Hay algo extraño en esta pandemia de coronavirus. Incluso después de varios meses de extensas investigaciones realizadas por la comunidad científica mundial, quedan muchas preguntas abiertas. ¿Por qué, por ejemplo, en la parte norte de Italia hubo tantas más muertes que en otras partes del país? 25,000 muertes (de 36,000) ocurrieron en solo tres regiones contiguas en el norte de Italia. En Lombardía, murieron unas 17.000 personas. Casi todas estas muertes ocurrieron en los primeros meses después del brote. Lo que sucedió en abril en Guayaquil, Ecuador, cuando una gran cantidad de personas murieron tan rápido que sus cuerpos fueron arrojados a las aceras y calles? ¿Por qué un número tan pequeño de ciudades representó una proporción significativa de las muertes mundiales en la primavera de 2020, mientras que muchas otras ciudades con densidad, clima, distribución de edades y patrones de viaje similares escaparon a este destino? ¿Qué podemos aprender realmente de Suecia, que se llama simultáneamente un gran éxito (por el bajo número de casos y muertes) y un fracaso (por la alta mortalidad al comienzo de la pandemia), a pesar de que ya está comenzando una segunda ola en Europa? ¿Por qué no se cumplieron los pronósticos de las autoridades japonesas, ampliamente discutidos anteriormente? Hay cada vez más ejemplos tan extraños.
Durante los últimos nueve meses, he escuchado muchas explicaciones para las diferencias en las vías (clima, población anciana, vitamina D, inmunidad previa, inmunidad colectiva), ninguna de ellas explica el período o la escala de estas fluctuaciones.
Sin embargo, puede haber una clave pasada por alto para comprender la pandemia que ayudaría a responder estas preguntas, reconsiderar los argumentos actuales y, lo más importante, tomar el control de la propagación de COVID-19.
A estas alturas, muchos ya han oído hablar de R0, el número reproductivo básico de un patógeno, que permite evaluar su infectividad. Pero si no ha leído revistas científicas, lo más probable es que no se haya encontrado con k, la medida de su varianza. Determinar k parece complicado, pero básicamente es solo una forma de averiguar cómo se propaga un virus, de manera uniforme o en grandes brotes, en los que una persona infecta a muchas otras a la vez. Después de nueve meses de recopilar datos epidemiológicos, sabemos que estamos tratando con un patógeno extremadamente disperso, lo que significa que tiende a extenderse en grupos. Este conocimiento aún no ha entrado completamente en nuestra comprensión de la pandemia (y nuestra práctica de prevención).
El conocido coeficiente R0 (pronunciado "er-cero") es la infectividad promediopatógeno, es decir, la cantidad promedio de personas que pueden infectarse después del contacto con una persona infectada. Si una persona enferma infecta, en promedio, a otras tres, entonces R0 es tres. Este parámetro se consideró como uno de los factores clave para comprender cómo funciona la pandemia. Los medios de comunicación han producido muchas explicaciones y visualizaciones de este parámetro. Las películas, alabadas por su credibilidad científica con respecto a la pandemia, merecen elogios por sus personajes explicando el "extremadamente importante" R0. Mesa en línea aparecidarastrear el valor de R y Rt en tiempo real de acuerdo con nuestras acciones (si las personas usan máscaras y están aisladas, o aparece inmunidad, la enfermedad ya no puede propagarse al mismo ritmo, de ahí la diferencia entre R0 y R).
Desafortunadamente, los promedios no siempre ayudan a evaluar la distribución completa, especialmente si sus elementos pueden diferir significativamente entre sí. Si el CEO de Amazon, Jeff Bezos, entra en un bar con 100 clientes, entonces el bienestar promedio del bar superará repentinamente los mil millones de dólares. Si entro en esta barra también, poco cambiará. Obviamente, el promedio no es muy útil para comprender la distribución de la riqueza en esta barra o cómo cambiarla. A veces, la media no dice nada. Al mismo tiempo, si hay una persona infectada con COVID-19 en un bar, y hay poca ventilación y ruido en la habitación (por lo que las personas tendrán que hablar en voz alta a distancias cortas), entonces casi todos los invitados pueden infectarse; un patrón similar se ha observado muchas veces desde el comienzo de una pandemia,y el indicador R simplemente no lo tiene en cuenta. Aquí llegamos al concepto de varianza.
