y epidemiólogo de Stanford sobre el
coronavirus: “¿Un fiasco en ciernes?”
Infobae, 17 de marzo de 2020
El curriculum de John P.A.
Ioannidis es abrumador. Títulos enmarcados de todo tipo cuelgan de su oficina.
Es médico epidemiólogo, especialista en prevención de enfermedades, experto en
ciencia de datos biomédicos, matemático, y cumple funciones como codirector del
Centro de Innovación Meta-Investigación en la Universidad de Stanford, donde
además dicta clases combinando todos estos conocimientos y otros más que
recogió a lo largo de su extensa carrera. Es continuamente consultado por
Gobiernos e invitado a foros y universidades europeas para que explique cómo
pueden conjugarse los fríos datos con las frías moléculas que componen un
virus, por ejemplo.
Como no podía ser de otra
manera, Ioannidis también se explayó sobre el coronavirus COVID-19, el virus
chino que nació en un mercado de Wuhan y que se extendió por todo el mundo
matando a miles de personas y enfermando a cientos de miles. Pero son
justamente esos números los que el académico refuta. O al menos pone en duda
para tomar las decisiones que actualmente los Gobiernos están adoptando de
manera drástica y sin brújula, en muchos casos.
“La actual enfermedad
coronavirus, COVID-19, se ha determinado como una pandemia que se da una vez en
un siglo. Pero también puede ser considerada como un fiasco de una vez en un
siglo”, comienza su artículo de opinión publicado en Stat este reconocido
epidemiólogo. ¿A qué se refiere Ioannidis cuando habla de fiasco? ¿Acaso todos
las administraciones a lo largo del planeta están tomando medidas apresuradas o
equivocadas? La hipótesis que plantea el matemático es simple: los datos que
son de público conocimiento no son suficientes como para regirse como hasta el
momento.
“En un momento en que todos
necesitan mejor información, desde los modeladores de enfermedades y los
Gobiernos hasta las personas en cuarentena o solo en distanciamiento social,
carecemos de evidencia confiable sobre cuántas personas han sido infectadas con
SARS-CoV-2 o que continúan infectadas. Se necesita mejor información para guiar
las decisiones y acciones de importancia monumental y para monitorear su
impacto”, remarca el autor.
Y continúa: “Se han adoptado
contramedidas draconianas en muchos países. Si la pandemia se disipa, ya sea
por sí sola o debido a estas medidas, el distanciamiento social extremo a corto
plazo y los bloqueos pueden ser soportables. ¿Cuánto tiempo, sin embargo,
deberían continuar las medidas como estas si la pandemia se agita en todo el
mundo sin cesar? ¿Cómo pueden saber los políticos si están haciendo más bien
que mal?”.
El médico especialista en
epidemias y big-data explica, además, que no está claro cuándo podrá
descubrirse una vacuna que sea realmente efectiva o un tratamiento que cure a
aquellos que ya están infectados. Es por eso que se pregunta cuáles podrían ser
las consecuencias de una cuarentena de largo tiempo. “Los datos recopilados
hasta ahora sobre cuántas personas están infectadas y cómo está evolucionando
la epidemia son poco confiables por completo. Dadas las pruebas limitadas hasta
la fecha, se pierden algunas muertes y probablemente la gran mayoría de las
infecciones debido al SARS-CoV-2. No sabemos si fallamos en capturar
infecciones por tres por 300. Tres meses después de que surgió el brote, la
mayoría de los países, incluido los Estados Unidos, no tienen la capacidad de
evaluar a un gran número de personas, y ningún país tiene datos confiables
sobre la prevalencia del virus en una muestra aleatoria representativa de la
población general”.
“Este fiasco en la evidencia
crea una tremenda incertidumbre sobre el riesgo de morir por COVID-19. Las tasas
de mortalidad de casos reportados, como la tasa oficial de 3,4% de la
Organización Mundial de la Salud, causan horror, y no tienen sentido. Los
pacientes que han sido evaluados por el SARS-CoV-2 son desproporcionadamente
aquellos con síntomas severos y malos resultados. Como la mayoría de los
sistemas de salud tienen una capacidad de prueba limitada, el sesgo de
selección puede incluso empeorar en el futuro cercano”, señala Ioannidis.
El autor continúa: “La única
situación en la que se probó una población cerrada completa fue en el crucero
Diamond Princess y sus pasajeros en cuarentena. La tasa de letalidad fue de
1,0%, pero esta era una población mayormente de edad avanzada, en la cual la
tasa de mortalidad de COVID-19 es mucho más alta”.
Es sobre ese universo
turístico sobre el que Ioannidis, de 55 años, que basa parte de su hipótesis.
