K: Esta variable ignorada es la clave de la pandemia

SAKIS MITROLIDIS / AFP / GETTY
Actualizado a las 1:17 pm ET del 1 de octubre de 2020
Hay algo extraño en esta pandemia de coronavirus. Incluso después de meses de extensas investigaciones por parte de la comunidad científica mundial, quedan muchas preguntas abiertas.

 ¿Por qué, por ejemplo, hubo un número tan enorme de muertos en el norte de Italia, pero no en el resto del país? Sólo tres regiones contiguas en el norte de Italia tienen 25.000 de las casi 36.000 muertes totales del país; solo una región, Lombardía, tiene alrededor de 17.000 muertes. Casi todos estos se concentraron en los primeros meses del brote. ¿Qué sucedió en Guayaquil, Ecuador, en abril, cuando tantos murieron tan rápido que los cuerpos fueron abandonados en las aceras y calles ? *¿Por qué, en la primavera de 2020, tan pocas ciudades representaron una parte sustancial de las muertes mundiales, mientras que muchas otras con densidad, clima, distribución por edades y patrones de viaje similares se salvaron? ¿Qué podemos aprender realmente de Suecia, aclamada como un gran éxito por algunos debido a su bajo recuento de casos y muertes mientras el resto de Europa experimenta una segunda ola, y como un gran fracaso por otros porque no se cerró y sufrió una muerte excesiva? tasas antes de la pandemia? ¿Por qué no se confirmaron las predicciones generalizadas de catástrofe en Japón? Continúan los desconcertantes ejemplos.
A estas alturas, muchas personas han oído hablar de R0, el número reproductivo básico de un patógeno, una medida de su contagio en promedio. Pero a menos que haya estado leyendo revistas científicas , es menos probable que haya encontrado k , la medida de su dispersión. La definición de k es un bocado, pero es simplemente una forma de preguntar si un virus se propaga de manera constante o en grandes ráfagas, por lo que una persona infecta a muchos, todos a la vez. Después de nueve meses de recopilar datos epidemiológicos, sabemos que se trata de un patógeno sobredispersado , lo que significa que tiende a extenderse en grupos, pero este conocimiento aún no ha entrado completamente en nuestra forma de pensar sobre la pandemia, o nuestras prácticas preventivas.

El ahora famoso R0 (pronunciado como “r-nada”) es una medida promedio de la contagiosidad de un patógeno , o el número medio de personas susceptibles que se espera que se infecten después de haber estado expuestas a una persona con la enfermedad. Si una persona enferma infecta a otras tres en promedio, el R0 es tres. Este parámetro ha sido ampliamente promocionado como un factor clave para comprender cómo opera la pandemia. Los medios de comunicación han producido múltiples explicadores y visualizaciones para ello. Las películas elogiadas por su precisión científica sobre las pandemias son elogiadas por tener personajes que explican el R0 «sumamente importante «. Cuadros de mandoseguir su evolución en tiempo real, a menudo denominada R o Rt, en respuesta a nuestras intervenciones. (Si las personas se enmascaran y se aíslan o la inmunidad aumenta, una enfermedad ya no puede propagarse de la misma manera, de ahí la diferencia entre R0 y R.)

Desafortunadamente, los promedios no siempre son útiles para comprender la distribución de un fenómeno, especialmente si tiene un comportamiento muy variable. Si el CEO de Amazon, Jeff Bezos, entra en un bar con 100 personas normales, la riqueza promedio en ese bar supera repentinamente los mil millones de dólares. Si también entro en ese bar, no cambiará mucho. Claramente, el promedio no es un número tan útil para comprender la distribución de la riqueza en esa barra, o cómo cambiarla. A veces, la media no es el mensaje. Mientras tanto, si el bar tiene una persona infectada con COVID-19, y si también está mal ventilado y es ruidoso, lo que hace que las personas hablen en voz alta a corta distancia, casi todos en la habitación podrían estar potencialmente infectados, un patrón que se ha observado muchas veces. desde que comenzó la pandemia, y eso tampoco es capturado por R. Ahí es donde entra la dispersión.

