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Neil M Ferguson, Daniel Laydon, Gemma Nedjati-Gilani, Natsuko Imai, Kylie Ainslie, Marc Baguelin, Sangeeta Bhatia, Adhiratha Boonyasiri, Zulma Cucunubá, Gina Cuomo-Dannenburg, Amy Dighe, Ilaria Dorigatti, Han Fu, Katy Gaythorpe, Will Green, Arran Hamlet, Wes Hinsley, Lucy C Okell, Sabine van Elsland, Hayley Thompson, Robert Verity, Erik Volz, Haowei Wang, Yuanrong Wang, Patrick GT Walker, Caroline Walters, Peter Winskill, Charles Whittaker, Christi A Donnelly, Steven Riley, Azra C Ghani. 

En nombre del Equipo de Respuesta a COVID-19 del Imperial College.

WHO Collaborating Centre for Infectious Disease Modelling 

MRC Centre for Global Infectious Disease Analysis 

Abdul Latif Jameel Institute for Disease and Emergency Analytics 

Imperial College London 

Correspondencia: neil.ferguson@imperial.ac.uk 

[Traducción: Aldo Mazzucchelli]

Resumen

El impacto global del COVID-19 ha sido profundo, y la amenaza que representa para la salud pública es la más seria vista en un virus desde la pandemia de influenza H1N1 de 1918. Aquí presentamos los resultados de modelos epidemiológicos que han sustentado las medidas políticas en el Reino Unido y otros países en las últimas semanas. En ausencia de una vacuna para el COVID-19, evaluamos el rol potencial de una serie de medidas de salud pública —llamadas intervenciones no-farmacéuticas (INF)—orientadas a la reducción de la tasa de contactos en la población, reduciendo por lo tanto la transmisión del virus. En los resultados que aquí se presentan aplicamos un modelo de microsimulación, publicado anteriormente, a dos países: Gran Bretaña, y los Estados Unidos. Concluimos que la efectividad de cualquier intervención aislada es probablemente limitada, requiriéndose múltiples intervenciones combinadas para obtener un impacto sustancial en la propagación.

Hay dos estrategias fundamentales posibles: (a) la mitigación, que se enfoca en enlentecer, pero no necesariamente en detener la dispersión epidémica —reduciendo el pico de la demanda de servicios de salud, protegiendo al mismo tiempo de la infección a aquellos que presenten mayor riesgo de contraer una enfermedad severa, y (b) la supresión, que apunta a revertir el crecimiento de la epidemia, reduciendo el número de casos a niveles bajos y manteniendo la situación indefinidamente. Cada una de esas políticas enfrenta desafíos mayores. Nosotros encontramos que las políticas óptimas de mitigación (combinando el aislamiento en el hogar de los casos sospechosos, la cuarentena en el hogar de aquellos que viven en el mismo hogar en donde están esos casos sospechosos, y distanciando socialmente a los ancianos y otros con alto riesgo de enfermar severamente) puede reducir el pico de la demanda de servicios de salud en 2/3, y las muertes a la mitad. Sin embargo, la epidemia mitigada resultante todavía resultaría en centenares de miles de muertes y en servicios de salud (más especialmente las unidades de cuidado intensivo) superadas varias veces en su capacidad. Para los países capaces de lograrlo, esto deja a la supresión como la política preferida. 

Mostramos que en el contexto del Reino Unido y Estados Unidos, la supresión requerirá, mínimamente, la combinación de un distanciamiento social de toda la población, el aislamiento en sus hogares de los casos, y la cuarentena en el hogar de los miembros de sus familias. Esto podría necesitar ser complementado por el cierre de escuelas y universidades, aunque debe reconocerse que tal cierre puede tener efectos negativos en los sistemas de salud debido a que incrementa el absentismo. El mayor desafío que enfrenta la supresión es que esta clase de paquete de intervención intensiva—o algo equivalentemente efectivo en la reducción del contagio—necesitará ser mantenido hasta que esté disponible una vacuna (potencialmente, 18 meses o más)—puesto que nosotros predecimos que el contagio recomenzará nuevamente si las medidas se aflojan. Mostramos que el distanciamiento social intermitente—disparado por tendencias detectadas en el monitoreo de la enfermedad—podría permitir que las medidas se aflojen temporariamente, por períodos relativamente cortos de tiempo, pero las medidas deberán ser reintroducidas si, o cuando, los casos vuelvan a aumentar. Finalmente, si bien la experiencia en China y ahora en Corea del Sur muestra que la supresión es posible en el corto plazo, está por verse si es posible en el largo plazo, y si los costos sociales y económicos de las medidas adoptadas hasta ahora pueden ser reducidos.

Introducción

La pandemia de COVID-19 es hoy una amenaza mayor a la salud global. A 16 de marzo de 2020, ha habido 164.837 casos y 6470 muertes confirmadas globalmente. La expansión global ha sido rápida, con 146 países que al día de hoy han reportado al menos un caso.

La última vez que el mundo respondió a una epidemia global de la escala de la pandemia actual COVID-19 sin acceso a vacunas fue la pandemia de gripe H1N1 de 1918-19. En esa pandemia algunas comunidades, notablemente los Estados Unidos, respondieron con una variedad de INF -medidas que tienden a reducir el contagio reduciendo la tasa de contacto en la población general. (1) Ejemplo de las medidas adoptadas durante este tiempo incluyeron el cierre de escuelas, iglesias, bares y otros lugares sociales. Las ciudades en que se tomaron estas medidas temprano durante la epidemia fueron exitosas en reducir el número de casos mientras las medidas se mantuvieron, y experimentaron una menor mortalidad total.(1) Sin embargo, el contagio se retomó cuando las medidas fueron levantadas.

