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Cuanta más incertidumbre más importantes son las opiniones contrarias a las de la mayoría. En España. Juan Gérvas lleva advirtiendo desde hace ya un tiempo que las draconianas medidas tomadas de confinamiento y cese de toda actividad no esencial pueden suponer más daño que beneficio en el largo plazo; que las cargas de los daños económicos no se distribuirán equitativamente -afectando desproporcionadamente a la población con menos recursos-; y que la mortalidad directamente debida al COVID-19 no supondrá un incremento global de la misma (mueren los mismos aunque por una causa distinta).

Ioannidis pide más datos antes de saltar al precipicio

Una visión semejante, aunque sin el enfoque social, está inspirando las políticas del Reino Unido y Suecia que han decidido no paralizar la actividad del país. Hoy conocemos las bases epidemiológicas de estas políticas divergentes aunque parece claro que los políticos británicos y suecos no las han interpretado correctamente. Nos parece importante atender los argumentos de estos autores que, aunque no cambian, como veremos, las decisiones tomadas hasta ahora, nos permiten vislumbrar escenarios futuros alternativos al enfoque drástico por insostenible en el tiempo, en nuestra opinión, si no se cambia de modelo socio-económico.

Los autores se basan en la experiencia de la última pandemia mundial semejante, la de la gripe H1N1 de 1918-19. En esa pandemia, se respondió en algunas ciudades y comunidades con medidas semejantes a las actuales, con el cese de toda actividad y aislamiento universal. Los lugares en los que se realizaron estas intervenciones consiguieron reducir el número de casos y la mortalidad específica inicialmente, sin embargo, la transmisión rebrotó una vez que los controles fueron levantados:

“Mientras que nuestra comprensión de las enfermedades infecciosas y su prevención es ahora muy diferente en comparación en 1918, la mayoría de los países del mundo se enfrentan al mismo reto hoy en día con COVID-19, con una letalidad comparable a la de la gripe H1N1 en 1918″

Las dos estrategias posibles son bien conocidas:

a) Supresión. Aquí el objetivo es reducir el número de reproducciones (el número medio de casos secundarios que genera cada caso), R, a menos de 1 y, por lo tanto, reducir el número de casos a niveles bajos y, como pasó con el SARS o el Ébola, acabar eliminando la transmisión de persona a persona. El principal desafío de este enfoque es que las medidas deben ser mantenidas mientras el virus esté circulando o hasta que una vacuna esté disponible. En el caso de COVID-19, pasarán por lo menos 12-18 meses antes de que una vacuna (de efectividad desconocida, inicialmente) esté disponible.

b) Mitigación. Aquí el objetivo es utilizar las intervenciones no farmacológicas (INF), no con el objetivo de interrumpir la transmisión completamente, sino para reducir el impacto inicial de la epidemia. Esta es la estrategia habitual con la gripes estacionales más virulentas como las de 1957, 1968 y 2009. En este escenario, la inmunidad de la población que entra en contacto se incrementa progresivamente lo que lleva en poco tiempo a un rápido declive sin rebrotes. 

Las estrategias difieren en que en la de supresión se pretende reducir el número de reproducciones, R, a menos de 1, y en la de mitigación frenar la propagación, reduciendo la R, pero no a menos de 1. Los autores, además asumen, que una estrategia de mitigación es más fácil de mantener en el tiempo que una de supresión.

Los autores advierten que la estrategia de supresión, aunque exitosa hasta la fecha en China, conlleva enormes costos sociales y económicos que pueden tener por sí mismos importantes impactos en la salud y el bienestar en el medio y largo plazo. También son conscientes de que la mitigación no podrá proteger completamente a las personas en riesgo, con una mortalidad resultante directa e inmediata previsible y elevada. 

