CONTRARRELATO

A esta hora personas de referencia en todo el globo como Elon Musk o Steve Forbes están llamando a leer este artículo, publicado originalmente en la revista RealClear Politics. Musk convocó a sus 35 millones de seguidores en Twitter con la escueta frase: «vale la pena leerlo»; y Forbes lo calificó de «lectura absolutamente imprescindible». Lo traducimos en exclusiva para los lectores de eXtramuros.

Por Yinon Weiss
Confiar en modelos equivocados

Frente a la amenaza de un virus nuevo, China se echó sobre sus propios ciudadanos. Los académicos usaron información equivocada, y con ella construyeron modelos equivocados. Los líderes confiaron en estos modelos equivocados. El disenso fue suprimido. Los medios alimentaron el miedo, y el mundo entró en pánico.

Esta es la historia de lo que, eventualmente, será conocido como uno de los errores médicos y económicos más estúpidos de todos los tiempos. La incapacidad colectiva de cada nación occidental, con la excepción de una sola, para cuestionar el pensamiento de grupo, será con seguridad estudiada durante décadas por economistas, médicos y psicólogos. 

Para poner las cosas en perspectiva, se sabe hoy que el virus tiene una tasa de letalidad por infectado, para la mayoría de la gente menor a 65 años, que no es más peligrosa que manejar entre 13 y 101 millas por día. Aun si uno toma las estimaciones más conservadoras, la probabilidad de morir de COVID-19 está, grosso modo, en el rango de la probabilidad normal de morir cualquier año. 


RIESGO DE MUERTE SI USTED CONTRAE CORONAVIRUS, COMPARADO AL RIESGO NORMAL ANUAL
Riesgo de morir cada año, según edad (Gran Bretaña)
Esta gráfica muestra que contraer coronavirus efectivamente dobla la probabilidad de morir en un año cualquiera, la cual es extremadamente baja para una persona joven

Pese a lo anterior, pusimos a miles de millones de personas jóvenes y sanas bajo arresto, dejamos de diagnosticar el cáncer, y nos hundimos en el peor nivel de desempleo desde la Gran Depresión. Esto, por un virus que permite una tasa de sobrevivencia del 99.99% si usted es un individuo sano menor a 50 años de edad. (1,2)

La ciudad de New York alcanzó una tasa de infección de 25%, y aun así el 99.98% de los habitantes menores a 45 años sobrevivieron, haciendo del asunto algo comparable a las tasas de mortalidad normal por accidentes de tránsito. 

Pero por supuesto la chaveta que mantiene todo el argumento del lockdown en su sitio es que todo habría sido peor si no se tomaban estas medidas. Suecia nunca cerró sus fronteras, ni sus escuelas primarias, ni sus restaurantes, ni sus negocios, y nunca obligó a usar tapabocas, pese a lo cual 99,998%de todos sus habitantes menores a 60 han sobrevivido, y sus hospitales nunca se saturaron.

¿Por qué encerramos a la mayoría de la población que nunca estuvo en riesgo significativo? ¿Cuál será el daño colateral que causamos? Eso es lo que esta serie explorará.

Los expertos tuvieron, al principio, una aproximación mesurada

A comienzos de febrero, la Organización Mundial de la Salud dijo que la prohibición a los viajes no era necesaria. El 17 de febrero, justo un mes antes del primer lockdown en los Estados Unidos, el Dr. Anthony Fauci, que por años ha sido director del National Institute of Allergy and Infectious Diseases dijo que esta nueva cepa de coronavirus representaba un peligro “minúsculo” para los Estados Unidos. A comienzos de marzo, el cirujano general de los Estados Unidos dijo que “los tapabocas NO son efectivos para prevenir el contagio de coronavirus del público en general”. Tan tarde como el 9 de marzo, el día que Italia comenzó su lockdown, el Dr. Fauci no apoyaba la cancelación de “grandes reuniones, [incluso] si existe transmisión en la comunidad”, y dijo que era “una llamada a usar el juicio”. Los partidos de la NBA aun se seguían jugando.