Si bien nuestra comprensión y prevención de las enfermedades infecciosas es muy diferente comparado al de 1918, la mayoría de los países del mundo enfrentan el mismo desafío hoy con el COVID-19, un virus de letalidad comparable al de la gripe H1N1 de 1918. Hay dos estrategias fundamentales que son posibles(2): 

(a) Supresión. Aquí el objetivo es reducir el número de reproducción (el número promedio de casos secundarios que cada caso genera), R, por debajo de 1, y por lo tanto reducir el número de casos a niveles bajos (como para el SARS o el ébola), o eliminar la transmisión humana. El gran desafío de este enfoque es que las INF (y los medicamentos, si están disponibles) tienen que ser mantenidos—al menos intermitentemente—durante todo el tiempo en que el virus esté circulando entre la población humana, o hasta que esté disponible una vacuna. En el caso del COVID-19, faltan al menos de 12 a 18 meses para que haya una vacuna disponible.(3) Más aun, no hay garantía de que las vacunas iniciales tengan mucha eficacia. 

(b) Mitigación. Aquí el objetivo es usar INF (y vacunas y drogas, si estuvieran disponibles), no para interrumpir completamente la transmisión, sino para reducir el impacto en la salud de una epidemia, parecido a lo que hicieron algunas ciudades norteamericanas en 1918, y el mundo en general en las pandemias de gripe de 1957, 1968, y 2009. En la pandemia de 2009, por ejemplo, se destinaron dotaciones tempranas de vacunas a sujetos con condiciones médicas previas que los ponían en riesgo de una enfermedad más severa.(4) En este escenario, la inmunidad de la población es construida durante la epidemia, llevando a una declinación eventualmente rápida en el número de casos, y con el contagio que desciende a niveles bajos. 

Las estrategias difieren en si apuntan a reducir el número de reproducción, R, por debajo de 1 (supresión)—y con ello ocasionar un descenso en las cifras—o si meramente se trata de enlentecer la expansión reduciendo R, pero no por debajo de 1.

En este informe, consideramos las posibilidades y las implicaciones que tienen ambas estrategias ante el COVID-19, buscando un rango de medidas de INF. Es importante señalar, al comienzo, que dado que el SARS-CoV2 es un virus nuevo emergente, queda mucho por saber sobre su transmisión. Además, el impacto de muchas de las INF detalladas aquí depende, críticamente, de cómo responda la gente ante su implantación, lo cual es altamente probable que varíe entre distintos países y aun comunidades. Por último, es muy probable que haya cambios significativos en los comportamientos de la población aun en ausencia de medidas ordenadas por los gobiernos.

No consideramos las implicaciones éticas o económicas de ninguna de las dos estrategias aquí, excepto para hacer notar que no hay decisiones políticas fáciles para tomar. La supresión, si bien exitosa hasta el momento en China y en Corea del Sur, tiene costos económicos y sociales enormes que, por si mismos, pueden tener impactos notables en la salud y el bienestar tanto en el corto como en el largo plazo. La mitigación nunca será capaz de proteger totalmente a aquellos en riesgo de contraer una enfermedad severa o morir, y la mortalidad, consiguientemente, puede todavía ser alta. Nos concentramos en cambio en la aplicabilidad, con una atención específica a cuál puede ser el impacto en los sistemas de salud en cada uno de los dos enfoques. Presentamos resultados para Gran Bretaña y los Estados Unidos, pero éstos son igualmente aplicables a la mayoría de los países desarrollados.

MÉTODOS

Modelo de transmisión

Hemos modificado un modelo de simulación basado en individuos, desarrollado para apoyar la planificación ante la gripe pandémica (5) (6), para explorar escenarios de COVID-19 en Gran Bretaña. La estructura básica del modelo sigue siendo igual a la publicada previamente. En breve, los individuos residen en áreas definidas por datos de densidad de población de alta resolución. Los contactos con otros individuos en la población ocurren dentro del hogar, en los centros educativos, en el lugar de trabajo, y en la comunidad más amplia en general. Se usaron datos censales para definir la edad y la distribución del tamaño de los hogares. Los datos sobre tamaños promedio de grupos en los institutos educativos, y la razón estudiantes-funcionarios, fueron usados para generar una población sintética de escuelas, distribuidas proporcionalmente a la densidad local de población. Los datos sobre la distribución del tamaño de los lugares de trabajo se usaron para generar lugares de trabajo, con los datos de distancia de traslado usados para ubicar los lugares de trabajo adecuadamente en la población. Los individuos son asignados a cada una de estas ubicaciones al comienzo de la simulación.

Los eventos de contagio ocurren entre contactos hechos entre individuos susceptibles e infecciosos, ya sea dentro del hogar, lugar de trabajo, lugar de estudio, o al azar en la comunidad, con esto último dependiendo de la distancia espacial entre contactos. Se asume que los contactos per-capita dentro de las escuelas son el doble de aquellos en cualquier otro sitio, a efectos de reproducir las tasas de empuje observadas en niños en la última pandemia de gripe.(7) Con la parametrización arriba descrita, aproximadamente un tercio del contagio ocurre en el hogar, un tercio en el lugar de trabajo y las escuelas, y el tercio restante en la comunidad. Estos patrones de contacto reproducen aquellos reportados en las encuestas sobre interacción social.(8)

Asumimos un período de incubación de 5.1 días (9) (10). Se asume que la infecciosidad ocurre 12 horas antes de que aparezcan los síntomas para aquellos que son sintomáticos, y 4.6 días después de la infección para los que son asintomáticos, con un perfil infeccioso a lo largo del tiempo que resulta en un tiempo de generación promedio de 6.5 días. Basados en ajustes a la tasa temprana de crecimiento de la epidemia en Wuhan (10) (11), hemos hecho una asunción básica de Ro =2.4, pero examinamos valores entre 2.0 y 2.6. Asumimos que los individuos sintomáticos son 50% más infecciosos que los asintomáticos. La infecciosidad individual se asume variable, descrita por una distribución gamma con mediana en 1 y un parámetro de alfa=0.25. Respecto a la recuperación de la infección, se asume que los individuos son inmunes a la reinfección en el corto plazo. La evidencia recogida en el estudio de cohorte de Flu Watch sugiere que la reinfección con la misma cepa de coronavirus estacional es altamente improbable durante la misma o la siguiente temporada. (Profesor Andrew Hayward, comunicación personal).

