Hace unos días comenté aquí algo que me han pedido que explique mejor, y hoy vengo a hacerlo. Se trata de las medidas excepcionales de restricción de la movilidad adoptadas en la Comunidad de Madrid. Resumo lo que todo el mundo sabe: en la capital del país y su provincia la epidemia de COVID-19 estaba desbocada después del verano. El gobierno conservador de la Comunidad de Madrid optó por un modelo peculiar y heterodoxo de medidas restringidas a determinadas zonas, algo que se aparta de la corriente mayoritaria en todo el mundo.
Estas decisiones fueron muy criticadas por sectores de la izquierda, alegando que no iban a servir para reducir los contagios. Pero sí, las medidas de Madrid sirvieron para reducir los contagios. A lo que esos mismos sectores de la izquierda han respondido culpando a Madrid de falsear sus datos al cambiar la estrategia de testado.
Vayamos por partes; y como siempre en este blog, ateniéndonos a lo que dice la ciencia.
Con respecto a lo último, es cierto que Madrid reemplazó a finales de septiembre su estrategia anterior de testado por otra que iba a tener como consecuencia previsible un descenso en el número oficial de contagios. El mero hecho de cambiar los test moleculares de PCR por test de antígenos supone probablemente detectar muchos menos casos de los reales.
La explicación es que la PCR y el test de antígenos no son equivalentes ni intercambiables: no detectan la misma cosa, ni su sensibilidad es parecida, ni están indicados para los mismos usos. La PCR es la regla de oro: amplifica la señal de la presencia del material genético del virus a lo largo de varios ciclos, de modo que es difícil que incluso una mínima presencia del virus escape al test. De hecho, el error de la PCR puede tender hacia los falsos positivos si el número de ciclos aumenta por encima de los valores recomendados. En muchos casos, la PCR puede también arrojar un positivo cuando el paciente que ha superado la enfermedad realmente ya no es infeccioso.
Por el contrario, un test de antígenos no amplifica nada; simplemente detecta. Por ello, generalmente estos test son entre 100 y 10.000 veces menos sensibles que una PCR. Y por lo tanto, su problema principal son los falsos negativos. Los test de antígenos solo están recomendados en personas sintomáticas durante la primera semana después del comienzo de los síntomas; es decir, durante el periodo supuesto en el que la carga viral es mayor. Por lo tanto, no están recomendados para el cribado masivo de la población asintomática, a pesar de que se estén utilizando para este fin. Hacer un cribado masivo de la población asintomática con test de antígenos es un buen modo de presentar una buena hoja de resultados, sobre todo cuando estas unidades se detraen del testado de los contactos de los casos confirmados positivos por PCR.
Dicho esto, y pese a todo, sí, las medidas de Madrid han logrado doblegar la curva de contagios. Pero es que nadie que conozca la ciencia implicada podía esperar otra cosa; quienes atribuyen el efecto en Madrid exclusivamente al cambio en los test sencillamente no conocen la ciencia relevante.
Como ya expliqué aquí, si hay una conclusión general que pueda extraerse de los muchos estudios epidemiológicos ya publicados desde que comenzó esta pandemia, es que cualquier medida de restricción de la movilidad tiene un efecto beneficioso en la curva de contagios. Uno de los últimos grandes estudios relevantes al respecto, publicado en The Lancet Infectious Diseases por la Usher Network for COVID-19 Evidence Reviews (UNCOVER) de la Universidad de Edimburgo, ha recopilado los datos sobre las medidas adoptadas en 131 países a lo largo de la pandemia y su efecto en el ritmo de contagios.
La conclusión: «Las medidas no farmacéuticas individuales, incluyendo cierre de escuelas, cierre de centros de trabajo, prohibición de eventos públicos, prohibición de reuniones de más de diez personas, requerimentos de permanecer en casa y límites de movimientos internos se asocian con una reducción en la transmisión del SARS-CoV-2«. Es decir, cualquier medida de limitación y restricción de la movilidad funciona, lo cual por otra parte no resulta nada sorprendente.
