Dr. Jay Bhattacharya (Professor of Medicine, Senior Fellow at the Stanford Institute for Economic Policy Research, y, de modo honorario, al Freeman Spogli Institute, y profesor, honorario, de Health Research and Policy and of Economics, Stanford University

y

Dr. Eran Bendavid, Associate Professor of Medicine (Primary Care and Population Health), Senior Fellow at the Woods Institute for the Environment, y Associate Professor, honorario, de Health Research and Policy, Stanford University).

[Publicado originalmente en Wall Street Journal, 24 de marzo de 2020. Traducción: Aldo Mazzucchelli]

Si fuese cierto que el nuevo coronavirus mataría millones en caso de no aplicar las órdenes de cuarentena y de quedarse en casa, entonces esas medidas extraordinarias que se están aplicando en ciudades y estados de todo el país con seguridad estarían justificadas. Pero hay poca evidencia que confirme esa premisa —y las proyecciones de cantidad de muertes podrían, plausiblemente, estar siendo muy exageradas.

El miedo al Covid-19 se basa en su alta letalidad por caso estimada —de 2% a 4% de los casos confirmados de Covid-19 han muerto, de acuerdo a la OMS y otros. De modo que si unos 100 millones de norteamericanos finalmente se contagiasen, dos a cuatro millones podrían morir. Nosotros creemos que esa estimación es profundamente equivocada. La verdadera tasa de letalidad es la porción de aquellos infectados que morirán, no la de muertes sobre casos positivos identificados.

Esta última tasa es engañosa, debido a que los tests sufren de un sesgo. El grado de ese sesgo es incierto, debido a que los datos disponibles son limitados. Pero podría hacer la diferencia entre una epidemia que mate a 20.000 y otra que mate dos millones. Si el número real de infectados es mucho mayor al número de casos —muchas veces más grande— entonces la verdadera tasa de letalidad es mucho más baja también. Esto no solo es plausible, sino probable, en base a lo que sabemos hasta ahora.

Muestras poblacionales de China, Italia, Islandia y los Estados Unidos dan evidencia relevante. Alrededor del 31 de enero, los países enviaron aviones para evacuar a sus ciudadanos de Wuhan, China. Cuando esos aviones aterrizaron, los pasajeros fueron testados por Covid-19 y puestos en cuarentena. Luego de 14 días, el porcentaje que dio positivo fue de 0.19%. Si esta fuese la prevalencia en la zona metropolitana de Wuhan el 31 de enero, entonces, con una población de 20 millones, Wuhan tendría 178.000 infecciones, unas 30 veces más que la cantidad de casos reportados. La tasa de letalidad, entonces, sería al menos 10 veces menor que las estimaciones basadas en los casos reportados.

Luego, el pueblo italiano de Vò, al noreste, cerca de la capital provincial de Padua. El 6 de marzo, todos los 3.300 habitantes de Vò fueron testados, y 90 dieron positivo, una prevalencia del 2.7%. Aplicar esa prevalencia a la provincia entera (población, 995.000), que tuvo 198 casos reportados, sugiere que había realmente 126.000 infectados en ese momento. Eso es más de 130 veces el número de casos realmente reportados. Puesto que la tasa de letalidad en Italia de 8% está estimada usando los casos confirmados, la tasa real de letalidad sería, de hecho, inferior a 0.06%.

En Islandia, deCode Genetics está trabajando con el gobierno para hacer tests masivos. En una muestra de cerca de 2.000 personas completamente asintomáticas, los investigadores estimaron que la prevalencia de la enfermedad era de alrededor de 1%. El primer caso se reportó en Islandia el 28 de febrero, semanas después que en los Estados Unidos. Es plausible que la proporción de la población de Estados Unidos que se haya infectado sea el doble, el triple, o diez veces más que la estimación de Islandia. Eso implica también una tasa de letalidad dramáticamente más baja. 