Se asumió que la infección está sembrada en cada país a una tasa de crecimiento exponencial (con una duplicación en el tiempo cada 5 días) a partir de comienzos de enero de 2020, con la tasa de implantación habiendo sido calibrada para dar a la epidemia local reproduciendo el número acumulativo de muertes en Gran Bretaña o los Estados Unidos para el 14 de marzo de 2020. 

Progreso de la enfermedad y demanda de salud

El análisis de los datos de China, así como los datos de aquellos arribados en vuelos de repatriación, sugiere que 40-50% de las infecciones no fueron identificadas como casos. (12) Esto puede incluir infecciones asintomáticas, enfermedad leve, y un nivel de subdiagnósticos. Asumimos pues que dos tercios de los casos son lo suficientemente sintomáticos como para auto-aislarse (si esto es requerido por la política definida) dentro de 1 día  de la aparición de síntomas, y una demora media, desde la aparición de síntomas a la hospitalización, de 5 días. La proporción de infecciones que requieren hospitalización, estratificada por edad, y la tasa de mortalidad por infección (TMI) se obtuvieron del análisis de un subconjunto de casos de China. (12) Estas estimaciones fueron corregidas a partir de datos de ataque no-uniforme por edad, y cuando aplicados a la población de Gran Bretaña resultaron en una TMI de 0.9% con 4.4% de infecciones hospitalizadas (Tabla 1), Asumimos que un 30% de aquellos hospitalizados requerirán cuidados intensivos (ventilación mecánica invasiva o ECMO) basados en reportes tempranos de casos de COVID-19 en el Reino Unido, China e Italia (profesor Nicholas Hart, comunicación personal). Basados en opinión clínica experta, asumimos que 50% de aquellos en cuidados intensivos morirán, y una proporción dependiente de la edad de los que no requieran cuidados intensivos morirá también (calculados para que ajuste con la TMI general). Calculamos número de demanda de camas asumiendo una estadía total en el hospital de 8 días si no se requieren cuidados intensivos, y 16 días (con 10 en cuidados intensivos) si los cuidados intensivos son requeridos. Con 30% de casos hospitalizados que requieran cuidados intensivos, obtenemos una duración promedio general de la hospitalización de 10.4 días, apenas menor que la duración observada en casos de COVID-19 internacionalmente, entre la hospitalización y la descarga(13) (en este caso se habrían quedado en el hospital más tiempo para asegurar pruebas negativas al momento de descargarlos), pero en línea con las estimaciones para admisiones generales por neumonía. (14)

Tabla 1: Estimación actual de la severidad de los casos. Las tasas de muerte por infectados (TMI) estimadas a partir de Verity et al.(12) se han ajustado para dar cuenta de una tasa de ataque no uniforme dada una TMI general de 0.9% (intervalo 95% creíble 0.4%-1.4%). Las estimaciones de hospitalización de Verity et. al.(12) también se ajustaron de este modo, y fueron escaladas para coincidir con las tasas esperadas en el grupo de edades más avanzadas (80+ años) en el contexto Gran Bretaña/EEUU. Estas estimaciones serán actualizadas a medida que se acumulen más datos.

Grupo etario (años) % de casos sintomáticos que requieren hospitalización % casos hospitalizados que requieren cuidados intensivos Tasa de Mortalidad por infectado
0 a 9 0.1% 5.0% 0.002%
10 a 19 0.3% 5.0% 0.006%
20 a 29 1.2% 5.0% 0.03%
30 a 39 3.2% 5.0% 0.08%
40 a 49 4.9% 6.3% 0.15
50 a 59 10.2% 12.2% 0.60%
60 a 69 16.6% 27.4% 2.2%
70 a 79% 24.3% 43.2% 5.1%
80 y + 27.3% 70.9% 9.3%

Escenarios de intervenciones no farmacéuticas (INF)

Consideramos el impacto de cinco intervenciones no farmacéuticas (NPI) implementadas individualmente y en combinación (Tabla 2). En cada caso, representamos la intervención de modo mecánico dentro de la simulación, usando supuestos plausibles y ampliamente conservadores (i.e., pesimistas) acerca del impacto de cada intervención y de los cambios compensatorios en los contactos (por ejemplo, en el hogar) asociados con tasas de contacto reducidas en situaciones específicas fuera del hogar. El modelo reproduce los tamaños de efecto de las intervenciones vistos en estudios epidemiológicos y en encuestas empíricas de patrones de contacto. Dos de las intervenciones (aislamiento de casos y cuarentena voluntaria en el hogar) se disparan ante la aparición de síntomas, y son implementados al día siguiente. Las otras cuatro INF (distanciamiento social de los mayores de 70 años, distanciamiento social de toda la población, frenar las reuniones masivas de gente y cierre de escuelas y universidades) son decisiones tomadas a nivel de gobierno. Para estas intervenciones consideramos pues disparadores de vigilancia basados en el monitoreo de los pacientes en cuidado intensivo. Nos concentramos en tales casos en la medida que las pruebas clínicas son más completas en los pacientes más severos. Cuando se examinan las estrategias de mitigación, asumimos que las políticas se aplican durante tres meses, salvo el distanciamiento social de los mayores de 70 años, el cual asumimos que se mantendría efectivo por un mes más. Se asume que las estrategias de supresión estarán efectivas por 5 meses o más. 

