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Estas son las cuatro comunidades autónomas que figuran entre las 75 regiones del mundo con más contagios

A lo largo de esta pandemia el público se ha acostumbrado a oír hablar de la incidencia acumulada de casos de COVID-19 por 100.000 habitantes a 14 días, el indicador epidemiológico que habitualmente manejan las autoridades y los medios, y que nos da una idea de cómo evolucionan los contagios en nuestro país, nuestra comunidad autónoma o nuestra zona.

Pero no solamente la incidencia acumulada es un indicador volátil que olvida todo lo que ya hemos dejado atrás; sino que, además, así como en los medios están siempre presentes las comparaciones entre comunidades autónomas o zonas, en cambio suele pasarse por alto la confrontación de los datos de España y sus regiones con los de otros países… salvo cuando los datos de esos otros países son peores que los nuestros. ¿Alguien ha oído hablar de la pandemia en Taiwán, Singapur o Nueva Zelanda? Los países que lo han hecho bien no son noticia. Pero este sesgo de la información en los medios puede llevarnos a la idea errónea de que nuestro país tiene algo que enseñar a otros que en este preciso momento puedan estar en una situación peor que la nuestra.

Para echar la vista atrás y poner nuestras cifras en un contexto internacional, una fuente esencial es el panel de datos que la Universidad Johns Hopkins (JHU) mantiene desde el comienzo de la pandemia y que, entre otras cifras, recoge el número total de casos acumulados. El primer dato para no olvidar es que España es uno de los países que presentan peores cifras acumuladas a lo largo de la pandemia. Seguimos ocupando el noveno lugar del mundo en contagios totales, con 3.504.799, por debajo de EEUU, India, Brasil, Francia, Turquía, Rusia, Reino Unido e Italia (todos los datos de este artículo son los mostrados por el panel de la JHU con fecha 29 de abril).

El panel de la JHU recoge además las 75 regiones del mundo con más contagios totales. Esta lista incluye las unidades administrativas por debajo del estado nacional; por ejemplo, Inglaterra se considera una región, porque pertenece a Reino Unido. En esta categoría entran los estados de federaciones, como EEUU, India o Brasil, o las comunidades autónomas, en el caso de España.

En este penoso ránking también figuramos (tabla al pie de estos párrafos). Cuatro comunidades autónomas se encuentran entre las 75 regiones del mundo con más contagios: Madrid, Cataluña, Andalucía y Comunidad Valenciana. De ellas, la primera es, por supuesto, Madrid, que ocupa el número 38 del mundo. En Europa, solo Inglaterra, Lombardía (Italia) y Renania del Norte-Westfalia (Alemania) superan a Madrid en número de contagios. Cataluña ocupa el puesto 45, Andalucía el 49 y la Comunidad Valenciana el 74, ya en el límite de la tabla.

La Gran Vía de Madrid el pasado noviembre. Imagen de Víctor Lerena / Efe / 20Minutos.es.

La Gran Vía de Madrid el pasado noviembre. Imagen de Víctor Lerena / Efe / 20Minutos.es.

Pero evidentemente, este no es un reparto igualmente justo para todos, ya que Inglaterra tiene 56 millones de habitantes, más que toda España, y algunos estados de India superan el centenar de millones. Por ello es interesante poner estos datos en su contexto de población. Con este fin he añadido a los datos que ofrece la JHU la población de cada región (todos los datos tomados de la Wikipedia, aunque no todos tienen el mismo nivel de actualización; por ejemplo, los de India son de 2011), el porcentaje de población contagiada según el dato anterior, y el puesto que ocuparía cada región de las 75 en cuanto al porcentaje de población contagiada (entiéndase que este análisis se refiere solo a las 75 regiones con más contagios totales; por supuesto, puede haber otras fuera de las 75 que tengan un mayor porcentaje de población contagiada que algunas de estas).

Y atendiendo a este dato, las posiciones de las cuatro comunidades españolas son aún peores. Una vez más, Madrid se lleva la palma: con su 10% de población ya contagiada, ocupa el primer puesto de Europa y el 18 del mundo, solo por detrás de estados de Brasil, EEUU y el Distrito Capital de Colombia. Las otras tres comunidades también empeoran su ránking en porcentaje de población contagiada: la Comunidad Valenciana es la segunda de España, en el puesto 35 del mundo, seguida por Cataluña en el 38 y Andalucía en el 47.

Reflexionemos un poco sobre esto: con la catástrofe que está provocando la actual oleada de contagios en India, lo cierto es que el estado con más porcentaje de población contagiada en aquel país ocupa el puesto 55, por debajo de las cuatro comunidades españolas (sobre si las cifras indias son más o menos fiables que las nuestras, habría que preguntar a sus responsables).

Si habláramos de nivel de mortalidad, en esto pueden influir la calidad, la capacidad y la cobertura del sistema sanitario. Pero si hablamos solo del nivel de contagios, esta es una consecuencia directa de la gestión de las medidas contra la pandemia por parte del estado y las comunidades autónomas. Frente a la propaganda, datos. Si acaso, aún podremos decir que nuestro sistema sanitario todavía es mejor que el indio.

