Introducción

El Perú se ubicó entre los países del mundo con la mayor tasa de infectados por SARS-CoV-2, ocupando incluso el primer lugar en la tasa de mortalidad. Asimismo, en este escenario, se observaron grandes diferencias en la magnitud de infectados entre las 24 regiones políticas peruanas. Por ejemplo, al 18 de abril del año 2023, la tasa de incidencia acumulada por cada 100 mil habitantes fue igual a 33 454 en la región de Moquegua y de 6302 en Loreto (^{Ministerio de Salud [Minsa], 2023}).

En el ámbito internacional, existe una cantidad considerable de estudios de corte empírico que señalan la existencia de una importante y significativa asociación entre los factores de riesgo del entorno socioeconómico y cultural y la infección por coronavirus (^{Amate-Fortes & Guarnido-Rueda, 2023}; ^{Backer et al., 2022}; ^{Buja, et al., 2020}; ^{Gangemi et al., 2020}; ^{Haldar & Sethi, 2020}; ^{Hrvoje, 2020}; ^{Karmakar et al., 2021}; ^{Kjøllesdal et al., 2022}; ^{Lin et al., 2020}; ^{Mansour et al, 2021}; ^{Morante-García et al., 2022}; ^{Singu et al., 2020}; ^{Wachtler et al., 2020}). Estos factores de riesgo, en interacción con las variables biológicas y genéticas, condicionan la propagación de la covid-19 (^{Balboa-Castillo et al., 2021}).

El SARS-CoV-2 es un tipo de virus que genera la enfermedad respiratoria denominada coronavirus de 2019 o covid-19. La principal vía de infección por este virus se produce directamente de persona a persona a través de los aerosoles infectados que expelen los individuos enfermos con covid-19, o indirectamente a través del contacto con la mucosa oral, nasal o conjuntivo después de haber tocado superficies u objetos infectados, siendo el canal más importante la trasmisión respiratoria durante el proceso de interacción entre las personas (^{Aguilar et al., 2020}; ^{Meyerowitz et al., 2021}). Por ello, dado que los factores del contexto económico, social y cultural condicionan tanto la conducta privada individual como la forma o intensidad en que se interactúa con otras personas, no sorprende encontrar la existencia de una estrecha asociación entre los citados factores de riesgo del entorno y la propagación del coronavirus (^{Al Kindi et al., 2021}; ^{Li et al., 2021}; ^{Mena et al., 2021}; ^{Navarro, 2021}; ^{Villalobos et al., 2021}). En tal sentido, la política de salud para hacerle frente de manera eficaz al incremento de contagios no solo debe poner énfasis en aspectos generales como el distanciamiento social, sino que también debe tomar en cuenta los factores socioeconómicos y culturales que moldean el comportamiento de las personas ante la pandemia (^{Hadizadeh et al., 2022}).

En el ámbito internacional, según los estudios empíricos de alcance regional o nacional, las variables del contexto socioeconómico y cultural que recurrentemente presentan una gran asociación con la expansión del coronavirus son: el producto interno bruto o ingreso nacional per cápita, el empleo o el desempleo en el mercado laboral, la tasa de analfabetismo o educación, la infraestructura médica y sanitaria, la densidad poblacional, el acatamiento de las reglas sanitarias, entre otros (^{Han et al., 2022}; ^{Medeiros et al., 2020}; ^{Mogi & Spijker, 2022}; ^{Qiu et al., 2020}; ^{Rozenfeld, 2020}; ^{Sarmadi et al., 2021}).

Pese a la relevancia de los aspectos socioeconómicos y culturales en el proceso de proliferación de la infección por coronavirus, hallada por las investigaciones efectuadas en el terreno internacional, no existen estudios al respecto a nivel de las regiones peruanas. Por ello, el objetivo de ese estudio fue identificar dichos factores de riesgo del contexto regional que están asociados con la expansión de la infección por el SARS-CoV-2. El estudio fue a nivel de regiones, por el hecho de que las variables relacionadas a su propagación no son necesariamente las mismas entre las diferentes regiones dentro de un país (^{Amdaoud et al., 2021}; ^{D'Urso et al., 2022}; ^{López-Mendoza et al., 2021}; ^{Wang et al., 2021}). La investigación se limitó a estudiar solo la infección y no la mortalidad, debido a que los elementos de riesgo para ambos hechos también pueden ser diferentes (^{Abedi et al., 2021}).