Tabla 2. Resumen de INF consideradas 

Etiqueta Medida Descripción
AH Aislamiento de los casos en su hogar Los casos sintomáticos se quedan en casa por 7 días, reduciendo los contactos con personas de fuera del hogar en un 75% durante ese período. Los contactos dentro del hogar permanecen incambiados. Asumimos que el 70% de los miembros del hogar cumplen con la medida.
CH Cuarentena voluntaria en el hogar Luego de detectado un caso sintomático en el hogar, todos los miembros del mismo permanecen en él por 14 días. La tasa de contacto entre miembros del hogar se duplican durante este período de cuarentena, los contactos en la comunidad se reducen en un 75%. Asumimos que el 50% de los miembros del hogar cumplirán con la política.
DSM Distanciamiento social de los mayores de 70 años Se reducen los contactos en un 50% en el lugar de trabajo, se aumenta el contacto social un 25%, y se reducen los demás contactos un 75%. Se asume que un 75% cumple con la medida.
DS Distanciamento social de toda la población Todos los hogares reducen el contacto fuera del hogar, la escuela o el lugar de trabajo en un 75%. Los contactos escolares siguen incambiados, el contacto en el lugar de trabajo se reduce un 25%. Se asume que el contacto en el hogar crecerá en un 25%.
CE Cierre de locales de enseñanza Cierre de todas las escuelas. El 25% de las universidades queda abierto. La tasa de contactos de los estudiantes con sus familias crece 50% durante el cierre. Los contactos en la comunidad crecen un 25% durante el cierre.

Resultados

En la (improbable) ausencia de toda medida de control o de todo cambio en los patrones de conducta, podríamos esperar que ocurra un pico de mortalidad (muertes diarias) luego de aproximadamente tres meses (figura 1A). En tales escenarios, dado una Ro estimada en 2.4, predecimos que el 81% de las poblaciones de Gran Bretaña y los Estados Unidos se infectarían en el curso de la epidemia. Los tiempos de la epidemia son aproximados, dadas las limitaciones de los datos de monitoreo en ambos países.  Se predice que la epidemia sea más extendida en los Estados Unidos que en Gran Bretaña y que tenga su pico ligeramente más tarde. Esto se debe a la mayor escala geográfica norteamericana, lo que resulta en más cantidad de epidemias diferentes localizadas en los distintos estados (Figura 1B), respecto de lo que sería el caso en Gran Bretaña. El pico más alto de mortalidad en Gran Bretaña se debe al tamaño menor del país y a su población más envejecida, comparada con Estados Unidos. En total, en una epidemia no mitigada, predecimos aproximadamente 510.000 muertes en Gran Bretaña y aproximadamente 2,2 millones de muertos en Estados Unidos, sin contar los efectos potencialmente negativos de los sistemas de salud sobrepasados por la mortalidad. 

Figura 1: Escenarios epidémicos no mitigados para Gran Bretaña y los Estados Unidos. (A) Muertes proyectadas por cada 100.000 habitantes en GB y US. (B) Trayectoria de los casos de epidemia emn los Estados Unidos, por estado. 

Para una epidemia sin control, predecimos que la capacidad de camas para cuidados críticos sería excedida tan temprano como en la primera semana de abril, con un pico eventual en camas para cuidados intensivos o críticos que es 30 veces mayor que la máxima capacidad, para ambos países (Figura 2). 

El objetivo de la mitigación está en reducir el impacto de una epidemia achatando la curva, reduciendo la incidencia de los picos y el total de muertes (Figura 2). Puesto que el objetivo de la mitigación es reducir la mortalidad, las intervenciones requeridas deben permanecer efectivas por la mayor parte posible del período de epidemia. Introducir tales intervenciones demasiado temprano  arriesga que el contagio vuelva cuando sean levantadas (si no se ha desarrollado la suficiente inmunidad de manada); es necesario, por lo tanto, equilibrar el momento de introducción con la escala de disrupción que esto impone, y con el período razonable por el cual tales intervenciones pueden mantenerse. En este escenario, las intervenciones pueden limitar la transmisión en la medida en que se adquiere poca inmunidad de manada —llevando esto a la posibilidad de que ocurra una segunda oleada de infecciones una vez que las intervenciones son levantadas. 

Figura 2: Escenarios de estrategias de mitigación para GB que muestran los requerimientos de camas para cuidados críticos. La línea negra muestra la epidemia sin mitigación. La linea verde muestra una estrategia de mitigación que incluye el cierre de escuelas y universidades; la linea naranja muestra aislamiento de casos; la línea amarilla muestra aislamiento de casos y cuarentena en el hogar; y la línea azul muestra aislamiento de casos, cuarentena en el hogar y distanciamiento social de los mayores de 70 años. La sombra azul muestra los tres meses en que se supone que estas medidas permanecen en efecto.  

La tabla 3 muestra el impacto relativo que se predice, tanto en muertes como en capacidad para cuidados intensivos, de una serie de intervenciones de INF, simples o combinadas, aplicadas nacionalmente en Gran Bretaña por un período de tres meses, en base a disparadores de entre 100 y 3000 casos que requieran cuidados críticos. Condicional a esa duración, predecimos que la combinación más efectiva de medidas es una combinación de aislamiento de los casos, cuarentena en el hogar y distanciamiento social de aquellos en mayor riesgo (mayores de 70). Mientras que estos últimos tienen menor impacto en la transmisión que otros grupos de edades, reducir la morbilidad y la mortalidad en los grupos de mayor riesgo reduce tanto la demanda de cuidados críticos, como la mortalidad. Combinadas, se predice que estas estrategias de intervención reducirán el pico de demanda de cuidados críticos en dos tercios, y bajarán a la mitad el número de muertes. Sin embargo, este escenario “óptimo” de mitigación aun resultará en un pico de demanda de camas para cuidados críticos 8 veces mayor al disponible tanto en Gran Bretaña como en los Estados Unidos. 

Se predice que impedir las reuniones masivas tendrá un impacto relativamente pequeño (no se muestran resultados) debido a que el tiempo de contacto durante tales eventos es relativamente corto comparado con el tiempo que se pasa en casa, en las escuelas o lugares de trabajo, y en otros espacios de la comunidad como bares y restaurantes.

En total, encontramos que la efectividad relativa de las diferentes políticas no es sensible a la elección de disparadores locales (número absoluto de casos comparado a la incidencia per-capita), Ro(en el rango de 2.0-2.6), y una tasa de mortalidad por infección (TMI) variando en el rango de 0.25% a 1.0%.