Hay incidentes de COVID-19 en los que una sola persona probablemente infectó al 80 por ciento o más de las personas en la habitación en solo unas pocas horas. Pero, en otras ocasiones, COVID-19 puede ser sorprendentemente mucho menos contagioso . La sobredispersión y superpropagación de este virus se encuentran en investigaciones en todo el mundo . Un número creciente de estudios estima que la mayoría de las personas infectadas no pueden infectar a ninguna otra persona. Un artículo reciente descubrió que en Hong Kong, que tenía pruebas exhaustivas y rastreo de contactos, alrededor del 19 por ciento de los casos eran responsables del 80 por ciento de la transmisión, mientras que el 69 por ciento de los casos no infectaban a otra persona. Este hallazgo no es raro: múltiples estudiosdesde el principio se ha sugerido que tan solo entre el 10 y el 20 por ciento de las personas infectadas pueden ser responsables de entre el 80 y el 90 por ciento de la transmisión, y que muchas personas apenas la transmiten .

Esta distribución altamente sesgada y desequilibrada significa que una racha temprana de mala suerte con algunos eventos de superdifusión, o agrupaciones, puede producir resultados dramáticamente diferentes incluso para países similares. Los científicos observaron a nivel mundial eventos conocidos de introducción temprana, en los que una persona infectada ingresa a un país, y encontraron que en algunos lugares, tales casos importados no produjeron muertes o infecciones conocidas, mientras que en otros, provocaron brotes considerables. Utilizando el análisis genómico, los investigadores de Nueva Zelanda analizaron más de la mitad de los casos confirmados en el país y encontraron la asombrosa cantidad de 277 introducciones separadas en los primeros meses, pero también que solo el 19 por ciento de las introduccionescondujo a más de un caso adicional. Una revisión reciente muestra que esto puede ser cierto incluso en espacios de vida congregados, como hogares de ancianos, y que pueden ser necesarias múltiples introducciones antes de que despegue un brote. Mientras tanto, en Daegu, Corea del Sur, solo una mujer, apodada Paciente 31, generó más de 5.000 casos conocidos en un grupo de megaiglesias.

Como era de esperar, el SARS-CoV, la encarnación anterior del SARS-CoV-2 que causó el brote de SARS de 2003, también se dispersó en exceso de esta manera: la mayoría de las personas infectadas no lo transmitieron, pero unos pocos eventos de súper propagación causaron la mayor parte de la brotes. MERS, otro primo coronavirus del SARS, también parece muy disperso , pero afortunadamente, todavía no se transmite bien entre los humanos.

Este tipo de comportamiento, alternando entre ser muy infecciosa y no infecciosa bastante, es exactamente lo k capturas, y lo que se centran exclusivamente en cueros R . Samuel Scarpino, profesor asistente de epidemiología y sistemas complejos en Northeastern, me dijo que esto ha sido un gran desafío, especialmente para las autoridades de salud en las sociedades occidentales, donde el manual de estrategias para la pandemia estaba orientado hacia la gripe, y no sin razón, porque la gripe pandémica es una verdadera amenaza. Sin embargo, la influenza no tiene el mismo nivel de comportamiento de agrupamiento .

Podemos pensar en los patrones de enfermedad como inclinados deterministas o estocásticos : en el primero, la distribución de un brote es más lineal y predecible; en el segundo, la aleatoriedad juega un papel mucho más importante y las predicciones son difíciles, si no imposibles, de hacer. En trayectorias deterministas, esperamos que lo que sucedió ayer nos dé una buena idea de qué esperar mañana. Los fenómenos estocásticos, sin embargo, no operan así: las mismas entradas no siempre producen las mismas salidas, y las cosas pueden cambiar rápidamente de un estado a otro. Como Scarpino me dijo, «enfermedades como la gripe son casi deterministas y R0 (aunque defectuoso) pinta sobre la imagen correcta (casi imposible de detener hasta que haya una vacuna)». Ese no es necesariamente el caso de las enfermedades superpropagadas.

