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25 de mayo de 2020
«La única forma de evitar el ‘pensamiento grupal’ y los puntos ciegos es garantizar que los representantes con diversos perfiles y experiencia estén en la mesa cuando se toman decisiones importantes».
Devi Sridhar, Presidente de Salud Global de la Facultad de Medicina de la Universidad de Edimburgo.
Bolivia es un país increíblemente diverso y heterogéneo en todos los sentidos. En un territorio de un millón de kilómetros cuadrados encontramos selva amazónica, grandes ciudades modernas, pantanos infestados de mosquitos, glaciares derritiéndose, enormes salares y pintorescos bosques nubosos. Algunas personas viven más o menos como lo hacían sus antepasados hace cientos de años, mientras que otras disfrutan de todos los lujos de los países más avanzados. De acuerdo con nuestro Atlas Municipal de los ODS en Bolivia, las diferencias entre municipios dentro de Bolivia son mayores que las diferencias entre todos los países del mundo en términos del Índice de Desarrollo Sostenible. Y al igual que dentro de cada país, también hay grandes desigualdades dentro de cada municipio en Bolivia.
En este blog, mostraré cómo podemos aprovechar esta heterogeneidad para reducir la tasa de mortalidad del COVID-19 en Bolivia.
Las buenas noticias de la semana
Hace aproximadamente un mes, la Organización Mundial de la Salud (OMS) emitió una declaración preocupante diciendo que «actualmente no hay evidencia de que las personas que se han recuperado de COVID-19 y que cuentan con anticuerpos estén protegidas de una segunda infección» [1]. De ser cierto, ésta sería una muy mala noticia para los muchos países, incluidos Bolivia y sus vecinos, que no han logrado contener el virus, y que no tienen las capacidades para realizar pruebas y rastrear el esparcimiento del virus y de mantener una cuarentena viable. Para estos países la única opción para superar esta pandemia es lograr la inmunidad grupal.
La buena noticia del Centro Coreano para el Control de Enfermedades (KCDC) la semana pasada fue que las 263 personas en Corea del Sur que dieron positivo por la enfermedad por segunda vez después de haber sido declaradas recuperadas y libres de virus, no presentaron el resultado positivo debido a la reinfección ni reactivación del virus SARS-CoV-2. Más bien, se debió a que las pruebas de PCR detectaron vestigios de ARN viral inactivo e inofensivo todavía presente en el cuerpo un par de meses después de la infección original. Según KCDC, el proceso en el que COVID-19 produce un nuevo virus se lleva a cabo solo en el citoplasma de las células huésped y no se infiltra en el núcleo. Esto significa que no causa infección crónica o recurrencia, a diferencia de otros tipos de virus como el VIH [2].
Por lo tanto, parece que la estrategia de inmunidad grupal podría ser viable después de todo. Una vez que el 60-70% de la población se haya adquirido inmunidad, el virus desaparecerá al resultarle difícil encontrar nuevos huéspedes donde multiplicarse. La pregunta ahora es cómo aplicar esa estrategia reduciendo al mínimo posible las cantidades de muertes y de daños colaterales.
Optimizando la estrategia de inmunidad grupal
Anteriormente calculé que posiblemente “terminaremos con una tasa de mortalidad por infección (IFR) de alrededor del 1% para Bolivia (lo que significa entre 0,3% y 2%, dado que todavía hay mucha incertidumbre). Si el 60% de 11,6 millones de personas se infectan, y el 1% de ellas muere, terminaríamos con aproximadamente 70 mil muertes por COVID-19 en Bolivia.” [3]. Si bien esta es una gran cantidad de muertes, el IFR de 1% es una estimación realista que considera la distribución de edad de la población, las condiciones de salud subyacentes, la calidad del sistema de salud, las condiciones de vivienda y trabajo, además del nivel de educación y confianza en la población. Parece ser el resultado más probable si dejamos que el virus se esparza a través de la población de manera lenta y controlada (con medidas apropiadas de distanciamiento físico) de manera aleatoria hasta alcanzar la inmunidad grupal después de un periodo de entre 12 y 18 meses, y bajo el supuesto de que no haremos nada para empeorar las cosas más de lo necesario.
