La actual enfermedad del coronavirus, Covid-19, ha sido llamada la pandemia de una vez en el siglo. Pero también puede ser un fiasco de evidencia de una vez en un siglo.
La actual enfermedad del coronavirus, Covid-19, ha sido llamada una pandemia de una vez en el siglo. Pero también puede ser un fiasco de evidencia de una vez en un siglo.
En un momento en que todos necesitan mejor información, desde los especialistas de la enfermedad y los gobiernos hasta las personas en cuarentena o simplemente el distanciamiento social, carecemos de pruebas fiables sobre cuántas personas se han infectado con el SARS-CoV-2 o que siguen infectándose. Se necesita una mejor información para orientar las decisiones y acciones de importancia monumental y para vigilar su impacto.
En muchos países se han adoptado contramedidas draconianas. Si la pandemia se disipa -ya sea por sí sola o a causa de estas medidas-, el distanciamiento social extremo a corto plazo y los bloqueos pueden ser soportables. Sin embargo, ¿cuánto tiempo deberían mantenerse medidas como éstas si la pandemia se agita sin cesar en todo el mundo? ¿Cómo pueden los encargados de la formulación de políticas saber si están haciendo más bien que mal?
Los datos recogidos hasta ahora sobre el número de personas infectadas y la evolución de la epidemia son totalmente poco fiables. Dadas las limitadas pruebas realizadas hasta la fecha, se están pasando por alto algunas muertes y probablemente la gran mayoría de las infecciones debidas al SARS-CoV-2. No sabemos si estamos fallando en captar las infecciones por un factor de tres o 300. Tres meses después de la aparición del brote, la mayoría de los países, incluidos los Estados Unidos, carecen de la capacidad de realizar pruebas a un gran número de personas y ningún país dispone de datos fiables sobre la prevalencia del virus en una muestra aleatoria representativa de la población general.
Este fiasco de pruebas crea una tremenda incertidumbre sobre el riesgo de morir por el Covid-19. Las tasas de mortalidad reportadas, como la tasa oficial de 3.4% de la Organización Mundial de la Salud, causan horror - y no tienen sentido. Los pacientes que han sido examinados por el SARS-CoV-2 son desproporcionadamente aquellos con síntomas severos y malos resultados. Como la mayoría de los sistemas de salud tienen una capacidad limitada de pruebas, el sesgo de selección puede incluso empeorar en un futuro próximo.
La única situación en la que se hizo la prueba a toda una población cerrada fue en el crucero Diamond Princess y sus pasajeros en cuarentena. La tasa de fatalidad de los casos fue de 1,0%, pero se trataba de una población mayormente de edad avanzada, en la que la tasa de mortalidad de Covid-19 es mucho más alta.
Proyectando la tasa de mortalidad del Diamond Princess en la estructura de edad de la población de los 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 escasos - hubo sólo siete muertes entre los 700 pasajeros y tripulantes infectados - la tasa de mortalidad real podría extenderse desde cinco veces más baja (0,025%) hasta cinco veces más alta (0,625%). También es posible que algunos de los pasajeros infectados mueran más tarde, y que los turistas tengan una frecuencia diferente de enfermedades crónicas -un factor de riesgo de peores resultados con la infección por el SARS-CoV-2- que la población general. Añadiendo estas fuentes adicionales de incertidumbre, las estimaciones razonables del índice de letalidad en la población general de los Estados Unidos varían entre el 0,05% y el 1%.
Ese enorme rango afecta notablemente a la gravedad de la pandemia y a lo que se debe hacer. Una tasa de mortalidad en toda la población del 0,05% es menor que la de la gripe estacional. Si ese es el verdadero índice, encerrar al mundo con consecuencias sociales y financieras potencialmente tremendas puede ser totalmente irracional. Es como si un elefante fuera atacado por un gato doméstico. Frustrado y tratando de evitar al gato, el elefante salta accidentalmente de un acantilado y muere.
¿Podría ser tan baja la tasa de mortalidad de los Covid-19? No, algunos dicen, apuntando a la alta tasa en personas mayores. Sin embargo, incluso algunos de los llamados coronavirus leves o de resfriado común que se conocen desde hace décadas pueden tener tasas de mortalidad de hasta el 8% cuando infectan a personas mayores en asilos de ancianos. De hecho, estos coronavirus "leves" infectan a decenas de millones de personas cada año, y representan entre el 3% y el 11% de las personas hospitalizadas en los EE.UU. con infecciones respiratorias inferiores cada invierno.
