (35.2%). Después, la tendencia volvió a ser ascendente por el resto del año hasta llegar a 95.2% (14 281 defunciones en exceso) en la semana 53 (^{Palacios et al., 2021}). Los resultados del primer periodo establecen que entre la semana 1 a 12 de 2021 se contabilizaron a nivel nacional un total de 368 906 defunciones registradas. Es decir, hubieron 166 178 decesos más que en el mismo periodo del año inmediato anterior y de enero de 2020 a marzo de 2021 un total de 940 329 defunciones y ocurrieron 1 437 805. Con base en estos resultados, se tiene que hubieron 497 476 muertes extras durante la pandemia, equivalente al 52.9%. Los estados mexicanos con mayor exceso de muerte son Baja California, la Ciudad de México, el Estado de México, Morelos, Puebla, Quintana Roo, Tabasco (^{SS, 2022a}).

Por último, hay estudios que comparan el número de actas de defunción emitidas por el Registro Civil de la Ciudad de México con los datos publicados por la Secretaría de Salud sobre el número de pacientes con COVID-19 que fallecieron en la misma entidad. El resultado importante es que al considerar las cifras acumuladas entre la semana 14 (que inició el 30 de marzo) y la semana 4 de 2021 (que concluyó el 31 de enero) se estima que el exceso de mortalidad es de 77 469 decesos - 2.66 veces mayor que el número de fallecidos por COVID-19 reportados por la Secretaría de Salud hasta el corte del 3 de febrero de 2021 (29 146) (^{Romero Zavala y Despehjel, 2021}). Como corolario, implica la existencia de una subestimación oficial de muertes por infección del virus ya sea por diagnóstico equivocado y/o por sub-registro de estas muertes (^{Romero Zavala y Despeghel, 2020}).

En síntesis, se ha hecho hincapié en ciertas limitaciones y posibles errores del uso del indicador del EM. Se destaca, en primer lugar, que su medición no es única, estando en función de la definición de la variable defunciones y de la base de datos disponibles para su medición; y, en segundo lugar, cada agencia oficial publica sólo estimaciones puntuales del EM desconocido y no se preocupan por garantizar si el estimador del EM está contenido en cierto nivel de confianza estadística.

2. Metodología del Exceso de Mortalidad

El grupo interinstitucional mexicano, como referencia metodológica para la estimación del EM se basó en conceptos, técnicas y herramientas dispuestas por la Organización Panamericana de la Salud (2020). Así, la evaluación implicó el conteo semanal de todas las muertes por cualquier causa comparado con umbrales esperados, los cuales se definieron a partir de los promedios históricos de periodos anteriores y los intervalos de confianza alrededor del promedio, similares a un canal endémico, que es el método que peermite establecer en qué momento se presenta un exceso de mortalidad cuando el número de defunciones supera el rango de variabilidad normal alrededor del promedio histórico. La ecuación (1) sintetiza la medición absoluta del EM:

Donde

Alternativamente, se puede re-parametrizar el valor de la distribución semanal del EM con un máximo propuesto en el percentil 90, habiendo usado la metodología del canal endémico con los datos de cada semana epidemiológicas del período 2016-2018. La estimación de la diferencia porcentual del EM se concretó al dividir la cifra de muertes observadas menos las esperadas para todas las causas por cada semana epidemiológica del año 2020 menos unoLa ecuación (2) expresa la medición relativa del EM:

Ahora, en la Figura 1 se presenta el diagrama de asimetría y curtosis propuesta por ^{Cullen y Frey (1999)}, basada en un re-muestreo (o bootstap) para aproximar la distribución empírica de una muestra de EM (versión absoluta del indicador). Tanto los valores de asimetría como de curtosis correspondientes al re-muestreo están representados por el círculo en la Figura 1:

Fuente: elaboración de los autores con base en estadísticas ^{SS (2022b)}. Se empleó el paquete fitdistrplus de R (^{Delignette-Muller et al., 2021}).

Figura 1 Exceso de mortalidad de la semana 12 a 53 de 2020 

La Figura 1 sugiere que, en este caso, las distribuciones de probabilidad empírica del EM se aproximan más a una distribución teórica lognormal. Debemos resaltar que la distribución lognormal es similar a la distribución normal, sólo que presenta colas más pesadas y curtosis más pronunciada

En general, se considera que una variable aleatoria con distribución lognormal es:

Definición: una variable aleatoria Y se distribuye lognormal con parámetros μ∈ ℜ y σ ∈ ℜsi y solo si X = In Y se distribuye normal con medida μ y varianza σ²

La función de densidad de Y es:

Para aportar validez estadística al EM por entidad federativa, realizamos una prueba estadística que se propone:

Donde Z es una variable con media μ y desviación típica que se distribuye como una distribución lognormal. La prueba de la hipótesis nula es la siguiente:

H01:Durante la pandemia el EM por todas las causas a nivel estatal es similar al valor que normalmente podría ocurrir sin pandemia, siendo el cambio del valor no relevante (μ=0).