Sin embargo, la IFR puede reducirse considerablemente si aprovechamos el hecho de que la población no es homogénea. Algunas personas tienen un riesgo mucho menor de morir por COVID-19 que otras, por lo que si pudiéramos asegurarnos de que el 60% de la población que se infecta primero sean aquellos que tienen menos probabilidades de sufrir complicaciones graves, podríamos reducir considerablemente el número total de muertes.
En lo que queda de este blog describiré las principales dimensiones a tener en cuenta para optimizar la estrategia de inmunidad grupal.
1. La dimensión demográfica
La evidencia de todo el mundo muestra inequívocamente que el riesgo de muerte por COVID-19 es mayor en las personas mayores. En Italia, por ejemplo, hasta el 18 de mayo, solo 4 personas menores de 20 años habían muerto, mientras que el número de muertes de personas mayores de 50 años fue de casi 30 mil (ver Figura 1).
Figura 1: muertes por COVID-19 en Italia al 18 de mayo de 2020, por grupo etario
Fuente: Istituto Superiore di Sanità (via Statista 2020).
También hay evidencia abrumadora de que los hombres tienen casi el doble de probabilidades de morir por COVID-19 en comparación con las mujeres. La Figura 2 muestra las tasas de letalidad observadas en Italia hasta la fecha, desglosadas por edad y sexo.
Figura 2: Tasas de mortalidad por COVID-19 en Italia a mayo de 2020, por género y grupo etario
Nota: Las tasas de letalidad en esta figura no reflejan las tasas de mortalidad reales por infección, ya que hay errores
tanto en el nominador (muertes no contadas de COVID-19) como en el denominador (casos COVID-19 no identificados).
Sin embargo, es probable que el patrón general por edad y género refleje las diferencias reales en los IFR por edad y género.
Fuente: Istituto Superiore di Sanità (via Statista 2020).
Dado este patrón, y patrones similares de todos los demás países que cuentan con estadísticas de mortalidad por COVID-19 desglosadas por edad y género, podemos hacer la siguiente clasificación aproximada del riesgo demográfico:
La Figura 3 representa la aplicación de esta clasificación a la pirámide poblacional de Bolivia.
Figura 3: Pirámide poblacional de Bolivia, con categorías de riesgo
Fuente: Elaboración propia con datos de PopulationPyramid.net
Basados solo en estos factores demográficos básicos, el 77% de la población boliviana tiene bajo riesgo de morir en caso de contraer el COVID-19; 16% está en riesgo medio; y el 7% es de alto riesgo.
Pero hay más dimensiones de riesgo a tener en cuenta.
2. La dimensión geográfica
Si bien la edad y el género son determinantes importantes del riesgo, existen factores en la comunidad circundante que pueden amplificar o moderar el riesgo para cada individuo.
- Es más seguro vivir en una zona rural dispersa donde uno interactúa con pocas personas diferentes, que vivir en una zona urbana densa en la que uno toca superficies públicas que miles de personas tocan todos los días.
- Es más seguro vivir solo, que en un hogar extendido de tres generaciones.
- Es más seguro vivir en un lugar que no esté plagado simultáneamente de otras amenazas para la salud, como el Dengue, la Malaria, la Tuberculosis y el VIH.
- Es más seguro vivir en un área donde haya servicios básicos de agua y saneamiento disponibles.
En el blog de la semana pasada, desarrollamos un Índice de Vulnerabilidad Municipal para COVID-19 [4], y si bien es un indicador continuo, podemos dividirlo en municipios de Bajo, Medio y Alto Riesgo, con algunos límites ciertamente arbitrarios. Si consideramos todos los municipios con un índice de vulnerabilidad superior a 36,7 de alto riesgo y aquellos con un índice inferior a 31,7 de bajo riesgo, obtenemos un mapa de riesgos municipales como se muestra en la Figura 4.
Figura 4: Nivel municipal de vulnerabilidad ante el COVID-19, con categorías de riesgo
(Haga clic aquí para ver detalles)
Fuente: Entre la espada y la pared: el dilema del COVID-19 [4].
Este Índice de Vulnerabilidad al COVID-19 solo considera variables estructurales, y no las tasas de infección reales, que también sería importante tener en cuenta, pero éstas sufren cambios diarios y, debido a la capacidad de prueba limitada, muchos casos pasan desapercibidos.
3. Dimensión sectorial
Incluso para las personas de la misma edad y sexo, que viven en el mismo municipio, el riesgo variará sustancialmente dependiendo del tipo de actividades en las que participe cada uno de ellos. El riesgo será muy alto en caso de ser dentista, pero muy bajo si recolecta castañas en soledad dentro de un bosque.