La naturaleza y la sociedad están repletas de tales fenómenos desequilibrados, algunos de los cuales se dice que funcionan según el principio de Pareto, que lleva el nombre del sociólogo Vilfredo Pareto. La percepción de Pareto a veces se denomina el principio 80/20 (el 80 por ciento de los resultados de interés son causados ​​por el 20 por ciento de las entradas), aunque los números no tienen que ser tan estrictos. Más bien, el principio de Pareto significa que un pequeño número de eventos o personas son responsables de la mayoría de las consecuencias. Esto no sorprenderá a nadie que haya trabajado en el sector de servicios, por ejemplo, donde un pequeño grupo de clientes problemáticos puede crear casi todo el trabajo adicional. En casos como esos, sacar solo a esos clientes de la empresa o darles un gran descuento puede resolver el problema, pero si las quejas se distribuyen de manera uniforme, serán necesarias estrategias diferentes.centrarse solo en la R , o usar un manual de estrategias para una pandemia de gripe, no necesariamente funcionará bien para una pandemia demasiado dispersa.

Hitoshi Oshitani, miembro del Grupo de Trabajo del Clúster Nacional COVID-19 en el Ministerio de Salud, Trabajo y Bienestar de Japón y profesor de la Universidad de Tohoku, quien me dijo que Japón se centró en el impacto de la sobredispersión desde el principio, compara el enfoque de su país con la perspectiva de una bosque y tratando de encontrar los racimos, no los árboles . Mientras tanto, cree, el mundo occidental se distraía con los árboles y se perdía entre ellos. Para combatir una enfermedad que se propaga de manera efectiva, los responsables políticos deben averiguar por qué ocurre la propagación y deben comprender cómo afecta todo, incluidos nuestros métodos de rastreo de contactos y nuestros regímenes de prueba.


Puede haber muchas razones diferentes por las que un patógeno se propaga. La fiebre amarilla se propaga principalmente a través del mosquito Aedes aegypti , pero hasta que se descubrió el papel del insecto, su patrón de transmisión atormentó a muchos científicos. Se pensaba que la tuberculosis se propagaba por gotitas a corta distancia hasta que se realizó una ingeniosa serie de experimentosdemostró que estaba en el aire. Aún se desconoce mucho sobre la superpropagación del SARS-CoV-2. Puede ser que algunas personas sean superemisores del virus, ya que lo propagan mucho más que otras personas. Al igual que otras enfermedades, los patrones de contacto seguramente juegan un papel: un político en campaña o un estudiante en un dormitorio universitario es muy diferente en la cantidad de personas que potencialmente podrían exponer en comparación con, digamos, una persona mayor que vive en un hogar pequeño. Sin embargo, al observar nueve meses de datos epidemiológicos, tenemos pistas importantes sobre algunos de los factores.

En un estudio tras otro, vemos que los grupos de COVID-19 que se propagan en gran medida ocurren casi de manera abrumadora en ambientes interiores mal ventilados donde muchas personas se congregan con el tiempo (bodas, iglesias, coros, gimnasios, funerales, restaurantes, etc.) especialmente cuando hay habla en voz alta o canta sin máscaras. Para que ocurran eventos de superpropagación, deben suceder varias cosas al mismo tiempo, y el riesgo no es igual en todos los entornos y actividades, Muge Cevik, profesor clínico de enfermedades infecciosas y virología médica en la Universidad de St. Andrews y un coautor de una extensa revisión reciente de las condiciones de transmisión de COVID-19 , me dij

