Corrupción y gestión pública asociada al Covid-19. Una revisión sistémica viva, 2021

Abstract

Con el propósito de responder a las interrogantes: ¿cuáles son las características de la corrupción en la gestión pública del COVID-19? y ¿cuáles son las lecciones que nos está dejando la corrupción en la gestión pública del COVID-19?; se realizó una revisión sistémica viva de la literatura producida desde inicios del año 2020 a la actualidad. La literatura fue buscada, encontrada y seleccionada a través de sistema QUADAS 2 y sus 4 dominios para determinar riesgo de sesgo y aplicabilidad fueron: prueba de selección, prueba de índice, prueba de referencia y prueba de flujo y tiempos. Las fuentes fueron: MEDLINE vía CAS PubMed, Science Direct, Scopus, Web of Science, Ovid MEDLINE JBrigs, SCIRUS, BIREME, EMBASE y Google Académico. Como resultado se seleccionaron 29 trabajos de los cuales, 3 son libros publicados por organismos internacionales, 1 libro de un autor independiente y 25 son artículos científicos que referencian datos de países de la UE, África, EE.UU. América Latina y el Caribe. Se concluyó en que la corrupción se caracteriza por obstaculizar el progreso hacia los objetivos de la salud; crecer con la falta de transparencia, integridad y controles; hacer ineficiente e ineficaz las estrategias y medidas de prevención y control; no permitir reconocer la magnitud de la pandemia; generar reticencias para calificar el riesgo; por estar relacionado con el discurso de los derechos humanos; por transformarse en formas de políticas; confundirse con faltas éticas y; adquirir la forma de fragmentación, individualismo, partidismo provocando inequidades, ineficiencias y desigualdad social. Las lecciones que deja es la vulnerabilidad de los sistemas de salud por falta de trasparencia, control, eficiencia y eficacia en la gestión del COVID-19. No existe un modelo justo de distribución de recursos sanitarios, escasos durante el COVID-19, ya que parten de procedimientos de toma de decisiones que priorizan inequidades y exclusiones de las poblaciones más vulnerables al COVID-19.