“Proyectando la tasa de mortalidad del Diamond Princess en la estructura de
edad de la población de Estados Unidos, la tasa de mortalidad entre las
personas infectadas con COVID-19 sería del 0,125%. Pero dado que esta
estimación se basa en datos extremadamente delgados (solo hubo siete muertes
entre los 700 pasajeros y la tripulación de infectados), la tasa de mortalidad
real podría extenderse de cinco veces más baja (0,025%) a cinco veces más alta
(0,625%). También es posible que algunos de los pasajeros infectados mueran más
tarde y que los turistas puedan tener diferentes frecuencias de enfermedades
crónicas, un factor de riesgo para peores resultados con la infección por
SARS-CoV-2, que la población general. Agregando estas fuentes adicionales de
incertidumbre, las estimaciones razonables para el índice de letalidad en la
población general de los Estados Unidos varían de 0,05% a 1%”, explica el
académico.
“Ese enorme rango afecta
notablemente la gravedad de la pandemia y lo que debe hacerse. Una tasa de
letalidad de 0,05% en toda la población es menor que la influenza estacional.
Si ese es el ritmo real, cerrar el mundo con consecuencias sociales y
financieras potencialmente tremendas puede ser totalmente irracional. Es como
un elefante atacado por un gato doméstico. Frustrado e intentando evitar al
gato, el elefante salta accidentalmente de un acantilado y muere”.
“¿Podría la tasa de
letalidad del caso COVID-19 ser tan baja? No, dicen algunos, señalando la alta
tasa de personas mayores. Sin embargo, incluso algunos de los llamados
coronavirus de tipo resfriado leve o común que se conocen desde hace décadas
pueden tener tasas de letalidad de hasta el 8% cuando infectan a personas
mayores en hogares de ancianos. De hecho, estos coronavirus 'leves’ infectan a
decenas de millones de personas cada año, y representan del 3% al 11% de los
hospitalizados en los Estados Unidos con infecciones de las vías respiratorias
inferiores cada invierno”, añade.
Ioannidis no relativiza la
gripe china, pero ilustra: “Estos coronavirus ‘leves’ pueden estar implicados
en varios miles de muertes cada año en todo el mundo, aunque la gran mayoría de
ellos no están documentados con pruebas precisas. En cambio, se pierden como
ruido entre 60 millones de muertes por diversas causas cada año”.
“Aunque sistemas de
vigilancia exitosos han existido durante mucho tiempo para la influenza, la
enfermedad es confirmada por un laboratorio en una pequeña minoría de casos. En
los Estados Unidos, por ejemplo, en lo que va de la temporada se han analizado
1.073.976 muestras y 222.552 (20,7%) han dado positivo por influenza. En el
mismo período, el número estimado de enfermedades similares a la influenza es de
entre 36.000.000 y 51.000.000 con un estimado de 22.000 a 55.000 muertes por
gripe”, advierte el profesor de Stanford. Y sigue: “Tenga en cuenta la
incertidumbre sobre las muertes por enfermedades similares a la gripe: un rango
de 2,5 veces, correspondiente a decenas de miles de muertes. Cada año, algunas
de estas muertes se deben a la influenza y otras a otros virus, como los
coronavirus del resfriado común”.
El farmacéutico Michael
Witte sostiene una bandeja con una jeringa que contiene una inyección que se
usará en el ensayo clínico de estudio de seguridad de la primera etapa de una
vacuna potencial para COVID-19 (AP)
El farmacéutico Michael
Witte sostiene una bandeja con una jeringa que contiene una inyección que se
usará en el ensayo clínico de estudio de seguridad de la primera etapa de una
vacuna potencial para COVID-19 (AP)
El autor que contribuye con
Stat, el sitio de Salud para The Boston Globe, reveló´que en “una serie de
autopsias sobre 57 personas mayores que murieron durante la temporada de influenza
2016 a 2017 se detectaron virus de influenza en el 18% de las muestras,
mientras que se encontró cualquier tipo de virus respiratorio en el 47%. En
algunas personas que mueren por patógenos respiratorios virales, se encuentran
más de un virus en la autopsia, y las bacterias a menudo se superponen. Una
prueba positiva para el coronavirus no significa necesariamente que este virus
sea siempre el principal responsable de la muerte del paciente”.
“Si suponemos que la tasa de
letalidad entre las personas infectadas por el SARS-CoV-2 es del 0,3% en la
población general, una suposición de rango medio de mi análisis de Diamond
Princess, y que el 1% de la población de los Estados Unidos. Se infecta
(aproximadamente 3,3 millones de personas ), esto se traduciría en unas 10.000
muertes. Esto suena como un gran número, pero está enterrado en el ruido de la
estimación de muertes por ‘enfermedad similar a la gripe’. Si no hubiéramos
sabido acerca de un nuevo virus y no hayamos examinado a las personas con
pruebas de PCR, la cantidad total de muertes por ‘enfermedad similar a la
influenza’ no parecería inusual este año. A lo sumo, podríamos haber notado
casualmente que la gripe esta temporada parece ser un poco peor que el
promedio. La cobertura de los medios habría sido menor que para un juego de la
NBA entre los dos equipos más indiferentes”, indica Ioannidis.