Tabla 3: Opciones de mitigación para Gran Bretaña. Impacto relativo de combinaciones de INF aplicadas a nivel nacional por 3 meses en GB sobre el total de muertes y pico de demanda de camas de cuidados críticos, de acuerdo a distintas elecciones de disparadores acumulativos a partir del conteo de casos en cuidados críticos. Las celdas muestran el porcentaje de reducción de la demanda de camas para cuidados críticos para una variedad de combinaciones de INF, y para disparadores basados en número absoluto de casos diagnosticados que necesiten cuidados críticos en un condado, por semana. PC= cierre de escuelas y universidades; CI=casos aislados en su hogar; HQ=cuarentena en el hogar; SD=distanciamiento social de la población entera; SDOL70=distanciamiento social de los mayores de 70 años por 4 meses (un mes más que las otras intervenciones). Las tablas tienen un código de colores (verde=más efectividad, rojo=más baja). Los números absolutos se muestran en la Tabla A1. 

Puesto que no es probable que la mitigación sea una opción viable sin que se sobrepasen los sistemas de salud, la supresión es probablemente necesaria en los países capacitados para implementar los estrictos controles que esta estrategia requiere. Nuestras proyecciones muestran que para ser capaces de reducir R a cerca de 1 o menos, se requiere una combinación de aislamiento de los casos, distanciamiento social de toda la población, y o bien cuarentena en el hogar o cierre de escuelas y universidades (Figura 3, Tabla 4). Se asume que las medidas estarán impuestas por un período de 5 meses. Sin tener en cuenta el impacto potencialmente adverso en la capacidad de las unidades de cuidados críticos debido al ausentismo, se predice que el cierre de escuelas y universidades es más efectivo para lograr la supresión que la cuarentena en el hogar. Se predice que las cuatro intervenciones combinadas tendrán el efecto mayor sobre la transmisión (Tabla 4). Se predice que una política tan amplia redundará en una reducción en la demanda de cuidados críticos desde un pico de aproximadamente 3 semanas luego de que se introduzcan las intervenciones, y un declive posterior, mientras las políticas de intervención siguen en efecto. Si bien hay muchas incertidumbres en la efectividad de las políticas, esta estrategia combinada es la que con más probabilidad asegurará que las demandas de cuidados críticos se mantendrán dentro de los márgenes disponibles. 

Figura 3: Escenarios de una estrategia de supresión para Gran Bretaña mostrando demanda de camas de cuidados críticos. La línea negra muestra la epidemia sin mitigación. La verde muestra una estrategia de supresión que incluya cierre de universidades y escuelas, aislamiento de casos y distanciamiento social del total de la población comenzando a fines de marzo de 2020. La línea naranja muestra una estrategia de contención que incluya aislamiento de casos, cuarentena en el hogar y distanciamiento social de toda la población. La línea roja es la capacidad estimada de camas de cuidados críticos en Gran Bretaña. El área sombreada de azul muestra el período de cinco meses en que se asume que se mantendrían en vigor estas intervenciones. (B) muestra los mismos datos que en el panel (A), pero aumentados a los niveles bajos de la gráfica. Una figura equivalente para los Estados Unidos se muestra en el Apéndice. 

Sumando la cuarentena en el hogar, el aislamiento de casos y el distanciamiento social es la segunda mejor opción, aunque predecimos que hay riesgo de que la capacidad de atención sea excedida bajo esta opción de políticas (Figura 3 y Tabla 4). Se predice que combinar las cuatro intervenciones (distanciamiento social de la población completa, aislamiento de los casos, cuarentena en el hogar y cierre de universidades y escuelas) tendrá el impacto mayor, salvo un cierre absoluto donde además se le impida a la gente ir a trabajar. 

Una vez que las intervenciones se aflojan (en el ejemplo de la Figura 3, de setiembre en adelante), las infecciones comienzan a aumentar, resultando en un pico epidémico predicho para fines del año. Cuanto más exitosa sea una estrategia en la supresión temporaria, mayor se prevé que sea la epidemia luego, en ausencia de vacunación, debido a un menor desarrollo de la inmunidad de manada.

Dado que las políticas de supresión pueden tener que ser mantenidas durante muchos meses, examinamos el impacto de una política adaptativa, en la cual el distanciamiento social (más el cierre de escuelas y universidades, si se lo emplea) sólo se inicia luego de que la incidencia semanal de casos sobre pacientes en cuidados críticos (un grupo de pacientes que tiene alta probabilidad de ser analizado clínicamente) supera cierto umbral que dispara la activación de políticas, y se la afloja luego de que esos casos pasan de cierto umbral hacia abajo que corta esa activación (Figura 4). Las políticas de aislamiento domiciliario caso por caso de pacientes sintomáticos y de cuarentena doméstica (si se la adopta) son continuados sin interrupciones.

Tales políticas tienen una alta solidez ante las incertidumbres existentes, tanto en lo que hace al número de reproducción, Ro (Tabla 4) como a la severidad del virus (es decir, la proporción de casos que requieren admisión a cuidados críticos, que no se tiene). La Tabla 3 muestra que es mejor disparar las políticas de supresión al comienzo de la epidemia, con un total acumulativo de 200 casos por semana como el último punto al cual las políticas pueden lanzarse y todavía mantener los picos de demanda de cuidados críticos por debajo de la capacidad en Gran Bretaña, en el caso de un valor de Ro alto, de 2.6. Las muertes totales esperadas también se ven reducidas para disparadores más bajos, aunque las muertes para todas las políticas consideradas son mucho más bajas que en el caso de una epidemia no controlada. El panel derecho de la Tabla 4 muestra que el distanciamiento social (más el cierre de escuelas y universidades, si se lo emplea) debe estar en vigor por la mayor parte de los dos años de nuestra simulación, pero que la proporción de tiempo en que estas medidas estén en efecto se reduce para intervenciones más efectivas, y para valores de Ro más bajos. La Tabla 5 muestra que el total de muertes se reducen con umbrales de corte de las medidas que sean menores; sin embargo, esto también lleva a períodos más largos en que se requiere mantener en vigor el distanciamiento social. La demanda pico de camas de cuidados críticos y la proporción de tiempo que se mantiene el distanciamiento social no están afectadas por la elección del umbral bajo, el de corte. 

