Un economista comparte su visión sobre la curva epidemiológica y explica por qué no es exponencial.
Aplanar el pico ha sido el principal objetivo de los gobiernos de todo el mundo, para reducir la presión sobre sus sistemas sanitarios, pero es probable que las infecciones aumenten rápidamente, alcancen su pico y luego disminuyan.
¿Has visto la película de zombis “World War Z” con Brad Pitt? Un zombi crea dos, que crean cuatro, que, bueno, esto se les va de las manos rápidamente. En un instante, un supermercado lleno de humanos se convierte en una masa furiosa de zombis babeantes con el mejor maquillaje de Hollywood.
Este no es un proceso de crecimiento exponencial.
¿Por qué? Aunque los zombis nunca mueren ni mejoran, con el tiempo tienen dificultades para encontrar nuevas víctimas. Además, los no zombis supervivientes comienzan a adoptar medidas de contención extremas que reducen la tasa de infección, lo que da lugar a un gran drama. La COVID-19 no es la enfermedad zombi (no es una sorpresa), pero puede ayudarnos a pensar en las características epidemiológicas del virus.
Con la COVID-19, la mayoría de los pacientes se recuperan (más de 70 000 se han recuperado de la enfermedad), algunos, trágicamente, mueren, y las personas no infectadas comienzan a adoptar medidas para reducir la tasa de infección.
Por eso el número de nuevos casos no es exponencial. Aumenta rápidamente, alcanza un pico y luego disminuye. Se denomina curva epidemiológica (“curva epi”, para abreviar).
Es bien conocida por los epidemiólogos. No es una teoría ni una conjetura. Se produce cada temporada de gripe (Figuras 1a y 1b). Los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) incluso tienen nombres para las etapas, como se muestra en el panel inferior de la Figura 1b: investigación, reconocimiento, inicio, aceleración, desaceleración, etc.
La curva epi de China para la COVID-19
La Figura 2 muestra la curva de la experiencia de China con la COVID-19 desde el 31 de diciembre de 2019 hasta el 11 de marzo de 2020. Ilustra por qué es fácil subestimar al principio la propagación de una enfermedad al pensar que la curva es lineal, pero luego sobrestimarla al pensar que es exponencial. El panel superior izquierdo muestra los primeros días, cuando realmente no parecía un problema. El panel inferior izquierdo corresponde a la fase exponencial, el panel superior derecho es cuando ya ha superado el pico, y el panel inferior derecho es la cronología completa a 11 de marzo de 2020. El repunte se debe a un cambio temporal en los estándares de recopilación de datos.
Evidentemente, un analista que desconociera la forma de la curva epidemiológica típica habría subestimado gravemente el problema a mediados de enero de 2020. Luego lo habría sobrestimado gravemente a principios de febrero.
Lo que no se muestra, ya que no ha ocurrido, es que los virus a menudo reaparecen después de remitir. En otras palabras, la curva epi empieza a parecerse a una onda sinusoidal. La Figura 3 muestra los resultados de una simulación reciente realizada por epidemiólogos sobre la posible evolución de la COVID-19 durante el resto de 2020.
Como sabemos, el gobierno chino comprendió tanto la curva epi como la gravedad de la situación. Adoptó rápidamente medidas extremas para reducir la tasa de transmisión, o al menos a muchos les parecieron extremas en aquel momento.
Corea del Sur también ha entrado en la fase de desaceleración que muestra la Figura 4. La curva epi de EE. UU. a 11 de marzo de 2020 se representa en la escala derecha para su comparación; obsérvense las diferencias en las escalas.
Aplanar la curva: comprender las políticas de contención de salud pública de manual
¿Qué pensaba el gobierno chino cuando confinó a decenas de millones de personas? Dado que no existen herramientas del siglo XXI para combatir el virus, la clave es “aplanar la curva”. La Figura 5 lo explica.
La curva epi roja ilustra cómo podría ser una pandemia como la COVID-19. En los casos de COVID-19, entre el 5 % y el 10 % de los afectados necesitan hospitalización. Si la curva epi sube demasiado bruscamente, el número de pacientes que necesitan camas en unidades de cuidados intensivos (UCI) podría superar la capacidad de los hospitales locales.
La idea es sencilla. Durante su fase de crecimiento rápido, el número de personas que necesitan hospitalización puede crecer a saltos, tan rápido que desborda el sistema sanitario de un país. Esto está ocurriendo ahora mismo en Italia.
Esta semana, el principal periódico italiano, Corriere della Sera, informó de «escenas de triaje de tiempos de guerra, en las que los pacientes mayores deben ser abandonados a su suerte».
Un médico entrevistado por Corriere della Sera afirmó que se ha abandonado el principio de «primero en llegar, primero en ser atendido». Otro médico dijo: «La elección se hace dentro de una sala de urgencias habilitada para eventos masivos, a la que solo acceden pacientes con COVID-19. Si una persona tiene entre 80 y 95 años y sufre insuficiencia respiratoria grave, probablemente no sobrevivirá».
Por eso Italia está adoptando ahora lo que para muchos puede parecer medidas extremas. Solo que no son extremas comparadas con la pesadilla alternativa de hospitales desbordados, incapaces de prestar la atención que las personas necesitan para sobrevivir a la enfermedad.
La curva azul de la Figura 4 ilustra la curva epi cuando se implantan políticas de lucha contra la transmisión por razones de salud pública. Las clásicas son el cierre de oficinas, fábricas, escuelas y oficinas gubernamentales, y la cancelación de grandes eventos públicos. Pueden volverse más extremas, como en Italia y China, donde se han utilizado o se están utilizando confinamientos masivos, cierres de tiendas y prohibiciones de transporte.
Sin embargo, las políticas de aplanamiento de la curva tienen consecuencias económicas inmediatas. Ese es el tema de mi próxima columna.
Referencias
Schanzer, D L, J M Langley, T Dummer, C Viboud y T W S Tam (2010), «Original Article: A composite epidemic curve for seasonal influenza in Canada with an international comparison», Influenza and Other Respiratory Viruses 4(5): 295–306.
Anderson, R M, H Heesterbeek, D Klinkenberg y T D Hollingsworth (2020), "How will country-based mitigation measures influence the course of the COVID-19 epidemic?”, The Lancet (publicación en línea anticipada, 9 de marzo).
Notas finales
1 Según el panel de la Johns Hopkins aquí.
2 Véase https://www.vox.com/2020/2/13/21136307/coronavirus-china-virus-hubei-cases
3 Dr. Mario Riccio, anestesiólogo que trabaja en un hospital de Cremona.
