COVID-19: Los caminos que podemos tomar en Guanajuato

En este artículo presento cuatro escenarios posibles en Guanajuato por la emergencia sanitaria del COVID-19 en función de las diferentes acciones que podemos tomar como sociedad.

¿Por qué estoy escribiendo sobre esto?

Soy matemática y científica de datos. También estudié epidemiología durante varios años y he escrito tres artículos publicados sobre el tema: aquí, aquí y aquí. Estábamos utilizando el aprendizaje automático para estudiar cómo las enfermedades se propagan a través de las poblaciones, pero cuando dejé el mundo académico, suspendí esta investigación. Sin embargo, he mantenido mi fascinación por cómo se propagan las enfermedades.

Actualmente estoy en San Miguel de Allende, Guanajuato. El primer caso confirmado de COVID-19 en este estado fue el 16 de marzo de 2020, y las actualizaciones diarias evidencian que el número de casos confirmados está aumentando, lenta pero constantemente. Estamos semanas, tal vez incluso días, detrás de lo que hoy están experimentando California, Nueva York y Toronto.

Entonces, motivada por la curiosidad, decidí poner a trabajar mi cerebro matemático. Tomé los números de infección de este sitio web del gobierno y creé cuatro modelos predictivos para proyectar cuándo el  COVID-19 nos golpearía con más fuerza dependiendo de qué camino tomemos.

Estas proyecciones se basan en lo que realmente está sucediendo en el estado de Guanajuato en este momento, así como en las tasas de transmisión basadas en la investigación de los CDC (Centros de Control de Enfermedades por sus siglas en Inglés).

Modelo S-E-I-R

La propagación de la enfermedad a menudo se basa en algo llamado Modelo SEIR, donde las personas en el modelo se encuentran en uno de cuatro estados:

S = Susceptible a contraer el virus.
E = Expuesto. Este es el período en el que una persona está infectada, pero no es contagiosa ni experimenta síntomas.
I = Infecciosa. Ya sea que experimente síntomas o no, este es un período en el que el virus puede propagarse.
R = Recuperado con inmunidad o fallecido. En cualquiera de estos casos, la persona ya no puede contraer el virus nuevamente.

La gente pasa de ser Susceptible a Expuesto luego a Infectado y por último a Recuperado conforme pasan los días.

Este modelo permite ver el estado de la población a lo largo del tiempo: cuántas personas podrían infectarse, actualmente están infectadas o no pueden volver a infectarse (porque han muerto o se han inmunizado al tener la enfermedad). Este es el modelo que he usado en el pasado, y este es el que he decidido usar en este análisis.

Supuestos

Para este modelo predictivo, estoy usando los siguientes números basados en los hallazgos de los CDC, documentos revisados por colegas y sitios web del gobierno.

1. Se supone que cada individuo infectado transmite el virus a otras personas en el transcurso de cinco días.
2. El Dr. Robert Redfield, Director de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades, dice que las personas infectadas pueden transmitir el virus “hasta 48 horas antes de que presentemos síntomas”. El período total de incubación es de cinco días en promedio, por lo que estoy permitiendo dos días de transmisión pre-sintomática durante el período de incubación.
3. El estado de Guanajuato tiene una población de 6 millones 228 mil 175 habitantes, en ello se basa mi modelo. También se supone que no hay migración, que no nacen bebés y que tampoco las personas mueren por otras causas.
4. La tasa asintomática del 17,9% fue tomada de un estudio sobre el brote en el crucero Diamond Princess. Este brote es lo más cercano que tenemos hasta ahora a un terreno de juego nivelado para determinar la tasa asintomática. Esto se debe a que casi todos los que se encontraban a bordo fueron evaluados (sintomáticos o no) y luego los siguieron para ver quién dio positivo pero permaneció asintomático.
5. Para el 8 de abril, había 62 casos confirmados en Guanajuato. Sin embargo, México está alentando a los casos leves (que representan alrededor del 80% de los casos) a quedarse en casa y aislarse en lugar de ir al hospital para hacerse la prueba. Es arriesgado que personas (probablemente) infectadas se muevan en público a menos que sea absolutamente necesario.  Alentar a los casos leves a quedarse en casa en lugar de hacerse la prueba es excelente para prevenir la propagación del virus pero significa que hay muchos casos que no se detectan en los datos oficiales. Cada país tiene un multiplicador diferente para estimar el número de casos reales en función de los procedimientos de prueba. El multiplicador de México es 8, establecido en una conferencia COVID-19 de la OMS en México el 8 de abril. Eso significa que por cada caso confirmado de COVID-19 en México, hay 7 casos sin verificación sintomáticos. Utilizando este multiplicador y teniendo en cuenta la tasa asintomática, extrapolé que hay un estimado de 680 casos en Guanajuato al 8 de abril.
6. La tasa general de mortalidad por infección (IFR) para casos confirmados, sospechosos y asintomáticos es del 1,2%. Esto fue tomado de otro estudio sobre el brote en el crucero Diamond Princess, donde pudieron deducir la tasa real de casos sintomáticos y asintomáticos y compararlo con el número de muertes.
7. La tasa de hospitalizaciones y atención en la UCI para casos confirmados es de aproximadamente 12% y 3%, respectivamente. Conociendo los casos confirmados a sospechosos, se deduce que el 1.3% de los casos confirmados y sospechosos requerirán hospitalización. Y el 0.3% de los casos requerirán UCI (Unidad de Cuidados Intensivos).
8. Se calcula que hay un retraso de cinco días desde el inicio de los síntomas hasta la necesidad de hospitalización y un retraso de tres días para ser ingresado al hospital por necesitar la UCI. El tiempo promedio en el hospital es de 9 días.
9. Para el caso de México hay un retraso de nueve días desde el inicio de los síntomas hasta la muerte . Así que se incorpora esto en mi modelo.