Cevik identifica “contacto prolongado, mala ventilación, [una] persona altamente infecciosa [y] hacinamiento” como los elementos clave para un evento de super esparcidor. La superpropagación también puede ocurrir en interiores más allá de la pauta de seis pies, porque el SARS-CoV-2, el patógeno que causa COVID-19, puede viajar a través del aire y acumularse, especialmente si la ventilación es deficiente. Dado que algunas personas infectan a otras antes de que presenten síntomas, o cuando tienen síntomas muy leves o incluso sin síntomas, no siempre es posible saber si nosotros mismos somos altamente infecciosos. Ni siquiera sabemos si hay más factores por descubrir que influyan en la superdifusión. Pero no necesitamos saber todos los suficientes factores que intervienen en un evento súper para evitar la difusión de lo que parece ser una necesariacondición la mayor parte del tiempo: muchas personas, especialmente en un ambiente interior mal ventilado, y especialmente sin máscaras. Como me dijo Natalie Dean, bioestadística de la Universidad de Florida, dados los enormes números asociados con estos grupos, apuntar a ellos sería muy eficaz para reducir nuestros números de transmisión.

La sobredispersión también debe informar nuestros esfuerzos de rastreo de contactos. De hecho, es posible que debamos darles la vuelta. En este momento, muchos estados y naciones participan en lo que se denomina rastreo de contactos prospectivos o prospectivos. Una vez que se identifica a una persona infectada, intentamos averiguar con quién interactuó posteriormente para que podamos advertir, probar, aislar y poner en cuarentena estas posibles exposiciones. Pero esa no es la única forma de rastrear contactos. Y, debido a la dispersión excesiva, no es necesariamente donde se encuentra el mayor beneficio por el dinero. En cambio, en muchos casos, deberíamos intentar trabajar hacia atrás para ver quién infectó primero al sujeto.

Debido a la sobredispersión, la mayoría de las personas habrán sido infectadas por alguien que también infectó a otras personas, porque solo un pequeño porcentaje de personas infecta a muchas a la vez, mientras que la mayoría infecta a cero o quizás a una persona. Como me explicó Adam Kucharski, epidemiólogo y autor del libro Las reglas del contagio , si podemos utilizar el rastreo de contactos retrospectivo para encontrar a la persona que infectó a nuestro paciente y luego rastrear los contactos directos de la persona infectante, estamos En general, encontrará muchos más casos en comparación con los contactos de rastreo directo del paciente infectado, que simplemente identificará exposiciones potenciales , muchas de las cuales no ocurrirán de todos modos, porque la mayoría de las cadenas de transmisión mueren por sí solas.

La razón de la importancia del rastreo hacia atrás es similar a lo que el sociólogo Scott L. Feld llamó la paradoja de la amistad.: Tus amigos, en promedio, van a tener más amigos que tú. (¡Lo siento!) Es sencillo una vez que toma la vista de nivel de red. Las amistades no se distribuyen por igual; algunas personas tienen muchos amigos, y es más probable que su círculo de amigos incluya esas mariposas sociales, porque ¿cómo podría no ser así? Te hicieron amigos tú y otros. Y esas mariposas sociales aumentarán el número promedio de amigos que sus amigos tienen en comparación con usted, una persona normal. (Por supuesto, esto no se aplicará a las mariposas sociales en sí mismas, pero la dispersión excesiva significa que hay muchas menos). De manera similar, la persona infecciosa que transmite la enfermedad es como la mariposa social pandémica: el número promedio de personas que infectan será mucho mayor que la mayoría de la población, que transmitirá la enfermedad con mucha menos frecuencia.Kucharski y sus coautores muestran matemáticamente que la sobredispersión significa que “el rastreo hacia adelante solo puede, en promedio, identificar como máximo el número medio de infecciones secundarias (es decir, R)”; en contraste, «el rastreo hacia atrás aumenta este número máximo de individuos rastreables en un factor de 2-3, ya que es más probable que los casos índice provengan de conglomerados que un caso que genere un conglomerado».

Otra consecuencia importante de la dispersión excesiva es que destaca la importancia de ciertos tipos de pruebas rápidas y baratas. Considere el modelo dominante actual de prueba y rastreo. En muchos lugares, las autoridades sanitarias intentan rastrear y encontrar contactos directos de una persona infectada: todas las personas con las que estuvieron en contacto desde que se infectaron. Luego intentan probarlos todos con pruebas de PCR (reacción en cadena de la polimerasa) costosas, lentas pero muy precisas. Pero esa no es necesariamente la mejor manera cuando los grupos son tan importantes para propagar la enfermedad.

