El título de esta entrada habría podido ser también “Amores y odios en tiempos de pandemia”, dado que las curvas epidemiológicas han sido objeto de fuertes debates durante los últimos meses. A pesar de que casi nadie las conocía hace menos de 5 meses, ahora todo el mundo se ha vuelto epidemiólogo, y como en fútbol, uno va escogiendo su equipo. En esta entrada propongo explicar por qué se tienen estos debates fuertes y doy unas recomendaciones para usar bien, o mejor, estas herramientas que nos brinda la epidemiología.
Durante estos meses, hemos escuchado, en varias ocasiones, críticas resaltando que varios equipos de epidemiólogos han hecho predicciones apocalípticas que nunca se cumplen, y a su vez estos mismos equipos de epidemiólogos responden que, precisamente gracias a sus predicciones los gobernantes tienden a tomar medidas restrictivas (i.e. aislamientos preventivos, localizados, etc.), lo que permite que sus predicciones no se realicen.
Como ya lo señalé en una entrada previa (ver acá), el problema es que estos dos argumentos bien que opuestos pueden ser ciertos, pero no sabemos en qué proporción. Por ejemplo, cuando uno mira el historial de las predicciones del famoso profesor Fergusson del Imperial College, para la enfermedad de la “vaca loca”, este último predijo unas 150.000 muertes, mientras que en total hubo 2.704 muertes; para la “gripa porcina” la predicción era de 65.000 muertes y hubo 457 fallecimientos por esta causa; mientras que para la “gripa aviaria”, pasamos de 200.000.000 muertes predichas frente a 455 muertes en total. En estos tres ejemplos, se tomaron medidas, por ende, entonces hubo una mitigación de estas plagas, pero seguramente, aun así, hubo una gran sobrestimación de los efectos y muertes por estas enfermedades.
Lo que vamos a ver es por qué ocurren estas “sobreestimaciones”. La razón es muy sencilla y tiene que ver con una decisión política más que con una decisión científica. Cuando uno corre los modelos SIR (susceptible, infectada y recuperada) que son los modelos matemáticos que usan los epidemiólogos, uno de los supuestos que muchas veces usan y que pocas veces explicitan, es que el 100% de los individuos son susceptibles de contagiarse del virus estudiado. Lo que dicen los epidemiólogos para justificar este supuesto es que no pueden garantizar, a priori, que unas personas serán inmunes al virus, aún más cuando el virus es nuevo y que es poco lo que se sabe sobre este. Pues, tienen razón, pero uno podría contestar que, tampoco se puede descartar que unas personas nunca se van a contaminar del virus, y como se verá más adelante, eso tiene consecuencias importantes para el diseño de políticas sanitarias.
En efecto, más allá de los casos llamados asintóticos, que son las personas que tienen el virus, pero, que no se dan cuenta por no tener síntomas, cuando uno habla con virólogos e inmunólogos, cuentan que es muy complicado entender por qué unas personas en contacto con el virus se enferman y otras no. Puede depender de muchos factores, ya sean genéticos, pueden estar relacionados con variables del medio ambiente o por la interacción entre el medio ambiente y el factor genético. Por ejemplo, se ha observado que los niños menores de 15 años poco se enferman, y una de las hipótesis para explicar esto, es que benefician de inmunidad cruzada. Cada año, hay cerca de cuatro diferentes coronavirus estacionales en circulación, especialmente en las escuelas, los cuales generan simples resfríos. Por ser generados por un virus “primo” al Covid-19, estos resfríos pueden explicar por qué los niños se contagian poco del Covid-19, pues sus sistemas inmunitarios, sin tener los anticuerpos específicos, ya saben como bloquear la proteína Spike que permite al Covid-19 entrar en nuestras células para atacarlas. Más allá de los niños, es muy poco lo que se sabe sobre por qué unas personas se contagian y otras no, al estar en contacto casi en las mismas condiciones con el virus. Por ejemplo, en el caso del crucero Diamond Princess, donde de manera torpe impidieron a los pasajeros salir del barco porque había casos de Covid-19 a bordo, a pesar de que todo el mundo estaba igual de expuesto -especialmente por el aire acondicionado -, al final del “paseo” solamente el 20% de los pasajeros se infectaron. ¿Por qué el 80% no se contagió? Eso es todavía un misterio.