Estos coronavirus "leves" pueden estar implicados en varios miles de muertes cada año en todo el mundo, aunque la gran mayoría de ellos no están documentados con pruebas precisas. En cambio, se pierden como ruido entre los 60 millones de muertes por diversas causas cada año.
Aunque hace tiempo que existen sistemas de vigilancia eficaces para la gripe, la enfermedad es confirmada por un laboratorio en una pequeña minoría de casos. En los EE.UU., por ejemplo, en lo que va de temporada se han analizado 1.073.976 muestras y 222.552 (20,7%) han dado positivo para la gripe. En el mismo período, el número estimado de enfermedades similares a la gripe es de entre 36.000.000 y 51.000.000, con un estimado de 22.000 a 55.000 muertes por gripe.
Obsérvese la incertidumbre sobre las muertes por enfermedades similares a la gripe: un rango de 2,5 veces, correspondiente a decenas de miles de muertes. Cada año, algunas de estas muertes se deben a la gripe y otras a otros virus, como los coronavirus del resfriado común.
En una serie de autopsias en las que se analizaron los virus respiratorios en muestras de 57 ancianos que murieron durante la temporada de gripe de 2016 a 2017, se detectaron virus de la gripe en el 18% de las muestras, mientras que en el 47% se encontró cualquier tipo de virus respiratorio. En algunas personas que mueren a causa de patógenos respiratorios virales, se encuentra más de un virus en la autopsia y a menudo se superponen las bacterias. Una prueba positiva de coronavirus no significa necesariamente que este virus sea siempre el principal responsable de la muerte de un paciente.
Si suponemos que la tasa de letalidad entre los individuos infectados por el SARS-CoV-2 es del 0,3% en la población general -una suposición de rango medio según mi análisis de Diamond Princess- y que el 1% de la población de los EE.UU. se infecta (unos 3,3 millones de personas), esto se traduciría en unas 10.000 muertes. Esto suena como un número enorme, pero está enterrado dentro del ruido de la estimación de las muertes por "enfermedades similares a la influenza". Si no hubiéramos sabido de un nuevo virus por ahí, y no hubiéramos examinado a los individuos con pruebas de PCR, el número total de muertes debidas a "enfermedades similares a la influenza" no parecería inusual este año. Como mucho, podríamos haber notado casualmente que la gripe esta temporada parece ser un poco peor que el promedio. La cobertura mediática habría sido menor que la de un partido de la NBA entre los dos equipos más indiferentes.
Algunos se preocupan de 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 un escenario realista, o mala ciencia ficción? ¿Cómo podemos decir en qué punto podría detenerse tal curva?
La información más valiosa para responder a esas preguntas sería conocer la prevalencia actual de la infección en una muestra aleatoria de una población y repetir este ejercicio a intervalos regulares de tiempo para estimar la incidencia de nuevas infecciones. Lamentablemente, esa es una información que no tenemos.
En ausencia de datos, el razonamiento de preparación para el peor de los casos conduce a medidas extremas de distanciamiento y encierro social. Desafortunadamente, no sabemos si estas medidas funcionan. Los cierres de escuelas, por ejemplo, pueden reducir las tasas de transmisión. Pero también pueden resultar contraproducentes si los niños socializan de alguna manera, si el cierre de las escuelas lleva a los niños a pasar más tiempo con miembros de la familia ancianos susceptibles, si los niños en casa interrumpen la capacidad de trabajo de sus padres, y más. El cierre de las escuelas también puede disminuir las posibilidades de desarrollar inmunidad de grupo en un grupo de edad que no padece enfermedades graves.
Esta ha sido la perspectiva detrás de la diferente postura del Reino Unido de mantener las escuelas abiertas, al menos hasta que escribo esto. En ausencia de datos sobre el curso real de la epidemia, no sabemos si esta perspectiva fue brillante o catastrófica.