Materiales y métodos

El estudio es de tipo correlacional. Trata de identificar econométricamente a las variables asociadas a las infecciones por coronavirus a nivel de las regiones peruanas. En concordancia con ^{Seminario et al. (2022)}, se consideró como variable dependiente de tasa de infectados a la cantidad de casos positivos por cada 100 mil habitantes en cada región. Se incluyeron como variables independientes 10 indicadores pertenecientes al entorno económico, social y cultural: producto interno bruto per cápita a precios constantes del año 2007; tasa de empleo formal, definida como el porcentaje de la población económicamente activa asalariada y con seguro social; pobreza económica, especificada como el porcentaje de la población con al menos una necesidad básica insatisfecha; tasa de analfabetismo de la población de 15 y más años; cantidad de establecimientos de salud por cada 100 mil habitantes; cantidad de médicos por cada mil habitantes; enfermedad crónica, cuantificada como el porcentaje de la población regional que reportó padecer algún problema de salud crónico; acceso al agua, definida como el porcentaje de la población que consume agua de la red pública todos los días; densidad poblacional, contabilizada como el número de habitantes por kilómetro cuadrado; e infracción a las normas sanitarias, aproximada por el número de infracciones al reglamento de tránsito por cada 10 mil habitantes. Se asume que la magnitud de las infracciones al reglamento de tránsito en cada región guarda cierta relación con la magnitud de las infracciones a las normas de prevención y salubridad pertinentes para hacer frente de manera eficaz a la expansión del coronavirus; es decir, captura de alguna manera el aspecto cultural relacionado a la desobediencia de la población para acatar las medidas sanitarias dadas por las autoridades e instituciones correspondientes, a fin de evitar o minimizar los contagios.

Del conjunto de las variables independientes, el producto bruto interno per cápita, el empleo laboral y la pobreza económica corresponden al campo económico. La tasa de analfabetismo, la dotación de establecimientos de salud y personal médico, el padecimiento de alguna enfermedad crónica y el acceso al agua pertenecen al aspecto social, relacionado con la educación, la salud y la vivienda. Por disponibilidad de datos, la tasa de infracciones de tránsito se utiliza como una variable proxi de la tasa de infracción a las normas sanitarias, de modo que captura, de alguna manera, la cultura o la costumbre de la población de incumplir y no respetar las disposiciones o reglas institucionales dispuestas.

La información utilizada para el estudio provino de fuentes secundarias. La cantidad de infectados en cada región fue recabada del ^{Minsa (2023)}, en tanto que las variables socioeconómicas y culturales se recopilaron del Instituto Nacional de Estadística e Informática (^{INEI, 2023}). Los datos son de carácter anual y corresponden a los años 2020 y 2021. No se incluyó el año 2022 debido a que todavía no se dispone información anual sobre algunas de las variables independientes consideradas en la investigación, como son los casos del empleo formal y la pobreza. Asimismo, se trabajó con 24 regiones, incluyendo Callao dentro de la región Lima.

Con la finalidad de estimar los valores de los parámetros correspondientes a las variables independientes, se efectuaron regresiones econométricas utilizando la técnica de los mínimos cuadrados ordinarios (MCO); es decir, los parámetros fueron hallados minimizando la suma de los cuadrados de las desviaciones entre los valores observados de la tasa de infectados por SARS-CoV-2 con los valores estimados de la citada variable.

Se efectuaron dos regresiones lineales multivariables (^{Varkey et al., 2020}). En una primera, se consideraron las 10 variables independientes. Después se efectuó una segunda regresión considerando solo aquellos que mostraron significancia estadística con p < 0.10. En la segunda regresión, todas las variables independientes consideradas mostraron significancia estadística con p < 0.05, ratificando lo hallado en la primera regresión. Luego, se evaluó el grado de cumplimiento de todos los supuestos de la regresión lineal múltiple. Las pruebas aplicadas arrojaron ausencia de problemas de multicolinealidad (las variables independientes no están correlacionados), heterocedasticidad (la varianza de los residuos es constante), autocorrelación (las observaciones son independientes) y presencia de una distribución normal de residuos.

Las fases de las estimaciones econométricas y la ejecución de las pruebas o test estadísticos fueron realizadas con el programa Eviews 12.