Hay situaciones en las que una persona puede infectar al 80% o más de las personas en interiores en solo unas pocas horas. Al mismo tiempo, en otros casos, COVID-19 puede ser sorprendentemente menos contagioso . La sobredispersión y superprevalencia de este virus se ha observado en estudios en todo el mundo. Un creciente cuerpo de investigación estima que la mayoría de las personas infectadas no pueden infectar a ninguna otra persona. En trabajo recienteen Hong Kong, donde se han realizado pruebas exhaustivas y rastreo de contactos, se encontró que alrededor del 19% de las infecciones eran responsables del 80% de la transmisión, mientras que el 69% de los casos no se transmitieron a ninguna persona. Y este hallazgo no es anómalo: muchos investigadores asumieron desde el principio que solo del 10 al 20 por ciento de las personas infectadas podrían ser responsables del 80 al 90 por ciento de la transmisión, y que muchas personas no transmiten la enfermedad en absoluto .
Una distribución tan distorsionada y desigual sugiere que una serie de eventos desafortunados al comienzo de la propagación puede llevar a una superpropagación de la infección y la aparición de conglomerados, y es por eso que los eventos incluso en países similares pueden ser radicalmente diferentes. Los científicos observaron los eventos tempranos desde una perspectiva global , cuando las personas infectadas viajaron a diferentes países, y encontraron que en algunos países esto no condujo a la muerte ni a la propagación de la infección, mientras que en otros hubo brotes significativos. Mediante el análisis genómico, los investigadores de Nueva Zelanda analizaron más de la mitad de los casos confirmados del país y encontraron la asombrosa cantidad de 277 infecciones en los primeros meses, y solo el 19% de ellas resultaron ena al menos una infección adicional. Un análisis reciente sugiere que un efecto similar puede ocurrir incluso en áreas concurridas (como hogares de ancianos), y que es posible que se necesiten varias propagaciones generalizadas para que ocurra un brote . Mientras tanto, en Daegu, Corea del Sur, solo una mujer, llamada “Paciente 31”, ha causado más de 5.000 infecciones conocidas en un solo grupo: la megaiglesia.
Como era de esperar, el SARS-CoV, la generación anterior del virus SARS-CoV-2 que causó el brote de SARS en 2003, también se propagó de esta manera.: La mayoría de las personas infectadas no lo transmitieron, pero la mayoría de los brotes fueron desencadenados por múltiples eventos que llevaron a una superpropagación. MERS, otro primo del coronavirus del SARS, también parece ser muy común , pero afortunadamente no se transmite muy bien en humanos.
El indicador k tiene en cuenta exactamente este patrón de alternancia de niveles de infecciosidad, lo que escapa al ojo del indicador R... Samuel Scarpino, profesor asistente en el Departamento de Epidemiología y Sistemas Complejos de la Región Nordeste, me dijo que este era un gran problema, especialmente para las autoridades sanitarias de los países occidentales, donde las pautas pandémicas se centraban en la influenza, y tenía sentido porque la influenza pandémica puede ser increíblemente peligroso. Sin embargo , la influenza no tiene tal distribución agrupada .
