Los médicos han diseñado un nuevo modelo que les ayude a vigilar la propagación del coronavirus.
Antes, el número R ayudaba a vigilar, de media, cuántas personas se infectaban a partir de una persona con COVID-19.
Ahora, el número K tiene en cuenta anomalías como los superpropagadores, que se han vuelto más frecuentes en todo el mundo.
Hace solo unos meses, nadie, salvo los epidemiólogos y gente afín, había oído hablar del número R. Ahora, gracias al coronavirus, todo el mundo ha oído hablar de él y la mayoría de las personas puede explicar que se trata del número de reproducción, un indicador de si el número de personas infectadas está aumentando o disminuyendo.
Los gobiernos de todo el mundo, así como los presentadores de noticias y sus invitados, se refieren con regularidad al número R al hablar de la pandemia. Sin embargo, apenas el público había logrado asimilar un símbolo matemático cuando surgió otro. Esta vez, la letra K. Entonces, ¿qué debemos saber sobre la K y por qué se ha convertido de repente en el centro de atención?
El número R representa el número medio de personas que contagia una persona infectada. Si R es superior a uno, el número de personas con la enfermedad está aumentando. El objetivo de las estrategias de control, entre ellas los confinamientos, el autoaislamiento y el uso de mascarillas, es situar R por debajo de uno y, de este modo, reducir el número de personas con la enfermedad.
Al inicio del brote de coronavirus, R en el Reino Unido era de alrededor de tres. Si cada persona infectada contagiara exactamente a tres personas, la epidemia se habría propagado como muestra la siguiente figura.
La media no basta
El número R que se menciona en las ruedas de prensa diarias representa una media de todo el país o región, en la que intervienen millones de personas. Sin embargo, ese único valor oculta muchas diferencias entre los individuos y su impacto en la transmisión del virus.
En lugar de suponer que cada persona infectada y cada contacto que establece siguen el mismo patrón (como ocurre con el número R), los científicos que trabajan en modelos epidémicos permiten que el número de nuevos casos causados por cada persona infectada varíe aleatoriamente.
Algunas personas podrían tener cargas virales elevadas o simplemente toser más y, por tanto, transmitir el virus con más eficacia.
Muchas personas, aunque enfermas y altamente contagiosas, no presentan ningún síntoma. Pueden tener muchos contactos sin darse cuenta de que suponen un peligro para los demás. Un ejemplo histórico es el de la célebre Mary Mallon («Mary la Tifoidea»), una cocinera de la ciudad de Nueva York a principios de la década de 1900. Aunque era portadora de la bacteria de la fiebre tifoidea, no presentaba ningún síntoma y se cree que contagió a más de 50 personas a lo largo de siete años.
Superpropagadores
Las personas también difieren en la forma en que interactúan con los demás. En algunos casos, los contactos pueden limitarse solo a la familia más cercana o a un pequeño grupo de compañeros de trabajo o amigos. En ese caso, la enfermedad solo tendrá la oportunidad de transmitirse a unas pocas personas. Pero si una persona infectada acude a un ensayo de coro, a un partido de fútbol o visita varios bares o discotecas, el número de personas que podrían contraer la enfermedad se vuelve elevado. Los científicos denominan a estos brotes masivos y rápidos causados por uno o unos pocos individuos infectados, eventos de superpropagación, y a quienes los originan se les conoce como superpropagadores. En muchos casos, el 80 % de los nuevos casos de la enfermedad son causados por solo el 20 % de estos individuos superpropagadores.
Parámetro de dispersión, K
Los distintos patógenos se propagan de formas diferentes, y los estadísticos utilizan K, el denominado parámetro de dispersión, para describir cuán variable puede ser la infección. En algunas enfermedades, la variación no será grande, como se muestra a continuación.
Dicho de forma sencilla, un valor bajo de K sugiere que un pequeño número de personas infectadas es responsable de grandes cantidades de transmisión de la enfermedad. En la gripe de 1918, se estima que el número K era de alrededor de 1, y quizá el 40 % de las personas infectadas no llegaron a transmitir el virus a nadie más. Pero en enfermedades como el SARS, MERS y COVID-19, con una K tan baja como 0,1, esa proporción asciende al 70 %. En cambio, los grandes brotes serán iniciados por solo unos pocos superpropagadores, como se muestra a continuación.
¿Por qué es tan importante K?
Hay dos razones por las que los científicos estudian el papel de la variabilidad en el control de la transmisión del coronavirus. En primer lugar, los eventos de superpropagación son decisivos en las últimas fases de la epidemia, cuando el virus está casi erradicado. Valores bajos de K significan que una sola persona infectada puede desencadenar muchos casos nuevos en muy poco tiempo. Si esto ocurre, la epidemia puede reactivarse rápidamente, incluso si se ha erradicado localmente.
Los brotes en discotecas de Seúl (Corea del Sur), plantas cárnicas de Estados Unidos y minas de carbón de Polonia muestran hasta qué punto pueden ser perjudiciales los eventos de superpropagación. Por ello, los gobiernos deben ser diligentes a la hora de identificar los riesgos asociados a la reapertura de industrias y del ocio. Identificar y hacer seguimiento de los posibles superpropagadores es fundamental para prevenir futuros brotes.
Pero también hay un rayo de esperanza. Si, en efecto, K es tan baja como 0,1, el 70 % de las personas infectadas no logra transmitir el virus. En consecuencia, la mayoría de los casos que llegan desde fuera del país o región podrían recuperarse sin dar lugar a un nuevo brote. Por tanto, podría ser más fácil erradicar la enfermedad y mantener el estatus libre de enfermedad de lo que sugiere el número reproductivo medio, R.
Aunque el número R no va a ser sustituido por K en las ruedas de prensa diarias, ambos son necesarios para comprender cómo se propaga la COVID-19.
