Entradas etiquetadas como ‘modelos epidemiológicos’

Ideas muy extendidas sobre el coronavirus, pero incorrectas (5): las concentraciones de masas son “infectódromos”

En estos días vengo contando aquí que hay diferencias llamativas entre lo que dice o no dice la ciencia sobre los riesgos de contagio y las ideas que han calado mayoritariamente entre el público, por ejemplo en lo relativo a la desinfección, el humo del tabaco o el papel del botellón como principal culpable de los contagios. Hoy toca hablar de otra idea equivocada cuya realidad a muchos les sorprenderá como algo contrario a lo intuitivo. Pero para eso está la ciencia; ¿hay algo más contrario a la intuición que el hecho de que el Sol, que vemos moverse por el cielo, no sea el que gira en torno a la Tierra, sino al revés?

Las grandes concentraciones de masas son infectódromos: no parece que sea así

Si una reunión de 10 personas produce x contagios, una concentración de 10.000 personas produciría 1.000 veces x contagios. ¿No?

Esta fue la lógica que se esgrimió contra las manifestaciones feministas del 8-M en España, infectódromos, según medios contrarios. No puede caber ninguna duda de que en aquel momento fue una enorme imprudencia permitir la celebración de aquellas manifestaciones, con independencia de su mensaje o de las filiaciones políticas. La situación de entonces aconsejaba la máxima prudencia, sobre todo por la falta de datos concretos, y permitir aquellas concentraciones era claramente una insensatez; aún más insensato fue que quien debía ceñirse exclusivamente al discurso basado en la ciencia (imagino que imaginan a quién me refiero) alentara o al menos validara la participación en aquellas manifestaciones.

Pero más allá de esto y para no caer en la demagogia acientífica, es imprescindible analizar cuál es el impacto real de las concentraciones de masas en la propagación de esta u otras epidemias. Y aquí es donde surgen las sorpresas, porque lo dicho en el primer párrafo es sencillamente falso.

Sin ánimo de tratar de entontecer a nadie, es inevitable pensar que la idea del infectódromo es directamente tributaria del género de zombis: A infecta a B y C, quienes de inmediato se transforman e infectan a D, E, F y G, y así, en un rato, todos los presentes están contagiados, como en la boda de la película REC 3. Pero los virus del mundo real no funcionan así; pasan varios días hasta que una persona recién infectada es capaz de transmitir el virus a otras.

La existencia de este periodo de incubación y el hecho de que el contagio generalmente se produzca por contacto estrecho rompen la lógica (errónea) del infectódromo, como ya expliqué aquí detalladamente, incluso haciendo unas estimaciones numéricas con un propósito meramente ilustrativo. Suponiendo que a una gran concentración acuden diez personas infectadas, cada una de ellas en compañía de otras cinco, probablemente el número de contagios resultante de ese evento será el mismo que si cada una de esas diez personas se hubiera reunido con sus cinco acompañantes en un bar, una vivienda o cualquier otro lugar. Es más, los contagios serán mayores si esas reuniones se producen en locales cerrados y mal ventilados que si todas esas personas acuden a un gran evento al aire libre, como un partido de fútbol, un concierto en un estadio o una manifestación.

A esto hay una excepción, y son los supercontagiadores, aquellos que pueden transmitir fácilmente el virus a muchos. Un supercontagiador podrá contagiar a cinco si se reúne con cinco, mientras que quizá infecte a más personas cercanas durante un contacto estrecho y prolongado en un evento multitudinario. Pero en cualquier caso, las personas infectadas por el supercontagiador no infectarán a nadie más hasta pasado el periodo de incubación.

Lo anterior es la teoría; vayamos a la práctica. En EEUU hubo gran preocupación por las manifestaciones del movimiento Black Lives Matter que proliferaron por todo el país en plena pandemia. Y sin embargo, al menos dos estudios posteriores (uno y dos) revelaron que no hay pruebas de que las protestas urbanas reavivaran un crecimiento de casos de COVID-19 durante las más de tres semanas después de las protestas“.Concluimos que las predicciones sobre amplias consecuencias negativas en la salud pública de las protestas del Black Lives Matter estaban basadas en miras estrechas“, escribían los autores de uno de los estudios.

Manifestación del movimiento Black Lives Matter en Los Ángeles, junio de 2020. Imagen de morrisonbrett / Wikipedia.

Manifestación del movimiento Black Lives Matter en Los Ángeles, junio de 2020. Imagen de morrisonbrett / Wikipedia.

También el epidemiólogo de la Universidad de Columbia Jeffrey Shaman, una de las voces más autorizadas durante esta pandemia, contó a Healthline que él mismo había introducido datos en sus modelos para evaluar el impacto de estas manifestaciones en los contagios. Y lo hizo añadiendo un factor de corrección, porque en aquellas protestas (al contrario que en la España del 8-M) las mascarillas y la distancia social ya estaban recomendadas. “Si hubiéramos visto una reducción moderada en la transmisibilidad [debida a estos factores], aún habríamos visto un pequeño pico“, dijo. “Pero no lo vimos“. No hubo ningún cambio en el número de casos que pudiera ser realmente atribuido a una anomalía como las protestas“. Y concluía Shaman: “Y según la lógica, no tendría sentido que lo hubiera“.

En España (que yo sepa) no ha aparecido ningún estudio similar relativo al 8-M. Pero mirando la evolución de los contagios en las tres semanas posteriores a las manifestaciones (ese plazo aproximado, considerado también en los estudios de EEUU, corresponde al periodo de incubación sumado al de diagnóstico de la infección), no puede interpretarse en las curvas nada que indique un impacto apreciable de aquellas concentraciones en la extensión de la epidemia.

Lo cierto es que no existen datos concluyentes sobre el impacto de las grandes concentraciones de masas en la propagación de epidemias. Como ya conté aquí, cuando los científicos del Centre for Evidence-Based Medicine de la Universidad de Oxford David Nunan y John Brassey se hicieron esta pregunta y reunieron los estudios científicos publicados al respecto, descubrieron que los datos son escasos y que no permiten llegar a una conclusión definitiva: “El efecto en las enfermedades infecciosas de restringir y cancelar reuniones de masas y eventos deportivos es precariamente conocido y requiere mayores estudios“, escribían. “Las mejores evidencias disponibles sugieren que los eventos de varios días con alojamientos compartidos y atestados son los que más se asocian con un aumento del riesgo. Las reuniones de masas no son homogéneas, y el riesgo debería analizarse caso por caso“.

Pero volvamos a las palabras de Shaman citadas más arriba. ¿Por qué un epidemiólogo dice que no tiene lógica creer que una manifestación multitudinaria pueda aumentar significativamente los contagios?

Recientemente ha aparecido un nuevo e interesante estudio (aún sin publicar) que ha tratado de responder a la pregunta: ¿cómo crece el riesgo de contagios a medida que aumenta el número de personas en una concentración de gente? Y los resultados podrán parecer paradójicos a quienes se guían por la ilógica zombi, pero confirman lo dicho arriba: el exceso de riesgo de contagio (medido como porcentaje de enfermedad asociado a ese riesgo añadido) es de 11,3% para reuniones de más de diez personas, pero el diferencial de riesgo que a esto se añade desciende a medida que aumenta el volumen de la concentración; 6,4% para más de 20 personas, 2,2% para más de 50 personas y menos del 1% para más de 100 personas. Los autores concluyen: Los grandes grupos de individuos tienen un impacto epidemiológico pequeño; los grupos de tamaño pequeño a medio entre 10 y 50 personas tienen un impacto mayor en una epidemia“.