Las pruebas de PCR identifican segmentos de ARN del coronavirus en muestras de hisopos nasales, como si buscaran su firma. Estas pruebas de diagnóstico se miden en dos dimensiones diferentes: ¿Son buenas para identificar a las personas que no están infectadas (especificidad) y son buenas para identificar a las personas que están infectadas (sensibilidad)? Las pruebas de PCR son muy precisas para ambas dimensiones. Sin embargo, las pruebas de PCR también son lentas y costosas, y requieren un frotis largo e incómodo por la nariz en un centro médico. Los tiempos de procesamiento lentos significan que las personas no obtienen información oportuna cuando la necesitan. Peor aún, las pruebas de PCR son tan receptivas que pueden encontrar pequeños restos de firmas de coronavirus mucho después de que alguien haya dejado de ser contagioso , lo que puede causar cuarentenas innecesarias.

Mientras tanto, los investigadores han demostrado que las pruebas rápidas que son muy precisas para identificar a las personas que no tienen la enfermedad, pero no tan buenas para identificar a las personas infectadas, pueden ayudarnos a contener esta pandemia. Como me dijo Dylan Morris, un candidato a doctorado en ecología y biología evolutiva en Princeton, las pruebas baratas y de baja sensibilidad pueden ayudar a mitigar una pandemia incluso si no se dispersa en exceso, pero son particularmente valiosas para la identificación de grupos durante una dispersión excesiva. Esto es especialmente útil porque algunas de estas pruebas se pueden administrar a través de la saliva y otros métodos menos invasivos, y se pueden distribuir fuera de las instalaciones médicas.

En un régimen de dispersión excesiva, identificar los eventos de transmisión (alguien infecta a otra persona) es más importante que identificar a las personas infectadas. Piense en una persona infectada y sus 20 contactos futuros: personas que conocieron desde que se infectaron. Digamos que probamos 10 de ellos con una prueba rápida y barata y obtenemos nuestros resultados en una o dos horas. Esta no es una excelente manera de determinar exactamente quién está enfermo de esos 10, porque nuestra prueba perderá algunos positivos, pero eso está bien para nuestros propósitos. Si todos son negativos, podemos actuar como si nadie estuviera infectado, porque la prueba es bastante buena para encontrar negativos. Sin embargo, en el momento en que encontremos algunas transmisiones, sabremos que podríamos tener un evento de súper esparcidor, y podemos decirle a las 20 personas que asuman que son positivas y que se aíslen; si hay una o dos transmisiones, es probable que haya más, precisamente por el comportamiento de agrupación. Dependiendo de la edad y otros factores, podemos evaluar a esas personas individualmente mediante pruebas de PCR,

Scarpino me dijo que la sobredispersión también mejora la utilidad de otros métodos agregados, como las pruebas de aguas residuales, especialmente en entornos colectivos como dormitorios o residencias de ancianos, lo que nos permite detectar agrupaciones sin probar a todos. Las pruebas de aguas residuales también tienen baja sensibilidad ; puede pasar por alto los positivos si muy pocas personas están infectadas, pero eso está bien para propósitos de detección de población. Si las pruebas de aguas residuales indican que es probable que no haya infecciones, no es necesario que hagamos pruebas a todos para encontrar hasta el último caso potencial. Sin embargo, en el momento en que vemos signos de un clúster, podemos aislar rápidamente a todos, nuevamente mientras esperamos más pruebas individualizadas a través de pruebas de PCR, según la situación.

Desafortunadamente, hasta hace poco, muchas de estas pruebas baratas habían sido retenidas por agencias reguladoras en los Estados Unidos, en parte porque estaban preocupadas por su relativa falta de precisión en la identificación de casos positivos en comparación con las pruebas de PCR, una preocupación que perdió su utilidad a nivel de población. para este patógeno sobredispersado en particular.