Región País Casos totales Población Casos/hab. (%) Puesto %
1  Maharashtra India 4.473.394 112.374.333 3,98 60
2  England United Kingdom 3.854.733 56.286.961 6,85 45
3  California US 3.738.327 39.538.223 9,45 24
4  Texas US 2.886.638 29.183.290 9,89 20
5  Sao Paulo Brazil 2.873.238 45.919.049 6,26 49
6  Florida US 2.222.546 21.570.527 10,3 14
7  New York US 2.040.448 20.215.751 10,09 16
8  Kerala India 1.495.377 34.630.192 4,32 55
9  Karnataka India 1.439.822 61.130.704 2,36 64
10  Minas Gerais Brazil 1.342.892 21.168.791 6,34 48
11  Illinois US 1.328.349 12.822.739 10,36 13
12  Uttar Pradesh India 1.182.848 199.812.341 0,59 74
13  Pennsylvania US 1.144.777 13.011.844 8,8 28
14  Tamil Nadu India 1.130.167 72.147.030 1,57 67
15  Delhi India 1.098.051 26.454.000 4,15 58
16  Georgia US 1.097.279 10.725.274 10,23 15
17  Moscow Russia 1.086.934 20.000.000 5,43 51
18  Andhra Pradesh India 1.069.544 49.386.799 2,17 65
19  Ohio US 1.068.985 11.808.848 9,05 27
20  New Jersey US 993.123 9.294.493 10,69 9
21  North Carolina US 965.536 10.453.948 9,24 25
22  Rio Grande do Sul Brazil 962.667 11.422.973 8,43 31
23  Parana Brazil 938.546 11.433.957 8,21 32
24  Michigan US 928.407 10.077.331 9,21 26
25  Bahia Brazil 893.276 14.930.634 5,98 50
26  Santa Catarina Brazil 881.152 7.164.788 12,3 1
27  Arizona US 860.772 7.158.923 12,02 4
28  Tennessee US 845.380 6.916.897 12,22 2
29  Lima Peru 819.444 11.209.103 7,31 40
30  Lombardia Italy 800.100 10.103.969 7,92 33
31  West Bengal India 793.552 91.347.736 0,87 71
32  Capital District Colombia 779.447 7.412.566 10,52 11
33  Rio de Janeiro Brazil 733.764 17.264.943 4,25 56
34  Nordrhein-Westfalen Germany 730.086 17.912.134 4,08 59
35  Indiana US 717.564 6.785.528 10,57 10
36  Chhattisgarh India 697.902 29.436.231 2,37 63
37  Massachusetts US 686.243 6.892.503 9,96 19
38  Madrid Spain 678.022 6.779.888 10 18
39  Ceara Brazil 664.449 9.132.078 7,28 41
40  Wisconsin US 658.696 5.893.718 11,18 7
41  Virginia US 656.055 8.654.542 7,58 37
42  Ciudad de Mexico Mexico 638.536 9.209.944 6,93 44
43  Missouri US 590.175 6.160.281 9,58 23
44  Bayern Germany 589.479 13.124.737 4,49 54
45  Catalonia Spain 580.682 7.780.479 7,46 38
46  South Carolina US 576.639 5.124.712 11,25 6
47  Minnesota US 572.025 5.709.752 10,02 17
48  Rajasthan India 563.577 68.548.437 0,82 72
49  Andalusia Spain 548.238 8.464.411 6,48 47
50  Goias Brazil 546.895 7.018.354 7,79 34
51  Gujarat India 538.845 60.439.692 0,89 70
52  Madhya Pradesh India 538.165 72.626.809 0,74 73
53  Alabama US 527.083 5.030.053 10,48 12
54  Colorado US 506.405 5.773.714 8,77 29
55  Metropolitana Chile 492.120 7.036.792 6,99 43
56  Para Brazil 466.894 8.602.865 5,43 51
57  Antioquia Colombia 464.286 6.407.102 7,25 42
58  Ontario Canada 463.770 14.755.211 3,14 62
59  Haryana India 460.198 25.353.081 1,82 66
60  Louisiana US 457.326 4.661.468 9,81 22
61  Oklahoma US 447.642 3.963.516 11,29 5
62  Maryland US 445.493 6.045.680 7,37 39
63  Kentucky US 442.618 4.509.342 9,82 21
64  Bihar India 441.375 104.099.452 0,42 75
65  Baden-Wurttemberg Germany 439.465 11.111.496 3,96 61
66  Espirito Santo Brazil 432.525 4.018.650 10,76 8
67  Odisha India 428.515 41.974.218 1,02 69
68  Telangana India 427.960 35.193.978 1,22 68
69  Saint Petersburg Russia 414.299 5.384.342 7,69 36
70  Veneto Italy 410.176 4.852.453 8,45 30
71  Pernambuco Brazil 402.157 9.616.121 4,18 57
72  Washington US 400.149 7.705.281 5,19 53
73  Utah US 396.522 3.271.616 12,12 3
74  C. Valenciana Spain 390.245 5.057.353 7,72 35
75  Campania Italy 387.908 5.679.759 6,83 46

(Datos de casos totales de JHU. Datos de población de Wikipedia).

Cierres perimetrales por zonas y descenso de los contagios: ¿causalidad o simple correlación?

Como ya he mencionado aquí antes, la lucha contra la pandemia de COVID-19 se ha convertido en el mayor experimento epidemiológico de la historia: cientos de países sufriendo oleadas sucesivas de contagios y aplicando medidas dispares con distinta temporalidad; todo ello va a dar a la ciencia infinidad de datos para mejorar la respuesta contra la próxima pandemia. Es evidente que a la actual el mundo llegó con poco conocimiento: las medidas más básicas, como las mascarillas, los cierres y las cuarentenas ya se aplicaban en la gripe de 1918. No había más armas. No se sabía qué hacer. Se reaccionó improvisando, porque ningún país occidental estaba preparado contra una pandemia.

Curiosamente, en estos días en que ha aparecido la conocida como ley de nueva normalidad, toda la preocupación parece haberse centrado en si habrá que llevar mascarilla en la playa, lo cual revela un extraño orden de prioridades. Por ejemplo, habrá quienes piensen que esto es una enorme trivialidad cuando también se ha puesto en juego un derecho tan básico como es la inviolabilidad del domicilio. Estos mismos quizá piensen que solo en las peores distopías de la ficción las autoridades se arrogan el privilegio/abuso de prohibir a un ciudadano hacer en su propia casa algo que no solamente no es un delito, sino que además está permitido en otros lugares también interiores, pero de propiedad ajena y donde hay que pagar. Y por ello quizá también estos mismos piensen que el deber de las autoridades es tomar todas las medidas que sean necesarias en el ámbito público antes de cometer la osadía de meter la mano en algo tan sagrado como es la intimidad del hogar de las personas.

Pero en fin, esto son opiniones. En el fondo, el problema sigue siendo el mismo: ¿qué medidas funcionan mejor? ¿Cuáles son simplemente teatralidad con poca o nula efectividad práctica? Aquí he contado anteriormente en varias ocasiones cuál es la respuesta a la que apuntan la mayoría de los estudios: en general, cualquier medida que suponga una restricción de la movilidad o de la interacción parece correlacionarse con un descenso de los contagios. En concreto, las que más puntos acumulan en los estudios son las ya mencionadas aquí mil veces: cierre de establecimientos no esenciales, cierre de centros laborales y educativos, y cancelación de grandes reuniones y eventos públicos. Sobre el confinamiento domiciliario, hay serias dudas. La desinfección de superficies es entre inútil y perjudicial. En cuanto a los toques de queda, aún faltan datos. Y respecto al cierre de fronteras, los estudios apuntan a más teatro que efectividad.

Pero, en el fondo, todo esto no deja de ser aún un trazo demasiado grueso, sobre todo porque se trata en general de medidas con las cuales el remedio puede ser tan malo como la enfermedad, en términos de impacto económico y social. Además hay otro gran problema, y es el verbo destacado en el párrafo anterior: «correlacionarse». Dado que en el mundo real es muy complicado eliminar todos los factores de confusión y establecer los controles adecuados, ¿realmente esas medidas son la causa que provoca un efecto en el descenso de contagios? ¿O es simplemente una correlación entre ambas cosas sin una causalidad directa?

Una calle de Madrid en octubre de 2020. Imagen de Efe / 20Minutos.es.

Una calle de Madrid en octubre de 2020. Imagen de Efe / 20Minutos.es.

Hace unos días, un editorial en la revista The Lancet Infectious Diseases hacía una llamativa observación: comentando la situación de la pandemia en Europa y las esperanzas depositadas en la vacunación, el artículo decía esto: «Inevitablemente, el resultado de las distintas estrategias es que la UE ha visto 27 experimentos diferentes en el control de la COVID-19. El hecho de que diferentes niveles de restricciones hayan conducido a situaciones epidemiológicas similares se ha añadido al debate sobre qué medidas son necesarias, llevando a una creciente presión pública para relajar las medidas de control«.

Es importante pararse y repetir esta idea: a pesar de todas las idas y venidas, picos y valles, olas y resacas y bailes de cifras, uno de los sellos editoriales más prestigiosos del mundo en medicina como es The Lancet, y más concretamente su sección especializada en enfermedades infecciosas, concluye que los distintos tipos e intensidades de medidas restrictivas adoptadas en los distintos países de la UE han conducido a «situaciones epidemiológicas similares». ¿Tira esto por tierra todo lo que creemos saber sobre las medidas que funcionan?