La razón que aducen los autores es, en el fondo, muy simple, y confirma lo dicho arriba: el número de contactos de una persona infectada en una reunión no aumenta de forma lineal con el aumento del número de personas en esa reunión. Dicho de forma más llana, aunque estemos rodeados por otros cientos o miles de personas, son nuestros acompañantes quienes corren el riesgo de contagiarse si estamos infectados.

Es más: Shaman ya advertía de que el riesgo real de contagios en las concentraciones de personas al aire libre está en los recintos interiores que esas personas comparten, como baños, bares, vestuarios de piscinas o playas, etc. Por lo tanto, un partido de fútbol o un concierto al aire libre, donde los espectadores comparten los baños, tiene más riesgo que una manifestación callejera, donde no hay baños. En el caso de los estadios y otros recintos al aire libre con instalaciones interiores, el riesgo podría minimizarse con medidas como la ventilación y la filtración del aire.

Otro nuevo estudio apunta también a conclusiones en la misma dirección. Se trata de un análisis publicado en The Lancet por la Usher Network for COVID-19 Evidence Reviews (UNCOVER) de la Universidad de Edimburgo, que estudia el efecto en la pandemia de las medidas adoptadas en 131 países y su levantamiento posterior. Entre las medidas analizadas se encuentra la prohibición de las reuniones de más de 10 personas y de las de más de 100 personas, que vienen a recoger aproximadamente todo el espectro de regulación adoptado en distintos países.

Ocurre algo curioso: al comienzo de introducir estas prohibiciones, la tasa de contagios desciende. Pero después, con las medidas aún en vigor, los contagios aumentan, y lo hacen más cuando se prohíben las reuniones de más de 100 personas que las de 10, lo cual es lógico; hay más contagios cuando se permite que se reúnan decenas de personas que cuando se limita el número a 10. Pero sucede que, cuando se levantan estas restricciones, los contagios no aumentan más por permitir las reuniones de más de 100 personas que por autorizar las de más de 10.

Levantar la prohibición de las reuniones de más de 10 personas podría incrementar la transmisión en un 25%, el aumento más elevado entre todas las medidas“, escriben los investigadores. No observamos una reducción sustancial de la transmisión después de la prohibición de reuniones de más de 10 o más de 100 personas, especialmente para más de 100 personas, lo cual produjo un aumento de la transmisión después del día 14; posibles explicaciones de este resultado incluyen una baja adherencia y, para las reuniones de más de 100 personas, un aumento de las reuniones a menor escala. Además, debe notarse que para la prohibición de las reuniones, no pudimos estratificar nuestro análisis en escenarios al aire libre o en interiores debido a la escasez de datos“.

En otras palabras, y una vez más, el estudio de los datos en 131 países no encuentra que permitir las grandes concentraciones de gente tenga un impacto negativo apreciable en la propagación de la epidemia. Es más, cuando se prohíben estas grandes concentraciones los contagios pueden incluso aumentar, quizá debido a que se celebran más reuniones de pequeños grupos que tienen un mayor efecto sobre los contagios.

Para terminar, una advertencia y una contraadvertencia. La advertencia es que no debemos tomar estos resultados como dogma; a diario muchos medios están cayendo en el error de presentar resultados de estudios individuales como si hubieran zanjado definitivamente una cuestión, pero generalmente no es así: en problemas tan complejos y con tantas variables implicadas es necesaria una acumulación de numerosos estudios con enfoques y metodologías complementarias para extraer conclusiones plenamente fiables.

Pero también hay una contraadvertencia, y es que con el estado actual del conocimiento científico, sin ser un mensaje a grabar en piedra, las evidencias disponibles hasta ahora sí parecen apoyar la limitación del número de personas en las reuniones de pequeño tamaño, pero en cambio no tanto la prohibición de las grandes concentraciones multitudinarias al aire libre. Ahora mismo no parece probable que ninguna autoridad sanitaria, ni en España ni en otros lugares, esté dispuesta a asumir el riesgo de autorizar grandes eventos. Pero con la ciencia en la mano, los empresarios de los espectáculos de masas al aire libre tendrían buenos motivos para quejarse de que sus negocios hayan sido suprimidos por completo, mientras se permite la apertura de bares, restaurantes, cines, teatros y otros locales cerrados con aforos de decenas de personas.

Siete meses después, ¿sigue habiendo esperanza en la inmunidad de grupo?

El pasado 1 de abril publicaba aquí un artículo en el que traía los datos de un estudio del Imperial College de Londres (ICL), el cual estimaba la proporción de la población que por entonces ya se habría contagiado de coronavirus en 11 países de Europa. En plena primera ola de la pandemia, en nuestro estricto confinamiento y con las cifras de muertes disparándose día a día, parecía que había un motivo para la esperanza: mientras que en Alemania se calculaba un 0,7% de población contagiada, en España la cifra subía hasta el 15%. Siempre según la estimación del modelo epidemiológico del ICL (no con datos serológicos reales), el nuestro era el país del estudio con un mayor porcentaje de infección, por delante de Italia con casi un 10%.

Y esto, lejos de ser una razón para el desánimo, parecía justamente lo contrario, por lo siguiente: muchos creyeron entonces que el objetivo del confinamiento era parar el virus (incluso un desafortunado mensaje del gobierno español propagaba esta falsa idea), y que un par de meses de reclusión domiciliaria bastarían para extinguir la epidemia y volver a la vida de antes. La propaganda de personajes como Donald Trump sostenía esta ficción de que el virus se iría por sí solo, e incluso la máxima responsable de la política madrileña dijo en una conversación de pasillo con el presidente del gobierno que había creído en esta idea.

Pero no. Desde el comienzo de la pandemia, infinidad de expertos se habían desgañitado explicando, para quien quisiese escuchar, que los confinamientos no podían parar ni eliminar el virus. Que su propósito era aplanar la curva; o sea, repartir los contagios a lo largo del tiempo para que el sistema de salud pudiese absorber el flujo de enfermos y así proporcionarles la mejor atención posible. Y con ello, de paso, comprar tiempo a la espera de que llegasen mejores tratamientos o, quizá, la vacuna. Pero que nada podía impedir que el virus siguiera avanzando. Nada, excepto la inmunidad. Una inmunidad lo suficientemente extendida entre la población como para minimizar la probabilidad de contacto entre una persona infectada y una persona susceptible, de modo que la primera se recupere de la infección sin llegar a encontrarse con la segunda.

Banco de Sangre del Hospital de Sant Pau, en Barcelona. Imagen de Jordi Play / Wikipedia.

Banco de Sangre del Hospital de Sant Pau, en Barcelona. Imagen de Jordi Play / Wikipedia.

Esto es lo que se llama inmunidad de grupo (originalmente, de rebaño, por traducción literal del inglés herd). En principio, puede alcanzarse por dos vías: por infección natural o por vacunación. Dado que las vacunas contra el SARS-CoV-2 aún tardarán –en abril se veían mucho más lejanas que ahora–, había un intenso debate en torno a la posibilidad de alcanzar la inmunidad de grupo por infección natural.

Algunos científicos han defendido expresamente esta estrategia, y dirigentes como Boris Johnson o el propio Trump han coqueteado con esa idea, aunque el primero después renunció a ella. Suecia ha seguido implícitamente este camino, si bien con una evidente contradicción, ya que sus tasas de infección eran relativamente moderadas; cuando han comenzado a dispararse, han llegado las restricciones.