La significancia estadística de la primera prueba H01: se puede evidenciar mediante una distribución lognormal. Alternativamente, podemos usar un intervalo de confianza para probar si EM en 2020 (semana 12 a 53) se encuentra dentro de los valores que pudieran ocurrir sin pandemia, mediante la desviación estándar del valor de referencia de las muertes esperadas, construido este último con datos históricos de muertes en el periodo 2016-2018.

3. Resultados Oficiales del Exceso de Muertes en 2020

El grupo interinstitucional en esta emergencia del COVID-19 estimó el indicador del EM por todas las causas. Para ello, usó los datos de defunciones observadas por todas sus causas que encontró en las actas de ^{SS (2022b)}, las cuales cubren aproximadamente el 85.5% de la población mexicana durante las semanas epidemiológicas de la 12 a la 53 y las defunciones esperadas a partir de una metodología basada en ^{OPS (2020)} EM.

En la Tabla 1 se muestran los datos oficiales de las defunciones esperadas por semana por todas las causas (E), las defunciones observadas (O), las defunciones observadas acumuladas (Σo), el exceso de mortalidad absoluta (EM), el exceso de mortalidad acumulado (ΣEM), y el exceso de mortalidad relativa (EM/E).

Una forma inicial de analizar el EM total a nivel nacional es mediante la comparación de la diferencia absoluta de las muertes ocurridas en el año 2020 y el valor de referencia de las muertes esperadas (mediana), este último se construye con datos históricos de muertes para el periodo de 2016-2018. Lo anterior proporciona una idea del impacto de la pandemia en el país, particularmente de su posible costo de vidas, tanto directas como indirectas.

De acuerdo con la Tabla 1, observamos que de la semana 12 hasta la 53 se esperaba, a partir de los datos de tendencia de defunciones en años recientes, que hubiera 748,999 muertes, pero ocurrieron 1,050,383 muertes. Por lo que el exceso de muertes por todas las causas ascendió a 301,384 personas. El registro oficial de casos confirmados de COVID-19 fue de 125,485 personas muertas -esto es, hubo 175,057 muertes, más de lo esperado para el mismo periodo.

Otra forma alternativa de analizar el EM es comparando la proporción de la diferencia de muertes en exceso por todas las causas que no se contabilizan por COVID-19 con las directamente asociadas por COVID-19.

En la misma tabla, notamos que el porcentaje a nivel nacional de muertes en exceso por todas las causas en 2020, con respecto al periodo 2016-2018, es de 41.6% -es decir, 41.6% de más muertes que lo esperado.

La Gráfica 1 presenta de manera visual la versión absoluta del EM nacional. Para ello, se comparó con el umbral de las muertes esperadas, este último se realizó con los datos históricos de muertes en el período 2016-2018.

Fuente: exceso de mortalidad con las actas de defunción y valor de la mediana del mismo indicador con las defunciones de referencia por año de ocurrencia y entidad de registro de 2016 a 2018 (^{SS, 2022a} y ^2022b).

Gráfica 1 Exceso de mortalidad por todas las causas por semana epidemiológica, semanas de la 12 a la 53, 2020 

En la Gráfica 2, se evidencia estos resultados. En las primeras semanas del año 2020 un exceso de mortalidad no se registró, incluso tiene la misma tendencia ligeramente inferior del promedio histórico para este periodo. Se observa a partir de la semana 13 un cambio en la tendencia, en el que se registra el inicio del exceso de mortalidad general que empieza a ser notable en la semana 16 (del 1 al 7 de abril) e incrementándose a una tasa constante de crecimiento hasta la semana 23. También, se muestran variaciones en las tasas de crecimiento desde la semana 24 hasta la 53.

Fuente: exceso de mortalidad con las actas de defunción (gris) y de casos confirmados COVID19 por año de ocurrencia y entidad de registro del 2016 a 2018 (^{SS, 2022a} y ^2022b).

Gráfica 2 Exceso de mortalidad por todas las causas y muertes confirmadas por COVID-19, semanas de la 12 a la 53, 2020 

Además, esta gráfica muestra la versión relativa del EM nacional, esto mediante la comparación de la proporción de muertes en exceso por todas las causas que no se contabilizan por COVID-19 con las directamente asociadas con este virus.

La interpretación de la Gráfica 2 es: si el número real de muertes a nivel nacional se explicara por completo por el número de muertes confirmadas por COVID-19, esperaríamos que la curva gris y la negra durante este período fueran más o menos las mismas; sin embargo, vemos que el número de muertes confirmadas por COVID-19 subestima enormemente al número real de muertes por la pandemia (la curva negra es constantemente mucho más baja que la gris). Entonces, los datos de EM sugieren que el número de muertes por COVID-19 es mucho mayor que las cifras oficiales.