Lejos de un vocabulario
erudito, el académico con múltiples pergaminos se explaya: “Algunos temen que
las 68 (94 al momento de la publicación de esta nota en Infobae) muertes de
COVID-19 en los Estados Unidos a partir del 16 de marzo aumenten
exponencialmente a 680, 6.800, 68.000, 680.000... junto con patrones
catastróficos similares en todo el mundo. ¿Es ese un escenario realista o una
mala ciencia ficción? ¿Cómo podemos saber en qué punto podría detenerse esa
curva? La información más valiosa para responder esas preguntas sería conocer
la prevalencia actual de la infección en una muestra aleatoria de una población
y repetir este ejercicio a intervalos de tiempo regulares para estimar la
incidencia de nuevas infecciones. Lamentablemente, esa es información que no
tenemos”.
“En ausencia de datos, el
razonamiento de preparación para lo peor conduce a medidas extremas de
distanciamiento social y bloqueos. Desafortunadamente, no sabemos si estas
medidas funcionan. El cierre de escuelas, por ejemplo, puede reducir las tasas
de transmisión. Pero también pueden ser contraproducentes si los niños
socializan de todos modos, si el cierre de la escuela lleva a los niños a pasar
más tiempo con familiares mayores susceptibles, si los niños en el hogar
interrumpen la capacidad de trabajo de sus padres, y más. El cierre de escuelas
también puede disminuir las posibilidades de desarrollar inmunidad de rebaño en
un grupo de edad que no padece enfermedades graves”, agrega.
Ioannidis prosigue: “Esta ha
sido la perspectiva detrás de la postura diferente del Reino Unido de mantener
abiertas las escuelas, al menos hasta que escribo esto (NdR: el Reino Unido
cambió de postura en la mañana del martes). En ausencia de datos sobre el curso
real de la epidemia, no sabemos si esta perspectiva fue brillante o
catastrófica. Allanar la curva para evitar abrumar al sistema de salud es
conceptualmente sólido, en teoría. Una imagen visual que se ha vuelto viral en
los medios y las redes sociales muestra cómo aplanar la curva reduce el volumen
de la epidemia que está por encima del umbral de lo que el sistema de salud
puede manejar en cualquier momento”.
“Sin embargo, si el sistema
de salud se ve abrumado, la mayoría de las muertes adicionales pueden no
deberse al coronavirus, sino a otras enfermedades y afecciones comunes como
ataques cardíacos, derrames cerebrales, traumatismos, hemorragias y similares
que no se tratan adecuadamente. Si el nivel de la epidemia abruma el sistema de
salud y las medidas extremas solo tienen una eficacia modesta, entonces
aplastar la curva puede empeorar las cosas: en lugar de verse abrumado durante
una fase corta y aguda, el sistema de salud seguirá abrumado por un período más
prolongado. Esa es otra razón por la que necesitamos datos sobre el nivel
exacto de la actividad epidémica”, dice el autor.
Ioannidis enciende el
alerta: “Una de las líneas de fondo es que no sabemos cuánto tiempo se pueden
mantener las medidas de distanciamiento social y los bloqueos sin mayores
consecuencias para la economía, la sociedad y la salud mental. Pueden surgir
evoluciones impredecibles, incluyendo crisis financiera, disturbios, conflictos
civiles, guerra y un colapso del tejido social. Como mínimo, necesitamos datos
de prevalencia e incidencia imparciales para la carga infecciosa en evolución
para guiar la toma de decisiones”.
“En el escenario más
pesimista, que no defiendo, si el nuevo coronavirus infecta al 60% de la
población mundial y el 1% de las personas infectadas muere, eso se traducirá en
más de 40 millones de muertes en todo el mundo, lo que coincide con la pandemia
de gripe de 1918. La gran mayoría de este hecatombe serían personas con
expectativas de vida limitadas. Eso contrasta con 1918, cuando murieron muchos
jóvenes. Uno solo puede esperar que, al igual que en 1918, la vida continúe.
Por el contrario, con bloqueos de meses, si no años, la vida se detiene, en
gran medida, las consecuencias a corto y largo plazo son completamente
desconocidas, y miles de millones, no solo millones, de vidas pueden estar en
juego eventualmente”.
“Si decidimos saltar del
precipicio, necesitamos algunos datos para informarnos sobre la razón de tal
acción y las posibilidades de aterrizar en un lugar seguro”, concluyó Ioannidis
en Stat.