Coronavirus: ¿Salir de la cuarentena?
Coronavirus: ¿Salir de la cuarentena?
Coronavirus ¿Cuál es el dato a tener en cuenta para poder dejar de lado el aislamiento social obligatorio?
La transmisión del coronavirus 2 del síndrome respiratorio agudo severo (SARS-CoV-2) se encuentra actualmente en una marcada disminución en muchos países de Europa, América del Norte y partes de Asia, luego de intervenciones gubernamentales sin precedentes con el objetivo de reducir sustancialmente los viajes y el contacto físico entre las personas. Hay dos explicaciones posibles y muy diferentes para esta disminución.
Primero, los descensos observados en los casos y las muertes podrían deberse a bloqueos (que incluyen órdenes públicas de quedarse en casa, prohibiciones en reuniones públicas con menos de diez personas y toque de queda de todos los grupos de edad), distanciamiento social y otras intervenciones. Esto implicaría que la epidemia aún se encuentra en una etapa relativamente temprana y que, por lo tanto, una gran proporción de la población sigue siendo susceptible. Bajo tal escenario, existe un alto riesgo de transmisión renovada si las intervenciones o modificaciones de comportamiento se relajan por completo. Esta primera explicación también es coherente con una alta tasa de mortalidad por infección (IFR) para explicar el número de muertes ocurridas hasta la fecha.
En segundo lugar, las disminuciones observadas en los casos y las muertes podrían deberse al logro de la inmunidad del rebaño. Esto implicaría que una gran proporción de la población ahora está protegida contra la infección, ya sea mediante la adquisición de inmunidad después de una infección previa o por otros medios naturales (como la protección cruzada de otros coronavirus). Bajo tal escenario, es de esperar una mayor disminución de casos y muertes incluso en ausencia de intervenciones o modificaciones de comportamiento. Si se supone que una gran proporción de la población ha sido infectada, esta explicación implica una IFR muy baja para explicar el número de muertes ocurridas hasta la fecha.
Identificar la explicación más probable es clave para cualquier plan futuro para eliminar el distanciamiento social y las restricciones de viaje. También es crítico cuando se consideran las respuestas de salud pública posteriores destinadas a reducir la morbilidad y la mortalidad, especialmente en el contexto de los impactos económicos y de salud más amplios de las estrategias de mitigación y supresión de COVID-19. Tomamos un enfoque simple basado en datos para establecer cuál de estas explicaciones es mejor respaldada por los datos. Nuestros argumentos se basan en las tendencias de las muertes acumuladas a lo largo del tiempo en varios países que fueron bloqueados en diferentes etapas de sus epidemias, según lo informado por el Centro Europeo para la Prevención y el Control de Enfermedades el 18 de mayo de 2020.
Para un subconjunto de países, exploramos también los datos obtenidos de los estudios de serología sobre la proporción de la población que tiene evidencia de infección previa. Todas las fuentes de datos para estos análisis se enumeran en el apéndice. Encontramos que hay poca evidencia para apoyar una explicación que se basa en la inmunidad de rebaño por las siguientes razones. Primero, la tasa de mortalidad acumulada per cápita del COVID-19 se ha estancado en diferentes niveles (apéndice). La notificación de muertes en diferentes países con buena capacidad de prueba, aunque no sin desafíos, generalmente se considera una de las estadísticas más confiables sobre este coronavirus, COVID-19, ya que las pruebas se han priorizado para casos severos. Bajo inmunidad de rebaño, se esperaría que la tasa de mortalidad acumulada debido a COVID-19 por millón de la población se estabilice aproximadamente al mismo nivel en diferentes países (suponiendo números de reproducción básicos similares). Esto no es lo que muestran los datos. Por ejemplo, en Alemania, los Países Bajos e Italia, todos países con buena calidad de atención médica y capacidad de prueba, la diferencia en la mortalidad es varias veces mayor, con Alemania con 95 muertes por millón de habitantes, los Países Bajos con 332 muertes por millón de habitantes, y Italia con 525 muertes por millón de habitantes (al 17 de mayo de 2020).
Aunque no hay datos perfectos, es muy poco probable que las diferencias en los informes de mortalidad entre países puedan explicar esta escala de variación. Si la adquisición de la inmunidad del rebaño fue responsable de la caída de la incidencia en todos los países, entonces la exposición a la enfermedad, la susceptibilidad o la gravedad tendrían que ser extremadamente diferentes entre las poblaciones. Dada una demografía similar, proximidad geográfica cercana, fuertes similitudes genéticas, sistemas de salud robustos y probable exposición previa similar a otros coronavirus humanos, hay poca evidencia para respaldar esto. Por el contrario, si la nivelación de las muertes es causada por intervenciones y cambios de comportamiento asociados, estas discrepancias pueden explicarse por el momento y la rigurosidad de las intervenciones en relación con la introducción del virus.
