La Red de Modelización de Enfermedades Infecciosas analizó algunos aspectos de la pandemia y el impacto de las medidas implementadas para contenerla. A partir de modelos matemáticos propone nuevas formas para evitar la propagación del virus y mejores estrategias de cara a un futuro que no se puede predecir, pero que depende de lo que hacemos a nivel público e individual.
Hay una cierta tendencia a biologizar la epidemia, a pensar que las cosas son así porque el virus es así y la biología del ser humano está dada. Sin embargo, el componente social es muy importante y no se puede desvincular cuando se trata de construir un modelo. La reacción social altera la epidemia y viceversa”, afirma Hernán Solari, uno de los autores del primer informe técnico de la Red de Modelización de Enfermedades Infecciosas, integrante a su vez de la Red de Investigación Traslacional en Salud. El trabajo aporta datos e ideas para pensar de una manera diferente no solo a la pandemia y lo que está pasando, sino también lo que pueda ocurrir.
Los especialistas explican que los modelos matemáticos son proyecciones estadísticas que, a partir de una cierta cantidad de datos, ayudan a realizar estimaciones respecto de diversos fenómenos o procesos, y que suelen ser utilizados para estudiar y entender la evolución de enfermedades. “La mayoría mira al modelado como un instrumento de predicción, pero nosotros lo vemos como una herramienta de articulación entre lo que sabemos y cómo lo podemos pensar”, aclara Solari. Sin embargo, según advierte, muchos de los modelos que se han estado usando para entender la pandemia fueron pensados para experiencias pasadas y no están funcionando bien, lo que ha generado críticas a nivel internacional.
Solari cita el caso de un estudio del Imperial College de Londres que utilizó el modelo de Neil Ferguson y predijo que, si no se cambiaba de estrategia, más de un cuarto de millón de personas morirían a causa de la Covid-19. Esa cifra luego fue modificada y hasta el mismo creador del modelo debió hacer aclaraciones públicas al respecto.
Las curvas indican la evolución dinámica del número total de infectados en 20 subsistemas del AMBA. La curva negra corresponde a la evolución temporal del número medio de infectados en un subsistema.
Algo similar sucedió con otro modelo, en este caso elaborado por la Universidad de Oxford, que dio pie a titulares periodísticos que sostenían que en abril el coronavirus podría haber contagiado a la mitad de la población del Reino Unido – unas 34 millones de personas -. Sus creadores también tuvieron que dar explicaciones: dijeron que la cifra correspondía al resultado más extremo, pero que había otro extremo según el cual solo una pequeña proporción de la población ha estado expuesta a la enfermedad.
Cambiar el concepto de salud
“Nosotros tratamos de articular lo que se observa con lo que se puede pensar y con lo que se sabe desde puntos de vista que incluyen la enfermedad, la epidemia y los contextos. No creemos que las conclusiones sean definitivas, sino aportes para pensar los problemas que plantea la pandemia”, explica Solari. Uno de esos problemas, que el informe califica como “grave” y se incluyó en el análisis, es la percepción que cada persona tiene de la enfermedad. Cómo la considera y cuál es la respuesta frente a síntomas leves. Una cuestión clave de cara a las rutinas laborales, en especial entre los trabajadores de la economía informal que no pueden dejar de trabajar puesto que de otro modo no percibirían ningún ingreso; pero también entre los empleados que pueden perder el presentismo si se toman días por enfermedad.
El informe reseña que los síntomas más frecuentes hasta el momento fueron fiebre (56,17%), tos (53,58%) y cefalea (47,98%). De los casos que presentaron fiebre, el 56,46 por ciento tuvo una temperatura mayor a 38 grados. A su vez, el 97,8 por ciento de los casos presentó al menos un síntoma dentro del grupo que incluye fiebre, tos, insuficiencia respiratoria, anosmia, disgeusia, odinofagia, dolor de garganta, diarrea, vómitos y cefalea. En el 82,15 por ciento de los casos se reportaron al menos dos de estos síntomas. Si se consideran los casos en los que se detectó fiebre y alguno de los otros síntomas mencionados, el grupo abarca al 51,34 por ciento de los casos, mientras que este porcentaje disminuye al 45,1 por ciento entre los trabajadores de la salud.