Resultados

En principio, en la Figura 1 se observa que, al 18 de abril del año 2023, la cantidad de casos de covid-19 por cada 100 mil habitantes fue muy diferenciada entre las regiones políticas peruanas, siendo Moquegua la región con la tasa más alta y Loreto con la tasa más baja. Asimismo, los contagios fueron mayores en aquellas ubicadas en la zona de la costa que en la sierra y selva. Así, las ocho regiones con la mayor tasa de contagios se ubican en la costa (Moquegua, Arequipa, Lima Metropolitana, Tacna, Callao, Ancash, Tumbes e Ica) y las ocho con la menor tasa se ubican en la selva y la sierra (Loreto, Puno, Cajamarca, Ucayali, San Martín, Huánuco, Huancavelica y Ayacucho). Dado que en la costa la temperatura promedio es más alta, lo observado guarda coherencia con el hecho de que una mayor temperatura puede favorecer el incremento de la incidencia de infecciones por SARS-CoV-2 (^{Altamimi & Ahmed, 2020}).

Fuente: ^{Minsa (2023)}.

Figura 1 Perú: Tasa de incidencia regional de la covid-19. 

En la Tabla 1 también se observan grandes diferencias regionales no solo en la tasa de infectados con el coronavirus, sino también en los valores de las variables económicas, sociales y culturales consideradas en el estudio como factores explicativos de riesgo.

En una primera regresión múltiple efectuada, cinco de las 10 variables independientes consideradas resultaron tener significancia estadística con 10% de error. Luego, en una segunda y definitiva regresión -considerando solo aquellos que mostraron significancia estadística en la primera regresión-, se ratifica que las variables socioeconómicas y culturales que se asociaron con la tasa de casos regionales con covid-19 fueron: el empleo formal (p:0.000), la dotación de establecimientos de salud (p:018), la dotación de médicos (p:0.034), el acceso al consumo de agua de la red pública (p:0.005) y la infracción a las normas (p:0.012) (Tabla 2). Los signos estimados indican que la tasa de infección fue mayor para aquellas regiones que tendieron a mostrar mayores niveles de empleo formal, de establecimientos de salud, de acceso al agua de la red pública, de infracción a las normas y menores niveles de densidad médica.

Las variables que no arrojaron significancia estadística fueron: el producto interno bruto per cápita, la tasa de pobreza, la tasa de analfabetismo, la tenencia de alguna enfermedad crónica y la densidad poblacional.

La evaluación del grado de consistencia de los resultados definitivos hallados indica que los parámetros estimados son robustos y eficientes, debido a que no existen problemas de autocorrelación, de heterocedasticidad y de colinealidad (Tabla 3). A su vez, el estadístico Jarque-Bera -estimado mediante el paquete estadístico Eviews 12-, resultó tener un valor de 1.458433 (menor a 5.9), lo cual indica la existencia de una buena bondad de ajuste y que los residuos resultantes de la diferencia entre los valores observados y los estimados de la tasa de infección por coronavirus siguen una distribución normal (Figura 2).

Fuente: Elaboración propia con el uso de Eviews 12.

Figura 2 Distribución normal de residuos. 

Discusión

El coronavirus se trasmite básicamente mediante aerosoles y de manera directa de persona a persona durante el proceso de interacción humana. Por ello, debido a que la forma y la intensidad de dicha interacción es condicionada por el entorno económico, social y cultural, estos factores de riesgo están inmersos de manera muy importante en la propagación del virus.

Al igual que en el estudio de ^{Ying et al. (2022)}, esta investigación mostró que la tasa de contagios a nivel de las regiones es mayor en la medida en que se incrementa la tasa de empleo. En concordancia con este hallazgo, se observa que, de las seis regiones con la mayor tasa de empleo formal, cuatro están entre aquellas con las más altas tasas de contagio: Moquegua, Arequipa, Lima y Tacna (^{Minsa, 2023}).

La relación en sentido positivo entre los contagios y la tasa de empleo formal se explica por la mayor movilidad que genera estar empleado en el sector formal, especialmente cuando es predominantemente de carácter dependiente y en servicios esenciales en tiempos de pandemia (^{Hawkins, 2020}). La movilidad implica desplazarse del hogar hacia el centro laboral y viceversa, así como por la calle, lo que conlleva interactuar con otras personas durante el trayecto y en el centro laboral, elevando, de ese modo, la probabilidad de contagio (^{Sigler et al., 2021}). Asimismo, en el sector formal, persistió la mayor movilidad aún en tiempos de la pandemia debido a que en muchos casos los trabajadores fueron obligados a integrarse al trabajo presencial, coadyuvando al incremento de los contagios (^{Ponce et al., 2020}).