Por lo tanto, si las medidas de cierre por zonas introducidas en Madrid no hubieran tenido efectos positivos, realmente habría sido difícil explicar por qué, dado que cualquier restricción –por ejemplo, si se confinara a la población por apellidos o por números de DNI– debería resultar positiva, de acuerdo a los estudios. Como también es evidente que allí donde apenas hay contagios el efecto de las medidas será menor; en Madrid la epidemia era tan rampante después del verano que forzosamente cualquier medida restrictiva debía tener un mayor impacto que la misma medida en zonas de menor transmisión.
Un control policial en una zona confinada de Madrid. Imagen de 20Minutos.es / Víctor Lerena / Efe.
Ahora bien, frente a lo anterior hay dos peros. El primero: sí, las medidas funcionan. Pero ¿son las que mejor funcionan? Y a este respecto la ciencia deja pocas dudas: la respuesta es no. Tanto el estudio citado como otros muchos publicados durante la pandemia, varios de ellos ya comentados aquí durante estos meses, concluyen que lo más efectivo son las medidas generales aplicadas a toda la población (y sobre todo, el confinamiento total).
Un nuevo estudio recién publicado en PNAS viene a corroborar esta idea. Los investigadores han modelizado la evolución de la epidemia en dos poblaciones teóricas separadas, cuando las medidas son las mismas en las dos y cuando son diferentes. Y la conclusión es que el descenso de los contagios es mayor cuando las medidas en las dos poblaciones están sincronizadas que cuando son diferentes. «Estos hallazgos subrayan la necesidad de una política integrada y holística«, escriben los autores.
Según explica en una nota de prensa el coautor del estudio Gregory Glass, «cuanta más gente se mueve entre poblaciones y cuanto más descoordinadas están las respuestas en estas poblaciones, sin importar lo bueno que sea el control local, peor va la enfermedad«. Y respecto al movimiento, no olvidemos que los confinamientos perimetrales son enormemente porosos, dado que trabajar en el propio barrio donde uno vive (o incluso en la población donde uno vive) es casi un privilegio inaccesible para muchos.
Curiosamente, con su estudio los autores dirigen su crítica a la descoordinación entre estados de EEUU a la hora de tomar medidas; es decir, a la falta de sincronía entre gobiernos diferentes. Ni siquiera contemplan el hecho de que un mismo gobierno esté adoptando medidas distintas para diferentes zonas bajo su autoridad, como se ha hecho en Madrid (en EEUU muchos condados están actuando con autonomía, pero aplican sus medidas a todos los residentes del condado).
Por lo tanto, y aunque políticamente sea rentable presentar unas cifras en descenso, científicamente las medidas parciales no son defendibles frente a las medidas totales; cuántos contagios o cuántas muertes pueden resultar aceptables es una discusión política, pero científicamente no hay debate.
El segundo pero no es menos importante. Si las medidas de Madrid han funcionado, ¿por qué no se han adoptado en todas partes? ¿Por qué la corriente mayoritaria en todo el mundo ha sido aplicar las medidas a todas las personas afectadas por el gobierno de un ámbito geográfico concreto (ya sea local, regional o nacional) y no aplicar esas medidas a unas zonas sí y a otras no, a unas personas sí y a otras no, dentro del área de competencia de dicho gobierno, como ha hecho la Comunidad de Madrid?
La respuesta es muy sencilla: porque los científicos recomiendan tomar medidas no discriminatorias. Y lo que la Comunidad de Madrid ha venido presentando una y otra vez bajo el eufemismo de «medidas quirúrgicas» son sencillamente medidas discriminatorias.
A mediados del mes pasado, una treintena de científicos de todo el mundo, incluyendo algunas de las voces más relevantes durante la pandemia, publicaba una carta en The Lancet bajo el título «Consenso científico sobre la pandemia de COVID-19: debemos actuar ya«. Como su título indica, y dado que han sido miles los estudios publicados desde el comienzo de la pandemia, a veces discrepantes o incluso contradictorios, los científicos decidieron recopilar todo aquello que ya puede considerarse consenso científico. Nótese que, si bien la carta está sujeta a una limitación en el número de autores, su contenido reflejaba el llamado Memorándum John Snow, una declaración de consenso científico redactada por casi 80 expertos y refrendada por casi 7.000 investigadores y profesionales de la salud. Es decir, que el Memorándum John Snow puede considerarse LA ciencia actual sobre la pandemia.