Podemos ver la imagen de la enfermedad como determinista o estocástica.: en el primer caso, la propagación del brote es más lineal y predecible, en el segundo, el azar juega un papel mucho más importante y es difícil (si no imposible) hacer predicciones. En trayectorias deterministas, esperamos que lo que sucedió ayer nos dé una buena idea de qué esperar mañana. Los fenómenos estocásticos, sin embargo, no funcionan de esta manera: las mismas entradas no siempre dan las mismas salidas, y los fenómenos pueden pasar rápidamente de un estado a otro. Como Scarpino me dijo, "Enfermedades como la gripe son bastante deterministas, y R0 (aunque imperfecto) pinta la imagen correcta (es casi imposible detener la propagación hasta que haya una vacuna disponible)". Esta afirmación no es necesariamente cierta para enfermedades muy comunes.
La naturaleza y la sociedad están plagadas de fenómenos desequilibrados, algunos de los cuales operan según el principio de Pareto, que lleva el nombre del sociólogo Wilfredo Pareto. La idea de Pareto a veces se llama el principio 80/20: el 80 por ciento de los resultados de interés se deben al 20 por ciento de las contribuciones, 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 debería sorprender a quienes han trabajado, por ejemplo, en la industria de servicios, donde un pequeño grupo de clientes problemáticos puede causar toda la carga de trabajo adicional. En tales casos, excluir a estos clientes del negocio o darles un gran descuento puede resolver el problema, pero si las quejas se distribuyen de manera uniforme, se requerirán una variedad de estrategias. De la misma maneracentrarse en la puntuación R o aprovechar la experiencia de una pandemia de influenza no necesariamente funcionará bien en una pandemia demasiado difusa.
Hitoshi Oshitani, miembro del Grupo Nacional de Investigación de Conglomerados COVID-19 dependiente del Ministerio de Salud, Trabajo y Bienestar de Japón y profesor de la Universidad de Tohoku, quien me dijo que Japón se centró inicialmente en la proliferación excesiva, compara el enfoque de su país para observar el bosque y trata de encontrar conglomerados , no árboles... Cree que el mundo occidental está mirando los árboles y se pierde entre ellos. Para abordar eficazmente la superpropagación de la enfermedad, los políticos deben comprender por qué está sucediendo y deben comprender cómo afecta a todo, incluidos nuestros métodos de rastreo de contactos y nuestras políticas de prueba.
La superpropagación de un patógeno puede tener muchas razones . La fiebre amarilla se propaga principalmente a través del mosquito Aedes aegypti, pero hasta que se descubrió el papel del insecto, su transmisión enloqueció a muchos científicos. Se pensaba que la tuberculosis se propagaba con gotitas hasta que se comprobó mediante experimentos inteligentesque se transmite por el aire. Aún se desconoce mucho sobre la superpropagación del SARS-CoV-2. Es posible que algunas personas sean súper distribuidores del virus, es decir, lo propagan mucho más que otras. Al igual que con otras enfermedades, los patrones de contacto ciertamente juegan un papel: un político en la campaña electoral o un estudiante en un dormitorio difieren significativamente en el número de contactos con otras personas en comparación, por ejemplo, con una persona mayor que vive en una casa pequeña. Sin embargo, a través del análisis de los datos epidemiológicos acumulados durante nueve meses, tenemos información importante sobre una serie de factores.
Numerosos estudios muestran que en la gran mayoría de los casos, los grupos de propagación de COVID-19 ocurren en áreas mal ventiladas donde se reúne un gran número de personas: bodas, iglesias, coros, gimnasios, funerales, restaurantes, es decir, lugares donde la gente habla en voz alta o canta sin máscaras Para que ocurra la superproliferación, es necesario manifestar una serie de otros aspectos, y los riesgos de que ocurran pueden diferir de un lugar a otro y de una actividad a otra, según Müge Cewik, instructor de cursos de enfermedades infecciosas y virología médica en la Universidad de St. extensa investigación sobre las condiciones de transmisión de COVID-19 .