Quizá no sea para tanto. Pero sí deberíamos tener en cuenta que el paso siguiente en los niveles de la evidencia científica, pasar de la correlación a la causalidad, es muy complicado de superar. Un ejemplo: los cierres perimetrales por zonas, supuestamente las de mayor incidencia, en la práctica no necesariamente. En ciertos lugares esta medida se ha tomado y presentado como el agua bendita contra la COVID-19, porque después de aplicar estos cierres, los contagios bajan. Pero ¿hay relación causa-efecto entre una cosa y otra?

Un estudio aún sin publicar (con todas las precauciones que esto conlleva) concluye que no. Un grupo de médicos madrileños ha estudiado la evolución de los contagios en la Comunidad de Madrid a partir de septiembre de 2020, cuando comenzaron a aplicarse los cierres perimetrales por zonas, comparando además las zonas cerradas con otras abiertas. La conclusión: «el descenso en la curva epidémica comenzó antes de que pudiera reflejarse el impacto de los confinamientos perimetrales». Es más, los autores encuentran que «los confinamientos perimetrales no aumentaron la velocidad de descenso de los casos«.

En resumen, los contagios bajaron en todo Madrid, en zonas confinadas y en zonas no confinadas, y sin que en las primeras descendieran de forma más rápida. Pero el descenso general en los contagios no se debió al confinamiento de algunas zonas, dado que comenzó antes de la aplicación de las medidas. O sea, simple correlación, no causalidad.

Surgen dos preguntas: primera, por qué los confinamientos perimetrales por zonas no funcionan. Segunda, por qué la curva de contagios puede descender antes de aplicar las medidas.

Con respecto a la primera, los autores explican lo ya evidente: los presuntos confinamientos perimetrales no tienen prácticamente ninguna aplicación real, dado que en sociedades tan interconectadas poca gente vive, trabaja y lleva a los niños al colegio dentro de su misma área, mucho menos en particiones tan ignotas para el público como son las Zonas Básicas de Salud. Pero ni siquiera en los pueblos periféricos, como sabemos quienes vivimos en ellos. En concreto, dicen los autores, «la movilidad se permitía para actividades esenciales como trabajar, lo que representa la mayoría de la movilidad de los residentes de las zonas afectadas«. Además, los confinamientos perimetrales tampoco impiden las situaciones de alto riesgo, como las actividades en interiores. Los investigadores citan otro ejemplo de cómo en Chile los contagios en zonas confinadas se extendieron rápidamente a las zonas vecinas no confinadas.

En cuanto a la segunda pregunta, cómo es posible que los contagios puedan descender antes de la aplicación de las medidas, hay dos respuestas, una corta y sencilla, otra larga y mucho más complicada. La primera es la de los propios autores: según apuntan, «el descenso observado puede estar asociado a otras medidas aplicadas en las semanas previas, como la limitación de las reuniones sociales, el cierre de los locales nocturnos o la limitación de la capacidad de los restaurantes«.

Podríamos dejarlo aquí, y serviría. Pero merece la pena explicar la segunda respuesta, mucho más complicada. Y para ello recurrimos a otro estudio. Hace varias semanas, la Universitat Rovira i Virgili de Tarragona colgó un estudio en internet (una vez más, aún no publicado, con todas las cautelas que esto conlleva) que modelizaba el primer pico de la pandemia en España. En los medios se comentó bastante la conclusión más de trazo grueso de este estudio: que si las medidas drásticas de la primavera de 2020 se hubieran aplicado una semana antes, en ese primer pico podrían haberse salvado 23.000 vidas.

(Nota: lo de «trazo grueso» es por un motivo evidente, y es que el estudio solo modelizaba el primer pico; dado que las sucesivas oleadas están determinadas por la heterogeneidad de susceptibilidad de la población, de modo que en cada una se va reduciendo el reservorio de población más susceptible y expuesta, lo más probable es que la porción del sector más susceptible que no redujera su exposición después del primer pico acabara afectada en posteriores oleadas, de modo que el número de muertes podría haber sido mayor que el observado en esas olas sucesivas y por lo tanto la reducción total de la mortalidad habría sido menor, salvando el hecho de que las medidas iniciales sí compraban tiempo para mejorar y no saturar la respuesta sanitaria).

Pero, en cambio, hay una observación de este estudio que en ningún medio se ha mencionado, a pesar de lo brutalmente llamativa. Y es que los contagios en España comenzaron a bajar antes del confinamiento, antes de la aplicación de ninguna medida: «El número de reproducción empieza a descender entre el 5 y el 6 de marzo. El descenso temprano precede a la introducción de cualquier medida de contención, también a nivel regional«, escriben los autores, añadiendo que la reducción de la movilidad, según datos de Google, no comenzó hasta el 9-10 de marzo, cuando se aplicaron las primeras medidas previas al confinamiento general.

Una vez más, es importante pararse y repetir esta idea: al menos de acuerdo a este estudio, el descenso del pico de contagios de la primera ola comenzó antes de que comenzaran a implantarse las primeras restricciones. Cuando se decretó el confinamiento general el 15 de marzo, ya se había superado el pico de contagios y la tendencia era descendente (sobra decirlo, o no, que en todos estos estudios se habla de cuándo se producen los contagios, no de cuándo se reportan y contabilizan, ya que hay un retraso de hasta unas dos o tres semanas entre ambas fechas).

Hay posibles explicaciones que los autores apuntan: sensibilización de la población ante las informaciones cada vez más presentes en los medios, o incluso que la proporción de casos detectados a casos reales comenzó a caer en picado cuando la demanda de test aumentó drásticamente, saturando la oferta. Estas explicaciones son razonables.

Pero ¿podría haber algo más? No aporta mucho caer en especulaciones infundadas. Pero tampoco hace daño, siempre que se comprenda que son eso, simples especulaciones. Y es que llama la atención ver cómo se parecen estos dos gráficos. El primero es el de la evolución de los casos de COVID-19 en España desde la primera ola hasta hoy. El segundo es el de la evolución de la gripe de 1918 (en este caso solo se reflejan las muertes, y en un lugar concreto, el estado de Michigan).

Evolución de la incidencia acumulada de COVID-19 en España desde la primera ola hasta el 5 de abril. Imagen de Carlos Gámez / 20Minutos.es.

Evolución de la incidencia acumulada de COVID-19 en España desde la primera ola hasta el 5 de abril. Imagen de Carlos Gámez / 20Minutos.es.

Muertes atribuidas a la gripe de 1918 en el estado de Michigan entre 1918 y 1920. Imagen de The Conversation.

Muertes atribuidas a la gripe de 1918 en el estado de Michigan entre 1918 y 1920. Imagen de The Conversation.

Es por lo menos curioso ver cómo se parecen las dinámicas del primer año de pandemia de una enfermedad de hace un siglo y otra actual, teniendo en cuenta la gran diferencia entre la severidad de las medidas aplicadas entonces y ahora, y dado que ahora todos damos por hecho que son las escaladas y desescaladas de dichas medidas, o sus incumplimientos, las que están marcando el curso de la pandemia. Pero ¿es realmente así? ¿O las medidas pueden afectar a las cifras absolutas (más o menos casos y muertes), pero no tanto a la evolución general (volvemos a The Lancet)? ¿Hay más correlación que causalidad en los efectos de las medidas sobre esas curvas? ¿Será que la estacionalidad está jugando un papel mucho más relevante que el que hasta ahora se le ha atribuido a la COVID-19? ¿Habrá otros factores todavía desconocidos que impongan una dinámica intrínseca de olas y resacas?