Por el contrario, muchos científicos han advertido de que dejar al virus correr libremente para perseguir la inmunidad grupal costaría infinidad de vidas y un enorme sufrimiento. A veces el debate científico ha llegado a teñirse de cierto radicalismo moral, olvidando que la gripe estacional causa más de medio millón de muertes al año y la sociedad siempre ha vuelto la espalda a este problema sin el menor reparo. En cualquier caso, debe quedar claro que la inmunidad de grupo es un concepto habitual en las estrategias de vacunación, pero que jamás antes se ha planteado explícitamente como objetivo a lograr para detener una epidemia.

Sin embargo, una cosa es que defender la inmunidad de grupo por infección natural como objetivo a procurar sea algo indudablemente peligroso y éticamente objetable, y otra cosa diferente es que, incluso luchando con todas nuestras armas contra el virus, podamos alcanzarla sin pretenderlo y beneficiarnos de ella. Esta era la razón para la esperanza en la España del mes de abril: suponiendo un umbral de inmunidad de grupo del 60% de la población, un 15% ya infectado significaba que habíamos recorrido ya la cuarta parte de ese doloroso camino, mientras que Alemania, con solo un 0,7%, aún estaba infinitamente más lejos que nosotros.

Pues bien, siete meses después de aquello, en plena nueva oleada de contagios, es un buen momento para regresar a aquellas ideas, actualizar los datos y ver qué quedó de todo ello.

Y la conclusión general puede resultar chocante. Porque con todo el conocimiento científico acumulado a lo largo de estos meses sobre el virus y la pandemia, teniendo en cuenta todo lo que ahora sabemos que antes desconocíamos, hay más incertidumbres que entonces sobre la inmunidad de grupo. Hoy lo único que puede afirmarse es que aún no sabemos lo cerca o lejos que estamos de esta inmunidad colectiva, que por otra parte puede no ser como la habíamos imaginado, y que quizá ni siquiera llegue a existir. Resumo los puntos principales:

Primero: hay menos población contagiada de la que se pensaba

El 15% de población contagiada estimado por el ICL era una predicción elaborada por un modelo matemático proyectando los datos disponibles, pero por entonces aún no había estudios reales sobre la extensión de la pandemia en España. Posteriormente el Instituto de Salud Carlos III emprendió un gran estudio de seroprevalencia llamado ENE-COVID-19 –por cierto, publicado en la revista The Lancet y ampliamente elogiado por otros estudios como un modelo a seguir, y del cual acaba de presentarse el próximo inicio de una cuarta ronda– que rebajaba la cifra de contagiados a poco más de un 5%, lo que nos aleja más de una posible inmunidad de grupo. Sin embargo, hay notables diferencias por provincias: Madrid supera el 10%.

Segundo: se desconoce la duración de la inmunidad

Para que exista inmunidad de grupo, tiene que haber una inmunidad individual eficaz y duradera. El problema es que aún no se sabe hasta qué punto esto es así en todas las personas que han superado la infección; es mucho lo que falta por conocer sobre la inmunidad al coronavirus. Distintos estudios han llegado a diferentes resultados sobre la presencia de anticuerpos neutralizantes y su duración en distintos tipos de pacientes (asintomáticos, leves, moderados o graves).

Aunque un estudio reciente apunta que la producción de anticuerpos contra el virus puede permanecer elevada hasta cinco meses después de pasar la enfermedad, la experiencia con otros coronavirus sugiere que la inmunidad efectiva quizá no dure más de un año, lo que podría dificultar la posibilidad de alcanzar una inmunidad de grupo si muchas personas recuperadas acaban siendo de nuevo susceptibles a la infección. De hecho, el estudio ENE-COVID-19 encontró que el 14% de quienes tenían anticuerpos en la primera ronda de análisis los habían perdido menos de dos meses después, sobre todo personas asintomáticas.

Tercero: no se sabe cuál es el umbral de la inmunidad de grupo

El porcentaje de población inmune que se necesita para alcanzar la inmunidad de grupo se conoce como HIT, siglas en inglés de Umbral de Inmunidad de Grupo. Los epidemiólogos calculan este HIT por una sencilla fórmula que depende de un solo parámetro, la R, tasa de reproducción del virus, o a cuántas personas como media contagia cada persona infectada.

El problema es que no existe un valor de R único y definitivo, ni por tanto del HIT. Algunos expertos manejan valores del 60-70%, pero hay un posible rango muy amplio; tanto que hay quienes sitúan el HIT en valores mucho más bajos, del 40% o incluso del 10-20%. La razón de estas discrepancias es que todo se complica cuando se introduce otra variable, y es que la susceptibilidad de la población al virus va cambiando a lo largo del tiempo, ya que primero se infectan las personas más expuestas y más susceptibles, por lo que las personas que van quedando sin infectar son cada vez las menos susceptibles. Como ya conté aquí, la directora de un estudio aún sin publicar que rebajaba el HIT al 10-20% decía que Madrid podría estar cerca de la inmunidad de grupo, si bien otros expertos han cuestionado estos resultados.

Cuarto: la inmunidad de grupo no detendría en seco los contagios

Por último, conviene subrayar que parece haber calado una idea errónea sobre la inmunidad de grupo, y es que, si pudiera alcanzarse esa situación, de repente los contagios cesarían de la noche a la mañana. No es así. Lo que la inmunidad de grupo consigue es reducir la R por debajo de 1, de modo que generalmente las posibles cadenas de contagios iniciadas se cortan y no llegan a prosperar. Así, la curva va descendiendo hasta que finalmente puede llegar a extinguirse, pero lentamente; los contagios continuarían durante un tiempo. ¿Durante cuánto tiempo, y cuánta gente más resultaría infectada hasta que la epidemia se extinguiera? Estas preguntas aún no tienen respuesta, pero un estudio aún sin publicar arrojaba un cálculo escalofriante: con un HIT del 66%, la pandemia solo se acabaría por completo una vez se hubiera infectado un 94% de la población.

Todo lo anterior nos lleva a una misma conclusión, y es que la inmunidad de grupo por infección natural no es algo en lo que debamos depositar demasiadas esperanzas. Ciertos estudios han aventurado que lugares como la ciudad brasileña de Manaos o algunas regiones de India podrían haber alcanzado la inmunidad grupal, pero estas afirmaciones han sido cuestionadas por otros expertos. Incluso si la del SARS-CoV-2 es ya la epidemia más estudiada de la historia, que quizá lo sea, la ciencia no sabe y reconoce que no sabe, y a pesar de ello es la única fuente fiable, mucho más que aquellas que tampoco saben sin reconocer que no saben.

Y si algo sabemos, es esto: un gráfico que el ICL publicó en primavera y que también traje aquí el 1 de abril. Este era entonces, y a grandes rasgos continúa siendo ahora, la predicción del panorama que nos espera al menos en el próximo año, salvo vacuna: un paisaje de picos de sierra, de confinamientos y desconfinamientos (en azul) con las subidas y bajadas de la epidemia (en naranja, casos de UCI). Por suerte, ya hemos superado aquellos meses del verano en que los medios hablaban erróneamente de la pandemia en pasado, como creyendo entonces que todo había acabado. Y reconocer el problema es el primer paso hacia la solución.

Gráfico del ICL de las oleadas previstas de casos de UCI de la COVID-19 con ciclos de intervenciones.

Gráfico del ICL de las oleadas previstas de casos de UCI de la COVID-19 con ciclos de intervenciones.