En general, las actividades solitarias que se desarrollan al aire libre son mucho más seguras que trabajar en espacios cerrados con una multitud de personas. Las ocupaciones de mayor riesgo serían aquellas en las que uno debe estar muy cerca de muchas personas diferentes y potencialmente infectadas todos los días, como dentistas, médicos y enfermeras. En caso de visitar o trabajar en lugares cerrados, donde las personas cantan, gritan o respiran intensamente, como discotecas, karaokes, iglesias y gimnasios, uno también corre un alto riesgo, ya que el virus se propaga de manera muy efectiva en este tipo de lugares.
4. Factores de riesgo individuales
Además de todas las variaciones de riesgo mencionadas anteriormente, habrá riesgos personales adicionales que pueden ser permanentes o temporales. Por ejemplo, cualquier persona que sufra de presión arterial alta, diabetes o asma pasaría automática y permanentemente a una categoría de mayor riesgo que la sugerida por su edad, sexo, ubicación y/o ocupación. Del mismo modo, cualquier persona que presente síntomas similares a los del COVID-19, independientemente de su edad, sexo, ubicación y ocupación, debe considerarse de inmediato como de alto riesgo y tomar todas las precauciones para protegerse y proteger a los demás.
Los factores de riesgo individuales también deben tener en cuenta a otras personas en el mismo hogar. Un individuo puede ser joven y saludable, pero si vive con una persona de alto riesgo, su categoría de riesgo también aumenta, porque sus acciones pueden incrementar los riesgos para sus seres queridos.
La planificación central puede no ser la respuesta
Del análisis anterior es posible rescatar que los riesgos varían en diversas magnitudes de un lugar a otro y de una persona a otra. Esto hace que las decisiones centralizadas sean extremadamente difíciles y, por este motivo, las reglas uniformes probablemente serían ineficientes e incluso perjudiciales.
Las estrictas medidas iniciales de cuarentena han servido para educar a las personas sobre los peligros de este virus y sobre las medidas de lavado de manos y distanciamiento físico que pueden ayudar a controlar el contagio. Pero estas medidas estrictas claramente no son sostenibles durante los muchos meses durará la pandemia [5] y es hora de un enfoque más estratificado.
Descentralización de las decisiones y responsabilidades
Si nuestro objetivo es alcanzar la inmunidad colectiva con el menor número de muertes y daños colaterales posibles, entonces debemos optar por una considerable descentralización de las decisiones. Cada departamento, cada municipio, cada empresa, cada escuela y cada familia necesitará analizar sus fortalezas y debilidades en este nuevo contexto global y elaborar un plan sobre cómo superar los siguientes 24 meses con el menor daño posible. El daño no solo incluye las muertes por COVID-19, sino también la pérdida de educación, ingresos, libertad, voluntad, alegría y felicidad; por lo tanto, todos tendrán el reto de realizar un análisis holístico para el cual se necesitará paciencia, comunicación, colaboración y, seguramente, varios intentos.
La necesidad de descentralizar las decisiones y responsabilidades es aún mayor ahora que el gobierno central se enfrenta a una caída precipitada en los ingresos de todas las fuentes (especialmente IDH, IVA, IT, IUE, ICE y RC-IVA), y por lo tanto tendrá mucho menos recursos disponibles para la distribución a departamentos, municipios e individuos.
Necesitamos reconocer que no hay respuestas correctas. Nadie sabe la mejor manera de superar esto y no existe una solución única para todos. Nadie sabe cómo se verá el mundo después. Este es un buen momento para ser flexible, pensar de manera innovadora y probar nuevas formas de aprender, trabajar y vivir.
Aprender rápidamente es más importante que nunca y el aprendizaje solo es posible si probamos diferentes estrategias y recolectamos lecciones de sus diferentes resultados. La mejor manera de hacerlo es dejar que los municipios sigan diferentes estrategias y registren resultados más o menos en tiempo real.
La necesidad de datos actualizados y desglosados geográficamente sobre muertes por todas las causas
Al tener una capacidad de prueba extremadamente limitada en todo el mundo, y especialmente en Bolivia, los casos y muertes reportados de COVID-19 rara vez reflejan la realidad. Es más factible y útil registrar el número total de muertes (por edad y sexo) por semana, independientemente de la causa, y comparar esta cifra con el número esperado de muertes por semana en cada territorio.