Dado que un mayor nivel de empleo formal se asocia, en sentido directo, con la probabilidad de enfermarse con covid-19, entonces el desempleo laboral lo hace en sentido inverso. Por ende, en las regiones o áreas de mayor tasa de desempleo, esta variable actuó como un elemento amortiguador contra el aumento de los contagios (^{Consolazio et al., 2021}).

La asociación en sentido directo entre la cantidad de establecimientos de salud y la tasa de contagios hallada en este estudio se explica por el número de pruebas de descarte realizadas. En la medida en que los establecimientos de salud son los autorizados y encargados de efectuar las pruebas de descarte de contagio, a mayor número de establecimientos se tuvo una mayor cantidad de pruebas y, por ende, una mayor cantidad de contagios encontrados, tal como fue reportado por los estudios de ^{Moosa & Khatatbeh (2021)}, ^{Bouba et al. (2021)}, ^{Cordes & Castro (2020)}, entre otros.

La mayor tasa de contagios se relaciona positivamente con el número de establecimientos de salud debido a que una mayor dotación de estos establecimientos permite una mejora en el diagnóstico y notificación de casos positivos (^{Raymundo et al., 2021}) y una mayor disponibilidad de hospitales especializados en covid-19 (^{Suraya et al., 2021}).

Aunque la tasa de contagios se asocia positivamente con el número de establecimientos de salud, la relación con el número de médicos por habitante es en sentido inverso; es decir, las regiones que tuvieron una mayor cantidad de médicos arrojaron una menor tasa de contagios. En concordancia con los estudios de ^{Ehlert (2021)} y ^{Qiu et al. (2020)}, el resultado indica que una mayor densidad de médicos contribuyó a contrarrestar la magnitud de propagación del virus.

Se esperaría que un mayor acceso al servicio de agua de la red pública se asociara de manera inversa con la tasa de contagios. Sin embargo, en el presente estudio el resultado arrojó una relación en sentido directo: a mayor porcentaje de la población con acceso al agua de la red pública, se tuvo una mayor tasa de contagios regionales. Este resultado estaría reflejando el hecho de que, controlado el efecto de las otras variables socioeconómicas consideradas en el estudio, la mayor disponibilidad de este recurso implica cierta relajación en el cuidado e higiene personal, de modo que se facilita la transmisión del virus. Al respecto, se debe señalar que, en el Perú, parece ser baja la actividad del adecuado aseo personal: solo el 49.6% y 33.5% de la población utiliza jabón o detergente para lavarse la mano antes de comer y después de ir al baño, respectivamente (^{Rutstein & Céspedes, 2009}).

A su vez, el Perú es el país con el mayor grado de desigualdad en la dotación y acceso al servicio del agua en América Latina, lo cual hace que la mayoría de los hogares no cuenten con el suministro suficiente para cubrir sus necesidades básicas de higiene y alimentación. Así, por la geografía accidentada que se tiene, donde reside el 66% de la población nacional se dispone solo del 2.2 % de acceso al agua. A su vez, en la capital peruana existen algunos distritos cuyo consumo diario llega a 350 litros por persona y en la mayoría de los otros distritos solo a 70 litros, en un escenario en que la Organización Mundial de Salud estipula que el consumo por persona debería ser de 100 litros (^{Maquet, 2021}; ^{Ministerio de Desarrollo Agrario y Riego [Minag], 2022}).

Las disposiciones gubernamentales sobre el confinamiento, la cuarentena, el distanciamiento social, así como el uso de mascarillas y protectores faciales, condicionan de manera directa la reducción de los contagios de covid-19 (^{Yammine & Rammal, 2021}). Por ello, el incumplimiento de estas disposiciones o reglas sanitarias contribuyó a la expansión del virus (^{Hills & Eraso, 2021}; ^{Mejía et al., 2021}). Dicho incumplimiento a las reglas está relacionado al bajo capital cívico (^{Durante et al., 2021}), al individualismo (^{Canatay et al., 2021}), a la antisocialidad (^{O’Connell et al., 2021}), es decir, a factores o atributos culturales (^{Erman & Medeiros, 2021}; ^{Mogi & Spijker, 2022}).