“Para la mayoría de las personas, la enfermedad tiene síntomas muy débiles. Hay que cambiar el concepto de salud para que las personas tengan la posibilidad de adoptar un comportamiento ético, algo que no se puede exigir cuando hacerlo implica quedarse sin ingresos”, subraya Solari. De allí que una de las principales conclusiones del informe es que “urge una campaña de concientización y educación sanitaria” para estimular la participación de toda la comunidad en el cuidado y desarrollo de nuevos hábitos de salud compatibles con los desafíos que representa la pandemia, como evitar las reuniones laborales o sociales ante el menor síntoma; algo tan importante como facilitar que esto pueda cumplirse.
Flexibilización y desafíos
La flexibilización del aislamiento presenta nuevos desafíos y potencia la necesidad de reforzar las campañas de concientización. Más todavía teniendo en cuenta la proximidad del verano y las situaciones que puedan producirse durante las vacaciones. “Genera un poco de temor el mensaje de que el virus es así, que los casos están disminuyendo, que estamos llegando a la inmunidad de rebaño. En realidad, estamos llegando a algún tipo de inmunidad de rebaño en las condiciones de restricción de actividades que tenemos hoy. Sin embargo, se está pensando el problema en base a la situación actual, en la cual hay relaciones sociales más o menos determinadas, que son las habituales durante el año pero que cambian completamente cuando llega el verano”, advierte Solari.
Una situación característica que se repite todos los años, por ejemplo, es el encuentro de grupos de amigos de distintas provincias en algún destino de veraneo. Eso modifica la estructura de la red de contactos por un tiempo, hasta que cada persona regresa a su localidad y se reinserta en sus redes de todo el año. La dinámica crea una conectividad entre sectores que estaban inconexos. “Esas nuevas conexiones pueden repercutir mucho en una epidemia, tal como está ocurriendo en Europa con la segunda ola. Si bien la velocidad logarítmica de contagios es técnicamente más baja, lo que haría pensar que se debe a algo de inmunidad adquirida, la velocidad neta es más elevada debido a que existen muchos más focos de inicio”, señala Solari.
Incidencias de Covid-19 en el GBA (línea gruesa) y fracción de la población reportada como caso confirmado de Covid-19 (línea fina, eje derecho) en función de la fecha de inicio de los síntomas.
Otra preocupación presente desde el inicio de la pandemia es la estimación de personas asintomáticas, lo que implica casos no detectados, ya que si la infección deja una inmunidad fuerte, ese número ayudaría a definir si se ha logrado o no la inmunidad de rebaño. El informe reseña que para calcularla se han propuesto al menos tres métodos de estimación basados en modelos matemáticos, en la mortalidad y en los estudios de seroprevalencia. Cada método tiene ventajas y limitaciones. “Suponemos que existe una proporción entre los casos detectados y los asintomáticos, pero eso es una intuición que viene de los hábitos. Cuando se miran los datos se puede pensar que no es tan así. Incluso, si uno mira la bibliografía, unos definen lo asintomático de una forma y otros de otra. Ni siquiera hablan de lo mismo”, advierte Solari.
Según el especialista, la mayoría de los trabajos publicados están hechos con modelos académicos en los que no hay ninguna intervención social, lo que se denominan como “modelos de epidemias libres”. “Nosotros hemos tratado de salirnos de eso. Las herramientas están preparadas para pensar esa epidemia libre, pero no para otra cosa. Por esa razón, el nuestro es un trabajo más lento, porque hay que preparar nuevas herramientas”, dice Solari.
Una de las medidas que cuestiona el informe es la eficiencia de las cuarentenas intermitentes. Según el estudio, no han mostrado los resultados esperados. ¿La razón? El trabajo no detectó una reducción de la tasa de contagios en ningún lugar donde se aplicó. Las estimaciones del grupo de investigadores sugieren que para lograrlo se necesitarían establecer períodos de contención muy largos. La recomendación es que este tipo de medidas no deberían ser llevadas a cabo, ya que constituyen un riesgo de nuevos brotes en el futuro, a partir del aumento de la tasa de contactos.
“Los modelos nos sirven para ver diversas cuestiones y ponerlas a prueba como conceptos. No estamos intentando predecir nada. Por suerte, el futuro es lo que no sabemos y depende de lo que hacemos. Nosotros tenemos conciencia de eso y tratamos de explorar los futuros posibles en función de las actitudes que tomamos, porque eso es lo que permite adoptar decisiones racionales. No podemos decir qué va a pasar, pero sí indicar cuál es la tendencia, o cuánto pueden influenciar algunas decisiones que se toman, tanto a nivel público como individual”, concluye Solari.
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