Para volver a los misterios de esta pandemia, lo que hizoocurrirá temprano para causar trayectorias tan drásticamente diferentes en lugares similares? ¿Por qué nuestras herramientas analíticas habituales (estudios de caso, comparaciones entre varios países) no nos han dado mejores respuestas? No es intelectualmente satisfactorio, pero debido a la sobredispersión y su estocasticidad, puede que no haya una explicación más allá de que las regiones más afectadas, al menos inicialmente, simplemente tuvieron algunos eventos tempranos de superdifusión desafortunados. No fue solo pura suerte: las poblaciones densas, los ciudadanos mayores y la vida en congregación, por ejemplo, hicieron que las ciudades de todo el mundo fueran más susceptibles a los brotes en comparación con los lugares rurales, menos densos y aquellos con poblaciones más jóvenes, menos transporte público o una ciudadanía más saludable. . Pero, ¿por qué Daegu en febrero y no Seúl, a pesar de que las dos ciudades están en el mismo país, bajo el mismo gobierno, gente, clima, ¿y más? Por frustrante que pueda ser, a veces, la respuesta es simplemente dónde se encontraba la Paciente 31 y la megaiglesia a la que asistió.

La dispersión excesiva hace que sea más difícil para nosotros absorber las lecciones del mundo, porque interfiere con la forma en que normalmente pensamos sobre la causa y el efecto. Por ejemplo, significa que los eventos que resultan en la propagación y no propagación del virus son asimétricos en su capacidad para informarnos. Tomemos el caso muy publicitado en Springfield, Missouri, en el que dos estilistas infectados, ambos con máscaras, continuaron trabajando con los clientes mientras presentaban síntomas. Resulta que no se encontraron infecciones aparentes entre los 139 clientes expuestos (67 fueron examinados directamente; el resto no informó haberse enfermado). Si bien hay mucha evidencia de que las máscaras son cruciales para amortiguar la transmisión, solo ese eventono nos diría si las máscaras funcionan. Por el contrario, estudiar la transmisión, el evento más raro, puede ser bastante informativo. Si esos dos peluqueros hubieran transmitido el virus a un gran número de personas a pesar de que todos llevaban máscaras, sería una prueba importante de que, quizás, las máscaras no son útiles para prevenir la superpropagación.

Las comparaciones también nos brindan menos información en comparación con los fenómenos para los que la entrada y la salida están más estrechamente acopladas. Cuando ese sea el caso, podemos verificar la presencia de un factor (por ejemplo, luz solar o vitamina D) y ver si se correlaciona con una consecuencia (tasa de infección). Pero eso es mucho más difícil cuando las consecuencias pueden variar ampliamente dependiendo de algunos golpes de suerte, la forma en que la persona equivocada estaba en el lugar equivocado en algún momento a mediados de febrero en Corea del Sur . Esa es una de las razones por las que las comparaciones entre varios países han tenido problemas para identificar dinámicas que expliquen suficientemente las trayectorias de diferentes lugares.