Los escenarios que presentaré a continuación se modelan a partir de este momento (8 de abril de 2020) y cómo se desarrollarán las cosas dependiendo de cómo respondamos hoy como sociedad …

Una nota sobre el clima

He recibido muchas preguntas sobre si el clima más cálido disminuirá la propagación, como es el caso de la gripe estacional. Así que busqué para averiguarlo. Hay muchos rumores esparciéndose, pero en el mundo científico no hay evidencia concluyente. No hay datos históricos de COVID-19 ya que es un virus nuevo. Algunas investigaciones muy nuevas (aún no revisadas por colegas) indican que los climas áridos (como Guanajuato) podrían incluso funcionar en nuestra contra.

Realmente no sabemos qué esperar de COVID-19. Dada la incertidumbre, es mejor planificar lo inesperado y la posibilidad de que el brote se prolongue independientemente del clima. Estoy dejando esta variable fuera de mi modelo por ahora, pero si se publican pruebas concluyentes, las actualizaré.

Sin embargo, una cosa es segura … El clima más cálido no lo protege de contraer COVID-19.

Cómo se deben tomar estas proyecciones

Las proyecciones que voy a mostrarles no son bolas de cristal que miran hacia el futuro. Son escenarios que se desarrollarán si llevamos a cabo ciertas acciones como sociedad. Los modelos toman las variables y proyectan el futuro en función de esas variables. La existencia misma de los modelos tiene la capacidad de cambiar los resultados que experimentamos en la vida real porque influye en nuestro comportamiento, lo cual es parte de la razón por la que sigo actualizando los modelos que estoy construyendo. Tenemos la opción de cambiar nuestras acciones para alterar nuestro futuro. Y puede usar estos modelos como guías para ayudar a tomar decisiones sobre qué hacer y qué esperar. Pero trate de no empantanarse en los detalles. Una explicación realmente excelente de cómo abordar los modelos epidemiológicos está aquí.

ESCENARIO 1: Si no hay medidas significativas para frenar la propagación

Este es el escenario en el que no tomamos las precauciones adecuadas para frenar la propagación. No existe un concepto de distanciamiento social, y donde los individuos sintomáticos se aislarán poco después de que comiencen a desarrollar síntomas, pero no antes. Esbozo este escenario para mostrar la línea de base con la que estamos trabajando. Creo que ya estamos en un mejor escenario que este. Pero es bueno saber el peor de los casos.

En este escenario, las personas infectadas transmiten el virus a un promedio de 2.28 otras personas. Se muestra que una tasa de transmisión de referencia de 2.28 es una buena estimación de la transmisión basada en este estudio.

En este escenario, después de que termine la pandemia, el 87% de la población contraería el virus y el 1% de la población habría muerto. Parecería que las cosas comenzarían a enloquecer a principios de mayo y alcanzarían su punto máximo a mediados de junio, con más de 800,000 personas infectadas al mismo tiempo y una demanda máxima en hospitales de aproximadamente 11 mil 200 camas. El virus se desvanecerá rápidamente después de eso.