Según un próximo estudio, Madrid podría estar cerca de la inmunidad grupal (pero otros expertos no están de acuerdo)

La pandemia de la enfermedad del coronavirus (cóvid, COronaVIrus Disease) ha llevado a muchas personas a familiarizarse con conceptos científicos que habrían preferido seguir ignorando, ya que evidentemente no es esta la manera que ninguno quisiéramos de aprender ciencia. Pero también es evidente que muchos de los recién llegados a sus primeros pasos en alfabetización científica aún no comprenden, porque quizá nadie se lo ha explicado y quizá ellos tampoco han buscado esta explicación, que la ciencia no solo no lo sabe todo, sino que avanza por ensayo y error, equivocándose y corrigiéndose.

La falta de conocimiento sobre esta naturaleza de la ciencia se ha manifestado infinidad de veces a lo largo de estos meses, con las diatribas hacia Fernando Simón por responder “no sé” –una expresión que para los científicos es, más que habitual, el principio motor de su trabajo– o con las críticas a los científicos por las frecuentes dudas y equivocaciones / rectificaciones sobre los pormenores del virus y su enfermedad, algo que está en la propia esencia de la ciencia.

Así, si algo debería quedar claro para quienes tratan de seguir la información científica sobre la evolución de la pandemia, es que esto no son unas elecciones; no es un proceso humano cuyas reglas las marcamos nosotros, sino un fenómeno natural cuyas reglas tienen que desentrañarse. Y que por lo tanto, cuando algo se divulga en los medios como sabido, es necesario preguntarse: ¿cómo de sabido es?

No todo lo que dicen los científicos alcanza el mismo nivel de certidumbre: en una escala de menos a más, lo que menos credibilidad tiene es la voz del experto, ya que puede tratarse de una simple opinión informada, pero opinión al fin y al cabo. Y a partir de ahí, el grado de confianza crece a lo largo de la escala: informe o documento de trabajo — estudio científico — estudio científico publicado — varios estudios científicos publicados — metaestudio — varios metaestudios — consenso científico.

Por ejemplo, un concepto al que popularmente se le ha supuesto un mayor nivel de certeza del que realmente tiene es el de la inmunidad grupal, o mal llamada inmunidad de rebaño (por traducción literal del inglés “herd”; aunque inicialmente se describió en ratones, “herd” se aplica también a una multitud humana, mientras que en castellano el término “rebaño” solo se utiliza para los humanos en sentido peyorativo).

Imagen de Efe / 20Minutos.es.

Imagen de Efe / 20Minutos.es.

Muchos han aprendido que existe un porcentaje de inmunidad en la población, ya sea por vacunación o por haber pasado la infección, que protege a la comunidad en su conjunto. Esto es cierto. Pero hay dos errores comunes relativos a la inmunidad grupal. El primero es pensar que cada uno de nosotros, individuos, estaremos protegidos contra el contagio una vez que se alcance ese listón. No es así; cuando se llega a la inmunidad grupal, el virus continúa extendiéndose, y aún infectará a a una buena parte adicional de la población. La inmunidad grupal no es un concepto clínico, sino epidemiológico; solo significa que a partir de entonces la curva de contagios descenderá en lugar de ascender.

El segundo error es pensar que se conoce cuál es el porcentaje necesario para alcanzar inmunidad grupal al coronavirus SARS-CoV-2. En los medios se ha repetido una cifra que ha calado: 60%. Este número no lo ha inventado alguien mirando el vuelo de los vencejos, sino que se obtiene de una sencilla fórmula cuya única variable es la tasa de reproducción general básica del virus en una población que se enfrenta a él por primera vez; lo que se llama R0.

Para el virus SARS-CoV-2 se ha estimado un R0 de entre 2,5 y 3. Esto significa que, en la población general al comienzo del brote, cada contagiado infecta a entre 2,5 y 3 personas. La fórmula para calcular el porcentaje necesario para la inmunidad grupal es:

Umbral de Inmunidad Grupal = 1 − 1/R0

Es decir, que para un R0 de 2,5, el resultado es claro: 0,6, o un 60%.

Solo que la fórmula no sirve. Ni siquiera la R0 sirve. Debemos tener en cuenta que la epidemiología, como ciencia que es, funciona a base de predicciones. Pero las predicciones no necesariamente aciertan; deben contrastarse con los resultados reales para saber si el modelo es correcto o si –ensayo y error– debe rectificarse y mejorarse. Y a pesar de que las grandes epidemias no son algo en absoluto desconocido para la ciencia moderna, lo que sí es nuevo es el nivel de atención científica que se está dedicando a esta pandemia. Y los estudios están revelando que ciertas predicciones se basaban en modelos incompletos o mejorables.

Para empezar, la R0. Este numerito ha llegado a difundirse tanto en los medios que los expertos han tenido que salir a derribarlo del pedestal: primero, el “0” de la R0 se refiere al tiempo cero de la infección. Es obvio que ese momento ya lo dejamos atrás hace meses, por lo que no tiene sentido seguir hablando de R0; para momentos posteriores se habla de Rt, siendo t el tiempo de la infección en una población. Pero los expertos están también aclarando que en realidad la Rt puede variar enormemente de unos lugares a otros, de unas poblaciones a otras, de unas situaciones a otras, por lo que hablar de una Rt general para la pandemia puede tener valor científico, pero su valor predictivo práctico es nulo. Hay que tener en cuenta que conceptos como la Rt y la R0 se definieron en estudios experimentales con infecciones en animales en un laboratorio; los epidemiólogos llevan meses insistiendo en que una infección natural en las complejas poblaciones humanas es algo completamente diferente.

Uno de los factores que tira por los suelos las estimaciones de un Rt y, en consecuencia, los cálculos del porcentaje de inmunidad poblacional, es algo que los expertos están discutiendo intensamente en los medios científicos: la heterogeneidad de susceptibilidad en la población. Es decir, que no todos somos igualmente susceptibles a la infección por el virus, algo que lleva observándose consistentemente a lo largo de la pandemia: los niños son mucho menos susceptibles que los adultos (en torno a la mitad, según algunos estudios), y hay parejas o familias en las que solo uno de sus miembros resulta contagiado, a pesar de que todos han convivido sin aislarse.

La heterogeneidad de susceptibilidad es clave a la hora de entender cómo va a progresar la pandemia en los próximos meses y años, porque es razonable pensar que la primera oleada ha infectado sobre todo a las personas más susceptibles; dos personas pueden haber estado expuestas en idénticas condiciones a un mismo foco de contagio, y sin embargo solo una de ellas ha contraído el virus. Esto no es necesariamente una resistencia, ya que quizá se trate solo de que la otra persona necesita una exposición más prolongada o una mayor dosis del virus para infectarse. Pero si caen primero los más susceptibles, está claro que en posteriores oleadas y rebrotes el ritmo de propagación descenderá.

Y por lo tanto, esto influirá también en la inmunidad grupal, ya que si con el tiempo las personas que van quedando sin infectar son las menos susceptibles, entonces el porcentaje necesario para alcanzar esa inmunidad grupal será menor de ese 60%, incluso mucho menor. Por ejemplo, un reciente estudio en la revista Science que incluía la heterogeneidad en sus modelos llegaba a una estimación del 43% para la inmunidad grupal. Sin embargo, los autores advertían: “Nuestra estimación debería interpretarse como una ilustración de cómo la heterogeneidad de la población afecta a la inmunidad grupal, más que como un valor exacto o siquiera una buena estimación”.

Pero podría ser aún menor. Otro estudio aún sin publicar, dirigido por la matemática epidemióloga de la Universidad de Strathclyde (Reino Unido) Gabriela Gomes, ha tomado el valor de R0 de entre 2,5 y 3, según lo publicado, pero ha introducido un coeficiente de variación de heterogeneidad de entre 0 y 4. En su valor más alto, con una heterogeneidad de 4, el umbral de la inmunidad grupal desciende a menos del 10%. Sin embargo, Gomes y sus colaboradores advierten: en realidad, aún no se sabe cuán variable es la población humana a la susceptibilidad al coronavirus.