Entonces, ¿cómo es que pasamos de ese tono mesurado, a encerrar al 97% de los norteamericanos en sus casas de un día para el otro?

Entran en escena los modelos y las suposiciones erróneas

China escondió la dimensión del brote viral. Al confiar en los datos que se mostraron, muchos científicos llegaron a creer que entre un 2% y un 5% de los pacientes infectados moriría.- Esto resultó estar equivocado por un factor de 10, pero los epidemiólogos académicos tienen una historia de predicciones nefastas disparatadamente equivocadas. 

Se acredita (o culpa) al reporte del 16 de marzo del epidemiólogo del Imperial College, Neil Ferguson, como la causa del lockdown del Reino Unido, contribuyendo ello a un efecto dominó de lockdowns globales. El modelo ha sido criticado intensamente desde entonces por ser “para nada confiable, y un mamarracho plagado de errores”. 

Este es el mismo Neil Ferguson que en 2005 predijo que 150 millones de personas morirían de gripe aviar. Las muertes totales, en los últimos 15 años, resultaron 455. Este es el mismo Neil Ferguson que en 2009 predijo que 65.000 personas podrían morir en el Reino Unido de gripe porcina. El número final terminó siendo 392. Ahora, en 2020, predijo que 500.000 británicos morirían de coronavirus.

Su modelo, profundamente fallido, llevó a que los Estados Unidos temiesen sufrir más de dos millones de muertes, y se lo usó para justificar el encierro de prácticamente la nación entera. El Dr. Ferguson es un personaje de un drama y una tragedia shakespeareana. Su presentación del 17 de marzo ante las élites británicas, haciendo sombrío énfasis en la necesidad de tomar medidas urgentes, puede, irónicamente, haber contagiado a Boris Johnson y a otros oficiales británicos de primer rango, mientras que Ferguson mismo dio positivo al test de COVID-19 dos días más tarde. Después, en mayo, tuvo que renunciar en desgracia, luego de haber roto sus propias reglas de cuarentena para ir a encontrarse clandestinamente con una mujer casada.

Pero no culpo mayormente a gente como Ferguson. Si usted es un martillo, todo le parece un clavo. Yo culpo a los gobernantes por no haberse sabido rodear de puntos de vista diversos, y por ser incapaces de pensar críticamente ellos mismos. 

Los políticos dicen que los lockdowns lograron que haya menos muertes

Sería un motivo de humillación haber forzado a los ciudadanos a quedarse en cuarentena, y luego admitir que fue un error colosalmente estúpido, de modo que es más fácil para los políticos y los creadores de modelos argumentar que las tasas de muerte tan bajas son consecuencia de los lockdown. ¡Fue un éxito!

Pero hay una cantidad de incómodas espinas que siguen molestando esa narrativa —y ninguna es mayor que Suecia, el único país de occidente que no encerró a sus ciudadanos. Suecia nunca cerró sus fronteras, restaurants, negocios, o escuelas primarias. La única acción legal que sus oficiales tomaron fue prohibir eventos que juntasen a más de 50 personas.

Uno de los modelos más conocidos y respetados en los Estados Unidos es el del Institute for Health Metrics and Evaluation, el que es citado comúnmente por la Casa Blanca. Puesto que el modelo del IHME fundamenta los lockdowns y el distanciamiento social, o su falta, esto debe validarse usando sus predicciones sobre Suecia. 

Debajo puede verse una captura de pantalla del modelo del IHME para Suecia, tomada el día 3 de mayo, presentada junto a los resultados reales (línea negra). El modelo predijo que a 11 días estarían ocurriendo 2.800 muertes diarias, y que habría un resultado final de 75,000 muertos si Suecia no tomaba estrictas medidas de distanciamiento social. 

Estas no eran proyecciones de largo plazo complicadas; estaban prediciendo lo que ocurriría en las siguientes dos semanas, basados en meses de datos. Sin embargo, el pico diario fue 75% más bajo que la predicción de base, y 96% más bajo que la predicción de peor escenario.