ESCENARIO 2: Disminuir la propagación con distanciamiento social

Este escenario supone que ralentizamos un poco la propagación del virus. Las personas infectadas transmitirían  el virus a un promedio de 1.28 personas más. Esto se hace tomando algunas medidas para distanciarse socialmente. Es importante tener en cuenta que el distanciamiento social no tiene una tasa de cumplimiento del 100% porque en su mayoría se hace cumplir por uno mismo. Es por eso que en este escenario la tasa de transmisión aún es superior a uno.

En este escenario, después de que termine la pandemia, el 41% de la población habría contraído el virus y el 0.5% de la población habría muerto, (aproximadamente 30 mil 000 personas). La tasa de infección se ralentiza hasta un punto que empuja el pico a mediados de octubre, y disminuirá en los próximos meses. En el pico, alrededor de 100 mil 000 personas se infectarán al mismo tiempo, y la demanda de camas hospitalarias será de aproximadamente 1 mil 100. Es importante tener en cuenta que este escenario se desarrollará solo si continuamos con un distanciamiento social sostenido. ¡Hacer trampa resultará en un escenario diferente!

En este segundo escenario casi definitivamente habría una segunda ola después de que se levante el distanciamiento social, que no se incluyó en este modelado de escenarios.

Escenario 3: Bloqueo total

Este escenario se basa en la suposición de que vamos a un bloqueo impuesto por el gobierno que comenzaría dentro de dos semanas a partir del 22 de abril. Con estricto cumplimiento del bloqueo, el modelo proyecta que una persona infecciosa transmitirá el virus a un promedio de 0.9 personas más. La clave para erradicar una enfermedad infecciosa a través de este método es lograr que la tasa de transmisión sea inferior a 1. Nuestra sociedad todavía está en la infancia del virus que se infiltra en la población, por lo que, si tomamos medidas temprano, podríamos reducir en gran medida la propagación del virus.

El modelo proyecta un pequeño pico a finales de abril. Después de que pase la pandemia, solo un 0,5% de la población habrá sido infectada y las muertes habrán alcanzado un total de 400. Solo 26 personas serán hospitalizadas en el pico.

Es vital reconocer que a menos que el virus se erradique por completo antes de levantar el bloqueo, habrá una segunda ola que nos llevará de vuelta a algo cercano al escenario 1 o 2. El escenario 3 parece atractivo, pero personalmente creo que está retrasando el impacto viral. en la sociedad y es muy difícil garantizar el cumplimiento del bloqueo.

La inmunidad de grupo (o de rebaño)

No pretendo tener todas las respuestas a lo que deberíamos hacer con COVID-19. Estoy aquí para exponer lo que sucederá si seguimos adelante como una sociedad con diferentes acciones. Al contemplar estos escenarios, me concentro en lo que serían las cosas más efectivas y realistas de hacer. El siguiente es un escenario controvertido, pero es parte de muchos debates en este momento, por lo que vale la pena explorarlo.

Se basa en el concepto de inmunidad colectiva:

• Cuando suficientes personas en una comunidad son inmunes contra una enfermedad infecciosa, es más difícil que la enfermedad se propague a individuos susceptibles que no tienen o no pueden obtener inmunidad. Como resultado, las tasas de infección disminuyen y la enfermedad se erradica. La inmunidad se obtiene mediante la vacunación o infección previa. No todas las personas necesitan ser inmunes, pero el grupo en su conjunto tiene protección.

La última investigación estima que la tasa de transmisión natural de COVID-19 está entre 2 y 3. En otras palabras, una persona infectada infectará a dos o tres personas en promedio sin ningún método de intervención. Esto significa que del 50% al 67% de la población necesitaría ser inmune antes de que se active la inmunidad del rebaño y el virus comience a disminuir.

Escenario 4: Aislar a los vulnerables mientras el resto gana inmunidad colectiva

Este escenario implica aislar a la población vulnerable para evitar que contraigan el virus mientras el resto de la población lo contrae hasta que se alcance el umbral de inmunidad del rebaño. Este escenario es controvertido por muchas razones, pero vale la pena explorarlo.

Dado que la tasa de mortalidad es más alta para las personas de 60 años de edad y mayores, este es el grupo de edad que se aislará mientras el resto de la población contrae el virus y obtiene “inmunidad de rebaño”. En los cálculos para el Escenario 4 se tiene en cuenta que el 3% de la población más joven también se aislará por elección o para atender a parte de la población en riesgo.

También estoy suponiendo el peor de los casos en el que el 67% de toda la población necesitará contraer el virus para activar la inmunidad colectiva y en el que no se desarrollará una vacuna en el futuro cercano. Una vez que se haya alcanzado este umbral, presumiblemente se levantaría el aislamiento del grupo de edad en riesgo y ya no estarán en riesgo de contraer el virus porque la población en su conjunto estaría protegida con inmunidad colectiva.