Y entre las diversas cosas que dice dicho memorándum, una de ellas es esta, que ya traje aquí en un artículo anterior:
El aislamiento prolongado de grandes porciones de la población es prácticamente imposible y altamente contrario a la ética. La evidencia empírica de muchos países muestra que no es viable restringir brotes incontrolados a secciones particulares de la sociedad. Esta estrategia además incurre en el riesgo de exacerbar aún más las desigualdades socioeconómicas y la discriminación estructural que la pandemia ya ha dejado de manifiesto. Los esfuerzos especiales para proteger a los más vulnerables son esenciales, pero deben ir de la mano de estrategias en varios frentes a nivel de toda la población.
Es decir: la ciencia no apoya las medidas discriminatorias que se aplican a una parte de la población y a otras no. El consenso científico está recomendando aplicar las medidas a toda la población sin distinciones, dado que lo contrario incurre en el riesgo de provocar o aumentar las desigualdades sociales.
Esto mismo ha sido puesto de manifiesto por otros expertos a lo largo de la pandemia. En septiembre el director de The Lancet, Richard Horton, escribía un editorial en su revista en el que advertía de que la de COVID-19 no es una pandemia, sino una sindemia. Este término, introducido en los años 90 y generalizado recientemente, se refiere a cómo una pandemia puede actuar en sinergia con otros factores socioeconómicos de modo que sus efectos sean mucho más profundos y nocivos para sectores de población marginados o desfavorecidos.
En países como Reino Unido, EEUU o Francia, donde abundan los guetos de minorías étnicas, varios estudios ya han desvelado cómo la pandemia se está cebando especialmente con estos sectores de población. En dichos países no se han aplicado medidas discriminatorias –«quirúrgicas»– restringidas a esos distritos o barrios. En España tenemos la fortuna de no tener guetos étnicos, al menos al mismo nivel de segregación que en otros países. Pero ya en septiembre, cuando se decretaron los primeros confinamientos por zonas en Madrid, la edición estadounidense de Reuters titulaba: «La región de Madrid ordena un confinamiento parcial en las áreas más pobres golpeadas por la COVID-19«. Lo cierto es que aplicar medidas solo a una parte de la población implica un concepto discriminatorio de la política guiado por intereses ajenos a lo que dicta el consenso científico.
En resumen, sí, las medidas de Madrid funcionan, como era de esperar. Pero no, no son las que mejor funcionan. Y sobre todo, no, no se está haciendo nada similar en otras regiones del mundo porque, al menos en los lugares donde se siguen las recomendaciones científicas, se consideraría éticamente inaceptable imponer medidas discriminatorias a solo una parte de la población.
Evidentemente, el ejemplo de Madrid podría cundir. Existe el riesgo de que gobernantes de todo el mundo puedan sentirse tentados al ver que es posible aplacar la pandemia tomando medidas más estrictas solo contra una parte de la población, generalmente más pobre –Vallecas ha estado confinado dos meses, Majadahonda solo uno–, manteniendo abiertos los distritos más comerciales y turísticos y los barrios de mayor poder adquisitivo.
Un ejemplo son las aglomeraciones en las calles peatonales céntricas de Madrid el pasado fin de semana (que, por cierto, de por sí no suponen el menor riesgo añadido de contagio, pero otro cantar muy diferente es cuando esas muchedumbres invaden los locales cerrados, sobre todo aquellos en los que se consume). Pero muchos madrileños ni siquiera pudieron salir de sus barrios o poblaciones el fin de semana. Los científicos han insistido repetidamente en que este es un problema de todos, y que todos debemos aportar por igual. Contra los gobernantes que tratan a sus gobernados por distintos raseros, la ciencia no tiene soluciones.