Cevik sostiene que "la exposición prolongada, la mala ventilación [y] las multitudes" son factores clave en la superdifusión. La superproliferación también puede ocurrir en habitaciones fuera de la directiva de metro y medio, ya que el SARS-CoV-2, el patógeno que causa el COVID-19, puede viajar por el aire y acumularse, especialmente si la habitación está mal ventilada. Dado que algunas personas infectan a otras antes de que se desarrollen los síntomas (ya veces los síntomas son muy leves o ausentes), ni siquiera podemos saber si nosotros mismos somos contagiosos. Ni siquiera sabemos si hay otros factores que contribuyen a la superdifusión. Sin embargo, no necesitamos conocer todos estos factores para evitar la necesaria condición de super-propagación: multitudes, especialmente en una habitación mal ventilada, y (aún más especialmente) no llevar máscaras.Como me dijo Natalie Dean, bioestadística de la Universidad de Florida, dados los enormes números asociados con estos grupos, apuntarlos para erradicarlos podría reducir significativamente las tasas de infección.
Se debe considerar la dispersión excesiva cuando se trabaja en el rastreo de contactos. Es posible que tengamos que hacer lo contrario. Muchos estados están haciendo ahora lo que se llama rastreo de contactos directos (o prospectivos). Una vez que se identifica a una persona infectada, tratamos de averiguar con quién interactuó posteriormente para que podamos alertar, verificar, aislar y poner en cuarentena a las personas involucradas en esta interacción. Pero esta no es la única forma de realizar un seguimiento de los contactos. Debido a la variación excesiva, esta técnica no siempre es beneficiosa. En cambio, en muchos casos, deberíamos intentar trabajar hacia atrás para ver quién infectó primero al sujeto.
Debido a la dispersión excesiva, la mayoría de las personas serán infectadas por una persona que también ha infectado a otras personas, ya que estadísticamente solo un pequeño porcentaje de los infectados infecta a un gran número de personas al mismo tiempo. La mayoría infecta a una persona oa nadie en absoluto. Como me explicó Adam Kucharski, epidemiólogo y autor de Infection Rules , si podemos usar el rastreo de contactos retrospectivo para localizar a la persona que infectó a nuestro paciente y luego rastrear directamente los contactos de la persona infectada, generalmente encontramos muchos mas casosen comparación con la simple aplicación del análisis de contacto directo, simplemente indicará una serie de infecciones potenciales, muchas de las cuales seguirán siendo potenciales, porque muchas cadenas de distribución no funcionan.
La razón de la importancia de dar marcha atrás es similar a lo que el sociólogo Scott L. Feld llamó la paradoja de la amistad.: Tus amigos, en promedio, tendrán más amigos que tú. (¡Lo siento!) Esto es obvio desde la vista web. Las amistades se distribuyen de manera desigual; Algunas personas tienen muchos amigos, y es probable que su círculo de amigos incluya estas mariposas sociales, porque no podría ser de otra manera. Se han hecho amigos contigo y con otras personas. Y estos aumentan el número medio de amigos que tienen tus amigos en comparación contigo, la persona media. (Por supuesto, esto no se aplica a las mariposas sociales en sí mismas, pero la dispersión excesiva significa que hay muchas menos). Asimismo, una persona infecciosa que transmite una enfermedad es como una mariposa social pandémica: en promedio, infecta a muchas más personas que la persona promedio, que transmitirá la infección con mucha menos frecuencia. De hecho, ¿cómoKukharsky y sus coautores argumentan matemáticamente que la sobrevarianza significa "que el seguimiento directo por sí solo puede revelar como máximo un número promedio de infecciones posteriores (es decir, R)". A su vez,
"el retroceso aumenta este número máximo de personas rastreadas de 2 a 3 veces, ya que es más probable que los casos en consideración se originen en grupos existentes en lugar de crear nuevos".
Incluso en una pandemia demasiado difusa, tiene sentido hacer un seguimiento directo para poder advertir y validar a las personas, si hay recursos y capacidades de prueba adicionales. Pero no tiene sentido hacer un seguimiento directo sin asignar suficientes recursos para rastrear y encontrar los clústeres que están haciendo tanto daño.