Según el INE, esperábamos 66.760 muertes en Bolivia este año sin la pandemia del COVID-19 [6], lo que corresponde a 1.284 muertes por semana en todo el país. Estos datos se pueden desglosar a nivel de departamento aplicando las tasas de mortalidad bruta departamentales calculadas por el INE a la población de cada departamento (ver Tabla 1).
Tabla 1: Proyección de muertes esperadas por semana, por departamento, en 2020
Fuente: INE y https://www.covid19bo.com/
Según estos datos, Beni es el único departamento en Bolivia que tiene un brote grave de COVID-19 en este momento, probablemente porque es particularmente vulnerable, debido a los altos niveles de obesidad, baja cobertura de agua y saneamiento, viviendas abarrotadas, brotes simultáneos de Dengue, Malaria, Tuberculosis y VIH, y baja capacidad del gobierno local, como mostramos en nuestro blog hace un par de semanas [4]. Sin embargo, el número real de muertes por COVID-19 es probablemente mucho más alto, ya que solo se cuentan las personas que dan positivo a la prueba de COVID-19. El cementerio dedicado a COVID-19 en Trinidad (Beni), por ejemplo, hace unos días tenía 148 fallecidos, de los cuales solo 57 fueron muertes confirmadas por COVID-19, mientras que 91 eran sospechosas [7].
En la Tabla 1, hay signos de interrogación en la última columna sobre el número de muertes por todas las causas. Esta información no está disponible actualmente en ninguna entidad gubernamental en Bolivia. Mi recomendación al Instituto Nacional de Estadística de Bolivia (INE) sería construir rápidamente un sistema para registrar el número de muertes en cada municipio cada semana por edad y sexo.
Se necesita información semanal desglosada geográficamente sobre todas las muertes por edad y género para controlar cuidadosamente los brotes locales y tomar las precauciones adecuadas en los lugares correctos [8]. Una respuesta descentralizada y precisa a esta pandemia requiere datos desglosados oportunos. Vale la pena establecer un sistema de recopilación y presentación de esta información, ya que puede salvar decenas de miles de vidas y evitar enormes costos económicos y sufrimiento humano.
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Notas:
[1] https://time.com/5827450/who-coronavirus-antibodies-reinfection/
[2] http://m.koreaherald.com/view.php?ud=20200429000724. Vea el video de John Campbell para una interpretación fácil re resultados : https://www.youtube.com/watch?v=uATMbGK__Tg&t=1200s. y vea el de MedCram para una explicación mucho más detallada, intracelular, de lo mismo: https://www.youtube.com/watch?v=01Rftnxbi6w.
[3] https://www.sdsnbolivia.org/en/english-forty-days-of-quarantine-what-have-we-learned/
[4] https://www.sdsnbolivia.org/en/entre-la-pared-y-un-terrible-virus/
[5] El mundo aún se encuentra en las primeras etapas de esta pandemia, incluso los países más afectados aún tienen un largo camino por recorrer antes de alcanzar la inmunidad grupal. A principios de mayo, se estimó que Bélgica era el país más cercano a la inmunidad grupal, con un 6,4% de la población infectada, mientras que en otros países europeos la población inmune todavía es inferior al 5%. En ciertos puntos críticos, como Madrid, la tasa es mucho más alta, pero aún no está cerca de la inmunidad. (https://www.ft.com/content/f7d08906-b5c5-4210-b2c6-0ec95d533bc6).
[6] https://www.ine.gob.bo/index.php/censos-y-proyecciones-de-poblacion-sociales/#
[8] Esta página de Our World In Data proporciona una colección de sitios que monitorean el exceso de mortalidad (https://ourworldindata.org/excess-mortality-covid). The Economist, Financial Times, The New York Times y EUROMOMO ofrecen excelentes ejemplos de cómo se pueden presentar estos datos de manera fácil para el usuario.
* SDSN Bolivia.
Los puntos de vista expresados en este blog son responsabilidad de los autores y no necesariamente reflejan la posición de la institución. Estas publicaciones forman parte del proyecto “Atlas municipal de los ODS en Bolivia”, el cual está siendo desarrollado por la Red de Soluciones para el Desarrollo Sostenible (SDSN) en Bolivia.