Especulaciones y nada más. Por el momento, quedémonos con la conclusión de que los datos, aunque preliminares, no apoyan el funcionamiento de los cierres perimetrales. Y en cambio, lo que sí está bien establecido es que los cierres en general perjudican en mayor medida a la población más pobre; el último estudio de muchos coincidentes se ha publicado ahora en PNAS, donde investigadores de la Universidad de Nueva York descubren que los cierres reducen el riesgo de contagio de la población con mayores ingresos –por relocalización a segundas residencias y teletrabajo– y en cambio aumentan el de los sectores medios y bajos, que trabajan fuera de casa y aumentan su actividad local debido a los cierres. Como titulaba el diario The New York Times cuando comenzaron los cierres perimetrales, «En Madrid, la resurgencia de COVID-19 divide a ricos y pobres — Las nuevas medidas de confinamiento afectan desproporcionadamente a las personas económicamente más vulnerables en la región capital«.

Pandemia y política (2): Díaz Ayuso y la política del «no es para tanto»

Ayer repasábamos aquí los casos de varios dirigentes políticos extranjeros que, en una primera etapa o de forma continuada, se han negado a seguir las recomendaciones científicas de actuación contra la pandemia de COVID-19. Hoy toca analizar nuestro caso más cercano, la presidenta de la Comunidad de Madrid, Isabel Díaz Ayuso. Cada caso tiene sus peculiaridades, y la curiosidad de Madrid es que esta fue la región española que respondió de forma más temprana a la pandemia en el primer pico de 2020, ordenando el cierre de los centros educativos el 9 de marzo, antes de la imposición del confinamiento general.

El análisis científico sugiere que la rápida respuesta de esta comunidad autónoma fue un éxito: según un estudio aún sin publicar dirigido por la Universitat Rovira i Virgili de Tarragona, Madrid fue el territorio que primero consiguió reducir su R por debajo de 1, el 14 de marzo. Otras comunidades lo hicieron de forma más tardía, y el estudio estima que la lenta reacción del gobierno central costó 23.000 muertes que podrían haberse evitado si las medidas a nivel nacional se hubiesen implantado una semana antes.

Pero en fases posteriores esa correcta actuación inicial de Díaz Ayuso quedó arruinada por un cambio de rumbo incomprensible. Unas palabras de la presidenta madrileña captadas por un micrófono abierto durante una reunión con Pedro Sánchez sugieren que se equivocó al creer la tesis de Trump, que la pandemia decaería por sí sola en verano para no volver. Posteriormente comenzaron a confirmarse las previsiones de los científicos, que la heterogeneidad de susceptibilidad no bastaría para frenar nuevas oleadas del virus y que aún estábamos más lejos de la inmunidad grupal que del inicio de la pandemia, si es que es posible alcanzarla.

Mientras Johnson y Rutte –e incluso Tegnell, aun manteniendo oficialmente su postura– habían reaccionado endureciendo sus medidas, en cambio Díaz Ayuso recorrió exactamente el camino opuesto, derivando hacia una estrategia blanda: trumpista, contra la ciencia que descalificaba la errónea intuición de Trump sobre la evolución futura de la pandemia; tegnelliana, pero ignorando la premisa del largo recorrido que inspira el discurso de Tegnell; reconociendo explícitamente la priorización de la economía, pero sin admitir el único presunto fin que podría justificar este enfoque, la inmunidad grupal.

Es decir, una postura intrínsecamente contradictoria y científicamente desnortada que ha convertido a Madrid en la comunidad española con mayor incidencia de contagios, un 70% más alta que la media nacional; en la región o provincia número 35 del mundo en contagios totales, solo superada por naciones enteras como Inglaterra y grandes estados de EEUU, India o Brasil (además de Moscú y los distritos capitales de Colombia y Perú), y la tercera región de Europa con más contagios totales, por debajo de Inglaterra (55 millones de habitantes) y Lombardía (10 millones), todo ello según datos de ayer viernes (datos internacionales del COVID-19 Dashboard de la Universidad Johns Hopkins).

La presidenta madrileña, Isabel Díaz Ayuso.EFE/JuanJo Martín/20Minutos.es.

La presidenta madrileña, Isabel Díaz Ayuso.EFE/JuanJo Martín/20Minutos.es.

Con el fin de tratar de hacer algo sin hacer lo que debería hacerse de acuerdo a las recomendaciones científicas, Díaz Ayuso impuso un enfoque de restricciones de movilidad por zonas de un mismo tejido social. Pero el consenso científico ha advertido (por ejemplo, a través del Memorándum John Snow, un documento firmado por casi 7.000 investigadores y profesionales de la salud) de que no es posible restringir la transmisión del virus a ciertas porciones de la sociedad, y de que tratar de hacerlo incrementa el riesgo de perjudicar a la población más desfavorecida.

Numerosos estudios han mostrado la realidad de esta mayor afectación en los barrios de minorías étnicas o más empobrecidos. Pero mientras que en otros países la voz de los científicos ha condenado expresamente los cierres discriminatorios, en Madrid han llegado a aceptarse casi como algo natural. Lo cual no los hace menos científicamente insostenibles y socialmente injustos, sobre todo cuando han quedado fuera de toda restricción –cambiándose los criterios ad hoc— las zonas con mayor actividad comercial y turística, mientras que otras donde el perjuicio económico se consideraba menor se han cerrado durante meses. En algún caso, para colmo del disparate, se ha cerrado una zona pero se ha permitido el acceso desde el exterior a un gran centro comercial ubicado en ella.

A su vez, la laxitud de las medidas madrileñas ha creado un problema adicional, el llamado turismo de fiesta. Madrid se ha convertido en el paraíso de atracción para los ciudadanos no excesivamente concienciados con los riesgos de la COVID-19, que huyen de sus países donde se han tomado medidas más contundentes. Es una curiosa consecuencia de la globalización; quizá imprevista, pero que refuerza aún más la razón de los científicos cuando han pedido reiteradamente estrategias comunes y coordinadas de lucha contra la pandemia, antes que cierres de fronteras (cuya eficacia aún se discute, ya que hay datos contradictorios sobre su efecto en la expansión de los contagios). A lo largo de este tiempo se han alzado quejas de los vecinos del centro de Madrid por las molestias y peligros asociados a este turismo de fiesta. Pero no olvidemos cuál es la raíz del problema: el «salid y divertíos», junto con la decisión de dejar siempre abierto el centro histórico de Madrid para facilitarlo.

Ante la insuficiencia de las medidas adoptadas, el gobierno de la Comunidad de Madrid ha llegado a extremos como prohibir por completo y sine die las reuniones de no convivientes en domicilios. Los muchos estudios publicados han analizado la eficacia de distintas medidas tratando de separar sus efectos individuales. Pero esto no siempre es sencillo, dado que muchas de ellas suelen imponerse simultáneamente. En concreto, el estándar adoptado respecto a las reuniones es la limitación en el número de personas (normalmente 10, 100 o 1.000), tanto en espacios públicos como privados. Por lo tanto, aún no hay evidencias científicas suficientes sobre el efecto de prohibir las reuniones de no convivientes en domicilios sin tocar todas las demás variables sobre las que se puede actuar. Pero parece razonable que semejante intromisión suprema en la libertad y privacidad de los ciudadanos, que entra de lleno en el autoritarismo, solo sería justificable como recurso desesperado cuando todo lo demás ha fracasado.