La cuantificación del indicador sugiere que el número de muertes en el país es más de 2 veces mayor de lo que las estadísticas oficiales reportan. Es decir, el número de defunciones confirmadas oficialmente por COVID19 subestiman el número real de muertes por la pandemia.

Por otro lado, se presentan oficialmente los estados que registran mayores cifras de defunción. Sin embargo, se requiere un análisis del EM, en el que se considere un seguimiento semanal del número de fallecidos sucedidos durante la pandemia, claro considerando la semana 53 como fecha de corte -es decir, el periodo que EM comprende los meses de marzo a diciembre del 2020.

En la Tabla 2 observamos que la Ciudad de México, Estado de México, Guanajuato, Nuevo Léon, Puebla y Veracruz son entidades que han sido críticamente afectadas por el virus -el EM supera el 47%. Además, destaca que hay una gran variación, desde una extremadamente alta en las entidades anteriormente mencionadas hasta niveles muy moderados en algunos estados, tales como Chiapas, Baja California Sur, Durango, Michoacán, Guerrero, Jalisco, Oaxaca, Nayarit y Zacatecas, que tienen una igual o inferior al 25%. Además, destacan las regiones de la frontera norte del país (Baja California, Sonora, Chihuahua, Coahuila, Nuevo León y Tamaulipas) y la del centro (Ciudad de México y Estado de México), siendo el comportamiento del exceso de muertes fuertemente dependiente de la región considerada.

En otras palabras, aunque las cifras de la Tabla 2 son relevantes, bien podrían estar incompletas, ya que el estimador del EM podría ser afectado por el cambio de la velocidad con la que personas que mueren por otras causas. De hecho, las medidas de control a nivel estatal del COVID-19 podrían haber conducido a cambios en las tasas de mortalidad por todas las causas, debido a impactos- tales como la reducción de los accidentes de tráfico (si la movilidad disminuyó durante el aislamiento), la disminución de los homicidios por narcotráfico (si la violencia disminuyó durante la cuarentena) o hubo una caída de las muertes laborales debido a la menor migración u otros problemas de salud relacionados con el tamaño de sus poblaciones (por ejemplo si los hospitales se saturaron y/o la demanda por servicios de salud cambió).

La falta de estimaciones confiables, en términos estadísticos, del impacto de la pandemia tiene grandes consecuencias en las vidas de millones de mexicanos afectados por una crisis sanitaria y económica sin precedente. Los distintos órganos y niveles de gobierno necesitan números y datos confiables para cercionararse y reabir las diferentes economías de manera segura. Un debate que se ha intensificado recientemente.

4. Significancia estadística del Exceso de Mortalidad a nivel estatal

En estudios recientes se ha encontrado que el comportamiento del exceso de muertes depende fuertemente de la región considerada (^{Matus et al, 2020}; ^{Martín, 2020}). Para analizar la significancia de EM a nivel estatal, el método utilizado es el siguiente:

Con base a esta estimación calculamos el cuantil 95 de la distribución para cada SE y lo multiplicamos por el promedio de cada estado de muertes totales por millón de habitantes. De esta forma, si la observación de mortalidad por millón supera este cuantil modificado en una semana determinada, se considera que el número de fallecimientos que hay de diferencia entre la observación y el cuantil modificado son los fallecimientos en exceso, los cuales son estadísticamente significativos. Si no supera el cuantil modificado, el exceso de mortalidad para ese grado de significancia se considera igual a cero. Este proceso también se aplica para los cuantiles 99 y 50 (que en el caso de la lognormal es igual a la media). Así, tenemos tres muertes en exceso y un error: la Tabla 3, que contiene el número de fallecidos esperados para las entidades federativas mexicanas entre la semana epidemiológica 12 a la 53 de 2016 al 2018 (E); el cálculo del exceso de muertes con el valor del umbral medido por el valor promedio de 2016 a 2018 (AVG E) según el método de canales endémicos propuesto por la OPS; el número de fallecidos observados para las entidades federativas entre la semana epidemiológica 12 a la 53, de 2016 al 2018. (O); y el error estándar (√σn).

En la Tabla 3 mostramos que al comparar el valor dado con el valor de contraste de 99.9% son significativos todos los estados. En todos los casos se rechaza la hipótesis nula a favor de la alternativa. Es decir, se puede asumir que el estimador del EM por todas las causas a nivel estatal de marzo a diciembre de 2020 es relevante estadísticamente.

Una manera alternativa de presentar el EM por entidad federativa, en su versión absoluta, es compararlo con el umbral de las muertes esperadas. Este último se realiza con los datos históricos de muertes de los 3 años anteriormente mencionados. Esto se muestra en las Gráficas 3a a 3d.