Una vez que reconocemos la superpropagación como una palanca clave, los países que parecen estar demasiado relajados en algunos aspectos parecen muy diferentes, y nuestros debates polarizados habituales sobre la pandemia también están revueltos. Tomemos a Suecia, un supuesto ejemplo del gran éxito o el terrible fracaso de la inmunidad colectiva sin bloqueos, según a quién le pregunte. En realidad, aunque Suecia se une a muchos otros países al no proteger a las poblaciones de ancianos en las instalaciones de vida en congregación, sus medidas dirigidas a la superpropagación han sido más estrictas.que muchos otros países europeos. Aunque no tuvo un bloqueo completo, como me señaló Kucharski, Suecia impuso un límite de 50 personas en las reuniones en interiores en marzo, y no eliminó el límite incluso cuando muchos otros países europeos aliviaron tales restricciones después de rechazar la primera ola. . (Muchos una vez más están restringiendo el tamaño de las reuniones después de ver un resurgimiento). Además, el país tiene un tamaño de hogar pequeñoy menos hogares multigeneracionales en comparación con la mayor parte de Europa, lo que limita aún más las posibilidades de transmisión y agrupación. Mantuvo las escuelas completamente abiertas sin distanciamiento ni máscaras, pero solo para niños menores de 16 años, que es poco probable que sean superpropagadores de esta enfermedad. Tanto los riesgos de transmisión como los de enfermedad aumentan con la edad, y Suecia se conectó a Internet para estudiantes de secundaria y universitarios de alto riesgo, lo contrario de lo que hicimos en los Estados Unidos. También fomentó el distanciamiento social y cerró los lugares cerrados que no respetaban las reglas. Desde un punto de vista de sobredispersión y superdifusión, Suecia no se clasificaría necesariamente entre los países más laxos, pero tampoco es el más estricto. Simplemente no merece este lugar descomunal en nuestros debates evaluando diferentes estrategias.


Aunque la sobredispersión dificulta algunos métodos habituales de estudio de las conexiones causales, podemos estudiar los fracasos para comprender qué condiciones convierten la mala suerte en catástrofes. También podemos estudiar el éxito sostenido, porque la mala suerte eventualmente afectará a todos, y la respuesta es importante.

Los estudios de caso más informativos bien pueden ser aquellos que inicialmente tuvieron una suerte terrible, como Corea del Sur, y sin embargo lograron provocar una supresión significativa. Por el contrario, Europa fue ampliamente elogiada por su apertura desde el principio, pero eso fue prematuro; muchos países están experimentando aumentos generalizados en los casos y se parecen a los Estados Unidos en algunas medidas. De hecho, Europa está logrando cierto éxito este verano y la relajación, incluida la apertura de eventos bajo techo con un mayor número, es instructivo en otro aspecto importante de la gestión de un patógeno sobredispersado: en comparación con un régimen más estable, el éxito en un escenario estocástico puede ser más frágil. de lo que parece.

Una vez que un país tiene demasiados brotes, es casi como si la pandemia cambiara al «modo de gripe», como dijo Scarpino, lo que significa niveles altos y sostenidos de propagación comunitaria, aunque la mayoría de las personas infectadas no estén transmitiendo. Scarpino explicó que salvo medidas verdaderamente drásticas, una vez en ese modo generalizado y elevado, COVID-19 puede seguir propagándose debido a la gran cantidad de cadenas que ya existen. Además, las cifras abrumadoras pueden eventualmente generar más grupos, empeorando aún más la situación.

Como dijo Kucharski, un período relativamente tranquilo puede ocultar la rapidez con la que las cosas pueden convertirse en grandes brotes y cómo unos pocos eventos de amplificación encadenados pueden convertir rápidamente una situación aparentemente bajo control en un desastre. A menudo se nos dice que si Rt, la medida en tiempo real de la propagación promedio, está por encima de uno, la pandemia está creciendo y que por debajo de uno, está desapareciendo. Eso puede ser cierto para una epidemia que no se dispersa demasiado, y aunque un Rt por debajo de uno es ciertamente bueno, es engañoso consolarse demasiado con un Rt bajo cuando solo unos pocos eventos pueden reavivar números masivos. Ningún país debería olvidar al Paciente 31 de Corea del Sur.

Dicho esto, la dispersión excesiva también es motivo de esperanza, como lo demuestra la respuesta agresiva y exitosa de Corea del Sur a ese brote, con un régimen masivo de pruebas, rastreo y aislamiento. Desde entonces, Corea del Sur también ha estado practicando una vigilancia sostenida y ha demostrado la importancia del rastreo hacia atrás . Cuando una serie de grupos vinculados a clubes nocturnos estalló en Seúl recientemente, las autoridades de salud rastrearon y probaron agresivamente a decenas de miles de personas vinculadas a los lugares , independientemente de sus interacciones con el caso índice, a dos metros de distancia o no, una respuesta sensata, dada que sabemos que el patógeno se transmite por el aire.