Los parámetros del modelo

Tras proponer un modelo de diseminación de la enfermedad basado en epidemias previas y asumiendo que un tercio de la transmisión ocurre en el hogar, un tercio en las escuelas y lugares de trabajo y el tercio restante en la comunidad, introducen las variables más o menos conocidas de esta epidemia: 

“Supusimos un período de incubación de 5,1 días y que la infecciosidad se produce a partir de las 12 horas antes de la aparición de los síntomas, en el caso de los que son sintomáticos, y a partir de  los 4,6 días después de la infección en los que son asintomáticos, con un perfil de infecciosidad a lo largo del tiempo que resulta en una media de 6,5 días de tiempo de generación. Basándonos en los ajustes de la tasa de crecimiento inicial de la epidemia en Wuhan hacemos una suposición de base de un R0=2,4.. Asumimos que los individuos sintomáticos son 50% más infecciosos que los asintomáticos.”

También los autores asumen que los individuos serán inmunes a la re-infección por la misma cepa en el corto plazo y que la cepa del coronavirus circulante estacional no se repetirá en la siguiente temporada (como pasa con la gripe).

Para calcular el impacto sobre el sistema de salud se valen de los datos conocidos en China e Italia:

“El 40-50% de las infecciones no se identificaron como casos por ser asintomáticas o tener síntomas leves o no reconocidos. Asumimos que dos tercios de los casos podrán ser suficientemente sintomáticos para que procedan al auto-aislamiento en el plazo de un día desde la aparición de los síntomas. El periodo entre el inicio de los síntomas hasta la hospitalización lo asumimos de 5 días”

Las tasas de mortalidad por la infección, calculada para la población británica, es de un 0,9% para la población general y un 4,4% para las infecciones hospitalizadas. Se asume que el 30% de los que son hospitalizados requerirán cuidados críticos y que la mitad morirán (son todas cifras medias, diferentes por tramos de edad; ver arriba Tabla de los autores)

De igual modo se calcula una demanda de camas, considerando una estancia media de los hospitalizados de 8 días (si no se requieren cuidados intensivos) y de 16 días, con 10 días en la UCI (si se requieren cuidados intensivos). La duración media de la hospitalización sería de 10,4 días.

En la parametrización de modelos, las variables introducidas son las que pueden llevar consigo la mayor carga de la incertidumbre capaz de afectar a las conclusiones.

Por ejemplo, hace poco se publicaba una hipótesis que defendía que el contagio de personas infectadas asintomáticas es más precoz de lo que asume este trabajo

Quizás en este punto merece la pena mencionar el trabajo del grupo de científicos posnormales en el establecimiento de una valoración cualitativa de las variables cuantitativas. Pero sigamos con el texto que nos ocupa

Intervenciones no farmacológicas (INF)

Los autores consideraron el impacto de cinco diferentes INF implementadas individualmente y en combinación. 

(1) Aislamiento de los Casos en el hogar (CI en inglés): los casos sintomáticos se quedan en casa durante 7 días. Esto permite reducir los contactos no domésticos en un 75% durante este período. 

(2) Cuarentena Voluntaria en el hogar (HQ): tras la identificación de un caso sintomático, todos los miembros de la familia permanecerán en la casa durante 14 días. Las tasas de contacto doméstico se duplican durante este período de cuarentena aunque los contactos en la comunidad se reducen en
75%.

(3) Distanciamiento Social de los mayores de 70 años (SDO): reduce los contactos en el trabajo un 50% aunque aumentan los del hogar un 25%

(4) Distanciamiento Social de Toda la población (SD): el escenario de máximos en el que estamos

(5) Cierre de Escuelas y Universidades (PC): cierre de todas las escuelas manteniendo el 25% de las universidades abiertas. Las tasas de contacto de las familias de los estudiantes aumentan un 50% durante el cierre. 

Dos de las intervenciones (aislamiento de casos y cuarentena domiciliaria voluntaria) se desencadenan por el inicio de los síntomas y se implementarían al día siguiente, voluntariamente. Las otras tres INF (distanciamiento social de los mayores de 70 años, el distanciamiento social de toda la población y el cierre de escuelas y universidades) son decisiones tomadas a nivel gubernamental.