Fuente: elaboración propia con datos de la Secretaría de Salud (^{SS, 2022a} y ^2022b).

Gráfica 3a Exceso de mortalidad por todas las causas por entidad federativa y semana epidemiológica 12 a 53, 2020 

Fuente: elaboración propia con datos de la Secretaría de Salud (^{SS, 2022a} y ^2022b).

Gráfica 3b Exceso de mortalidad por todas las causas por entidad federativa y semana epidemiológica 12 a 53, 2020 

Fuente: elaboración propia con datos de la Secretaría de Salud (^{SS, 2022a} y ^2022b).

Gráfica 3c Exceso de mortalidad por todas las causas por entidad federativa y semana epidemiológica 12 a 53, 2020 

Fuente: elaboración propia con datos de la Secretaría de Salud (^{SS, 2022a} y ^2022b).

Gráfica 3d Exceso de mortalidad por todas las causas por entidad federativa y semana epidemiológica 12 a 53, 2020 

De la Gráficas 3a a 3d podemos señalar el siguiente comportamiento estatal del COVID-19 en 2020. Primero, 9 estados del país sintieron de manera temprana el impacto de la pandemia: Puebla empieza a partir de la semana epidemiológica 12, Baja California (14), Ciudad de México (14), Quintana Roo (14), Estado de México (15), Chihuahua (16), Veracruz (16), Morelos (17) y Tlaxcala (17). Segundo, en la fase 3 de la crisis sanitaria, el periodo de contagio comunitario, 16 estados muestran un periodo tardío: Sinaloa (18), Hidalgo (19), Sonora (20), Zacatecas (20), Jalisco (21), Campeche (21), Querétaro (21), Aguascalientes (22), Guanajuato (22), Baja California Sur (24), Coahuila (24), Nuevo León (24), San Luis Potosí (24), Tamaulipas (24) y Colima (27). Tercero, la cúspide de la pandemia a nivel nacional se sitúa en la semana 31, donde se aprecia después un descenso en el EM de los estados líderes de defunciones. Cuarto, 4 entidades tuvieron el clímax del EM en el periodo de la semana 19 a 22: Baja California (19), Ciudad de México (21), Estado de México (22) y Morelos (21). Quinto, 20 estados encuentran el clímax del EM entre la semana 29 a 31: Aguascalientes, Baja California Sur, Campeche, Chihuahua, Coahuila, Colima, Guanajuato, Hidalgo, Jalisco, Nuevo León, Querétaro, Quintana Roo, San Luis Potosí, Sinaloa, Sonora y Tlaxcala.

La validez estadística de los resultados nos da confianza para actuar sobre la base del EM.

Conclusiones

La estimación oficial del EM en este tiempo de emergencia del COVID19 representa un progreso en la cuantificación de personas fallecidas por causa directa del virus o con la infección concomitante o por otras causas. No obstante, el hecho de no saber la validez estadística de las estimaciones de EM produce que sean EM directamente inútiles (o no confiables). Lo anterior provoca una situación inapropiada y cuestionable: esto inspira a los políticos y autoridades a creer que se están rigiendo por datos correctos cuando realmente puede no ser así. Al mismo tiempo, es más probable que ellos sólo descubran los errores después de haberlos cometido.

Para aportar validez estadística al EM por entidad federativa, realizamos una prueba estadística de significación usando la distribución lognormal. Lo anterior se debe a que se comporta como una variable aleatoria que toma valores reales no negativos y presenta una falta de simetría con respecto a la media.

Los resultados encontrados rechazan la hipótesis nula a un nivel de 99.9% para todas las entidades federativas usando la distribución lognormal.

A nivel nacional, hay un 41.6% de exceso de defunciones, que se concentra en Baja California, Campeche, Ciudad de México, Colima, Estado de México, Guanajuato, Nuevo León, Puebla, Sinaloa, Tamaulipas, Tabasco, Veracruz y Zacatecas. Cuatro entidades tuvieron el clímax en el periodo de la semana 19 a la 22: Baja California (19), Ciudad de México (21), Estado de México (22) y Morelos (21). Por último, 20 estados encuentran el clímax del EM entre las semanas 29 a la 31: Aguascalientes, Baja California Sur, Campeche, Chihuahua, Coahuila, Colima, Guanajuato, Hidalgo, Jalisco, Nuevo León, Querétaro, Quintana Roo, San Luis Potosí, Sinaloa, Sonora y Tlaxcala.

Finalmente, la falta de estimaciones confiables estadísticamente sobre el impacto de la pandemia puede tener grandes consecuencias en las vidas de millones de mexicanos afectados por una crisis sanitaria y económica sin precedentes, dado que los gobiernos de los distintos niveles necesitan números confiables para saber cómo reabrir las diferentes economías de forma segura y otras estrategias de seguridad económica y de salud.