Quizás uno de los casos más interesantes ha sido Japón, un país con suerte media que fue golpeado desde el principio y siguió lo que parecía ser un modelo poco convencional, sin desplegar pruebas masivas y nunca cerrarse por completo. A fines de marzo, economistas influyentes publicaban informes con advertencias espantosas , prediciendo sobrecargas en el sistema hospitalario y enormes picos de muertes . Sin embargo, la catástrofe predicha nunca llegó a ocurrir, y aunque el país enfrentó algunas olas futuras, nunca hubo un gran aumento en las muertes a pesar del envejecimiento de la población, el uso ininterrumpido del transporte masivo, las ciudades densas y la falta de un cierre formal.

No es que Japón estuviera mejor situado que Estados Unidos al principio. Al igual que en EE. UU. Y Europa, me dijo Oshitani, Japón inicialmente no tenía la capacidad de PCR para realizar pruebas generalizadas. Tampoco podía imponer un cierre total o estrictas órdenes de quedarse en casa; incluso si eso hubiera sido deseable, no habría sido legalmente posible en Japón.

Oshitani me dijo que en Japón, habían notado las características de sobredispersión de COVID-19 ya en febrero y, por lo tanto, crearon una estrategia que se centra principalmente en la destrucción de grupos, que intenta evitar que un grupo encienda a otro. Oshitani dijo que cree que «la cadena de transmisión no puede sostenerse sin una cadena de grupos o un mega grupo». Japón, por lo tanto, llevó a cabo un enfoque de eliminación de agrupaciones, que incluyó la realización de un rastreo hacia atrás agresivo para descubrir agrupaciones.. Japón también se centró en la ventilación, aconsejando a su población que evite los lugares donde se juntan las tres C (multitudes en espacios cerrados en estrecho contacto, especialmente si se habla o se canta), uniendo también la ciencia de la sobredispersión con el reconocimiento de la transmisión de aerosoles en el aire como transmisión presintomática y asintomática.

Oshitani contrasta la estrategia japonesa, identificando casi todas las características importantes de la pandemia desde el principio, con la respuesta occidental, tratando de eliminar la enfermedad » una por una » cuando esa no es necesariamente la forma principal de propagación. De hecho, Japón bajó sus casos, pero mantuvo su vigilancia: cuando el gobierno comenzó a notar un repunte en los casos comunitarios, inició un estado de emergencia en abril y se esforzó por incentivar los tipos de negocios que podrían conducir a eventos de superdifusión. , como teatros, locales de música y estadios deportivos, para cerrar temporalmente. Ahora las escuelas han vuelto en persona, e incluso los estadios están abiertos, pero sin cánticos .

No siempre se trata de la restricción de las reglas, sino de si apuntan a los peligros correctos. Como dijo Morris, “el compromiso de Japón con la ‘ruptura de agrupaciones’ le permitió lograr una mitigación impresionante con restricciones elegidas con criterio. Los países que han ignorado la superpropagación se han arriesgado a sufrir lo peor de ambos mundos: restricciones onerosas que no logran una mitigación sustancial. La reciente decisión del Reino Unido de limitar las reuniones al aire libre a seis personas y permitir que los pubs y bares permanezcan abiertos es solo una demuchos de esos ejemplos «.

¿Podríamos volver a una vida mucho más normal enfocándonos en limitar las condiciones para eventos de súper propagación, participando agresivamente en la destrucción de clústeres y desplegando pruebas masivas rápidas y baratas, es decir, una vez que reduzcamos nuestros números de casos a un nivel lo suficientemente bajo? números para llevar a cabo tal estrategia? (Muchos lugares con baja transmisión comunitaria podrían comenzar de inmediato). Una vez que buscamos y vemos el bosque, es más fácil encontrar la salida.


* Este artículo originalmente decía que, en abril, las muertes por coronavirus aumentaron en Quito, Ecuador. De hecho, se dispararon en Guayaquil, Ecuador.

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