Figura 4: Ilustración de disparadores adaptativos de estrategias de supresión en GB, para Ro = 2.2, una política de las cuatro intervenciones consideradas, un disparador “activar” de 100 casos en cuidados críticos por semana y un disparador de “desactivar” de 50 casos de cuidados críticos por semana. La política se aplica aproximadamente 2/3 del tiempo. Solo se disparan el distanciamiento social y el cierre de escuelas/universidades; otras políticas se aplican durante todo el tiempo. La incidencia semanal de casos en cuidados críticos se muestra en naranja, el disparado de las políticas en azul.   

Tabla 4. Estrategias de supresión para Gran Bretaña. Impacto de las tres diferentes opciones de políticas (aislamiento de casos + cuarentena en el hogar + distanciamiento social + cierre de escuelas/universidades, y las cuatro intervenciones a la vez) sobre el número total de muertes vistas en un período de dos años (panel izquierdo) y una demanda pico de camas de cuidados críticos (panel central). El distanciamiento social y el cierre de escuelas/universidades está disparado a nivel nacional cuando el número semanal de nuevos casos de COVID-19 diagnosticados en las unidades de cuidados críticos sobrepasa un cierto umbral listado como “disparador de activación” (“On trigger”), y se suspenden cuando los casos semanales en cuidados intensivos caen por debajo del 25% de ese disparador. Se asume que otras políticas comenzarán a fines de marzo y se mantendrán en vigor. El panel derecho muestra la proporción de tiempo luego del comienzo de una política de distanciamiento social. La capacidad pico de camas de cuidados críticos en GB es de aproximadamente 5000 camas. Los resultados son cualitativamente similares para los Estados Unidos. 

Tabla 5. Como la Tabla 4, pero mostrando el efecto de variar el disparador de desactivación del distanciamiento social y cierre de escuelas/universidades sobre el total de muertes durante 2 años, para un Ro =2.4 

Discusión

 A medida que progresa la pandemia de COVID-19, los países van, crecientemente, implementando un amplio espectro de respuestas. Nuestros resultados demuestran que será necesario acumular varias capas de intervenciones, independientemente de si la política dominante es la de supresión o la de mitigación. Sin embargo, la supresión requerirá la superposición de medidas más intensas y socialmente disruptivas que la mitigación. La elección de las intervenciones depende en último término de la relativa viabilidad de su implementación y de la probabilidad de que sean efectivas en distintos contextos sociales.

Desentrañar la efectividad relativa de las diferentes intervenciones a partir de la experiencia de los países hasta la fecha es difícil, porque muchos han implementado muchas de estas medidas (o todas) con variable grado de éxito. A través de la hospitalización de todos los casos (no solamente de aquellos que requieran cuidados críticos), China de hecho inició una forma de aislamiento de los casos, reduciendo la transmisión ulterior de la enfermedad a partir de casos en el hogar y otros sitios. Al mismo tiempo, al implementar el distanciamiento social en toda la población, la oportunidad de transmisión en todas partes se redujo rápidamente. Varios estudios han estimado que estas intervenciones redujeron R por debajo de 1.(15) En días recientes, estas medidas han comenzado a ser aflojadas. Un seguimiento cercano de la situación en China en las próximas semanas ayudará pues a informar las estrategias en los otros países.

En general, nuestros resultados sugieren que el aislamiento social aplicado a toda la población tendría el mayor impacto; y que en combinación con otras intervenciones —notablemente el aislamiento de casos en el hogar y el cierre de escuelas y universidades —tiene el potencial de suprimir la transmisión a más abajo del umbral de R=1 requerido para reducir rápidamente la incidencia de los casos. Una política mínima para la supresión efectiva es, por tanto, el distanciamiento social de toda la población, combinado con el aislamiento de los casos en su hogar y el cierre de escuelas y universidades.

Para evitar un rebrote de los contagios, estas políticas tendrán que mantenerse hasta que haya grandes stocks de vacunas a disposición para la inmunización de la población —lo que puede ocurrir en 18 meses o más. Los disparadores adaptativos basados en la supervisión en hospitales que activen o desactiven el distanciamiento social de toda la población y el cierre de escuelas, ofrecen una mejor resistencia a la incertidumbre que las intervenciones de duración fija, y pueden adaptarse para ser empleados regionalmente (por ejemplo, a nivel de cada estado en Estados Unidos). Dado que las epidemias locales no están perfectamente sincronizadas entre sí, las políticas locales son también más eficientes y pueden lograr niveles comparables de supresión respecto de las políticas nacionales, estando en vigor por proporciones ligeramente menores de tiempo. Sin embargo, estimamos que para una política nacional de Gran Bretaña, el distanciamiento social será necesario durante por lo menos 2/3 del tiempo (para un Ro =2.4, ver Tabla 4) hasta que haya disponible una vacuna.

Sin embargo, hay incertidumbres muy grandes acerca de la transmisión del virus, la efectividad probable de las diferentes políticas, y la medida en la que las distintas poblaciones adopten espontáneamente comportamientos de reducción del riesgo. Esto significa que es difícil ser definitivo acerca de la duración inicial de las medidas que serán requeridas, excepto que será de muchos meses. Las decisiones futuras acerca de cuándo y por cuánto tiempo se podrán aflojar las políticas deberán ser informadas por una supervisión constante de la epidemia.

Las medidas empleadas para lograr la supresión también pueden evolucionar con el tiempo. En caso de que los números caigan, se volverá más viable adoptar análisis clínico intensivo, rastrear los contactos y las medidas de cuarentena, parecido a las estrategias que está empleando Corea del Sur hoy. La tecnología —tal como aplicaciones de teléfonos móviles que registren las interacciones de un individuo con otras personas en la sociedad—puede permitir que tal política sea más efectiva y escalable, si es que pueden superarse las prevenciones referidas a la privacidad que implican. Sin embargo, si los paquetes de intensas INF dirigidos a la supresión no son mantenidos, nuestro análisis sugiere que la transmisión rebrotará rápidamente, produciendo potencialmente una epidemia comparable en escala a la que se habría visto si no se hubiese tomado ninguna medida.