Otra consecuencia significativa de la dispersión excesiva es que enfatiza la importancia de realizar ciertos tipos de pruebas rápidas y baratas. Considere el modelo de seguimiento y prueba dominante actual. En muchos países, las autoridades sanitarias están tratando de rastrear y encontrar contactos directos de una persona infectada: todas las personas con las que ha estado en contacto desde el momento de la infección. Luego intentan probarlos todos con pruebas de PCR (reacción en cadena de la polimerasa) costosas, lentas pero de alta precisión. En una situación en la que las agrupaciones afectan la propagación de la infección con tanta fuerza, esta puede no ser la mejor estrategia.
Las pruebas de PCR identifican segmentos de ARN de coronavirus en muestras de hisopos nasales, como si buscaran su firma. Estas pruebas de diagnóstico se evalúan por dos motivos: ¿hacen un buen trabajo para detectar no infectados (especificidad) y hacen un buen trabajo para detectar a los infectados (sensibilidad)? Las pruebas de PCR son muy precisas en ambos parámetros. Sin embargo, las pruebas de PCR también son lentas y costosas y requieren un frotis profundo e incómodo realizado en un centro médico. Además, debido al largo tiempo de procesamiento, las personas a veces no reciben información cuando la necesitan. Peor aún, las pruebas de PCR responden tanto que pueden encontrar pequeños restos de firmas de coronavirus mucho después de que alguien ya no sea infeccioso , lo que podría llevar a cuarentenas innecesarias.
Mientras tanto,Los investigadores han demostrado que las pruebas rápidas (que son muy precisas para identificar a las personas sin la enfermedad, pero no tan buenas para identificar a las personas infectadas) pueden ayudarnos a contener esta pandemia. Como me dijo Dylan Morris, PhD en ecología y biología evolutiva en Princeton, las pruebas baratas y de baja sensibilidad pueden ayudar a contener una pandemia, incluso si no es demasiado difusa, pero son especialmente valiosas para identificar grupos dentro de una pandemia demasiado variada. Esto es especialmente útil porque algunas de estas pruebas se pueden realizar con saliva y otros métodos menos invasivos, y también se pueden distribuir fuera de los entornos de atención médica.
En un régimen demasiado disperso, identificar las infecciones es más importante que identificar a los individuos infectados. Piense en una persona infectada y 20 contactos directos: personas que conoció después de la infección. Digamos que probamos 10 de ellos con una prueba rápida barata y obtenemos los resultados en una o dos horas. Esta no es la mejor manera de determinar cuál de estos 10 está enfermo, porque nuestra prueba perderá algunos de los resultados positivos, pero para nuestros propósitos esto está bien. Si todos son negativos, podemos actuar como si nadie estuviera infectado, porque la prueba encuentra resultados negativos bastante bien.
Sin embargo, en el momento en que encontramos varios casos de infección, sabemos que quizás estemos ante una superpropagación, y podemos decirles a las 20 personas que lo más probable es que estén infectadas y que deberían aislarse. Si encontramos una o dos infecciones, lo más probable es que el problema esté en la distribución de grupos. Dependiendo de la edad y otros factores, podemos evaluar a estas personas individualmente mediante pruebas de PCR que pueden identificar quién está infectado, o pedirles a todos que esperen.
Scarpino me dijo que la sobredispersión también aumenta la utilidad de otros métodos, como analizar las aguas residuales (especialmente en lugares concurridos como dormitorios o residencias de ancianos), lo que nos permite detectar agrupaciones sin probar absolutamente a todo el mundo. La investigación de aguas residuales tambiénbaja sensibilidad , puede perder resultados positivos si muy pocas personas están infectadas, pero esto es normal para la detección. Si analizar las aguas residuales indica que lo más probable es que no haya infección, entonces no es necesario que hagamos la prueba a todos para identificar todos los casos potenciales de infección. Sin embargo, una vez que detectamos signos de un clúster, podemos aislar rápidamente a todos, nuevamente, en espera de más pruebas individualizadas con pruebas de PCR , según la situación.