Los defensores de Díaz Ayuso han argumentado que sus peculiares medidas funcionan. Y en parte, tienen razón: los estudios han mostrado que casi cualquier restricción de movilidad y de la interacción social, incluso mínimas y parciales, ejerce un efecto beneficioso sobre la evolución de los contagios. Pese a cierta demagogia circulante, lo cierto es que toda medida que separe a las personas evita muertes y salva vidas.

Pero además del carácter discriminatorio, incoherente y caprichoso de las medidas de la Comunidad de Madrid, existe una gran objeción. Por tirar de un ejemplo cinematográfico, en la película La lista de Schindler el protagonista se enfrenta a su catarsis final cuando no se enorgullece de las vidas que ha salvado, sino que se atormenta por las que no llegó a salvar pudiendo hacerlo. La ciencia ha mostrado cuáles son las medidas que más vidas salvan. Y el gobierno de Díaz Ayuso se ha negado una y otra vez a adoptarlas, dejando por tanto de forma consciente y deliberada que se produzcan muertes evitables como precio aceptable para salvar la economía.

Sin duda, es cierto que las medidas avaladas por la ciencia no nos gustan, porque conducen a consecuencias indeseables, incluyendo el desastre económico y la ruina de muchas familias. Esto es innegable. Si existe algún modo de definir el interés general, o lo que podríamos llamar el máximo común divisor del beneficio social, quizá podría llegar a decirse que una crisis causada por un parón económico como el que implican las medidas recomendadas por la ciencia afecta más gravemente a más personas que una enfermedad que solo mata al 1% de los contagiados. Esta es la idea que subyace no solo a las posturas de Bolsonaro, Trump, Johnson, Rutte, Tegnell y Díaz Ayuso, sino también al sentir de parte de la sociedad, sobre todo aquella cuyo sustento depende de la hostelería o el comercio.

En el fondo, el éxito popular de Ayuso tiene una explicación. Superados los primeros momentos de terror e incertidumbre con sus teatrillos del Resistiré, cuando muchos pensaban aquello del «vamos a morir todos», muchas personas se han habituado a tolerar un cierto nivel de dolor común como precio para seguir con la vida normal. Han comprendido que, incluso si no se hace prácticamente nada (salvo por las mascarillas y el toque de queda, una tarde cualquiera en Madrid difícilmente se nota que estamos en pandemia), en realidad este virus no es tan contagioso como el sarampión ni tan letal como el ébola; Madrid ha servido casi como control del experimento global de restricciones. Y muchos han pensado que, digan lo que digan los científicos, yo, ciudadano medio sano en edad de trabajar y sin enfermedades crónicas, en realidad corro un riesgo muy bajo de enfermar gravemente, y casi nulo de morir. Y por ello, muchos han pensado que, en realidad, «no es para tanto». Que el interés general pide seguir y mirar al frente, hacia el día cercano en que estemos todos vacunados.

Pero ¿es siempre ético primar el mayor interés general? Todos podemos encontrarnos en cualquier momento ante una indefensión individual contra la cual solo hay una cosa que puede ampararnos. Y es la sociedad. Circula por ahí una hipótesis según la cual los sapiens nos impusimos a los neandertales porque nosotros, y no ellos, conseguimos construir una sociedad. Una de las exigencias de esta sociedad es proteger a los más vulnerables. Aunque la mayoría no corramos un gran riesgo teórico de morir de COVID-19, es una obligación de todos proteger a quienes sí lo corren. Por encima de toda otra consideración, es una exigencia ética adoptar las medidas que más vidas salvan.

El gobierno de Díaz Ayuso no solo se ha negado a adoptar estas medidas, ignorando la ciencia y despreciando la ética; sino que además, como suele ocurrir cuando la realidad no le da la razón a uno, ha inventado toda una narrativa política falsa (pseudocientífica) para justificarlo. Afirma que el cierre por zonas es preferible a un cierre único y general, cuando el consenso científico dice lo contrario. Afirma que no está demostrado que el cierre de la hostelería reduzca los contagios, cuando abrumadoramente toda la ciencia disponible lo avala. Afirma que la inmensa mayoría de los contagios se produce en los domicilios y entre los jóvenes, cuando sus propios datos lo desmienten.

Sería deseable que los gobernantes deban en algún momento responder ante la sociedad de sus errores en la gestión de la pandemia, errores que en España afectan a uno y otro bando político. No es una cuestión de partidismos: gobernantes del partido de Díaz Ayuso en otros lugares sí han actuado honestamente, con más o menos acierto, pero de acuerdo a criterios científicos y éticos. Ante la situación que se abre en la Comunidad de Madrid, sería una distopía que continuara gobernando quien ha demostrado una gestión caprichosa, insolidaria, negligente y negacionista de la ciencia, y que sin el menor atisbo de rectificación parece en cambio correr ahora hacia los típicos órdagos maximalistas y napoleónicos de quien se encierra en su palacio, a contracorriente del consenso científico y del resto del mundo, creyendo que son todos los demás quienes circulan en sentido equivocado.

Esto no es un llamamiento a favor o en contra de ningún partido o bando político. Es un S.O.S. de un madrileño en un momento histórico crítico, en contra de una gobernante concreta que ha comprado votos a cambio de muertes evitables: ¿acaso alguien cuyo sustento dependa de la hostelería o del comercio votará a otro candidato que podría cerrar su establecimiento si los datos de la pandemia empeoran? Sin duda, los gobernantes de otras comunidades que han actuado honestamente se enfrentan al riesgo de pagar un precio político en votos. Pero tirando de otro ejemplo cinematográfico, el sheriff Brody de la isla de Amity acosada por el gran tiburón blanco pedía cerrar las playas para salvar vidas, mientras que el alcalde decidió mantenerlas abiertas para salvar la economía. En la ficción todos sabemos distinguir a los buenos de los malos. Bastaría con hacer el esfuerzo de no dejar la ética aparcada a un lado en la vida real.

En pandemia la política puede salvar vidas, pero solo es ética la que más vidas salva, y solo la ciencia revela cuál es (1)

Hoy y mañana se va a hablar de política en este blog, y ojalá fuese la última vez. Y me temo que va a ser algo largo, porque merece una explicación minuciosa, negro sobre blanco. Es indudable que política, ciencia y salud siempre están relacionadas, y de hecho los más militantes en el territorio de este vínculo dentro del mundo científico suelen reprocharme mi habitual alejamiento voluntario de esos fangales. Quizá tengan razón. Pero soy de esa clase de tipos a quienes sus amigos de derechas suelen acusarle de ser de izquierdas y sus amigos de izquierdas suelen acusarle de ser de derechas; lo cual personalmente solo me confirma que estoy precisamente donde pretendo estar. O sea, en ninguna trinchera.

Pero nunca antes en el tiempo de los hoy vivos la relación entre política y ciencia había sido tan crítica y urgente, porque nunca antes había sido tan claramente una cuestión de vida o muerte. Y por eso, en este momento es inevitable hablar de ello.

La pandemia de COVID-19 ha convertido el planeta en el mayor laboratorio epidemiológico de la historia. Aunque la ciencia ha tenido que trabajar atropelladamente, equivocándose y rectificando en numerosos casos, hoy ya existe un panorama científico más claro sobre cómo distintas intervenciones no farmacológicas afectan a la expansión de la presente pandemia. Y de los cientos de estudios publicados ha emergido un consenso: las medidas más eficaces pasan por la prohibición de las grandes reuniones y eventos públicos, el cierre de los establecimientos no esenciales, la clausura de los centros de trabajo y educativos y las restricciones a la movilidad, con la distancia social y el uso de mascarillas como principales medidas de protección.