Las estrategias de mitigación, se asume en el modelo, estarían en vigor durante 3 meses; el distanciamiento social de los mayores de 70 años, un mes más. Las estrategias de supresión estarían en funcionamiento durante 5 meses o más.

Escenarios posibles

(1) No hacer nada:

Sin hacer nada, con una ausencia de medidas de control o de cambios espontáneos en el comportamiento individual, es de esperar que se produzca un pico de mortalidad, después de aproximadamente 3 meses del inicio. En este escenario, considerando un R0 de 2.4, se predice que el 81% de las poblaciones de Reino Unido y EE.UU se infectarían.

En una epidemia no mitigada habría 510.000 muertes en Reino Unido y 2,2 millones en EE.UU., sin tener en cuenta los posibles efectos negativos en la mortalidad por otras causas debido a sistemas de salud desbordados.

La capacidad de camas de cuidados críticos, en este escenario no mitigado, se superaría en la segunda semana de abril. La necesidad de camas de UCI sería 30 veces mayor que la oferta máxima en ambos países (ver en Figura 2 la línea negra).

(2) Mitigación:

Como se observa en la figura 2, los escenarios de mitigación tendrían un impacto variable en la capacidad de camas de UCI. La combinación de medidas con más capacidad para aplanar la curva sería aislamiento de los casos en el hogar, cuarentena voluntaria de convivientes y distanciamiento social de los mayores de 70 años (línea azul) 

Como se puede ver en la figura 2, la estrategia que permitiría acercarse más a la capacidad total de camas de UCI (que es la variable subrogada de control que los autores han elegido) es la de color azul: auto-aislamiento de casos, cuarentena domiciliaria y distanciamiento de los mayores de 70 años. Por ejemplo, cerrar escuelas y universidades, al afectar a personas jóvenes, no tiene casi impacto en la necesidad de camas de UCI

La tabla 3 se muestra el impacto relativo previsto, en términos porcentuales de reducción, tanto en las necesidades de camas de UCI (dos primeras filas tras las dos primeras celdas de la primera columna con dos escenario dependiendo del número de reproducción básico, R0) como de muertes (las dos siguientes) de una gama de intervenciones combinadas de INF aplicadas a nivel nacional en Reino Unido en un período de 3 meses.

Estas medidas se combinan con diferentes puntos umbral para la activación de las mismas. El indicador clave para los autores es la demanda de camas de UCI; han seleccionado el umbral mínimo para la activación de las medidas en un requerimiento, en el ámbito regional del que se trate, de 100 camas a la semana. 

Condicionado a esa duración de las medidas durante 3 meses, la intervención más efectiva (celdillas en verde), en la reducción de las muertes y demanda de camas de UCI, sería la que combina aislamiento de casos, cuarentena domiciliaria y el distanciamiento social de los que están en mayor riesgo (los mayores de 70 años), activadas a partir de unos requerimientos semanales mayores de 100 camas de UCI. En combinación, esta estrategia de intervención predice una reducción de la demanda máxima de cuidados críticos en dos tercios y de las muertes de la mitad.

(3) Supresión: 

Sin embargo, este escenario de mitigación “óptimo” seguiría dando lugar a una demanda máxima de camas de UCI ocho veces mayor que la capacidad total existente en Reino Unido y EE.UU (línea azul de la figura 2) ¿Es esto asumible? ¿Es un escenario de mal menor?

Con una estrategia de supresión (todas las medidas), seguidas durante 5 meses, como se ve en la figura arriba ( la gráfica B es la misma que la A pero aumentada de tamaño), inicialmente habrá una disminución de la necesidad de camas UCI, no superando la capacidad máxima (línea verde por debajo de la roja).

Sin embargo, una vez que las intervenciones se relajan (en el ejemplo de la figura 3, a partir de septiembre), las infecciones comienzan otra vez a aumentar, lo que produciría un pico epidémico más adelante que nuevamente estaría muy por encima de la capacidad de camas de UCI.