Desafortunadamente, hasta hace poco, muchas de estas pruebas baratas han sido restringidas por agencias reguladoras en los Estados Unidos. En parte porque estaban preocupados por su relativa inexactitud en la detección de casos positivos en comparación con las pruebas de PCR, esta preocupación ha pasado por alto su utilidad a nivel de población para este patógeno sobredifundido en particular.
Volviendo a los misterios de esta pandemia, ¿por qué aparecieron trayectorias de propagación tan diferentes en las primeras etapas en países similares? ¿Por qué las herramientas analíticas habituales (estudios de casos, comparaciones de países) no nos dieron respuestas más precisas? Intelectualmente, esto no es satisfactorio, pero debido a la excesiva variación y aleatoriedad, puede que no haya explicación, excepto que en las regiones más afectadas, hubo varios brotes de superpropagación en la etapa inicial. No es solo suerte: la densidad de población, las poblaciones de ancianos y las multitudes, por ejemplo, hacen que las ciudades de todo el mundo sean más susceptibles a los brotes en comparación con las áreas rurales, los lugares con baja densidad de población y las ciudades con poblaciones más jóvenes con menos poblaciones. tránsito masivo o ciudadanos más saludables.Pero, ¿por qué en febrero el brote ocurrió en Daegu y no en Seúl, a pesar de que las dos ciudades están en el mismo país, bajo el mismo gobierno, tienen personas similares, tienen aproximadamente el mismo clima y mucho más? Por más angustioso que sea, a veces la respuesta solo puede ser dónde terminó la paciente número 31 y la megaiglesia a la que asistió.
La sobrevarianza nos dificulta aprender las lecciones que el mundo nos enseña porque no pensamos en la causa y el efecto. Por ejemplo, esto sugiere que los eventos que conducen a la propagación y no propagación del virus son asimétricos en términos de lo que podemos aprender. Eche un vistazo al caso replicadoen Springfield, Missouri, en el que dos peluqueros infectados (ambos con máscaras) continuaron trabajando con clientes con síntomas de infección. Resultó que no hubo casos claros de infección entre 139 clientes (67 fueron examinados directamente; el resto no informó que estuvieran enfermos). Si bien existe una amplia evidencia de que las máscaras son fundamentales para atenuar la transmisión, este evento por sí solo no nos dice si las máscaras están funcionando. Por el contrario, estudiar la transmisión, un evento más raro, puede ser muy informativo. Si estos dos peluqueros transmitieran el virus a un gran número de personas, a pesar de que todos usan máscaras, sería una prueba importante de que las máscaras pueden no ayudar a prevenir la superpropagación.
Las comparaciones también nos dan menos información que los fenómenos en los que la entrada y la salida están más estrechamente relacionadas entre sí. Podemos verificar un factor (digamos, luz solar o vitamina D) y ver si se correlaciona con los efectos (grado de infección). Pero todo es mucho más complicado si las consecuencias pueden variar mucho en función de varios eventos aleatorios: a mediados de febrero en Corea del Sur, la persona equivocada estaba en el lugar equivocado . Esta es una de las razones por las que al comparar varios países, es difícil identificar dinámicas que expliquen la diferencia entre trayectorias en diferentes ubicaciones .