Para no ser menos, la Universidad de Uppsala (la universidad más antigua de Suecia) presentó también un modelo, que podría haber hecho que los suecos abandonasen su rumbo, y se encerrasen como lo hizo el Reino Unido. Sin embargo, Suecia no cedió. Mientras que el modelo de la Universidad de Uppsala predijo 90.000 muertes en un mes, el resultado real fue de alrededor de 3,500.

Fuente del modelo: «Intervention strategies against COVID-19 and their estimated impact on Swedish health care capacity, April 11, 2020». Uppsala University. Actual Results Source: ourworldindata.org/covid-deaths.

Más allá de las muertes, hubo también predicciones catastróficas acerca de la capacidad de los hospitales, pero esos modelos también demostraron que estaban grotescamente exagerados. El 29 de marzo la Columbia University proyectó una necesidad de 136,000 camas de hospital en la ciudad de New York. El máximo que se usó alguna vez fueron 12,000. En el pico, la ciudad de New York tenía aun 1 de cada 6 camas de hospital vacías, y alrededor de 1 en 10 camas de CTI vacías. Los hospitales tenían capacidad suficiente, tanto en New York como en Suecia.

Si bien muy por debajo de las predicciones, los resultados de corto plazo en Suecia son peores que los de Noruega, Finlandia y Dinamarca, pero mejores que los de Reino Unido, Francia, España, Italia y Bélgica. Es probable aun que Suecia se beneficie de inmunidad de rebaño de largo plazo, una recuperación económica más rápida, y menos muertes debido a daños colaterales de lockdown. 

Los líderes políticos ignoraron la evidencia cuando ésta contradecía sus modelos

Están aquellos que dicen que no podíamos conocer estos resultados al principio, así es que, si bien los lockdown resultaron innecesarios al fin, aun eran necesarios al principio, debido a la falta de información.  Esto es lisa y llanamente falso. El número alarmante de muertos en Italia alimentó la mayoría de los miedos iniciales en todo el mundo, pero ya para el 17 de marzo era claro que la edad promedio de los muertos en Italia estaba por encima de los 80 años, y que ni una sola persona menor a 30 había muerto en ese país. Más aun, se sabía ya que 99% de quienes habían muerto sufrían de otras enfermedades. 

Una estrategia mucho más racional habría sido aislar las residencias de ancianos, y permitir que la gente joven y sana saliese para construir inmunidad de rebaño. Hicimos lo opuesto, forzamos que las residencias de ancianos aceptasen enfermos de COVID-19, y encerramos a los jóvenes.

Ahora hay lugares como el condado de Santa Clara, en California, que está ingresando en su tercer mes de encierro, pese a que los pacientes de COVID-19 ocupan menos de un 2% de su capacidad hospitalaria, y no hay ni uno solo en un respirador. Pese a ello, hay 2 millones de residentes del condado efectivamente bajo arresto domiciliario. Algunos doctores y enfermeras en el área han visto su sueldo reducido en un 20% para que los hospitales puedan evitar la bancarrota, siendo esto acaso el epítome de esta catástrofe sin sentido.

Y por supuesto que sí hubo quienes nos avisaron desde el principio. Entre ellos estuvo John P. Ioannidis, de la Stanford University School of Medicine, que está entre los 100 científicos más citados del mundo en Google Scholar. En ese día bisagra del 17 de marzo, publicó un ensayo titulado “¿Un fiasco en ciernes? A medida que se instala la pandemia del coronavirus, estamos tomando decisiones sin tener datos confiables” [eXtramuros publicó la traducción de este ensayo aquí]— pero pocos le prestaron atención. Los grandes medios no estaban interesados en buenos artículos o en visiones disidentes. El mundo marchó en cambio, a marchas forzadas, hacia una calamidad hecha por el hombre. 

[Traducción: A. Mazzucchelli]

* Yinon Weiss es empresario en el sector de la tecnología, ex-militar, y su formación fue como bioingeniero.

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