John P.A. Ioannidis es una de las m谩ximas referencias de la ciencia y el big data de la Universidad de Stanford, una de las m谩s prestigiosas del mundo. Su temprana advertencia en un art铆culo publicado en Stat News del 17 de marzo despert贸 a varios respecto a la desproporcionada respuesta que los gobiernos estaban dando como soluci贸n a la pandemia del coronavirus Sars-CoV-2 que provoca la enfermedad COVID-19 y provoc贸 la reacci贸n de otros colegas que en su momento lo cuestionaron. Sin embargo, insiste y asegura que los n煤meros actuales le dieron la raz贸n.
En una nueva columna publicada en The Sunday Times, el autor escribi贸 -junto a Rohan Silva, ex asesor del gobierno ingl茅s y empresario- sobre el mismo tema por el cual cobr贸 notoriedad hace un mes y medio e insisti贸: 鈥淟a ciencia se est谩 volviendo clara: las cuarentenas ya no son la medicina correcta鈥. 鈥淐uando surgieron informes de una epidemia en Wuhan, la capital de la provincia china de Hubei, los responsables pol铆ticos tuvieron que tomar decisiones de gran alcance basadas en informaci贸n extremadamente limitada. Las estad铆sticas aterradoras llevaron a muchos l铆deres mundiales a cerrar sus econom铆as y poner en cuarentena a poblaciones enteras鈥, comienza el texto el m茅dico y matem谩tico de Stanford.
鈥淟a Organizaci贸n Mundial de la Salud (OMS) declar贸 al principio que la tasa de mortalidad de COVID-19 era del 3,4%. El modelo del Imperial College de Londres (NdR: en el cual se bas贸 el gobierno del Reino Unido y los Estados Unidos para rever su estrategia), basado en datos iniciales poco confiables, sugiri贸 que m谩s de 500.000 personas podr铆an morir en el Reino Unido a menos que se tomaran medidas dr谩sticas鈥, se帽al贸 Ioannidis en su reciente entrega.
El renombrado acad茅mico enumer贸 una serie de claves respecto al escenario planteado hace un mes y medio atr谩s por el Imperial College de Londres y la actualidad. 鈥淓st谩 claro que COVID-19 es mucho m谩s com煤n de lo que se supon铆a. La gran mayor铆a de las personas infectadas tiene s铆ntomas leves o no tienen s铆ntomas. Los investigadores han realizado pruebas para detectar anticuerpos en poblaciones generales y llegaron a la misma conclusi贸n: la cantidad de personas infectadas con COVID-19 es muchas veces mayor que la contada por las estad铆sticas oficiales鈥. Y prosigue: 鈥淗ace casi un mes, los estudios encontraron que las tasas de infecci贸n ya eran del 11% en Robbio, en el norte de Italia, y del 14% en Gangelt, en el oeste de Alemania. M谩s recientemente, en Nueva York, las pruebas de anticuerpos sugirieron que hasta el 25% de la poblaci贸n hab铆a sido infectada a fines de abril, en comparaci贸n con el recuento oficial del 1.7%鈥.
En segundo lugar, contin煤a Ioannidis, 鈥渓a evidencia muestra claramente que COVID-19 es mucho menos letal de lo que se tem铆a. Una vez que corrige la gran cantidad de casos no detectados, tiene una tasa de mortalidad comparable a la de una temporada de gripe severa, al menos en 谩reas donde los hospitales y hogares de ancianos no se han visto abrumados. Tambi茅n vemos que la letalidad de COVID-19 tiene una relaci贸n con la edad pronunciada, con alrededor del 90% -95% de las muertes en Europa entre los mayores de 65 a帽os. Para los ni帽os y j贸venes sabemos que COVID-19 es menos letal que la gripe鈥.