Solo el 0.67% de los casos sospechosos y confirmados en personas menores de 60 años son lo suficientemente graves como para requerir hospitalización. Si podemos apegarnos a esta política, así es como funcionarían las cosas.
En este escenario, no se fomentaría el distanciamiento social entre la generación más joven para que el virus pueda propagarse lo más rápido posible. El virus alcanzaría su punto máximo a mediados de junio y la inmunidad del rebaño se alcanzará a principios de julio. Habría aproximadamente 4 mil 500 muertes (o el 0.1% de la población total), a pesar de que la mayoría de la población contraería el virus. En el pico, habrá demanda de 18 mil 000 camas de hospital. Esto significa que el sistema de salud estará menos abrumado.

Advertencia: en teoría esto suena bien, pero lo cierto es que no es posible saber si funcionaría. o no Sin embargo, hay epidemiólogos que están convencidos de que lo haría.

¿Qué ruta seguir?

La intensión de este artículo es presentar información sobre escenarios posibles, así que recapitulemos:

Escenario 1: línea de base a partir de la cual estamos mejorando
Pros:

• Pico temprano (mediados de junio) y la pandemia terminará antes.

Contras:

• El 87% de la población contrae el virus (sintomático o no).
• 1% de la población morirá.
• Alta demanda de asistencia sanitaria.

Escenario 2: distanciamiento social
Pros

• Menor demanda de asistencia sanitaria.
• Menos muertes.

Contras

• El 41% de la población contrae el virus (sintomático o no).
• Pico posterior (mediados de octubre).
• La sociedad debe cumplir con el distanciamiento social sostenido.
• Impacto difícil en la economía.

Escenario 3: Bloqueo.
Pros

• Alrededor del 0.5% de la población infectada.
• <400 muertes en total.
• Muy poca demanda de asistencia sanitaria.

Contras

• Será muy difícil asegurar el cumplimiento de la política.
• A menos que el virus se erradique por completo antes de levantar el bloqueo, habrá una segunda ola, lo que retrasará el impacto viral en la Sociedad.
• Impacto difícil en la economía.

Escenario 4: separar a los vulnerables y ganar inmunidad colectiva.
Pros

• Muy pocas muertes.
• Pico temprano en junio, y la inmunidad del rebaño alcanzó en julio.

Contras

• La mayoría de la población más joven contraerá el virus.
• Alta demanda en el sistema de salud.
• Suena bien en teoría, pero se desconoce si funcionaría.

Hago la pregunta, pero realmente no sé la respuesta. ¿A dónde vamos desde aquí? Para mí está claro que queremos evitar el Escenario 1. Las desventajas superan con creces la ventaja de no hacer nada. Dadas las medidas que el gobierno ha ordenado en este momento, probablemente evitaremos ese escenario. Más allá de eso, la respuesta es algún tipo de distanciamiento entre las personas para mitigar la propagación del virus. Depende de nosotros decidir qué medidas de distanciamiento es óptimo dado lo que es posible y deseado. Dejaré eso a la conciencia colectiva de nuestra sociedad para tomar una decisión informada.

El deseo para todos

Esto puede no parecer algo importante en este momento porque es posible que no se conozca personalmente a alguien que esté infectado, o se elige ser felizmente “ignorante”, o tal vez simplemente no importe. Pero eso va a cambiar, y a menos que hagamos algo juntos, sucederá tan rápido que ni siquiera sabremos qué nos golpeó. La decisión es de todos pero también de cada uno, cada esfuerzo individual y combinado salvará miles de vidas en Guanajuato y millones a nivel mundial.

Este artículo es una cuestión de hechos, no una opinión. Este análisis se basa en los últimos datos y técnicas matemáticas confiables que los epidemiólogos han estado utilizando durante décadas. La realidad es que muy pronto todos conoceremos al menos algunas personas que se verán afectadas por esto.

Todos podemos superar esto más fácilmente si enfrentamos la pandemia con claridad, sin negación, sin pánico y sin ser consumidos por el miedo. Mi esperanza es que podamos responder juntos con acciones impecables desde una posición informada.

No olvides lavarte las manos.

*Lisa, es originaria de Toronto, Cánada, actualmente vive en San Miguel de Allende, Guanajuato y tiene dos títulos en matemáticas (BA y MSc) de la Universidad de Guelph, donde pasó varios años aplicando algoritmos evolutivos al problema de epidemiología. Es fundadora del Grupo de datos de mujeres de Toronto y es científica de datos en Foodmaestro.