Aplanar la curva para evitar abrumar al sistema de salud es conceptualmente sólido - en teoría. Una imagen que se ha convertido en viral en los medios de comunicación y en los medios sociales muestra cómo al aplanar la curva se 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 desbordado, la mayoría de las muertes adicionales pueden no ser debidas al coronavirus sino a otras enfermedades y condiciones comunes como ataques cardíacos, accidentes cerebrovasculares, traumatismos, hemorragias y similares que no son tratadas adecuadamente. Si el nivel de la epidemia abruma al sistema de salud y las medidas extremas sólo tienen una eficacia modesta, el aplanamiento de la curva puede empeorar las cosas: en lugar de verse abrumado durante una fase corta y aguda, el sistema de salud permanecerá abrumado durante un período más prolongado. Esa es otra razón por la que necesitamos datos sobre el nivel exacto de la actividad epidémica.
Uno de los resultados 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 p
#1 El artículo tiene un fallo de base importante, sí tenemos un dato significativo fiable y es la cifra de infectados que acaban necesitando ayuda del sistema sanitario y sí sabemos que si no se hace nada son cifras demasiado elevadas para cualquier sistema sanitario.
Podemos especular sobre si es más grave que otras o de si es su velocidad lo que es más significativo que en otras pero sea cual sea el motivo sí sabemos que sin control colapsa completamente el sistema sanitario a diferencia del resto de enfermedades con las que lo compara, o mejor dicho, agregado al resto de enfermedades con las que lo compara (ya que esas siguen ahí).
Y ese dato que sí es fiable es suficiente para avalar las medidas drásticas que se están tomando.
#2 Y también hay otro dato. Cuando hay una pandemia, con muertos, con saturación de sistemas sanitarios, hay que tomar decisiones. Aunque no se tengan todos los datos. No tomar una decisión por falta de datos, también es una decisión.
Así que hay que tomar decisiones con lo que sabemos, lo que podemos inferir e ir actualizandolas a medida que los datos certeros aparecen. La inacción no es una opción.
#3 Los datos son importantes, y cuantos más mejor, pero hay datos suficientes para no quedarse esperando a más datos para tomar las decisiones que se están tomando.
Y si en lugar de aplicar ese 0,3% al 1% de la población de los EE.UU. se lo aplicas al 50% tienes 450.000 muertos.
Es una decisión difícil políticamente ponerse a construir crematorios o fosas comunes en lugar de hospitales aunque económicamente tenga sentido, y aún más sin saber los efectos secundarios que puede provocar el virus o si la reinfección es posible o si la inmunidad durará más allá de unos meses.
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Traducción:
La actual enfermedad del coronavirus, Covid-19, ha sido llamada una pandemia de una vez en el siglo. Pero también puede ser un fiasco de evidencia de una vez en un siglo.
En un momento en que todos necesitan mejor información, desde los especialistas de la enfermedad y los gobiernos hasta las personas en cuarentena o simplemente el distanciamiento social, carecemos de pruebas fiables sobre cuántas personas se han infectado con el SARS-CoV-2 o que siguen infectándose. Se necesita una mejor información para orientar las decisiones y acciones de importancia monumental y para vigilar su impacto.
En muchos países se han adoptado contramedidas draconianas. Si la pandemia se disipa -ya sea por sí sola o a causa de estas medidas-, el distanciamiento social extremo a corto plazo y los bloqueos pueden ser soportables. Sin embargo, ¿cuánto tiempo deberían mantenerse medidas como éstas si la pandemia se agita sin cesar en todo el mundo? ¿Cómo pueden los encargados de la formulación de políticas saber si están haciendo más bien que mal?
Los datos recogidos hasta ahora sobre el número de personas infectadas y la evolución de la epidemia son totalmente poco fiables. Dadas las limitadas pruebas realizadas hasta la fecha, se están pasando por alto algunas muertes y probablemente la gran mayoría de las infecciones debidas al SARS-CoV-2. No sabemos si estamos fallando en captar las infecciones por un factor de tres o 300. Tres meses después de la aparición del brote, la mayoría de los países, incluidos los Estados Unidos, carecen de la capacidad de realizar pruebas a un gran número de personas y ningún país dispone de datos fiables sobre la prevalencia del virus en una muestra aleatoria representativa de la población general.
Este fiasco de pruebas crea una tremenda incertidumbre sobre el riesgo de morir por el Covid-19. Las tasas de mortalidad reportadas, como la tasa oficial de 3.4% de la Organización Mundial de la Salud, causan horror - y no tienen sentido. Los pacientes que han sido examinados por el SARS-CoV-2 son desproporcionadamente aquellos con síntomas severos y malos resultados. Como la mayoría de los sistemas de salud tienen una capacidad limitada de pruebas, el sesgo de selección puede incluso empeorar en un futuro próximo.