Para su estudio, los autores tomaban como ejemplo la evolución de la epidemia en Italia y Austria. Pero en un reportaje en la revista de ciencia popular Quanta Magazine, Gomes cuenta que actualmente su equipo está actualizando su preprint (estudio aún no publicado) con datos de España, Portugal, Bélgica e Inglaterra. Y esto es lo que comenta Gomes a la revista: “Estamos llegando a la conclusión de que las regiones más afectadas, como Madrid, podrían estar cerca de llegar a la inmunidad grupal”. Recordemos que Madrid supera el 11% de seroprevalencia, según el estudio ENE-COVID del Instituto de Salud Carlos III.

Para conocer datos más concretos, tendremos que esperar a la actualización del estudio. Y para que este alcance un nivel de credibilidad adecuado, tendremos que esperar a que se publique después de la necesaria revisión por pares. Pero incluso en este caso, toda la explicación anterior debería servir para que se comprenda bien que este es un terreno en el que aún no hay absolutamente ninguna certeza. En el mismo reportaje de Quanta, otros expertos discrepan de las conclusiones de Gomes. Jeffrey Shaman, de la Universidad de Columbia, dice que el bajo umbral sugerido por Gomes “no es consistente con otros virus respiratorios. No es consistente con la gripe. ¿Por qué iba a comportarse [la inmunidad grupal] de forma diferente con un virus respiratorio y con otro?”.

De hecho, tanto es lo que aún no se sabe sobre esta cuestión que el director de la revista Science, H. Holden Thorp, decía en su blog que entre los responsables de la publicación se discutió mucho si era conveniente publicar el estudio que rebajaba la inmunidad grupal del 60 al 43%, ya que pensaron que la divulgación de este dato a través de los medios y al público en general podría llevar a muchas personas a interpretarlo erróneamente como una certeza, y a que se despreciaran las medidas de seguridad en la falsa creencia de que estamos más cerca de la inmunidad grupal. Por el momento, y mientras la ciencia continúa con su proceso natural de ensayo y error, lo único que va a protegernos del contagio es lo que ya sabemos: mascarillas, distancia, higiene de manos…

La mortalidad por COVID-19 en España podría llegar a ser la cuarta mayor del mundo, según un estudio

“Echando la vista atrás a esta pandemia que hemos sufrido…”. Este mensaje, fraseado con estas u otras palabras, lleva semanas propagándose a través de numerosos medios y en boca o pluma de infinidad de comunicadores. Se habla en pasado. Se tratan las cifras (reales, supuestas o inventadas) como si fueran las definitivas y cerradas; como si se hablara de un terremoto o un atentado terrorista. Se valora la gestión de la pandemia, no solo según criterios que ignoran la ciencia, sino además dando por hecho que lo ocurrido hasta ahora es todo lo que va a ocurrir, salvando algún fleco de poca importancia (rebrotes aislados) que pueda caer por el borde de una carpeta, por lo demás, ya cerrada.

Esto es más alarmante que la alarma del estado de alarma: la epidemia crece a marchas forzadas en muchos países de un mundo globalizado. España tuvo un inicio explosivo del brote y entonces muchos elogiaron la respuesta de Portugal, que “se había librado” del virus. Ahora Portugal tiene entre cuatro y cinco veces más nuevos casos por 100.000 habitantes que España. En EEUU y Latinoamérica, donde la expansión aún era escasa cuando aquí estábamos en pleno crecimiento, ahora la epidemia es rampante. En marzo los extranjeros se marchaban de España creyendo que en sus países estarían a salvo; muchos de esos países ahora están en la fase más virulenta.

Como conté aquí, un investigador de la Clínica Mayo de EEUU que dirige ensayos de tratamientos contra la cóvid ha dicho que, una vez superada la primera oleada del virus, probablemente aún quede por delante un número de muertes similar al que ya se ha producido. Que esto cale: según un experto, si hasta ahora la pandemia ha dejado en un país x muertes, al final de la pandemia habrá 2x.

Una pandemia es un proceso largo y en constante evolución. Su ciclo completo se mide en años, no en meses. Los países que lograron inicialmente contener la infección tienen ahora más porcentaje de población susceptible que aquellos que tuvieron un comienzo más explosivo, y por lo tanto es probable que sufran más contagios en el futuro mientras no existan vacunas capaces de detener la propagación.

Imagen de Efe / 20Minutos.es.

Imagen de Efe / 20Minutos.es.

La histeria nuestra de cada semana ha sido, en esta última, la de los controles en el aeropuerto de Barajas. Pero la única manera de contener la entrada de un virus por el aeropuerto es cerrar el aeropuerto: parece que, pese a toda la información difundida en los pasados meses, aún no acaba de entenderse que una gran proporción de los contagios proceden de infectados que nunca desarrollan síntomas o que aún no los han desarrollado. No tienen fiebre. Los controles de temperatura son inútiles.

Pensar en hacer un test por PCR a cada viajero que llega no solo es de risa, sino además un agravio contra los ciudadanos del país que no viajan en avión. Exigir que los propios pasajeros lleguen con sus propios resultados bajo el brazo es lo que les faltaba a aquellos que apenas han podido llegar a pagarse el billete de avión. Y la posibilidad de falsificar un informe es infinitamente más atractiva que la de hacerse un test real.

Y no: aunque perder virulencia es una posibilidad en la evolución de los virus, hasta ahora no hay ninguna evidencia científica de que esto haya sucedido. De hecho, los virólogos dicen que con las medidas de confinamiento hemos congelado la evolución natural del virus. Y que solo existe una única cepa del SARS-CoV-2.

De lo anterior hay una conclusión inmediata, y es algo también repetido: que no debe bajarse la guardia. Aunque aún no hay pruebas científicas sólidas e inequívocas de que el verano pueda reducir la expansión de la pandemia, a estas teclas hay un inmunólogo que ha defendido que los estudios virológicos no tienen en cuenta la inmunidad estacional, y que si esta podría explicar aquello que se escapa sobre la estacionalidad de otras enfermedades infecciosas, también podría ser un factor no considerado en las predicciones del comportamiento de la epidemia en verano. Pero si este fuera el caso, después del verano llegará el otoño.

Sin embargo, hay otra conclusión menos inmediata, y es que no puede permitirse que ciertos intereses ideológicos, de un bando o del otro, construyan un relato basado en datos parciales, manipulados o falsos. La verdad está en los estudios científicos revisados por pares y publicados. Un segundo nivel menos fiable está en los estudios científicos divulgados antes de su revisión por pares o preprints, que han proliferado por la urgencia de la pandemia (aunque muchos han malignizado estos estudios, también los datos hablan: se han retractado más estudios publicados sobre la cóvid que preprints); aún no han sido revisados, pero se hacen con el propósito de ir a revisión, por lo que tampoco son comparables a un reportaje o unos gráficos del Economist o del Wall Street Journal. Estos podrán llevar detrás un trabajo serio y solvente, nadie lo duda. Pero no son estudios científicos. Los estudios científicos se publican en las revistas científicas.

Lo que se cuenta en este blog, salvo cuando se indica lo contrario, son los estudios científicos. Y guste o duela, esta es la verdad: como conté aquí, un amplio y riguroso estudio internacional firmado por 58 expertos, y que ha comparado los datos de 11 países europeos en esta primera fase de la pandemia, revela que la gestión en España (sin distinguir entre todas las administraciones implicadas) ha sido mediocre; ni excelente, como algunos defienden, ni desastrosa, como aseguran otros.