Estas han sido las medidas generalmente adoptadas en la mayoría de los países, a veces de forma enormemente drástica, como en Nueva Zelanda (sobre la cual, por cierto, suele saltar a los medios un nuevo confinamiento por la detección de solo un par de casos, pero en cambio no suele contarse que gracias a su estrategia de eliminación durante el resto del tiempo llevan una vida completamente normal, sin siquiera mascarillas).

Pero ha existido un puñado de dirigentes que han adoptado una postura diferente a la gran mayoría de sus homólogos y abiertamente contraria a las recomendaciones nacidas de la investigación científica. No merecen ningún comentario los casos más disparatados y enloquecidos, como el del brasileño Jair Bolsonaro o el del presidente de Tanzania, quien declaró que su país había expulsado el coronavirus de sus fronteras gracias al poder de la oración.

El caso más destacado por su influencia global ha sido el expresidente de EEUU Donald Trump, quien despreció las medidas contra la epidemia, creyendo además que el virus desaparecería por sí solo. El poder directo de Trump sobre las intervenciones no farmacológicas es limitado, ya que estas están en manos de los estados e incluso de los condados y ciudades. Pero sin duda su postura influyó sobre las decisiones de salud pública adoptadas por otros dirigentes de su partido con responsabilidades de gobierno.

Trump ya ha perdido el poder, y seguramente existirán muchas razones muy diversas por las que parte de su electorado no ha seguido apoyándole. Pero es llamativo que nunca antes la comunidad científica, incluyendo algunas de las instituciones más destacadas y muchas de las principales publicaciones, se había posicionado de forma tan explícita en contra de un candidato político como lo ha hecho en contra de Trump.

De izquierda a derecha, Donald Trump, Boris Johnson, Mark Rutte, Anders Tegnell e Isabel Díaz Ayuso. Imágenes de White House, Ben Shread / Cabinet Office / Open Government Licence, EU2017EE Estonian Presidency, Frankie Fouganthin vía Wikipedia y EFE / JuanJo Martín / 20Minutos.es.

De izquierda a derecha, Donald Trump, Boris Johnson, Mark Rutte, Anders Tegnell e Isabel Díaz Ayuso. Imágenes de White House, Ben Shread / Cabinet Office / Open Government Licence, EU2017EE Estonian Presidency, Frankie Fouganthin vía Wikipedia y EFE / JuanJo Martín / 20Minutos.es.

Pero si Trump nunca llegó a abdicar de sus planteamientos, quienes en cambio sí rectificaron una postura inicial equivocada fueron Boris Johnson y Mark Rutte, respectivamente primeros ministros de Reino Unido y los Países Bajos. Ambos afrontaron inicialmente la pandemia con el propósito implícito de crear inmunidad de grupo, rechazando las medidas drásticas disruptivas para favorecer el salvamento de la economía.

Es interesante comentar que, a diferencia de Trump, en cierto sentido Johnson y Rutte, conscientemente o no, asumieron el mensaje correcto de los científicos: que a falta de vacunas el virus era imparable, que no iba a desaparecer simplemente con un par de meses de confinamiento ni con un verano de previsible descenso en los contagios. Por ello y a falta de medidas farmacológicas preventivas, ambos flirtearon con la idea de proteger a los grupos más vulnerables y dejar que el virus siguiera su curso entre los sectores de población de menor riesgo para tratar de alcanzar la inmunidad grupal con la mínima pérdida posible de vidas. Ambos abandonaron después esta posición y optaron por medidas más drásticas; se supone que por consejo científico, pero también ante la oposición del público y los medios.

Conviene mencionar que desde el principio de la pandemia ha existido una pequeña corriente minoritaria entre los científicos que ha defendido la postura inicialmente abrazada por Johnson y Rutte. Muchos de ellos la expresaron mediante la firma de un manifiesto llamado Great Barrington Declaration, que defendía «minimizar la mortalidad y el daño social hasta que alcancemos la inmunidad grupal». Según los firmantes, el interés general y el beneficio mayoritario se alcanzarían tratando de evitar una completa disrupción de la dinámica de la sociedad, con todos los perjuicios que ello conlleva a todos los niveles, incluyendo también el sanitario.

La idea era interesante y merecía un análisis científico serio. Pero no ha superado este análisis, por varias razones. Resumiendo: no puede apoyarse en evidencias reales dado que no existe ningún precedente histórico ni por tanto estudios científicos fiables, lo que planteaba el riesgo de un número inasumible de muertes. El tiempo ha dado la razón a quienes desde el principio no han creído en la inmunidad de grupo, al menos en parte por el efecto de las nuevas variantes del virus: en la ciudad brasileña de Manaos el primer pico de la pandemia infectó al 76% de la población, por lo que esta localidad amazónica se convirtió en el foco de todas las miradas de epidemiólogos e inmunólogos. Sin embargo, Manaos ha sufrido posteriormente nuevas oleadas de contagios, lo que para muchos expertos ha supuesto el clavo definitivo en el ataúd de la idea de la inmunidad grupal adquirida por infección natural. Por lo tanto, si el objetivo final de la estrategia defendida por la Great Barrington Declaration es inalcanzable, el camino para llegar hasta él pierde por completo su sentido.

Continuando con la lista, tenemos a Suecia. Este es un caso peculiar, que he explicado con detalle aquí y en otros medios. Al contrario de lo que sucede en la mayoría de los países, en Suecia la soberanía de las decisiones está en manos del epidemiólogo del estado, Anders Tegnell. En los medios se le ha llamado a menudo el «Fernando Simón sueco», una comparación incorrecta, dado que Simón únicamente asesora, mientras que Tegnell decide. La inmunidad de grupo y la priorización de la economía han estado presentes, al menos de forma implícita, en los objetivos de Tegnell, que optó por una estrategia blanda de mínima disrupción (después en parte rectificada). Tegnell sí entendió y declaró desde el comienzo que el virus no desaparecería, y que la lucha contra la pandemia era una carrera de fondo, no un esprint. Su estrategia ha sido enormemente controvertida, aunque en general ha sido rechazada por la mayoría de la comunidad científica.

Pero pese a todo, Tegnell contó con una ventaja de salida, en forma de las peculiaridades de la sociedad sueca: no solo se trata de un país con baja densidad de población y con singularidades geográficas, sino que además parece existir un cierto sentimiento de responsabilidad común que llevó a la tercera parte de la población a autoconfinarse voluntariamente durante el primer pico de la pandemia, y a muchos establecimientos a cerrar por decisión de sus propietarios, sin ninguna obligación legal de hacerlo.

Pero con el tiempo esta ventaja inicial ha desaparecido, y quizá en parte por un factor que solo estudios científicos posteriores han ido analizando: el efecto de la heterogeneidad de susceptibilidad. Esto significa que entre la población general existe un gradiente de susceptibilidad a la infección por el virus (a la infección, no necesariamente a sus efectos ni a la gravedad de sus síntomas), de modo que en primer lugar la epidemia ataca preferentemente a los más susceptibles de entre todos los expuestos, sobre todo a los más susceptibles cuyo grado o frecuencia de exposición es mayor.