La única situación en la que se hizo la prueba a toda una población cerrada fue en el crucero Diamond Princess y sus pasajeros en cuarentena. La tasa de fatalidad de los casos fue de 1,0%, pero se trataba de una población mayormente de edad avanzada, en la que la tasa de mortalidad de Covid-19 es mucho más alta.
Proyectando la tasa de mortalidad del Diamond Princess en la estructura de edad de la población de los 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 escasos - hubo sólo siete muertes entre los 700 pasajeros y tripulantes infectados - la tasa de mortalidad real podría extenderse desde cinco veces más baja (0,025%) hasta cinco veces más alta (0,625%). También es posible que algunos de los pasajeros infectados mueran más tarde, y que los turistas tengan una frecuencia diferente de enfermedades crónicas -un factor de riesgo de peores resultados con la infección por el SARS-CoV-2- que la población general. Añadiendo estas fuentes adicionales de incertidumbre, las estimaciones razonables del índice de letalidad en la población general de los Estados Unidos varían entre el 0,05% y el 1%.
Ese enorme rango afecta notablemente a la gravedad de la pandemia y a lo que se debe hacer. Una tasa de mortalidad en toda la población del 0,05% es menor que la de la gripe estacional. Si ese es el verdadero índice, encerrar al mundo con consecuencias sociales y financieras potencialmente tremendas puede ser totalmente irracional. Es como si un elefante fuera atacado por un gato doméstico. Frustrado y tratando de evitar al gato, el elefante salta accidentalmente de un acantilado y muere.
¿Podría ser tan baja la tasa de mortalidad de los Covid-19? No, algunos dicen, apuntando a la alta tasa en personas mayores. Sin embargo, incluso algunos de los llamados coronavirus leves o de resfriado común que se conocen desde hace décadas pueden tener tasas de mortalidad de hasta el 8% cuando infectan a personas mayores en asilos de ancianos. De hecho, estos coronavirus "leves" infectan a decenas de millones de personas cada año, y representan entre el 3% y el 11% de las personas hospitalizadas en los EE.UU. con infecciones respiratorias inferiores cada invierno.
Estos coronavirus "leves" pueden estar implicados en varios miles de muertes cada año en todo el mundo, aunque la gran mayoría de ellos no están documentados con pruebas precisas. En cambio, se pierden como ruido entre los 60 millones de muertes por diversas causas cada año.
Aunque hace tiempo que existen sistemas de vigilancia eficaces para la gripe, la enfermedad es confirmada por un laboratorio en una pequeña minoría de casos. En los EE.UU., por ejemplo, en lo que va de temporada se han analizado 1.073.976 muestras y 222.552 (20,7%) han dado positivo para la gripe. En el mismo período, el número estimado de enfermedades similares a la gripe es de entre 36.000.000 y 51.000.000, con un estimado de 22.000 a 55.000 muertes por gripe.
Obsérvese la incertidumbre sobre las muertes por enfermedades similares a la gripe: un rango de 2,5 veces, correspondiente a decenas de miles de muertes. Cada año, algunas de estas muertes se deben a la gripe y otras a otros virus, como los coronavirus del resfriado común.
En una serie de autopsias en las que se analizaron los virus respiratorios en muestras de 57 ancianos que murieron durante la temporada de gripe de 2016 a 2017, se detectaron virus de la gripe en el 18% de las muestras, mientras que en el 47% se encontró cualquier tipo de virus respiratorio. En algunas personas que mueren a causa de patógenos respiratorios virales, se encuentra más de un virus en la autopsia y a menudo se superponen las bacterias. Una prueba positiva de coronavirus no significa necesariamente que este virus sea siempre el principal responsable de la muerte de un paciente.
Si suponemos que la tasa de letalidad entre los individuos infectados por el SARS-CoV-2 es del 0,3% en la población general -una suposición de rango medio según mi análisis de Diamond Princess- y que el 1% de la población de los EE.UU. se infecta (unos 3,3 millones de personas), esto se traduciría en unas 10.000 muertes. Esto suena como un número enorme, pero está enterrado dentro del ruido de la estimación de las muertes por "enfermedades similares a la influenza". Si no hubiéramos sabido de un nuevo virus por ahí, y no hubiéramos examinado a los individuos con pruebas de PCR, el número total de muertes debidas a "enfermedades similares a la influenza" no parecería inusual este año. Como mucho, podríamos haber notado casualmente que la gripe esta temporada parece ser un poco peor que el promedio. La cobertura mediática habría sido menor que la de un partido de la NBA entre los dos equipos más indiferentes.