En segundo lugar, los países que se encerraron temprano sufrieron menos muertes en las semanas posteriores. Centrándonos en los países que aplicaron medidas estrictas de represión, comparamos las muertes per cápita en el momento del cierre con las muertes per cápita en el siguiente período de 6 semanas (apéndice). Si ya se hubiera alcanzado la inmunidad del rebaño, no esperaríamos ninguna correlación, o incluso una correlación negativa, ya que el bloqueo no alteraría el umbral de inmunidad del rebaño en la población o la tasa de mortalidad per cápita final. Una fuerte tendencia lineal sugiere que los países que fueron bloqueados anteriormente experimentaron menos muertes en el siguiente período de 6 semanas. Por lo tanto, esta tendencia es inconsistente con la explicación de la inmunidad del rebaño; sin embargo, es exactamente lo que cabría esperar bajo la explicación de que los bloqueos están reduciendo la transmisión y las muertes, lo que los hace más efectivos cuando la transmisión previa al bloqueo es baja. Tercero, y finalmente, existe una relación fuerte y consistente entre la prevalencia de anticuerpos contra el SARS-CoV-2 y la mortalidad por COVID-19 en poblaciones europeas, consistente con una IFR de 0 · 5–1 · 0%. Utilizando datos de estudios serológicos (apéndice), comparamos la proporción de la población que tiene evidencia de infección previa, medida por anticuerpos (seroprevalencia) en un punto de tiempo dado, con la proporción de la población que murió de COVID-19 (Coronavirus) hasta el mismo punto de tiempo (apéndice). Una fuerte relación lineal entre seroprevalencia y mortalidad indica que regiones dispares han experimentado una mortalidad similar por infección.
Este resultado es informativo por varias razones. Primero, si se hubiera alcanzado la inmunidad del rebaño debido a que una gran proporción de la población estaba infectada, entonces se esperaría ver una mayor seroprevalencia y una pendiente correspondientemente más baja (equivalente a una IFR más baja). Los datos actuales en Europa son consistentes con una IFR de 0 · 5–1 · 0%, que es muchas veces mayor que la influenza estacional (<0 · 1%). En segundo lugar, si uno conjetura que las diferencias entre los países europeos en nuestro análisis son causadas por diferencias en la severidad o en los informes de muerte, entonces uno esperaría ver pendientes muy diferentes entre los países. Los datos no respaldan esta explicación. En tercer lugar, si se ha alcanzado la inmunidad de rebaño en todas las regiones, se esperaría ver una variación relativamente pequeña en la seroprevalencia. Tomando a España como ejemplo, para que el país haya alcanzado la inmunidad de rebaño, uno debería suponer que el umbral de inmunidad de rebaño difiere en un factor de diez entre las regiones. Por el contrario, todos estos patrones se explican fácilmente si se supone que las intervenciones están actuando para mantener las muertes y las infecciones en los niveles de inmunidad previos al rebaño. Esto implicaría, por ejemplo, que Dinamarca y España han estado experimentando una IFR ampliamente similar, pero que Dinamarca tiene menos muertes y menor seroprevalencia simplemente porque la epidemia no progresó tanto como lo hizo en España antes de que se estableciera el cierre. La evidencia de brotes en entornos confinados muestra que la proporción de personas infectadas puede alcanzar niveles altos (por ejemplo, más del 60% 2), lo que proporciona pocas razones para pensar que las personas en estos países que actualmente son seronegativas no son susceptibles a la infección.
En resumen, existen grandes diferencias en los patrones de muertes per cápita en diferentes países que son difíciles de conciliar con los argumentos de inmunidad colectiva, pero que se explican fácilmente por el momento y la rigurosidad de las intervenciones. Los estudios de seroprevalencia también proporcionan una fuente de información independiente que es altamente consistente con los datos de mortalidad. Por lo tanto, el argumento de inmunidad colectiva está en desacuerdo con los datos de mortalidad y seroprevalencia, mientras que el argumento de intervención proporciona una explicación parsimoniosa para ambos.
Si bien los impactos de las intervenciones de control actuales sobre la transmisión deben equilibrarse con sus impactos económicos y de salud a corto y largo plazo en la sociedad, los datos epidemiológicos sugieren que ningún país ha visto todavía tasas de infección suficientes para prevenir una segunda ola de transmisión. Los controles o las precauciones de comportamiento se relajarán sin tomar medidas compensatorias.
Lucy Okell, Oliver Watson, Mishra Wapnil, Patrick Walter, Charlie Whittaker, et al.
Fuente: The Lancet, junio 12, 2020