En momentos en que todos necesitan mejor información, desde modeladores de enfermedades y gobiernos hasta personas en cuarentena o aislamiento social, carecemos de evidencia confiable sobre cuántas personas han sido infectadas con SARS-CoV-2 o que continúan infectadas. Vía STAT
Se han adoptado contramedidas draconianas en muchos países. Si la pandemia se disipa, ya sea por sí sola o debido a estas medidas, el distanciamiento social extremo a corto plazo y los bloqueos pueden ser soportables.
¿Cuánto tiempo, sin embargo, deberían continuar medidas como estas si la pandemia se agita en todo el mundo sin cesar? ¿Cómo pueden saber los políticos si están haciendo más bien que mal?
statnews.com/2020/03/17/a-f…
statnews.com/2020/03/17/a-f…
Tres meses después de que surgió el brote, mayoría de países, incluido EE. UU., no tienen la capacidad de evaluar a un gran número de personas y ningún país tiene datos confiables sobre la prevalencia del virus en una muestra aleatoria representativa de la población general.
Este fiasco de evidencia crea una tremenda incertidumbre sobre el riesgo de morir por Covid-19. Las tasas de mortalidad de casos reportados, como la tasa oficial de 3.4% de la OMS, causan horror y no tienen sentido.
Los pacientes que han sido evaluados para el SARS-CoV-2 son desproporcionadamente aquellos con síntomas severos y malos resultados.
Los pacientes que han sido evaluados para el SARS-CoV-2 son desproporcionadamente aquellos con síntomas severos y malos resultados.
Como la mayoría de los sistemas de salud tienen una capacidad de prueba limitada, el sesgo de selección puede incluso empeorar en el futuro cercano.
La única situación en la que se probó una población cerrada completa fue el crucero Diamond Princess y sus pasajeros en cuarentena.
La tasa de letalidad fue de 1.0%, pero esta era una población mayoritariamente mayor, en la cual la tasa de mortalidad de Covid-19 es mucho más alta.
Proyectando la tasa de mortalidad de Diamond Princess en la estructura de edad de la población de EE. UU., la tasa de mortalidad entre las personas infectadas con Covid-19 sería del 0,125%.
Pero dado que esta estimación se basa en datos extremadamente delgados (solo hubo siete muertes entre los 700 pasajeros y la tripulación infectados), la tasa de mortalidad real podría extenderse cinco veces más baja (0.025%) a cinco veces más alta (0.625%).
También es posible que algunos de los pasajeros infectados mueran más tarde, y que los turistas puedan tener diferentes frecuencias de enfermedades crónicas, un factor de riesgo para peores resultados con la infección por SARS-CoV-2, que la población general.
Agregando estas fuentes adicionales de incertidumbre, las estimaciones razonables para el índice de letalidad en la población general de los Estados Unidos varían de 0.05% a 1%.
Ese enorme rango afecta notablemente la gravedad de la pandemia y lo que debe hacerse. Una tasa de letalidad de 0.05% en toda la población es menor que la influenza estacional.
Si ese es el ritmo real, cerrar el mundo con consecuencias sociales y financieras potencialmente tremendas puede ser totalmente irracional.
Es como un elefante atacado por un gato doméstico. Frustrado e intentando evitar al gato, el elefante salta accidentalmente de un acantilado y muere.
¿Podría la tasa de letalidad del caso Covid-19 ser tan baja? No, dicen algunos, señalando la alta tasa de letalidad en personas mayores.
Sin embargo, incluso algunos de los llamados coronavirus del tipo resfriado leve o común que se conocen desde hace décadas pueden tener tasas de letalidad de hasta el 8% cuando infectan a personas mayores en hogares de ancianos.
Algunos temen que las 68 muertes de Covid-19 en los EE. UU. a partir del 16 de marzo aumenten exponencialmente a 680, 6,800, 68,000, 680,000 ... junto con patrones catastróficos similares en todo el mundo.
¿Es ese un escenario realista o una mala ciencia ficción? ¿Cómo podemos saber en qué punto podría detenerse esa curva?
