La falta de pruebas adecuadas significa que muchas de las personas infectadas por el coronavirus no aparecerán en las estadísticas oficiales.
Esto sugiere que muchas estimaciones de su tasa de mortalidad son demasiado elevadas.
Necesitamos crear mejores sistemas para compartir e informar sobre los datos.
La epidemiología de la salud pública es la ciencia de contar para prevenir enfermedades y promover la salud. Contamos el número de nuevos casos de una enfermedad concreta; esta es la incidencia. Después contamos cuánto se ha extendido una enfermedad en una población; esta es la prevalencia.
En lo que respecta a la COVID-19, contar ha supuesto un reto. A pesar de todos los artículos de noticias e informes, sabemos muy poco sobre la incidencia o la prevalencia de esta nueva enfermedad. Las proyecciones se basan en modelos, y esta incertidumbre genera miedo. En mi ciudad natal, Nueva York, y en otros lugares, el miedo está presente en la mente de casi todos.
Utilizando datos de pacientes de China, los funcionarios de salud pública estimaron inicialmente que el 80 % de los casos de COVID-19 son asintomáticos o presentan una enfermedad leve. Dado que las camas de hospital, los trabajadores sanitarios y los kits de prueba escasean, solo se aconseja acudir al hospital a las personas con síntomas muy graves. Debido a la falta de pruebas adecuadas, incluido en Estados Unidos, en muchos lugares solo se contabilizan como casos los pacientes hospitalizados. Las personas que no se sienten gravemente enfermas se quedan en casa, se recuperan en silencio y nunca se contabilizan. Esto es importante porque no aparecen en ninguna de las estadísticas oficiales.
Tomemos como ejemplo a una neoyorquina con una enfermedad leve. Llama a su médico de cabecera, que hace un diagnóstico clínico de sospecha de COVID-19 basándose en sus síntomas, en lugar de realizar una prueba. Como no está muy enferma, se le aconseja que se quede en casa. Su médico no dispone de ningún mecanismo para notificar su diagnóstico a las autoridades sanitarias, por lo que, si se recupera, nunca se contabiliza. Solo si su enfermedad es lo bastante grave como para requerir ingreso hospitalario, o si se le realiza una prueba, se la contabiliza como caso de COVID-19. Si fallece, se contabiliza como muerte por COVID-19. Si sobrevive, no se contabilizará en absoluto.
Una vez determinado el número de infecciones, este pasa a ser, en última instancia, el denominador de nuestro cálculo de salud pública. El número de muertes es nuestro numerador.
Numerador (número de muertes) dividido entre el denominador (número de personas infectadas) x 100 = tasa de letalidad por infección.
Entendemos que el virus se propaga muy rápidamente una vez que se introduce en una población. Eso significa que muchas personas de la población general pueden estar o haber estado ya infectadas por el virus, tengan o no síntomas.
Sin embargo, en lugar de contar a todas las personas infectadas en el denominador, en muchos países, incluido Estados Unidos, solo se contabiliza a las personas lo bastante enfermas como para acudir al hospital. Esto se conoce como sesgo de selección, ya que las personas lo bastante enfermas como para acudir al hospital tienen más probabilidades de necesitar cuidados intensivos que los pacientes con síntomas leves.
Además, incluso cuando realizamos pruebas, en función del tipo de pruebas utilizadas y de cómo las empleemos, es posible que solo estemos contabilizando a las personas infectadas activamente. Esto volverá a dar lugar a una subestimación del denominador.
¿Qué significa esto? Significa que el denominador (número de infecciones) es menor de lo que debería ser, por lo que el numerador (número de muertes) tiene un peso excesivo. En este caso, el resultado es que la tasa de letalidad por infección (numerador dividido entre denominador) que se informa es más alta de lo que debería ser.
En otras palabras, al contabilizar solo a las personas que acuden al hospital, estamos sobrestimando el porcentaje de personas infectadas que fallecen por COVID-19. Es un mensaje peligroso que genera miedo, y todo ello se debe a un denominador erróneo.
En los próximos días, la tasa de mortalidad en muchos lugares va a parecer peor, sobre todo a medida que los hospitales se llenen cada vez más y puedan verse obligados a racionar la atención. Aunque reconocemos la tragedia de cada vida perdida por la COVID-19 y otras enfermedades, parecerá que un porcentaje mayor de personas infectadas por la COVID-19 están muriendo del que realmente es el caso.
A diferencia de otras enfermedades, todavía no hay ni suficientes pruebas ni pruebas adecuadas, lo que dificulta evaluar cuántos de nosotros ya estábamos infectados y, por tanto, ya no corremos riesgo de infección. La mayoría de nosotros se infectará, sobrevivirá y no sabrá que ha portado el virus o que era contagioso.
Los datos de todo Estados Unidos y de otros países sobre las muertes por edad, las afecciones médicas subyacentes, los medicamentos que se tomaban en el momento de la muerte y otros factores podrían ayudarnos a comprender cómo se comporta la COVID-19 tanto a nivel poblacional como individual. Esta información será fundamental para centrar nuestros esfuerzos preventivos en las personas más expuestas.
Mientras tanto, debemos ajustar la forma en que explicamos las cifras de casos y crear mejores sistemas para compartir e informar sobre los datos.
Y en algún momento volveremos a retomar y reconstruir nuestras rutinas diarias, con la nueva tarea de atender la crisis de salud mental provocada por semanas de miedo, aislamiento y ansiedad, gran parte de la cual podría haberse aliviado con una definición precisa y clara del denominador.
Anna Matterson, Susanna Lehtimaki y Katie Holland también contribuyeron a este artículo.