Algunos se preocupan de 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 un escenario realista, o mala ciencia ficción? ¿Cómo podemos decir en qué punto podría detenerse tal curva?
La información más valiosa para responder a esas preguntas sería conocer la prevalencia actual de la infección en una muestra aleatoria de una población y repetir este ejercicio a intervalos regulares de tiempo para estimar la incidencia de nuevas infecciones. Lamentablemente, esa es una información que no tenemos.
En ausencia de datos, el razonamiento de preparación para el peor de los casos conduce a medidas extremas de distanciamiento y encierro social. Desafortunadamente, no sabemos si estas medidas funcionan. Los cierres de escuelas, por ejemplo, pueden reducir las tasas de transmisión. Pero también pueden resultar contraproducentes si los niños socializan de alguna manera, si el cierre de las escuelas lleva a los niños a pasar más tiempo con miembros de la familia ancianos susceptibles, si los niños en casa interrumpen la capacidad de trabajo de sus padres, y más. El cierre de las escuelas también puede disminuir las posibilidades de desarrollar inmunidad de grupo en un grupo de edad que no padece enfermedades graves.
Esta ha sido la perspectiva detrás de la diferente postura del Reino Unido de mantener las escuelas abiertas, al menos hasta que escribo esto. En ausencia de datos sobre el curso real de la epidemia, no sabemos si esta perspectiva fue brillante o catastrófica.
Aplanar la curva para evitar abrumar al sistema de salud es conceptualmente sólido - en teoría. Una imagen que se ha convertido en viral en los medios de comunicación y en los medios sociales muestra cómo al aplanar la curva se 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 desbordado, la mayoría de las muertes adicionales pueden no ser debidas al coronavirus sino a otras enfermedades y condiciones comunes como ataques cardíacos, accidentes cerebrovasculares, traumatismos, hemorragias y similares que no son tratadas adecuadamente. Si el nivel de la epidemia abruma al sistema de salud y las medidas extremas sólo tienen una eficacia modesta, el aplanamiento de la curva puede empeorar las cosas: en lugar de verse abrumado durante una fase corta y aguda, el sistema de salud permanecerá abrumado durante un período más prolongado. Esa es otra razón por la que necesitamos datos sobre el nivel exacto de la actividad epidémica.
Uno de los resultados 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 p
#1 El artículo tiene un fallo de base importante, sí tenemos un dato significativo fiable y es la cifra de infectados que acaban necesitando ayuda del sistema sanitario y sí sabemos que si no se hace nada son cifras demasiado elevadas para cualquier sistema sanitario.
Podemos especular sobre si es más grave que otras o de si es su velocidad lo que es más significativo que en otras pero sea cual sea el motivo sí sabemos que sin control colapsa completamente el sistema sanitario a diferencia del resto de enfermedades con las que lo compara, o mejor dicho, agregado al resto de enfermedades con las que lo compara (ya que esas siguen ahí).
Y ese dato que sí es fiable es suficiente para avalar las medidas drásticas que se están tomando.
#2 Y también hay otro dato. Cuando hay una pandemia, con muertos, con saturación de sistemas sanitarios, hay que tomar decisiones. Aunque no se tengan todos los datos. No tomar una decisión por falta de datos, también es una decisión.
Así que hay que tomar decisiones con lo que sabemos, lo que podemos inferir e ir actualizandolas a medida que los datos certeros aparecen. La inacción no es una opción.
#1 Muy buen artículo y traducción. Esto es lo que hace falta: DATOS, MUCHOS DATOS Y LO MAS FIABLES POSIBLES.
#3 Los datos son importantes, y cuantos más mejor, pero hay datos suficientes para no quedarse esperando a más datos para tomar las decisiones que se están tomando.
Y si en lugar de aplicar ese 0,3% al 1% de la población de los EE.UU. se lo aplicas al 50% tienes 450.000 muertos.
Es una decisión difícil políticamente ponerse a construir crematorios o fosas comunes en lugar de hospitales aunque económicamente tenga sentido, y aún más sin saber los efectos secundarios que puede provocar el virus o si la reinfección es posible o si la inmunidad durará más allá de unos meses.
#5 No está diciendo eso el artículo.