Una amiga me preguntaba si no temía que me miraran mal este verano por ser español, si viajo al extranjero. No entendí la pregunta. Cuando me lo explicó, temí que ella se hubiera dejado seducir por cierta narrativa ideológica de consumo interno que achaca a España la peor respuesta a la pandemia en todo el mundo. Sorpresa: fuera de España, nadie con credenciales científicas ha dicho esto. En general, los reportajes publicados en revistas como Science o Nature sobre la gestión de la pandemia en el mundo apenas prestan atención al caso de España. Como mucho, se limitan a mencionarlo equiparándolo a otro caso que sí se ha analizado más en profundidad, el de Italia; países que reaccionaron tarde y donde el crecimiento inicial del brote fue muy rápido. La pregunta de mi amiga me recordó a la crítica que un antiguo amigo argentino hacía de sus propios compatriotas, quienes, según él, solían preguntar en sus países de acogida qué pensaban allí de los argentinos, como si todo el mundo tuviera que pensar en los argentinos.

También es falso que la mortalidad de la epidemia en España sea la mayor del mundo, como ha llegado a escucharse y hasta a publicarse. Los datos científicos no dicen esto. En el estudio citado más arriba que comparaba varios países europeos, España figura en quinto lugar de 11 en cuanto a letalidad del virus entre el total de infectados. Curiosamente, Alemania, un país con tasas de contagio hasta ahora mucho menores que las nuestras, en cambio tiene un porcentaje de mortalidad casi dos décimas superior. Un preprint de la Universidad de Stanford sitúa a España en el puesto 23 del mundo en cuanto a mortalidad del virus. Un informe (no estudio publicado) de la Universidad de Oxford coloca a España en el noveno puesto de mortalidad entre los enfermos (en este caso, no el total de infectados). Otro informe del Center for Global Development y la Universidad de Estocolmo sitúa la mortalidad en España a la par con la de otros países europeos.

Mapa que muestra los nuevos casos de COVID-19 acumulados en cada país por cada 100.000 habitantes en los últimos 14 días. Imagen de eCDC.

Mapa que muestra los nuevos casos de COVID-19 acumulados en cada país por cada 100.000 habitantes en los últimos 14 días. Imagen de eCDC.

Pero hay otra novedad para alarmarse, y es que España sí corre un riesgo real de convertirse, a lo largo de todo el ciclo de la pandemia, en uno de los países del mundo con mayor mortalidad por la cóvid. Esta es la conclusión de un estudio de la Universidad Autónoma de Barcelona, el Centro de Estudios Demográficos de Cataluña y la Universidad del Sur de Dinamarca, publicado en la revista PNAS. Teniendo en cuenta que las personas de mayor edad son las más vulnerables a sucumbir al virus, los autores han evaluado el riesgo de mortalidad en cada país según dos variables, la estructura de edad de la población y la frecuencia con que generaciones distintas conviven en el mismo hogar.

El resultado: después de Grecia, Italia y Portugal, España es el cuarto país del mundo (empatada con Rumanía) con mayor riesgo de mortalidad por cóvid. En concreto, y suponiendo un 10% de la población contagiada y su posterior transmisión dentro de los hogares, el estudio calcula para España unas 220 muertes por 100.000 habitantes; para el total de 47.000.000 de habitantes, más de 100.000 muertos.

Los autores explican que Asia y África tienen mucha convivencia entre generaciones, pero poblaciones predominantemente jóvenes, mientras que la mayoría de los países occidentales tienen poblaciones envejecidas, pero poca convivencia intergeneracional. El sur de Europa combina ambos factores de riesgo: poblaciones envejecidas y mucha convivencia intergeneracional. Los autores estiman que proteger a las personas mayores de la infección sería más eficaz en países como Francia, donde con más frecuencia estas conviven entre sí, pero los países mediterráneos se enfrentan a un doble reto, porque los ancianos están más expuestos al contagio por miembros más jóvenes de su familia que conviven con ellos.

Al menos, no todo son malas noticias. Otro estudio reciente publicado en The Lancet Global Health por investigadores de la London School of Hygiene & Tropical Medicine y otras instituciones de Reino Unido, China y EEUU ha valorado el porcentaje de población en riesgo grave de cóvid en cada país, pero en este caso atendiendo al criterio de la edad y a la presencia en la población de otras dolencias previas que aumentan la vulnerabilidad al virus, como la diabetes o las enfermedades cardiovasculares, respiratorias o renales.

Según estos criterios, no salimos tan mal parados. En general, Europa y Norteamérica superan netamente a África, Asia y Oceanía en cuanto a porcentaje de población de riesgo. Pero dentro de Europa, España ocupa el puesto 34 de 39 en población de riesgo; solo Suiza, Noruega, Francia, Irlanda e Islandia tienen menos proporción de población con alto riesgo de sufrir cóvid grave que España. Incluso con nuestra población envejecida, nuestros altos niveles de salud, que nos sitúan entre los países más sanos del mundo, consiguen compensar en buena medida el riesgo del virus.

Acierten más o menos las previsiones de estos modelos, la conclusión que no debe perderse de vista es que aún queda mucha pandemia por delante, y que sería conveniente acostumbrarnos a hablar en presente y a mirar hacia el futuro, porque esto es algo de lo que no vamos a librarnos fácilmente. Desde que a los inicialmente más escépticos los datos nos quitaron la razón y nos convencieron de que esto era mucho más grave de lo que creíamos, vengo contando aquí una visión en la que han coincidido muchos epidemiólogos: tarde o temprano, hagamos lo que hagamos, y sin vacunas eficaces mediante, este virus podría llegar a infectar a una gran mayoría de la población mundial. Lo cual, como contaré mañana, no debería incitarnos a tirar la toalla/mascarilla y olvidarnos de las medidas de seguridad, sino todo lo contrario: a aceptar que ahora son parte de nuestra vida.

Así es como realmente lo ha hecho España en esta primera oleada de la pandemia, según la ciencia

Un hermano mío, aficionado a la política, me contaba que había estado escuchando en la misma mañana dos emisoras de radio de trincheras opuestas, y que su sensación fue que hablaban de dos países distintos. En una de ellas solo se hablaba del 8-M, mientras que en la otra el único tema era el de las residencias de ancianos en la Comunidad de Madrid.

Durante esta pandemia del coronavirus SARS-CoV-2, causante de la COVID-19, vivimos una inflamación extrema del enfrentamiento entre esos dos bandos. Cada uno está tratando de escribir su propia historia sobre lo que está ocurriendo, y corremos un serio riesgo de que los relatos que acaben perdurando se limiten a transmitir juicios de valor ideológicos prescindiendo de los hechos. Los juicios de valor son libres, pero los hechos no lo son. Los hechos son el territorio de la ciencia. Y los hechos cuentan una historia objetiva.

Varias personas disfrutan del domingo junto al Lago de la Casa de Campo, en Madrid. Imagen de Efe / 20Minutos.es.

Varias personas disfrutan del domingo junto al Lago de la Casa de Campo, en Madrid. Imagen de Efe / 20Minutos.es.

La historia objetiva que vengo a contar hoy es esta: un estudio publicado en Nature por 58 científicos del Imperial College London (ICL) y las universidades de Oxford, Sussex y Brown (EEUU) ha utilizado el modelo epidemiológico predictivo desarrollado por el ICL para estimar cuál ha sido el resultado de las intervenciones no farmacológicas adoptadas contra la COVID-19 en 11 países europeos. Es decir, los confinamientos, las cuarentenas, los cierres de centros educativos, etcétera.