Paradójicamente, dicen los autores, cuanto más exitosa sea la estrategia de supresión, mayor será la posterior epidemia, en ausencia de vacunación, debido a la menor acumulación de inmunidad de rebaño.

Estrategia adaptativa

¿Qué pasaría si combináramos “intensidad” para evitar colapso de las camas de UCI y relajación para permitir un contagio controlado de la población de menor riesgo y evitar segundo pico en unos meses?:

“Dado que las políticas de supresión pueden tener que mantenerse durante muchos meses, examinamos el impacto de unas políticas de adaptación en la que el distanciamiento social (con o sin cierre de escuelas y universidades) se activaría tras superar un umbral de casos confirmados con requerimientos de UCI y se relajaría cuando la incidencia de casos cayera por debajo de cierta tasa. Las políticas basadas en aislamiento de los casos sintomáticos en los hogares y la cuarentena de los contactos cercanos serían medidas que se mantendrían en todo momento”

Los autores analizan un escenario de encendido (“on”) de las políticas restrictivas fuertes cuando hubiera más de 100 casos que necesitaran UCI en una semana; el “off” de las políticas fuertes, cuando los casos disminuyeran por debajo de 50. 

Como se ve en la  figura arriba, al subir la línea roja por encima del umbral establecido (>100 camas de UCI en una semana) se activan las políticas fuertes (línea azul); al bajar el número de casos, se relajan. El primer golpe es duro, con un pico de necesidad de camas de UCI muy elevado pero, paulatinamente, según la comunidad va adquiriendo inmunidad, los picos van siendo menos altos.

Las políticas fuertes de aislamiento tienen distinta duración, al igual que los intervalos libres donde “solo” se sigue con aislamientos de casos y cuarentenas de contactos cercanos, dependiendo del comportamiento de la epidemia (medida, repetimos, por los requerimientos de camas de UCI). Por ejemplo, en el modelo de la gráfica, la primera vez que se activan las políticas restrictivas duran 4 meses (hasta que bajan los requisitos de camas de UCI) siendo variables las siguientes.  

Todas las opciones son inciertas ya que los resultados serán muy dependientes tanto de la capacidad para reducir el número de reproducción, R0, como de la gravedad del virus (es decir, la proporción de casos que requieren admisión en la UCI). Las políticas de supresión tienen alto impacto al inicio de la epidemia, mientras los requisitos de camas de UCI no son mayores de 200 a la semana, incluso con R0 elevados. Pero esta estrategia de supresión, como se observa en el panel de la derecha de la tabla 4, debe estar en vigor durante la mayor parte de los 2 años de la simulación algo insostenible socialmente

Cuanto más bajo se pone el punto umbral para activar y apagar las políticas fuertes, menos muertes se producen después pero a cambio de tener que mantener las políticas restrictivas de aislamiento más tiempo. En la tabla 5, el punto de equilibrio está en el encendido con 100 ingresos/semana y apagado cuando sean menos de 50. Con un umbral para el encendido por encima de 100, las muertes inmediatas son demasiadas; con un umbral para el apagado por debajo de 50, las medidas de aislamiento, con las consiguientes consecuencias económicas, son demasiado largas. 

CONCLUSIONES DE LOS AUTORES

(1) Los resultados de este modelo demuestran que no hay una estrategia única y que las exitosas serán las que mejor se adapten a las condiciones cambiantes. Por ejemplo, a medida que disminuya el número de casos, será más factible hacer pruebas a todo el mundo, así como el rastreo de contactos y medidas de cuarentena similares a las estrategias que se están empleando en Corea del Sur.

(2) Parece claro que las medidas más radicales de supresión pueden ser efectivas en el corto plazo pero al precio de tener que mantenerlas activas durante un periodo de tiempo demasiado prolongado (o hasta tener una vacuna o un tratamiento eficaz).

(3) El riesgo con las medidas de supresión es que su relajación permitirá una nueva transmisión de rebote, produciendo potencialmente una epidemia de escala comparable a la que se hubiera visto si no se hubieran adoptado intervenciones. Aunque esta conclusión puede cambiar si en los siguientes meses no hay un rebrote epidémico en China.