Todo eso para decir que, los epidemiólogos, cuando suponen que el 100% de los individuos son susceptibles de contaminarse, lo que hacen es aplicar el principio de precaución en su forma más pesimista, puesto que acatan el problema de la incertidumbre considerando de entrada el peor de los escenarios posibles. No tengo problemas con eso, pero creo que nuestros amigos epidemiólogos deberían hacer explícito este supuesto. En efecto, con este último, por construcción, las proyecciones que realizan a partir de sus modelos constituyen un límite superior de lo que puede realmente suceder frente a un virus. Seguramente, además del efecto mitigador de las medidas tomadas, es otra explicación para entender el desfase entre las proyecciones iniciales realizadas y la realidad.
Otro problema con este supuesto, y acá creo que los responsables no son los epidemiólogos sino los “consumidores” de sus curvas y de sus proyecciones, es cómo las usamos. En efecto, una condición necesaria para que la aplicación del principio de precaución salve vidas, es que las medidas tomadas para aplicarlo no hagan más daño del que pretenden mitigar. Y es acá que el problema se complica mucho, especialmente durante una pandemia con un virus nuevo. Estamos lejos de tener certezas sobre la efectividad de las diferentes medidas para luchar contra el virus, especialmente las de confinamiento, pero tampoco sabemos muy bien las consecuencias de estas sobre la salud pública, especialmente en el mediano plazo. Como lo mencioné en esta entrada (ver acá), el rezago de las campañas de vacunación de los niños, las consecuencias de los diagnósticos tardíos de cáncer, el problema de acceso a tratamientos y servicios de salud durante varios meses, los problemas de salud mental, pueden causar también muchos daños en términos sanitarios. Para darles una magnitud de esto, en un informe del National Health Service (ver una referencia acá) publicado al principio de esta semana, se estima que, en Reino Unido podría haber alrededor de 200.000 muertes prematuras en los tres próximos años como consecuencia de las medidas de confinamiento tomadas contra el Covid-19.
En reacción a mi entrada previa, el Senador Gustavo Petro reaccionó a un Tweet (no sé si realmente leyó la entrada, ver acá la reacción) que, con mi argumento en contra de los encierros, ya estaba privilegiando las ganancias de las empresas, es decir la economía primaba sobre las vidas. Con todo respeto Senador, mi respuesta es que, es mucho más complicado. Para entender eso les propongo lo siguiente: supongan que nos olvidamos de la economía y, por ende, olvidamos que regresar a cifras de pobreza de hace 10-20 años es una catástrofe social y humana (no solamente económica), para concentrarnos en las vidas que podemos salvar tomando medidas de confinamiento. Aun considerando solamente esta dimensión sanitaria, es lejos de ser evidente que, continuar con los encierros, sea la decisión que permita salvar el mayor número de vidas. Volviendo al caso de Reino Unido, considerando que el 100% de los individuos son susceptibles de ser contagiados por el virus, el Imperial College proyectaba al inicio de la pandemia que ese país sin tomar medidas habría podido llegar a 500.000 muertes de Covid-19. Ahora suponen que no es el 100% sino el 20% (como en el caso del crucero; pero puede ser más o puede ser menos, nadie sabe) y aplican una regla de tres (en realidad la explicación es más compleja que esto): sin medidas, los británicos habrían llegado a 100.000 muertes por Covid-19, mientras que las medidas de confinamiento quizás causarán la muerte de 200.000 personas, según las propias autoridades sanitarias de este país. Resultado neto de las medidas de confinamiento en este caso sería de 100.000 muertes evitables.
Para concluir, y acá creo que muchos epidemiólogos, sin importar las proyecciones que han realizado, estarán de acuerdo conmigo, para diseñar una política de mitigación de las consecuencias de una pandemia, se requiere una visión multidimensional del problema que integre los aspectos sociológicos, de salud pública, económicos, políticos para poder contextualizar los valiosos insumos que nos ofrece la epidemiología. Sin esta contextualización pluri-disciplinaria, y aplicando el principio de precaución en su forma la más extrema y sin mucho mencionarlo, podemos llegar a resultados peores de los que habríamos obtenido sin medidas de confinamiento estrictas. Como lo mencioné en un par de entradas (ver acá), para mitigar las consecuencias sanitarias de la pandemia, hay soluciones por fuera de los encierros que pueden tener mayor efectividad y causar menos sufrimiento.
PS: según las valiosas curvas de mi amigo y compañero Jorge Tovar (profesor de la Universidad de los Andes) que comparte en Twitter (ver acá), mirando los datos de inicio de síntomas, habríamos pasado el pico hace poco. Ojalá se confirme pronto este dato.