Un centro comercial desierto en Charenton-le-Pont, cerca de Par铆s, durante el brote de coronavirus (Reuters)
Un centro comercial desierto en Charenton-le-Pont, cerca de Par铆s, durante el brote de coronavirus (Reuters)
鈥淐OVID-19 es letal a menudo cuando se trata de una infecci贸n hospitalaria: las personas la contraen en el hospital. El virus tambi茅n puede ser devastador para los residentes de hogares de ancianos: en varios pa铆ses europeos, aproximadamente la mitad de las muertes reportadas son de centros de enfermer铆a. Esto ayuda a explicar por qu茅 ciertas 谩reas (B茅rgamo en Italia, Queens en Nueva York) tienen muertes desproporcionadas. Estos son lugares con altas tasas de personal m茅dico infectado, que transmiten el virus a pacientes que ya est谩n enfermos. Los trabajadores de la salud infectados pueden, sin darse cuenta, crear cadenas hospitalarias de infecci贸n con consecuencias tr谩gicas para las personas vulnerables鈥, a帽ade el autor que predijo hace m谩s de 45 d铆as que las medidas gubernamentales estaban siendo tomadas casi a ciegas.
En igual sentido, Ioannidis explica que las residencias geri谩tricas est谩n llenas de ancianos y personas con incapacidades. All铆 fallaron autoridades del Reino Unido y Nueva York. Colocaron a estas personas infectadas en estas instalaciones para aliviar la presi贸n hospitalaria. Las consecuencias fueron fatales. 鈥淨uiz谩s lo m谩s importante es que nuestros l铆deres deben seguir apegados a su enfoque basado en la ciencia y no tener miedo de comunicar los 煤ltimos hallazgos al p煤blico鈥, dijo.
鈥淒ado que el riesgo de morir por COVID-19 es bajo, los pol铆ticos pueden asegurar al p煤blico que nuestros peores temores han terminado. Otra consecuencia es que un bloqueo o cuarentena ya no es una respuesta proporcionada, particularmente dado su profundo impacto negativo: desempleo masivo y aumentos en la violencia dom茅stica, problemas de salud mental y abuso infantil, as铆 como muertes causadas por el tratamiento m茅dico retrasado o cancelado. Si los responsables de la formulaci贸n de pol铆ticas basan las decisiones en la evidencia m谩s reciente, poner fin al bloqueo tampoco debe significar iniciar una era de vigilancia masiva, ya sea a trav茅s de pruebas, rastreo de contactos o pruebas de anticuerpos poco confiables para 鈥榗ertificados de inmunidad鈥欌, aclar贸 el profesor universitario de renombre.
Ioannidis explica el segundo punto bas谩ndose tambi茅n en los datos que se tienen disponibles. 鈥淓l rastreo de contactos tiene sentido cuando hay un peque帽o n煤mero de casos. Pero es probable que varios millones de personas hayan sido infectadas en el Reino Unido, lo que hace que sea pr谩cticamente imposible realizar la prueba en la escala requerida. Tampoco se debe considerar la eliminaci贸n cuidadosa de las medidas de cierre como un intento de alcanzar la inmunidad del reba帽o, una estrategia desaconsejable para una infecci贸n que infesta tan f谩cilmente a los hospitales y hogares de ancianos. Un mejor enfoque es utilizar las pruebas de manera precisa para guiar la reapertura. Los hospitales y el personal de los hogares de ancianos deben someterse a pruebas regularmente para proteger a los m谩s vulnerables, junto con un estricto control de infecciones y medidas de higiene mucho m谩s estrictas en estas instalaciones鈥.
鈥淪e debe instar al p煤blico a mantenerse alejado de los hospitales si tienen s铆ntomas de COVID-19, a menos que est茅n extremadamente enfermos, y es posible que las personas fr谩giles necesiten ser puestas en cuarentena en casa por m谩s tiempo. Se puede moldear a煤n m谩s el bloqueo mediante una evaluaci贸n cuidadosa de c贸mo se desarrolla la epidemia y la capacidad de la cama del hospital", sugiri贸 el acad茅mico cuyo curr铆culum abruma: es epidemi贸logo, especialista en prevenci贸n de enfermedades, experto en ciencia de datos biom茅dicos, matem谩tico, y cumple funciones como codirector del Centro de Innovaci贸n Meta-Investigaci贸n en la Universidad de Stanford.
Finalmente, Ioannidis concluye: 鈥淒esde el comienzo de esta crisis global, nuestros l铆deres han tomado medidas basadas en los mejores datos disponibles. Al principio, esta informaci贸n era escasa y alarmante, y las medidas draconianas eran comprensibles. Para estar seguros, COVID-19 es un virus novedoso, y todav铆a hay mucho que aprender. Pero las 煤ltimas pruebas y datos apuntan en una direcci贸n favorable鈥.