Esto tal vez no impida que en fases posteriores la infección continúe aumentando su índice de reproducción en ausencia de medidas de contención (R, el número medio de personas a las que contagia cada infectado), pero es posible que sí determine que ciertas regiones sufran oleadas secundarias más intensas que la primera, si el virus aún tiene intacto la mayoría de su terreno más fértil. Si en Suecia el primer pico fue moderado por una expansión limitada no debida a las medidas adoptadas, sino a la configuración de la sociedad, tarde o temprano las cifras acumuladas tienden a alcanzar a las de otras regiones que han sufrido un primer pico más intenso, pero que ya tienen una proporción mayor de su población más susceptible desplazada hacia el tercer grupo en términos del modelo SIR (Susceptible-Infectado-Recuperado, un modelo clásico en epidemiología).

Vayamos por fin al caso que nos concierne ahora, el de la Comunidad de Madrid dirigida por la presidenta Isabel Díaz Ayuso. Mañana continuaremos.

¿Siguen las autoridades los criterios de la ciencia en sus medidas contra la pandemia? Los cierres perimetrales, la hostelería y los colegios

Dice un adagio humorístico del periodismo que un titular en forma de pregunta siempre tiene una respuesta invariable: no. Pero a pesar de que hay por ahí redactores jefe con reacción anafiláctica grave a los titulares preguntones, lo cierto es que no es cierto: en muchos casos esos titulares reflejan debates abiertos, que no necesariamente se cerrarán algún día, o simplemente preguntas cuya respuesta aún no se sabe. De estos últimos en ciencia los hay a porrillo, porque la ciencia ignora más cosas de las que sabe. Es más, si en los contenidos de ciencia publicados en los medios hubiese más titulares en forma de pregunta se evitaría mucha desinformación. Pero estos, ay, no ganan clics.

Por ejemplo, no tiene por qué existir una respuesta invariable a la pregunta de si las autoridades atienden a lo que dice la ciencia cuando toman decisiones contra la pandemia. Pero es un tema relevante que conviene discutir, sobre todo cuando algunos, como ha ocurrido esta semana con el vicepresidente de la Comunidad de Madrid, aseguran que siguen criterios médicos –supongamos que son lo mismo que «científicos»– en sus decisiones. De ser así, como mínimo este político debería hacer un esfuerzo por explicar cuáles son esos criterios, ya que la ciencia publicada, la normal, la que está al alcance de cualquiera que sepa leerla, no parece apoyar lo que dice.

Llama la atención que, en la guerra eterna entre izquierdas y derechas que a unos pocos tanto nos aburre, los primeros estén centrando toda su artillería en algo tan burdo e irracional como la oposición a la construcción de un hospital público que, con sus aciertos y sus errores –estos últimos lógicamente motivados por la bobería de querer ganar a los amish en rapidez de edificación para entrar en el Libro Guinness de los Récords–, a la larga será un evidente beneficio para todos (y no solo los madrileños). No sé nada de construcción o gestión de infraestructuras hospitalarias, ni de sus costes o de legislación sobre concursos o contratos. Quizá se haya hecho muy mal, no tengo la menor idea. Pero decir que no tener un hospital especializado en enfermedades infecciosas para atender brotes epidémicos es mejor que tener un hospital especializado en enfermedades infecciosas para atender brotes epidémicos es una postura poco digna de un ser racional. Porque lo vamos a necesitar, y no solo en esta pandemia.

En cambio, lo que se cae por su propio peso, a menos que ese vicepresidente disponga de estudios científicos ignorados para el resto, es todo lo demás, las medidas que la Comunidad de Madrid viene adoptando. Repasemos.

La Comunidad de Madrid ha sido pionera en la adopción de medidas discriminatorias –ellos las llaman «quirúrgicas»– que desigualan a sus ciudadanos antes iguales ante la ley. En los medios escuchamos que tal país entra o sale del confinamiento. En Madrid se confina una acera respecto a la contraria. O un pueblo, en el que uno vive, respecto al pueblo limítrofe, en el que uno lleva a sus hijos al colegio o hace la compra. Pero curiosamente, si uno compara el mapa de incidencias acumuladas con el de las restricciones, las primeras forman un agujero negro que ocupa casi toda la comunidad (astutamente, el nivel máximo en el mapa es de más de 700 contagios por 100.000 habitantes a 14 días, lo que disimula las zonas que superan los 900 o los 1.000, muchas de ellas en el centro de la ciudad), mientras que las segundas forman un cinturón de barrios periféricos y poblaciones que apenas afecta al centro de Madrid.

Mapa de la Comunidad de Madrid con los confinamientos perimetrales (izquierda) y las incidencias de contagios por 100.000 habitantes a 14 días, más oscuro a mayor nivel de contagios. Fuente: Comunidad de Madrid.

Mapa de la Comunidad de Madrid con los confinamientos perimetrales (izquierda) y las incidencias de contagios por 100.000 habitantes a 14 días, más oscuro a mayor nivel de contagios. Fuente: Comunidad de Madrid.

Es decir, se confinan zonas con alta incidencia, siempre que no sean barrios muy comerciales o turísticos. La gran mayoría de estos han salido hasta ahora limpios de polvo y paja en cuanto a restricciones de movimiento, a pesar de que muchos de ellos tienen niveles de contagios mayores que otras zonas confinadas. Me ha parecido que incluso a algunos de los propios medios de derechas, que esta semana habían informado de la alta incidencia en barrios de la almendra central de Madrid, les ha desconcertado la última decisión de este gobierno: confinar el Pozo del Tío Raimundo, en Vallecas.

Como no podía ser de otro modo, el (mal) ejemplo de Madrid ha cundido después, lo cual no es de extrañar, puesto que a veces para cualquier gobernante, sea diestro o zurdo, discriminar a sus ciudadanos sería una perfecta solución de ciertos problemas, si no fuese porque se lo impide algo llamado democracia e igualdad ante la ley. Pero dado que en Madrid no se ha desatado una revolución, ¿por qué no hacer lo mismo? Mejor confinar a unos pocos que a todos. Y si esos pocos se quejan de que hay madrileños de primera y de segunda, que se aguanten: haber sido madrileños de primera.

Podrá parecer que aquí no se trata de una cuestión de ciencia, sino de otras cosas como derechos e igualdad ante la ley. Pero los científicos no son ni mucho menos inmunes a los atropellos y al desgobierno; de hecho, en estas últimas elecciones en EEUU han apoyado masivamente a Joe Biden, porque los atropellos y el desgobierno suelen ser también anticientíficos. Y a finales del pasado octubre, un grupo de científicos de primera línea publicaba en The Lancet una carta resumiendo el actual consenso científico sobre la pandemia de COVID-19, la cual, entre otras cosas, decía esto:

La evidencia empírica de muchos países muestra que no es posible restringir brotes incontrolados a secciones particulares de la sociedad. Este enfoque también corre el riesgo de exacerbar las desigualdades socioeconómicas y discriminaciones estructurales que la pandemia ya ha dejado de manifiesto.

Así que, número uno, y a no ser que el dicho vicepresidente cuente con otra ciencia alternativa que no conocemos, no, sus confinamientos perimetrales discriminatorios no se guían por criterios científicos. Y además, discriminan. Y no, incluso aunque estas medidas logren algún efecto, el fin no justifica los medios, salvo que uno sea maquiavélico.