La supresión de largo plazo puede no ser una medida viable en muchos países. Nuestros resultados muestran que la política alternativa de mitigación a relativo corto plazo (3 meses) puede reducir la cantidad de muertes vistas en la epidemia a la mitad, y el pico de demanda de servicios de salud en 2/3. La combinación de aislamiento de los casos, cuarentena en el hogar y distanciamiento social de aquellos en alto riesgo de consecuencias severas (individuos mayores y aquellos con condiciones de salud previas) son la combinación de políticas más efectivas para la mitigación. Tanto el aislamiento de casos como la cuarentena en el hogar son intervenciones epidemiológicas fundamentales en la mitigación de las enfermedades infecciosas y actúan reduciendo el potencial para la ulterior transmisión al reducir las tasas de contacto entre aquellos que se sabe son infecciosos (casos) o que pueden estar incubando la infección (contactos dentro del hogar). El Reporte de la Misión Conjunta a China de la OMS sugirió que un 80% de la transmisión ocurre en los hogares, (16) aunque esto era en un contexto en que los contactos interpersonales fueron reducidos drásticamente por las intervenciones que se implementaron. Se predice que el distanciamiento social de los grupos de alto riesgo es particularmente efectivo en reducir consecuencias severas, dada la fuerte evidencia de que hay un riesgo más alto en función de la edad, (12) (16) aunque nosotros predecimos que tendría un menor efecto en la reducción de la propagación entre la población. 

Predecimos que el cierre de escuelas y universidades tendrá un impacto en la epidemia, bajo la asunción de que los niños transmiten tanto como los adultos, aunque ellos raramente experimenten enfermedad severa. (12) (16)

Encontramos que el cierre de escuelas y universidades es una estrategia más efectiva para apoyar la supresión de la epidemia que su mitigación; cuando se combina con el distanciamiento social de la población entera, el efecto del cierre escolar es el de amplificar el corte de contactos sociales entre hogares, y por tanto limtar la propagación. Sin embargo, se predice que el cierre escolar solo es insuficiente para mitigar (ni que hablar suprimir) una epidemia; esto contrasta con la situación de las epidemias de gripe estacional, donde los niños son los vectores fundamentales de la propagación, debido a que los adultos tienen niveles de inmunidad superiores. (17) (18)

La temporización óptima de las intervenciones difiere según se trate de la estrategia de supresión o de mitigación, así como también dependiendo de qué se defina como óptimo. Sin embargo, para la mitigación, la mayoría del efecto de tal estrategia puede ser alcanzado apuntando las intervenciones a una ventana de tres meses alrededor del pico de la epidemia. Para la supresión, la acción temprana es importante, y las intervenciones deben estar instaladas mucho antes de que la capacidad de los sistemas de salud sea sobrepasada. Dado que la supervisión más sistemática ocurre en el contexto del hospital, la demora típica entre la infección y la hospitalización indica que hay un lapso de entre 2 a 3 semanas entre que se introduzcan las intervenciones y se vea su impacto en los casos hospitalizados, dependiendo de si todas las admisiones al hospital son analizadas clínicamente o si sólo se lo hace a aquellas que ingresan a cuidados críticos. En el contexto de Gran Bretaña, esto significa actuar antes que las admisiones por COVID-19 a cuidados intensivos excedan de 200 por semana.

Acaso nuestra conclusión más significativa es que no es probable que la mitigación sea viable sin que se excedan por varias veces las capacidades de atención de emergencia en Gran Bretaña y los Estados Unidos. En la estrategia de mitigación más eficaz examinada, la que lleva a una epidemia única y relativamente corta (aislamiento de los casos, cuarentena en hogares y distanciamiento social de los mayores de 70 años), los límites de atención tanto para la guardia general como las camas de cuidados intensivos sería excedida en al menos 8 veces su capacidad bajo el escenario de cuidados críticos más optimista que examinamos. Además, incluso si todos los pacientes pudiesen ser tratados, predecimos que estaríamos todavía en el orden de las 250.000 muertes en Gran Bretaña y entre 1.1 y 1.2 millones en los Estados Unidos.

En Gran Bretaña, esta conclusión solo pudo ser alcanzada en los últimos días, con el refinamiento de las estimaciones de demanda probable de unidades de cuidados intensivos debido a la COVID-19 basadas en la experiencia en Italia y el Reino Unido (las estimaciones previas asumían la mitad de la demanda que ahora se estima) y con el Servicio Nacional de Salud (NHS) dando certezas mayores acerca del límite de la capacidad hospitalaria.

Concluimos por lo tanto que la supresión de la epidemia es la única estrategia viable en el momento actual. Los efectos sociales y económicos de las medidas que son necesarias para llegar a la meta de esta política serán profundos. Muchos países han adoptado ya esas medidas, pero aun aquellos países en un estado temprano de su epidemia (como el Reino Unido) deberán hacerlo inminentemente.

 Nuestro análisis informa la evaluación tanto de la naturaleza de las medidas requeridas para suprimir el COVID-19 y la duración probable de aplicación efectiva de tales medidas. Los resultados de este trabajo han informado la confección de políticas en el Reino Unido y otros países en las últimas semanas. Sin embargo, enfatizamos que no es para nada seguro que la supresión funcione a largo plazo; ninguna intervención sanitaria con efectos tan disruptivos en la sociedad se ha intentado antes por un período de tiempo tan largo. Cómo es que responderán las sociedades y poblaciones es algo que no está claro.

Financiación

Este trabajo fue apoyado por financiación del Centre, aportada por el UK Medical Research Council bajo un acuerdo con el UK Department for International Development, el NIHR Health Protection Research Unit in Modelling Methodology, y Community Jameel. 