Una vez que reconozcamos que la superproliferación es un factor importante, los países que parecen demasiado relajados en algunos aspectos se verán muy diferentes, y nuestros debates polares habituales sobre la pandemia también serán descartados. Tomemos a Suecia, por ejemplo, que, dependiendo de a quién se le pregunte, ha tenido un gran éxito o ha fracasado horriblemente con la inmunidad colectiva sin bloqueo. De hecho, aunque Suecia se ha convertido en uno de los muchos países que no ha protegido a las personas mayores en sus comunidades, sus medidas antiproliferación han sido más estrictas que en muchos otros países europeos. A pesar de que Suecia no se bloqueó por completo, como me dijo Kuharsky,En marzo, Suecia impuso una restricción a las reuniones masivas: no más de 50 personas. Esta restricción aún no se ha levantado, a pesar de que muchos países europeosdebilitó sus medidas tras el final de la primera ola (muchos vuelven a las medidas de endurecimiento debido al empeoramiento de la situación). Además, en comparación con la mayoría de los países europeos, Suecia tiene menos hogares multigeneracionales, lo que limita aún más las oportunidades de transmisión y agrupación. Las escuelas en Suecia se han mantenido completamente abiertas sin distanciamiento social ni enmascaramiento, pero solo para niños menores de 16 años, que es poco probable que estén propagando la enfermedad. Tanto el riesgo de transmisión como el riesgo de enfermedad aumentan con la edad, y Suecia ha trasladado a los estudiantes de secundaria y universitarios a Internet, lo contrario de lo que ha hecho en los Estados Unidos. También en Suecia, se fomentó el distanciamiento social y las instituciones que no seguían las reglascerrado . En términos de sobrevarianza y superproliferación, Suecia no se encuentra entre los países más blandos (en términos de medidas), pero tampoco es el más estricto. No es necesario que se refiera a él con tanta frecuencia en las discusiones y evaluaciones de varias estrategias.
Si bien la sobrevarianza dificulta la aplicación de métodos convencionales de estudio de la causalidad, es posible estudiar errores para comprender qué condiciones convierten la mala suerte en desastre. También podemos estudiar el éxito duradero, porque la mala suerte eventualmente afectará a todos, y la respuesta es importante.
Los ejemplos más informativos bien pueden ser aquellos que inicialmente, como Corea del Sur, tuvieron una terrible mala suerte pero lograron una contención significativa. Por el contrario, Europa, por otro lado, fue elogiada por abrir temprano, aunque fue prematuro; muchos países están experimentando aumentos generalizados de casos y, en algunos aspectos, estos países son similares a los Estados Unidos. De hecho, el éxito de Europa este verano y la relajación (que incluye permitir eventos privados a gran escala) es instructivo sobre otro aspecto importante de la gestión de un patógeno demasiado disperso: en comparación con un sistema más resistente, el éxito en un escenario estocástico puede ser más frágil de lo que parece.
Una vez que hay demasiados brotes en un país, la pandemia parece entrar en un "modo de gripe", como dijo Scarpino, lo que significa un nivel alto y sostenido de infección a nivel comunitario, aunque la mayoría de las personas infectadas puede que no transmitan la infección. más lejos. Scarpino explicó que si no se toman medidas realmente drásticas, luego de que COVID-19 ingrese a este régimen, podría continuar extendiéndose debido a la gran cantidad de cadenas existentes. Además, una gran cantidad podría eventualmente conducir a la aparición de nuevos clusters, agravando aún más la situación.
El período relativamente tranquilo podría ocultar la rapidez con la que las cosas pueden convertirse en grandes brotes y cómo varios eventos de amplificación relacionados pueden convertir rápidamente una situación aparentemente incontrolable en un desastre, dijo Kukharsky. A menudo se nos dice que si Rt, la medida de la propagación promedio en tiempo real, está por encima de uno, entonces la pandemia se intensificará, y si está por debajo de uno, entonces disminuirá. Esto puede ser cierto para una epidemia que no es demasiado difusa, y si Rt es menor que uno (lo que ciertamente es algo bueno), no se relaje demasiado, ya que una cadena de eventos aleatorios puede conducir nuevamente a números enormes. Ningún país debería olvidar al paciente de Corea del Sur 31.