El modelo llega a la conclusión de que en todos los países las medidas adoptadas han logrado controlar la epidemia, reduciendo la tasa de reproducción del virus (número de personas a las que contagia cada infectado) por debajo de 1 (desde un valor inicial estimado de 3,8), y evitando en los 11 países analizados un total de 3.100.000 muertes.

El estudio analiza la situación país por país. La primera estimación que arroja el modelo es el porcentaje de población infectada en cada país. Aquí somos los segundos, con un 5,5% (un dato que cuadra con el del estudio de seroprevalencia del Instituto de Salud Carlos III), solo por debajo de Bélgica (8%) y por delante de Reino Unido (5,1%), Italia (4,6%), Suecia (3,7%), Francia (3,4%), Suiza (1,9%), Dinamarca (1,0%), Alemania (0,85%), Austria (0,76%) y Noruega (0,46%).

Estimación del porcentaje de población infectada por el SARS-CoV-2 por países a 4 de mayo. Imagen de Flaxman et el., Nature 2020.

Estimación del porcentaje de población infectada por el SARS-CoV-2 por países a 4 de mayo. Imagen de Flaxman et el., Nature 2020.

El estudio detalla las medidas adoptadas en cada país y cuándo se tomaron, lo que podría relacionarse con la extensión de la infección en cada caso. Como se ve en el gráfico, Suiza y Alemania comenzaron aislando los casos de COVID-19, lo que aparentemente les dio muy buenos resultados. En cambio, Austria llegó mucho más tarde a esta medida, y sin embargo ha mantenido un nivel de contagios muy bajo. España fue el segundo país en decretar el confinamiento después de Italia, y también el segundo en cerrar las escuelas junto con Dinamarca y Noruega, pero en cambio nos retrasamos en la prohibición de actos públicos y fuimos los últimos en el aislamiento de casos.

Calendario de las medidas adoptadas en marzo de 2020 por 11 países europeos contra la pandemia del SARS-CoV-2. Imagen de Flaxman et al., Nature 2020.

Calendario de las medidas adoptadas en marzo de 2020 por 11 países europeos contra la pandemia del SARS-CoV-2. Imagen de Flaxman et al., Nature 2020.

Otra estimación clave del modelo es el número de muertes que las medidas adoptadas han evitado en cada país. Frente a cierta demagogia extendida, la noticia fresca es que no matan los gobiernos: ni el de España, ni el de la Comunidad de Madrid, ni ningún otro; mata el virus. En todos los países, las medidas implantadas para frenar la pandemia han salvado vidas.

Otra cuestión es cuántas muertes se han evitado en cada caso, y aquí también hay diferencias entre países, según se muestra en esta tabla (véase que en todos los casos, incluyendo a España, la cifra de muertes estimadas por el modelo se corresponde bastante bien con las observadas: los autores reconocen que probablemente hay una subestimación del número de muertes, pero que afecta a todos los países por igual):

Muertes observadas, estimadas y evitadas estimadas por el SARS-CoV-2 en 11 países europeos a 4 de mayo. Imagen de Flaxman et al., Nature 2020.

Muertes observadas, estimadas y evitadas estimadas por el SARS-CoV-2 en 11 países europeos a 4 de mayo. Imagen de Flaxman et al., Nature 2020.

Según el estudio, las medidas adoptadas en España han salvado 450.000 vidas. Esto nos sitúa en un discreto quinto puesto en número de muertes evitadas, por debajo de Francia, Italia, Alemania y Reino Unido, y por delante de Bélgica, Austria, Suiza, Dinamarca, Suecia y Noruega.

Pero, lógicamente, para ser justos, esta cifra debería situarse en el contexto del número de muertes ocurridas en cada país, lo que nos daría una idea de la eficiencia de las medidas en unos países y en otros. Los autores no hacen este cálculo, ya que no se trata de un coeficiente riguroso, pero podemos hacerlo nosotros para responder a la pregunta: ¿cuántas vidas más se han salvado de las que se han perdido?

El resultado es que en España se han evitado 18 veces más muertes de las ocurridas, lo cual nos sitúa en una posición más baja, los octavos de 11, por detrás de Austria (con un impresionante resultado de 108 veces más vidas salvadas que perdidas), Alemania (82), Dinamarca (69), Noruega (58), Suiza (35), Francia (27) e Italia (22), y por delante de Reino Unido (16), Bélgica (14) y Suecia (9).

Por último, otro dato interesante del estudio es la letalidad del virus en distintos países en términos de Infection Fatality Rate, o mortalidad entre los infectados, con o sin síntomas. No hay grandes diferencias entre países: Francia, Italia y Alemania tienen tasas de mortalidad ligeramente mayores que el resto, con España en el quinto puesto.

  • Francia: 1,26%
  • Italia: 1,24%
  • Alemania: 1,23%
  • Bélgica: 1,10%
  • España: 1,08%
  • Reino Unido: 1,04%
  • Austria: 1,04%
  • Suecia: 1,03%
  • Suiza: 1,02%
  • Dinamarca: 1,02%
  • Noruega: 0,91%

En resumen, y dejando aparte sesgos ideológicos y demagogias, las cifras hablan. Con todo lo anterior, no parece descabellado concluir que la gestión de España en esta primera fase de la pandemia no ha sido ni tan brillante como unos defienden, ni tan desastrosa como otros pretenden. Por supuesto, es de suponer que una adopción más temprana de las medidas habría evitado más muertes. Pero como decía en una entrevista la viróloga Marga del Val, coordinadora de la plataforma del CSIC contra la pandemia Salud Global, si se nos hubiera querido confinar una semana antes de lo que se hizo, no habríamos hecho ni caso.

Si algo nos muestra el estudio, es que la dinámica de una epidemia es algo extremadamente complejo con multitud de incógnitas. El calendario y la intensidad de las medidas adoptadas no bastan para explicar por completo las diferencias entre unos países y otros, como tampoco es fácil entender por qué provincias poco pobladas como Soria, Cuenca, Segovia o Albacete tienen porcentajes de población infectada mayores que Madrid o Barcelona. Y aunque hubiera sido lo más sensato cancelar las manifestaciones del 8-M, la idea de que tuvieron una repercusión importante en la propagación de la epidemia es contraria a la ciencia, como ya he explicado aquí (y no, esto no lo cambia el informe de un forense médico psicoterapeuta especializado en trastornos afectivos y sin conocimientos de epidemiología ni justificación alguna de sus especulaciones sobre estudios científicos).

Pero si hay algo que ahora deberíamos recordar, es que aún no estamos al final. En un reportaje en Nature Biotechnology, el investigador Michael Joyner, director del programa de la Clínica Mayo en EEUU que busca tratar a los enfermos de COVID-19 con anticuerpos del plasma de personas recuperadas, decía: “Es necesario que la gente entienda que, una vez pasada la primera oleada, probablemente solo estemos aún a la mitad de las muertes”. Y de acuerdo al último informe del ICL, según el cual España es uno de los únicos tres países de entre 53, junto con Francia y Reino Unido, en los que la reducción de la movilidad ha sido suficiente para contener la epidemia, “un aumento del 20% en la movilidad actual en España podría llevar a un rápido crecimiento de la epidemia”.