Referencias 

  1. Bootsma MCJ, Ferguson NM. The effect of public health measures on the 1918 influenza pandemic in U.S. cities. Proc Natl Acad Sci U S A 2007;104(18):7588–93. 
  2. Anderson RM, Heesterbeek H, Klinkenberg D, Hollingsworth TD. Comment How will country- based mitigation measures influence the course of the COVID-19 epidemic ? 2020;2019(20):1– 4. 
  3. The Coalition for Epidemic Preparedness Innovations. CEPI welcomes UK Government’s funding and highlights need for $2 billion to develop a vaccine against COVID-19 [Internet]. 2020;Available from: https://cepi.net/news_cepi/2-billion-required-to-develop-a-vaccine- against-the-covid-19-virus/ 
  4. World Health Organisation. Pandemic influenza A (H1N1) 2009 virus vaccine – conclusions and recommendations from the october 2009 meeting of the immunization Strategic Advisory Group of experts. Wkly Epidemiol Rec 2009;84(49):509–16. 
  5. Ferguson NM, Cummings DAT, Fraser C, Cajka JC, Cooley PC, Burke DS. Strategies for mitigating an influenza pandemic. Nature 2006;442(7101):448–52. 
  6. Halloran ME, Ferguson NM, Eubank S, et al. Modeling targeted layered containment of an influenza pandemic in the United States. Proc Natl Acad Sci U S A 2008;105(12):4639–44. 
  7. Ferguson NM, Cummings DAT, Cauchemez S, et al. Strategies for containing an emerging influenza pandemic in Southeast Asia. Nature 2005;437(7056):209–14. 
  8. Mossong J, Hens N, Jit M, et al. Social contacts and mixing patterns relevant to the spread of infectious diseases. PLoS Med 2008;5(3):0381–91. 
  9. Linton NM, Kobayashi T, Yang Y, et al. Epidemiological characteristics of novel coronavirus infection: A statistical analysis of publicly available case data. medRxiv [Internet] 2020 [cited  2020 Feb 18];2020.01.26.20018754. Available from: https://www.medrxiv.org/content/medrxiv/early/2020/01/28/2020.01.26.20018754.full.pdf 
  10. Li Q, Guan X, Wu P, et al. Early Transmission Dynamics in Wuhan, China, of Novel Coronavirus– Infected Pneumonia. N Engl J Med 2020; 
  11. Riou J, Althaus CL. Pattern of early human-to-human transmission of Wuhan 2019 novel coronavirus (2019-nCoV), December 2019 to January 2020. Euro Surveill 2020;25(4):1–5. 
  12. Verity R, Okell LC, Dorigatti I, et al. Estimates of the severity of COVID-19 disease. medRxiv 2020; Available from https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.03.09.20033357v1. 
  13. Gaythorpe K, Imai N, Cuomo-Dannenburg G, et al. Report 8: Symptom progression of 2019 novel coronavirus [Internet]. 2020. Available from: https://www.imperial.ac.uk/media/imperial-college/medicine/sph/ide/gida- fellowships/Imperial-College-COVID19-symptom-progression-11-03-2020.pdf 
  14. Ostermann H, Blasi F, Medina J, Pascual E, McBride K, Garau J. Resource use in patients hospitalized with complicated skin and soft tissue infections in Europe and analysis of vulnerable groups: The REACH study. J Med Econ 2014;17(10):719–29. 
  15. Kucharski AJ, Russell TW, Diamond C, et al. Early dynamics of transmission and control of COVID-19: a mathematical modelling study. Lancet Infect Dis [Internet] 2020;3099(20):2020.01.31.20019901. Available from: http://medrxiv.org/content/early/2020/02/18/2020.01.31.20019901.abstract 
  16. World Health Organization. Report of the WHO-China Joint Mission on Coronavirus Disease 2019 (COVID-19). 2020. 
  17. Cauchemez S, Valleron AJ, Boëlle PY, Flahault A, Ferguson NM. Estimating the impact of school closure on influenza transmission from Sentinel data. Nature 2008;452(7188):750–4. 
  18. Fumanelli L, Ajelli M, Merler S, Ferguson NM, Cauchemez S. Model-Based Comprehensive Analysis of School Closure Policies for Mitigating Influenza Epidemics and Pandemics. PLoS Comput Biol 2016;12(1):1–15.

Apéndice

Figura A1: Escenarios de estrategias de supresión para los Estados Unidos mostrando los requerimientos de camas en unidades de cuidados intensivos. La línea negra muestra la epidemia no mitigada. La verde muestra una estrategia de supresión que incorpora el cierre de escuelas y universidades, el aislamiento de los casos, y el distanciamiento social de toda la población comenzando a fines de marzo de 2020. La línea naranja muestra una estrategia de contención que incorpora el aislamiento de casos, la cuarentena en el hogar y el distanciamiento social de toda la población. La línea roja es la demanda estimada de camas de cuidados intensivos en Estados Unidos. La sombra azul representa el período de 5 meses en que se asume que estas intervenciones serían mantenidas en efecto. (B) muestra los mismos datos que en el panel (A) pero ampliados al nivel bajo de la gráfica. 

Tabla A1. Opciones de mitigación para Gran Bretaña. Impacto absoluto de las combinaciones de INF aplicadas nacionalmente por 3 meses en el Reino Unido sobre total de muertes y de picos de demanda de camas de cuidados intensivos para diferentes elecciones de disparadores basados en el conteo de casos. Las celdas muestran los picos de demanda de camas y las muertes totales para una serie de combinaciones de INF y para disparadores basados en el número absoluto de casos de cuidados intensivos diagnosticados en un país por semana. PC=cierre de escuelas y universidades; CI=aislamiento de casos en el hogar; HQ=cuarentena en el hogar; SD=aislamiento social en gran escala de toda la población; SDOL70=distanciamiento social de los mayores de 70 años durante cuatro meses (un mes más que la intervención anterior). Las tablas tienen códigos de color (verde=más efectividad; rojo=menos).