La información más valiosa para responder esas preguntas sería conocer la prevalencia actual de la infección en una muestra aleatoria de una población y repetir este ejercicio a intervalos regulares para estimar la incidencia de nuevas infecciones.
Lamentablemente, es información que no tenemos.
En ausencia de datos, el razonamiento de preparación para lo peor, conduce a medidas extremas de distanciamiento social y bloqueos. Desafortunadamente, no sabemos si estas medidas funcionan.
El cierre de escuelas, por ej., puede reducir las tasas de transmisión. Pero también pueden ser contraproducentes si los niños socializan de todos modos, si el cierre de la escuela lleva a los niños a pasar más tiempo con miembros de la familia ancianos que son más susceptibles.
El cierre de escuelas también puede disminuir las posibilidades de desarrollar inmunidad de rebaño en un grupo de edad que no padece enfermedades graves.
Esta ha sido la perspectiva detrás de la postura diferente del Reino Unido de mantener abiertas las escuelas.
En ausencia de datos sobre el curso real de la epidemia, no sabemos si esta perspectiva fue o será brillante o catastrófica.
En ausencia de datos sobre el curso real de la epidemia, no sabemos si esta perspectiva fue o será brillante o catastrófica.
Allanar la curva (flatten the curve) para evitar abrumar al sistema de salud es conceptualmente sólido, en teoría.
Aplanar la curva para evitar abrumar al sistema de salud es conceptualmente sólido, en teoría.
Una imagen visual que se ha vuelto viral en los medios y las redes sociales muestra cómo aplanar la curva reduce el volumen de la epidemia que está por encima del umbral de lo que el sistema de salud puede manejar en cualquier momento.
Sin embargo, si el sistema de salud se ve abrumado, la mayoría de las muertes adicionales pueden no deberse al Sars-CoV-2 sino a otras enfermedades y afecciones comunes como ataques cardíacos, ACV, traumatismos, hemorragias y similares que no se tratan adecuadamente.
Si el nivel de la epidemia abruma el sistema de salud y las medidas extremas solo tienen una eficacia modesta, entonces aplastar la curva puede empeorar las cosas: en lugar de verse abrumado en una fase corta y aguda, el sistema de salud seguirá abrumado por un período más largo.
Esa es otra razón por la que necesitamos datos sobre el nivel exacto de la actividad epidémica.
Una de las líneas de fondo es que no sabemos cuánto tiempo se pueden mantener las medidas de distanciamiento social y los bloqueos sin mayores consecuencias para la economía, la sociedad y la salud mental.
Pueden surgir evoluciones impredecibles, incluyendo crisis financiera, disturbios, conflictos civiles, guerra y un colapso del tejido social.
Como mínimo, se mecesitan datos de prevalencia e incidencia imparciales para la carga infecciosa en evolución para,
de esta manera, poder guiar la toma de decisiones.
de esta manera, poder guiar la toma de decisiones.
En el escenario más pesimista, si el nuevo coronavirus infecta al 60% de la población mundial y el 1% de las personas infectadas mueren, eso se traducirá en más de 40 millones de muertes en todo el mundo, lo que coincide con la pandemia de gripe de 1918.
La gran mayoría de este hecatomb serían personas con expectativas de vida limitadas. Eso contrasta con 1918, cuando murieron muchos jóvenes.
Uno solo puede esperar que, al igual que en 1918, la vida continúe. Por el contrario, con bloqueos de meses, si no años, la vida se detiene en gran medida y las consecuencias a corto y largo plazo son completamente desconocidas.
Si decidimos saltar al precipicio, necesitamos algunos datos para informarnos sobre la razón de tal acción y las posibilidades de aterrizar en un lugar seguro.
El autor del artículo es John PA Ioannidis, profesor de medicina, epidemiología y salud de la población, ciencia de datos biomédicos y estadística en la Universidad de Stanford y codirector del Centro de Innovación en Meta-Investigación de Stanford.
John P. A. Ioannidis es un experto en Medicina Basada en la Evidencia.