(4) La estrategia adaptativa, que activa y desactiva las medidas de aislamiento de mitigación más radicales (incluyendo el aislamiento social universal), permite una adecuación a cada contexto con un indicador fácilmente medible como es el número de ingresos en UCI de enfermos confirmados.

(5)  Nuestros resultados muestran que la estrategia de mitigación que combine aislamiento de los casos, cuarentena en el hogar de los contactos cercanos y distanciamiento social de los que corren mayor riesgo de sufrir resultados graves (mayores de 70 años y los que comorbilidades) es la política más eficaz al ser capaz de reducir la demanda de camas de UCI en 2/3 y la mortalidad en un 50%  

(6) El cierre de escuelas y universidades no es útil aisladamente y solo parece justificarse cuando se incluyan intervenciones de aislamiento social. Además afecta muy poco al número de recursos de UCI necesarios y a la mortalidad. 

(7) El momento óptimo de las intervenciones difiere entre las estrategias de supresión y mitigación, así como dependiendo de la definición de qué se considera óptimo. Sin embargo, en el caso de la mitigación, la mayor parte del efecto de tal puede lograrse mediante intervenciones en un período de tres meses alrededor del pico de la epidemia. Para la supresión, la acción temprana es importante, y las intervenciones deben estar en marcha mucho antes de la capacidad de atención médica está desbordada.

(8) Tal vez nuestra conclusión más significativa es que en un escenario de mitigación debe asumirse que se superarán los límites de los recursos de camas de UCI necesarias al menso en 8 oleadas. En este escenario, incluso si todos los pacientes pudieran ser tratados, habría unas 250.000 muertes en GB y 1.200.000 en EE.UU

(9) La  estrategia de supresión de la epidemia es la única estrategia viable en este momento y debe tomarse cuanto antes, aunque los efectos económicos y sociales de las medidas necesarias para lograr este objetivo serán profundos. 

(10) No es en absoluto seguro que la supresión tenga éxito a largo plazo; ninguna intervención de salud pública con tal efecto se ha intentado anteriormente durante un período tan largo. Cómo van a responder las poblaciones y las sociedades sigue sin estar claro.

NUESTRAS CONCLUSIONES

(1) En el momento actual no hay alternativa a la estrategia de supresión

(2) Sin embargo, la respuesta debe monitorizarse localmente. Es posible que en algunos territorios que demuestren alta eficacia de la estrategia en términos de ocupación de camas de UCI puedan relajarse las medidas para procurar una progresiva inmunización de la población de menos riesgo, manteniendo el autoconfinamiento de los casos sospechosos, la cuarentena de sus contactos y la separación de los mayores

(3) No podemos esperar que los epidemiólogos nos den una respuesta definitiva de la que carecen. Los modelos se muestran insuficientes aunque puedan aportar pistas. No hay tiempo para tener datos sólidos, como reclama Ionnidis, porque, si se demuestra que la dilación conduce a la catástrofe, ya no habrá opciones de rectificar.

(4) La solución tecnológica, vacuna o tratamiento curativo, es apremiante

(5) Mientras tanto, en condiciones de incertidumbre, apliquemos el principio de precaución. Se trata de asumir que nuestro conocimiento sobre las consecuencias de nuestras acciones es débil, incompleto e incierto. Por eso actuar en contextos de incertidumbre obliga a extremar la precaución para no provocar daños mayores, por acción u omisión.

Por eso, primero, reducir el daño más inmediato para la salud con la estrategia que está en curso de supresión. Segundo, paliar las previsibles consecuencias de la medidas económicas para el bienestar en el medio plazo. Tercero, dejar espacio para estrategias de mitigación en ciertos territorios que se lo puedan permitir. 

(5) El panorama al que nos enfrentamos no parece (solo) coyuntural y lo lleva conceptualizando el movimiento decrecentista desde hace décadas. ¿Nos ponemos?

 

 

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