Las mujeres presentan más síntomas pos-Covid a largo plazo que los hombres

Un estudio realizado con pacientes de covid-19 ingresados en cinco hospitales públicos españoles durante la primera ola, revela que, a largo plazo, las mujeres presentan más síntomas pos-COVID que los hombres.

El estudio, liderado por la Universidad Rey Juan Carlos (URJC) y en el que participa a Universitat de València (UV), demuestra que, ocho meses después del alta, las mujeres presentaron más síntomas de fatiga, disnea, dolor, pérdida de cabello, problemas oculares, depresión y peor calidad del sueño que los hombres.

Según las conclusiones del estudio LONG-COVID-EXP-CM, publicado en la revista Journal of Clinical Medicine, la cantidad media de síntomas experimentados por las mujeres era de 2,25 frente a 1,5 en el caso de los hombres, aun cuando los síntomas causados por la infección aguda fuesen similares en el ingreso hospitalario.

El trabajo ha investigado las diferencias de sexo en los síntomas relacionados con la enfermedad y sus efectos a largo plazo tras superarla y ser dados de alta en el hospital, según fuentes de la UV, que indican que hasta la fecha algunos estudios sugerían que el sexo podría ser un factor específico.

Este estudio investiga específicamente, con la mayor cohorte hasta la fecha, esta diferencia y tiene en cuenta las diferencias en los síntomas de inicio asociados a la COVID-19, según un comunicado de la UV.

“La pandemia se ha relacionado con un aumento de la desigualdad de género. Reconocer que afecta de manera diferente a mujeres y hombres es un paso crucial hacia una mejor comprensión de la fisiopatología y la naturaleza de las secuelas y síntomas postcovid y la promoción de soluciones de atención médica individualizadas”.

Así lo destaca Esperanza Navarro-Pardo, profesora del Departamento de Psicología Evolutiva de la UV y participante en la investigación.

“Es muy interesante ver como las mujeres sobreviven en mayor proporción que los hombres a la infección aguda por COVID-19 pero desarrollan más síntomas después”, apunta César Fernández de las Peñas, primer firmante del estudio y profesor del Departamento de Fisioterapia, Terapia Ocupacional, Rehabilitación y Medicina Física de la URJC.

Según este estudio sobre 1.969 pacientes de hospitales de la ciudad de Madrid, el sexo no parece tener relación con el tipo de síntomas al comienzo de la enfermedad, de forma que los síntomas de la COVID-19 al ingreso fueron similares en hombres y mujeres, exceptuando la prevalencia de dolor de cabeza como síntoma inicial, que fue más común en mujeres que en hombres.

Esto sugiere que la afectación inicial por COVID-19 es similar en ambos sexos. No obstante, en el estado de salud post-COVID-19, hubo más síntomas de fatiga, disnea, dolor, pérdida de cabello, problemas oculares, depresión y mala calidad del sueño en las mujeres que en los hombres.

El sexo femenino aparece, por tanto, como un factor de riesgo para algunos síntomas post-COVID-19 concretos, como fatiga, disnea y problemas dermatológicos.

Además, a pesar de que enfermedades como la hipertensión, la diabetes o los trastornos cardiovasculares se han relacionado con un mayor riesgo de enfermedad grave o mortalidad en la fase aguda de la infección, no se ha encontrado que estas variables tengan efectos en la sintomatología posterior a la COVID-19.

Esto podría estar relacionado con el hecho de que esta enfermedad es más prevalente en los hombres, los cuales muestran mayor severidad de la infección y mayor tasa de mortalidad.

Las causas por las que la COVID afectaría más a las mujeres a largo plazo, apunta el equipo investigador, serían las diferencias biológicas en la expresión del enzima convertidor de angiotensina-2 (ACE2) y de los receptores transmembrana entre hombres y mujeres.

También las diferencias inmunológicas, por ejemplo, una menor producción de interleucina-6 proinflamatoria después de la infección viral en mujeres. No obstante, los mecanismos subyacentes deben ser investigados.

En el trabajo, por parte de la UV también participan los investigadores José Martín y Óscar Pellicer, del Intelligent Data AnalysisLaboratory de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ETSE-UV) y profesores de la Universidad Complutense de Madrid (UCM) y la Universidad Alfonso X El Sabio (UAX).