Sin embargo, la dispersión excesiva también es motivo de esperanza, como lo demuestra la respuesta agresiva y exitosa de Corea del Sur al brote, con pruebas masivas, rastreo de contactos y aislamiento. Desde entonces, Corea del Sur también ha mostrado una vigilancia continua y demuestra la importancia de dar marcha atrás . Cuando una serie de grupos relacionados con clubes nocturnos estallaron en Seúl recientemente, las autoridades de salud rastrearon y evaluaron agresivamente a decenas de miles de personas asociadas con estos lugares , independientemente de sus interacciones y distanciamiento social. Esta es una medida razonable, dado que sabemos que el patógeno se transmite por gotitas en el aire.
Probablemente uno de los casos más interesantes fue Japón, un país con suerte promedio que fue golpeado temprano y tomó medidas que parecían fuera de lo común: no realizó pruebas masivas, no se bloqueó por completo. A fines de marzo, economistas influyentes emitían informes de advertencia terrible que predecían la congestión del sistema hospitalario y enormes picos de muertes . Sin embargo, el desastre previsto nunca ocurrió y, aunque el país enfrentó varias oleadas, no tuvo grandes picos de mortalidad a pesar del envejecimiento de la población, el uso continuo del transporte público, la densidad urbana y la falta de un cierre formal.
No es que al principio la situación en Japón fuera mejor que en Estados Unidos. Oshitani dijo que Japón, como Estados Unidos y Europa, no tenía la capacidad de realizar pruebas de PCR masivas. Las autoridades tampoco podrían imponer un bloqueo total o regular el orden de permanencia en casa, incluso si fuera deseable; en Japón esto no es legalmente posible.
Oshitani me dijo que Japón había notado una dispersión excesiva en la propagación de COVID-19 en febrero, por lo que desarrollaron una estrategia enfocada principalmente en destruir grupos, que intenta evitar que un grupo sea "incendiado" por otro. Oshitani dijo que, en su opinión, "la cadena de distribución no puede ser sostenible sin una cadena de clusters o megaclusters". Por lo tanto, Japón ha implementado un enfoque que ha utilizado un rastreo agresivo para detectar clústeres.... Japón también se ha centrado en la ventilación, aconsejando a su población que se mantenga fuera de los espacios confinados donde las multitudes se reúnen e interactúan de cerca, especialmente si están hablando o cantando. Así, en Japón, el conocimiento científico de la sobredispersión se combinó con información sobre la transmisión por vía aérea, así como la transmisión presintomática y asintomática.
Oshitani opone la estrategia japonesa (dentro de la cual se trabajaron todas las características importantes de la pandemia en sus primeras etapas) con la occidental, en la que buscan eliminar uno a uno los casos de infección.- aunque este puede no ser el método de distribución principal. De hecho, los casos en Japón han disminuido, pero la vigilancia no se ha reducido: cuando el gobierno comenzó a notar un aumento en los casos comunitarios, declaró el estado de emergencia en abril y luchó por cerrar negocios que podrían estar relacionados. con estuches super extendidos. Estamos hablando de teatros, locales de música, estadios. Ahora las escuelas están volviendo a los estudios presenciales e incluso los estadios están abiertos, pero los cánticos están prohibidos .
No siempre se trata de la severidad de las reglas y restricciones, sino de si están dirigidas a la fuente correcta de peligro. Como dijo Morris, "el compromiso de Japón con la destrucción de racimos le ha permitido lograr resultados impresionantes con restricciones elegidas con criterio". Los países que ignoraron la superproliferación se arriesgaron a lo peor de ambos mundos: restricciones onerosas que no se tradujeron en una mitigación significativa. 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 un ejemplo de muchos ”.
¿Podemos volver a la normalidad centrándonos en limitar las condiciones para los eventos de superpropagación mediante la quema agresiva de grupos yimplementar pruebas masivas baratas y rápidas (una vez que tengamos números lo suficientemente bajos como para llevar a cabo tal estrategia)? Muchos países con tasas bajas de transmisión de patógenos pueden comenzar ahora. Una vez que miramos y vemos el bosque, podemos encontrar una salida.