Avalancha de familias en la calle: irresponsabilidad, pero no cambiará el curso de la epidemia a largo plazo

Es lógico pensar que hoy, domingo 26 de abril, se hayan iniciado nuevas cadenas de contagios del coronavirus SARS-CoV-2 de la COVID-19, de acuerdo a las imágenes de familias enteras en la calle, juntándose entre ellas. Algunos niños portadores asintomáticos, cuyas familias también hayan pasado la infección sin saberlo, quizá habrán contagiado el virus a otros niños que ahora lo llevarán a sus casas. Por desgracia, y dado que aún no se conocen los factores causales que gobiernan la aparente lotería de los síntomas de covid, es posible que algunos familiares de esos niños nuevamente contagiados desarrollen enfermedad grave.

Por todo lo anterior, hay razones para la ola de indignación que se ha levantado en las redes sociales. Puede decirse que quienes así han actuado son irresponsables, o incluso algo aún más subido de tono, ya que han decidido ignorar olímpicamente las regulaciones prescritas por las autoridades sanitarias, lo que, si no me equivoco y a falta de un abogado en la sala, supone algún tipo de contravención legal punible de las normas que todos debemos respetar.

La salida de los niños a la calle el 26 de abril. Imagen de EFE / 20 Minutos.

La salida de los niños a la calle el 26 de abril. Imagen de EFE / 20 Minutos.

Pero más allá de esto, hay algo que conviene aclarar, y es que, de acuerdo a las previsiones de los epidemiólogos y sus modelos, esto no tiene por qué suponer ninguna alteración seria del curso de la pandemia a largo plazo. Cuando en las mismas redes sociales se está diciendo que esto supone un retroceso y que va a ser gravísimamente nocivo, hay algo fundamental que se está olvidando. Y es que aún estamos solo al principio.

Lo estamos consiguiendo, ya se ve la luz, ya queda poco, está llegando a su fin, dentro de nada esto habrá acabado y volveremos a nuestra vida normal; son mensajes que se están difundiendo en estos días con una cierta euforia a la luz del descenso de las curvas de contagios y muertes, e incluso en forma de hashtags gubernamentales. Hay previsión de medidas de mayor apertura, y todo ello parece haber llevado a muchos a pensar que estamos acabando con el virus.

Pero lamentablemente, no es esto lo que los epidemiólogos llevan meses repitiéndonos.

Un virus, este virus, continuará circulando y propagándose mientras haya una población de huéspedes susceptibles. Y dado que la mayoría de la población aún es susceptible, la epidemia va a continuar progresando. Como ya he explicado aquí, lo único que podrá detenerlo es la inmunidad, no el confinamiento. El confinamiento tiene por objeto reducir la velocidad de los contagios para que los hospitales y las UCI no se vean sobrepasados y puedan tratar adecuadamente a los pacientes, y dar más tiempo a la búsqueda de posibles tratamientos.

Pero según el modelo de los epidemiólogos del Imperial College de Londres que ya he comentado aquí anteriormente, en el mejor de los casos la predicción de muertes en EEUU para la duración total de la epidemia es de 1,1 millones; en aquel país se han producido hasta ahora algo más de 54.000 fallecimientos. Esto implica, salvo que el modelo del ICL esté tan garrafalmente equivocado que deba tirarse a la basura (lo cual no es descartable; recordemos que solo los videntes, pitonisos y astrólogos ven el futuro de forma precisa e infalible; la ciencia solo puede hacer predicciones fundadas y razonables), que la inmensa mayoría de los contagios del coronavirus aún no se han producido, y que las muertes ocurridas hasta ahora son solo una pequeña fracción de las que provocará en total. Si quieren, hagan ustedes la regla de tres para calcular las cifras en España.

Esto puede sonar desalentador. No, no puede: es muy desalentador. Pero para no llevarnos a engaños, es algo que en estos momentos no debemos olvidar. Aún se ignora si la epidemia verá un descenso en verano; aunque muchos virólogos –los expertos en los malos– piensan que no será así, algunos inmunólogos –los expertos en los buenos– advierten de que no sabemos absolutamente nada sobre el comportamiento estacional del sistema inmune. Pero incluso si finalmente la epidemia nos diese una tregua en verano, volverá en otoño.

La segunda oleada de pandemias como las de gripe de 1918-19 y 1957-58 fue mucho peor que la primera. Incluso en el caso de la mal llamada gripe española del 18, fue entonces cuando comenzó a cebarse con los jóvenes y niños. Esto NO tiene por qué suceder con este virus. No existe actualmente ningún motivo conocido que apoye una posible deriva de este tipo. Pero ningún experto duda de que esto va para largo, y que probablemente el coronavirus ha venido para quedarse, al menos hasta que haya una o varias vacunas eficaces y ampliamente disponibles.

Para ilustrarlo, les traigo aquí un estudio publicado la semana pasada en la revista Science, y elaborado por el equipo de epidemiólogos de Harvard dirigido por Marc Lipsitch, uno de los grupos que más resuenan en la investigación de esta pandemia. Lipsitch y sus colaboradores han utilizado estimaciones de estacionalidad, inmunidad al virus y su posible inmunidad cruzada (una respuesta que actúa contra varios virus parecidos) con coronavirus del resfriado para predecir qué ocurrirá en los próximos años.

“Proyectamos que probablemente sucederán brotes recurrentes invernales de SARS-CoV-2 después de la ola inicial más grave”, escriben. Los autores calculan que deberán mantenerse medidas de distanciamiento social prolongadas o intermitentes como mínimo hasta 2022, pero que “incluso en el caso de una aparente eliminación, la vigilancia del SARS-CoV-2 deberá mantenerse, ya que un resurgimiento de los contagios puede producirse hasta 2024”.

Aunque la memoria inmunitaria que deja el virus es un importantísimo factor que aún no se conoce, los investigadores han considerado dos posibilidades razonables de acuerdo a lo ya sabido de otros coronavirus: si el de la covid solo proporciona inmunidad a corto plazo, unas 40 semanas, como los coronavirus del resfriado, habrá brotes anuales, mientras que si la inmunidad llega a los dos años es posible que veamos inviernos con brotes alternos, o que el virus desaparezca durante tres años para resurgir en 2024. Si los contagios descienden en verano, la oleada posterior será mayor que la primera. Y solo si la inmunidad es permanente el virus podría llegar a desaparecer por sí solo, quizá en 2021.

Pero creo que el párrafo más destacable del estudio, y el que más viene a propósito del tema de hoy sobre los niños en la calle y su efecto en el curso de la epidemia, es este, que recomiendo leer muy detenidamente:

Bajo TODOS los escenarios [mayúsculas mías], hubo un resurgimiento de la infección cuando las medidas de simulación de distanciamiento social se levantaron. Sin embargo, un distanciamiento social temporal más largo y más restrictivo no siempre se correlacionó con mayores reducciones en el tamaño de los picos de la epidemia. En el caso de un periodo de 20 semanas de distanciamiento social con una reducción del 60% de la R0 [número de personas a las que en promedio infecta cada persona contagiada], por ejemplo, el tamaño del pico del resurgimiento fue prácticamente el mismo que el tamaño del pico de la epidemia sin ningún control: el distanciamiento social fue tan eficaz que no se construyó nada de inmunidad poblacional. La mayor reducción en el tamaño de los picos vino de una intensidad y una duración del distanciamiento social que divide aproximadamente el número de casos de forma igualitaria entre los distintos picos.

En resumen, sí, llamemos irresponsables a quienes quebrantan las normas en momentos en que el respeto al orden social es más que nunca una cuestión de solidaridad. Pero no caigamos en engaños de que en tal o cual país “solo han tenido” x muertes o de que lo ocurrido el 26 de abril de 2020 va a cambiar sustancialmente el curso de la historia. Porque, o mucho se equivocan los científicos, o esta historia no ha hecho más que comenzar.