La mejor evidencia (aunque igual muy débil) viene de la Asociación Nacional de Basketball (NBA). Entre el 11 y el 19 de marzo, un número sustancial de jugadores y equipos recibieron tests. Al 19 de marzo, 10 de 450 jugadores dieron positivo. Puesto que no todo el mundo fue testado, esto representa un límite inferior para la prevalencia, de 2,2%. La NBA no es representativa de la población, y el contacto entre jugadores puede haber facilitado la transmisión. Pero si extendemos esa asunción de mínima a ciudades donde hay equipos NBA (población: 45 millones), tenemos al menos 990.000 infecciones en los Estados Unidos. El número de casos reportados para ese 19 de marzo en los Estados Unidos era de 13.677, más de 72 veces más bajo. Estos números implican una tasa de letalidad de Covid-19 muchas veces más baja de lo que parece. 

¿Cómo podemos reconciliar estas estimaciones con los modelos epidemiológicos? Primero, el test empleado para identificar casos no capta a la gente que se infectó y se recuperó. Segundo, el ritmo de testeo ha sido bajísimo durante un largo período de tiempo, y se lo reservó a los que ya estaban severamente enfermos. Juntos, estos dos hechos implican que los casos confirmados son posiblemente muchas veces menores que el número verdadero de infectados. Los que han hecho los modelos epidemiológicos no han adaptado adecuadamente sus estimaciones para tener en cuenta estos factores.

La epidemia comenzó en China en algún momento en noviembre o diciembre. El primero caso confirmado en los Estados Unidos fue de una persona que viajó desde Wuhan el 15 de enero, y es probable que el virus haya entrado antes que eso: decenas de miles de personas viajaron desde Wuhan a los Estados Unidos durante el mes de diciembre. 

La evidencia existente sugiere que el virus es altamente transmisible, y que el número de infecciones se duplica, grosso modo, cada tres días. Una semilla epidémica sembrada el 1 de enero implica que para el 9 de marzo, unos seis millones de personas en Estados Unidos ya se habrían infectado.  Al 23 de marzo, de acuerdo con el Center For Disease Control and Prevention, había 499 muertes por Covid-19 en los Estados Unidos. Si nuestra suposición de seis millones de casos es exacta, eso es una tasa de letalidad de 0.001%, asumiendo un lapso de dos semanas entre la infección y la muerte. Esto es un décimo de la tasa de letalidad de la gripe, que es de 0.1%. Una tasa de letalidad tan baja debe ser motivo de optimismo.

Esto no hace que el Covid-19 no exista. Los reportes diarios desde Italia y en los Estados Unidos muestran problemas reales y sistemas de salud sometidos a presión. Pero una epidemia de 20.000 a 40.000 muertes es un problema mucho menos severo que una que mate dos millones. Dadas las enormes consecuencias de las decisiones tomadas en respuesta al Covid-19, ahora es crítico tener datos claros para guiar las decisiones. No sabemos la verdadera tasa de infección en los Estados Unidos. Es crucial hacer pruebas de anticuerpos a muestras representativas de la población para medir la prevalencia de la enfermedad (incluyendo a los recuperados). Casi todos los días un nuevo laboratorio obtiene aprobación para un test de anticuerpos, de modo que hacer pruebas a la población empleando estas tecnologías es posible ahora.

Si tenemos razón respecto a la limitada escala de esta epidemia, entonces son plausibles las medidas que se concentren en la población anciana y los hospitales. Las intervenciones no urgentes deben ser reagendadas. Los recursos de los hospitales deben ser redirigidos al cuidado de los pacientes críticamente enfermos. Debe mejorarse la elección de quiénes reciben tratamiento. Y los que hacen las políticas deben concentrarse en reducir los riesgos de los adultos mayores y la gente que tenga condiciones médicas previas. 

Una cuarentena universal puede no valer los costos que impone a la economía, la comunidad, y la salud física y mental. Debemos tomar pasos inmediatos para evaluar sobre bases empíricas los actuales cierres que se han impuesto.


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