驴Un fiasco?
La anterior columna de Ioannidis en Stat News fue c茅lebre por desafiar todas las pol铆ticas y medidas que adoptaron las administraciones alrededor del mundo que aconsejaban cerrar las econom铆as para impedir que las poblaciones se contagien. 鈥淟a actual enfermedad coronavirus, COVID-19, se ha determinado como una pandemia que se da una vez en un siglo. Pero tambi茅n puede ser considerada como un fiasco de una vez en un siglo鈥, comenzaba su art铆culo de opini贸n. 驴A qu茅 se refiere Ioannidis cuando habla de fiasco? 驴Acaso todos las administraciones a lo largo del planeta est谩n tomando medidas apresuradas o equivocadas? La hip贸tesis que plantea el matem谩tico es simple: los datos que son de p煤blico conocimiento no son suficientes como para regirse como hasta el momento.
鈥淓n un momento en que todos necesitan mejor informaci贸n, desde los modeladores de enfermedades y los Gobiernos hasta las personas en cuarentena o solo en distanciamiento social, carecemos de evidencia confiable sobre cu谩ntas personas han sido infectadas con SARS-CoV-2 o que contin煤an infectadas. Se necesita mejor informaci贸n para guiar las decisiones y acciones de importancia monumental y para monitorear su impacto鈥, remarc贸 el autor.
Y continuaba: 鈥淪e han adoptado contramedidas draconianas en muchos pa铆ses. Si la pandemia se disipa, ya sea por s铆 sola o debido a estas medidas, el distanciamiento social extremo a corto plazo y los bloqueos pueden ser soportables. 驴Cu谩nto tiempo, sin embargo, deber铆an continuar las medidas como estas si la pandemia se agita en todo el mundo sin cesar? 驴C贸mo pueden saber los pol铆ticos si est谩n haciendo m谩s bien que mal?鈥.
Remolques de tractores refrigerados se utilizan para almacenar cuerpos de personas fallecidas en una morgue temporal, durante el brote de COVID-19 en el distrito de Brooklyn (Reuters)
Remolques de tractores refrigerados se utilizan para almacenar cuerpos de personas fallecidas en una morgue temporal, durante el brote de COVID-19 en el distrito de Brooklyn (Reuters)
El m茅dico especialista en epidemias y big-data explic贸, adem谩s, que no estaba claro cu谩ndo podr谩 descubrirse una vacuna que sea realmente efectiva o un tratamiento que cure a aquellos que ya est谩n infectados. Es por eso que se pregunta cu谩les podr铆an ser las consecuencias de una cuarentena de largo tiempo. 鈥淟os datos recopilados hasta ahora sobre cu谩ntas personas est谩n infectadas y c贸mo est谩 evolucionando la epidemia son poco confiables por completo. Dadas las pruebas limitadas hasta la fecha, se pierden algunas muertes y probablemente la gran mayor铆a de las infecciones debido al SARS-CoV-2. No sabemos si fallamos en capturar infecciones por tres por 300. Tres meses despu茅s de que surgi贸 el brote, la mayor铆a de los pa铆ses, incluido los Estados Unidos, no tienen la capacidad de evaluar a un gran n煤mero de personas, y ning煤n pa铆s tiene datos confiables sobre la prevalencia del virus en una muestra aleatoria representativa de la poblaci贸n general鈥.
鈥淓ste 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 Organizaci贸n 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 s铆ntomas severos y malos resultados. Como la mayor铆a de los sistemas de salud tienen una capacidad de prueba limitada, el sesgo de selecci贸n puede incluso empeorar en el futuro cercano鈥, se帽ala Ioannidis.
Sobre el final del citado art铆culo, Ioannidis explicaba que la humanidad estaba a punto de lanzarse al vac铆o sin datos concretos y concluyentes. "Con bloqueos de meses, si no a帽os, 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 raz贸n de tal acci贸n y las posibilidades de aterrizar en un lugar seguro鈥, finaliz贸 el profesor en su columna en Stat.