Número dos: la hostelería. Dice el vicepresidente que la mayoría de los contagios se producen en los hogares. Lo cual es noticia, dado que, de acuerdo a lo publicado, Madrid ignora el origen del 83,3% de los contagios en su territorio, por lo que parece que en realidad Madrid no tiene la menor idea de dónde se produce la mayoría de sus contagios; salvo que, una vez más, el vicepresidente cuente con otros estudios que debería revelar cuando comparece ante las cámaras.

Pero se da la circunstancia de que sí, según los estudios publicados, resulta que en todo el mundo la mayoría de los contagios se produce en los hogares y residencias; ver, por ejemplo, esta revisión de estudios de Science, que sitúa en los hogares y otros enclaves residenciales entre el 46 y el 66% de los contagios, y que cifra en seis veces más probable contagiarse en casa que en cualquier otro lugar.

Pero ¿cómo iba a ser de otro modo? En los hogares viven varias personas en estrecha convivencia, sin mascarillas y con ventilación opcional. En casa es muy difícil evitar el contagio, excepto para quienes dispongan de habitaciones suficientes como para que una persona infectada o sospechosa de estarlo pueda aislarse del resto, lo cual no es lo más habitual. Así que echar la culpa de los contagios a los hogares para exculpar a otros escenarios es una simple y llana tergiversación, porque lo importante es saber dónde se producen los contagios fuera de los hogares para que las personas no lleven el virus a casa e infecten al resto de sus familiares.

Y ¿dónde se producen los contagios fuera de los hogares? Para esto la ciencia ha contado desde hace siglos con algo llamado método experimental. Uno hace una observación, cambia las condiciones experimentales, y repite la observación. En el caso que nos ocupa, en un panorama de pandemia, uno introduce determinadas restricciones y comprueba cuáles de ellas reducen en mayor medida los contagios. Y, como ya he contado al menos aquí , aquí y aquí, el resultado de estos estudios es que lo que más reduce los contagios después de limitar las reuniones en los hogares es cerrar colegios y universidades (ahora iremos a esto) y cerrar los negocios no esenciales de alto riesgo como la hostelería. Quien quiera detalles sobre los estudios, los encontrará en los enlaces anteriores.

Por otra parte, el vicepresidente se justificaba aludiendo a lo que él llama «la experiencia» de que el cierre de la hostelería en otros lugares no ha servido para reducir los contagios. La experiencia es solo uno de los factores que deben formar parte de la ciencia basada en evidencias, previo paso por el análisis riguroso de los estudios científicos. De no ser así, la experiencia es lo que en ciencia suele llamarse el amimefuncionismo: uno mira, y así a ojo le parece que. Es lo que alegan los homeópatas para asegurar que sus terapias funcionan, solo que el filtro de los estudios científicos no les da la razón.

Claro que, cuando el gobierno de la Comunidad de Madrid afirma que los bares y restaurantes son seguros, pero al mismo tiempo dice que estudiará la vacunación prioritaria del personal de hostelería por estar expuesto a un mayor riesgo, lo único que queda claro es la contradicción.

Por último, vayamos a los centros educativos. Llaman la atención las recientes manifestaciones de los estudiantes universitarios por los exámenes presenciales, cuando todo padre o madre presencia a diario, en los colegios de los niños, imágenes similares a esas aparecidas en TV. En la Comunidad de Madrid se optó por una presencialidad en los niveles bajos de la educación y por una semipresencialidad en los niveles previos a la universidad.

Hay dos maneras de ver esta solución de la semipresencialidad, la del vaso medio lleno y la del vaso medio vacío. Según la primera, al menos los niños reciben una parte de sus clases presenciales a la vez que se reduce el riesgo de contagio. Pero según la segunda, los niños no están recibiendo toda la educación presencial que necesitarían y además ni siquiera se elimina el riesgo de contagio. Y en pandemia, me temo que fijarse en el vaso medio lleno solo conduce a errores, dolor y sufrimiento.

Curiosamente y dejado ya atrás el comienzo del curso académico, los centros educativos han desaparecido del debate sobre la pandemia. Solo a profesores y padres parece ya preocuparnos, porque probablemente todos conocemos casos de cóvid en los colegios e incluso en las aulas de nuestros hijos. Y porque probablemente, para muchos que a pesar de todo tratamos de ceñirnos en la medida de lo posible a la prudencia de las medidas contra el contagio, nuestros hijos representan ahora el mayor riesgo de introducir el virus en casa. Sí, es cierto que el riesgo de contagio de los niños es aproximadamente la mitad que el de los adultos; pero también que su riesgo de contagio aumenta del mismo modo que el de los adultos con las nuevas variantes del virus. Y algunos estudios apuntan a que los niños pueden ser más infecciosos que los adultos, quizá todavía una incertidumbre, pero una con la que sería preferible no jugar a la ruleta rusa.

Como también he contado ya (detalles aquí, aquí y aquí), el cierre de colegios y universidades es, después de la limitación de las reuniones en los hogares, la medida que más ha ayudado a reducir la propagación del virus en todo el mundo. Aparte de los estudios repasados en esos artículos que enlazo, para los más inmunes a la evidencia científica, traigo aquí otros estudios recientes:

Un estudio de la Universidad de Toronto publicado en PLOS One ha examinado el efecto de las diferentes medidas en la propagación del virus en 40 países y estados de EEUU. La conclusión de los autores es que «cinco de las políticas tienen un impacto relativamente grande cuando se implementan a sus más altos niveles: cierre de centros de trabajo, restricciones a los movimientos internos, confinamiento domiciliario, campañas de información pública y cierre de escuelas«.

Otro estudio de la Universidad Médica de Viena publicado en Nature Human Behaviour analiza el efecto de las medidas adoptadas en 79 territorios. La medida que más reduce la tasa de reproducción del virus es la prohibición de pequeñas reuniones, que no solo incluye domicilios, sino también tiendas y restaurantes. La segunda, el cierre de instituciones educativas. O, en palabras de los autores, «los mayores impactos en la Rt se producen por la cancelación de pequeñas reuniones, el cierre de instituciones educativas y las restricciones fronterizas«. Y añaden:

Aunque en estudios previos, basados en un menor número de países, se había atribuido a los cierres de escuelas un pequeño efecto en la propagación de la COVID-19, evidencias más recientes han favorecido la importancia de esta medida; se ha descubierto que los cierres de escuelas en EEUU han reducido la incidencia y la mortalidad de la COVID-19 en un 60%. Este resultado está también en línea con un estudio de rastreo de contactos en Corea del Sur, que identificó a los adolescentes de 10 a 19 años como más propensos que adultos y niños a transmitir el virus en sus hogares.

Y por cierto, los resultados de los autores también descartan el papel de trenes y autobuses como grandes responsables de la propagación del virus, en línea con estudios anteriores que ya mencioné aquí: «Aunque se ha informado de infecciones en autobuses y trenes, nuestros resultados sugieren una contribución limitada a la propagación general del virus, tal como se ha descrito previamente«.

Otro estudio más, este del Instituto del Trabajo de Alemania y la Universidad de Luxemburgo, publicado en Scientific Reports, ha examinado el efecto de las medidas en 175 países. La conclusión: «Cancelar los eventos públicos, imponer restricciones a las reuniones privadas y cerrar las escuelas y los centros de trabajo tienen efectos significativos en la reducción de las infecciones de COVID-19«.

En fin, se puede seguir negando todo esto si se quiere. Tal vez aquello de que no es posible engañar a todos todo el tiempo sea solo una frase bonita.