Lamentablemente, en el Perú, la mayoría de las personas presentan un fenómeno cultural o la costumbre de no respetar las reglas o normas, y la transgresión tiende a ser tradicionalmente sistemática (^{Portocarrero, 2009}). Inclusive la población es consciente de esta pésima costumbre, como lo mostró el resultado de una encuesta efectuada a nivel nacional, donde el 79% de los encuestados manifestaron que la conducta de los peruanos durante la pandemia no fue la adecuada (^{Ipsos, 2020}).

En este contexto, la cultura arraigada del escaso respeto a las reglas por parte de la población fue reforzada por la incoherencia mediática en las acciones de las autoridades gubernamentales. Esto deterioró aún más la baja credibilidad y confianza de la población en las instituciones del gobierno, reduciendo la eficacia de las medidas dictadas para combatir la propagación del virus (^{Estella, 2020}).

Este estudio contiene ciertas limitaciones. Primero, las informaciones anuales utilizadas en las regresiones corresponden a los años 2020 y 2021, de manera que, por un lado, no se consideró el año 2022 y, por otro lado, se incluyó el primer trimestre del año 2020 en el que todavía no estaba presente el coronavirus en el Perú, de modo que se asumió que las condiciones socioeconómicas antes de la pandemia habrían condicionado la magnitud de la propagación del coronavirus (^{Ramírez-Aldana et al., 2020}). Segundo, no se consideró el efecto de las vacunas debido a que estas se aplicaron parcialmente a partir del segundo semestre del año 2021 y se carece de información a nivel de regiones al respecto. Tercero, las tasas de infracción a las normas y disposiciones gubernamentales dirigidas a la contención de la expansión de la pandemia se aproximaron con las tasas de infracción regional a los reglamentos de tránsito. Cuarto, no se analizó la tasa de hospitalizaciones y la tasa de mortalidad. Quinto, se excluyeron los factores biológicos y epidemiológicos porque se carece de información regional sobre ellos. Estudios posteriores deberían cubrir y complementar estos aspectos.

Conclusiones

En un escenario de una alta tasa de infecciones por SARS-CoV-2, el Perú mostró grandes diferencias en las tasas de infecciones entre las regiones políticas que lo conforman. En tal sentido, los resultados de este estudio indican que el nivel y las diferencias regionales en dicha tasa están asociadas a los factores de riesgo del entorno económico, social y cultural. Respecto al aspecto económico, la tasa de infección mostró una correlación positiva con la tasa de la población con empleo formal. Referido al campo social, la magnitud de la infección se asoció positivamente con la dotación de establecimientos de salud e inversamente con la densidad del personal médico. Finalmente, con relación al aspecto sociocultural, la expansión de la infección fue posibilitada por las infracciones generalizadas a las normas estipuladas para hacer frente a las infecciones y por el uso inadecuado y la inequidad en el consumo del agua expresados en el bajo uso del jabón y el detergente en el lavado de manos y la baja disponibilidad del citado bien hídrico por parte de un amplio sector de la población.

Si bien los factores socioeconómicos y culturales influyen en la propagación de las infecciones por el coronavirus, el control de la citada propagación en base al manejo de dichos factores se torna muchas veces complicada o insuficiente. Por ejemplo, este estudio encontró que a mayor tasa de empleo laboral formal se tiene una mayor tasa de infecciones. Ello implicaría, dentro de una visión mecanicista, que una política gubernamental que trate de reducir los contagios debería también reducir el nivel de empleo formal, lo cual obviamente parece absurdo desde el punto de vista económico.

En concordancia con el resultado obtenido, la política del gobierno de incrementar la dotación del personal médico fue pertinente. Es decir, dada la ayuda de las vacunas en el control de las infecciones por coronavirus, una mayor cantidad de médicos coadyuvó de alguna manera al freno y/o retroceso de las citadas infecciones.

El Perú es un país de un relativo bajo desarrollo institucional. Expresión de ello es el predominio de la cultura o costumbre del poco respeto a las normas y reglas establecidas de manera formal o informal. Esta característica cultural de la población fue un factor que jugó en contra de las políticas sanitarias que trataron de reducir las infecciones. Lamentablemente, el cambio de las costumbres se produce usualmente en el largo plazo, de modo que en el corto plazo poco o nada se puede hacer al respecto. Esto indica que el control de la propagación del coronavirus no solo depende de las acciones del gobierno nacional y local, sino también del tipo de cultura enraizada en la población, el mismo que puede coadyuvar o contrarrestar la eficacia de una política sanitaria.

Conflicto de interés

El autor declara no tener conflicto de interés en la presente investigación.