Un epidemiólogo y matemático de Stanford explica a los Gobiernos por qué es tiempo de levantar las cuarentenas

John P.A. Ioannidis es una de las máximas referencias de la ciencia y el big data de la Universidad de Stanford, una de las más prestigiosas del mundo. Su temprana advertencia en un artículo publicado en Stat News el 17 de marzo despertó a varios respecto de la desproporcionada respuesta que los Gobiernos estaban dando como solución a la pandemia del coronavirus SARS-CoV-2 que provoca la enfermedad COVID-19 y provocó la reacción de otros colegas que en su momento lo cuestionaron. Sin embargo, insiste y asegura que los números actuales le dieron la razón.

En una nueva columna publicada en The Sunday Times, el autor escribió -junto con Rohan Silva, ex asesor del Gobierno inglés y empresario- sobre el mismo tema por el cual cobró notoriedad hace un mes y medio e insistió: “La ciencia se está volviendo clara: las cuarentenas ya no son la medicina correcta”. “Cuando surgieron informes de una epidemia en Wuhan, la capital de la provincia china de Hubei, los responsables políticos tuvieron que tomar decisiones de gran alcance basadas en información extremadamente limitada. Las estadísticas aterradoras llevaron a muchos líderes mundiales a cerrar sus economías y a poner en cuarentena a poblaciones enteras”, comienza el texto el médico y matemático de Stanford.

“La Organización Mundial de la Salud (OMS) declaró 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 basaron los Gobiernos del Reino Unido y los Estados Unidos para rever su estrategia), basado en datos iniciales poco confiables, sugirió que más de 500.000 personas podrían morir en el Reino Unido a menos que se tomaran medidas drásticas”, señaló Ioannidis en su reciente entrega.

El renombrado académico enumeró una serie de claves respecto al escenario planteado hace un mes y medio atrás por el Imperial College de Londres y la actualidad. “Está claro que COVID-19 es mucho más común de lo que se suponía. La gran mayoría de las personas infectadas tiene síntomas leves o no tienen síntomas. Los investigadores han realizado pruebas para detectar anticuerpos en poblaciones generales y llegaron a la misma conclusión: la cantidad de personas infectadas con COVID-19 es muchas veces mayor que la contada por las estadísticas oficiales”. Y prosigue: “Hace casi un mes, los estudios encontraron que las tasas de infección ya eran del 11% en Robbio, en el norte de Italia, y del 14% en Gangelt, en el oeste de Alemania. Más recientemente, en Nueva York, las pruebas de anticuerpos sugirieron que hasta el 25% de la población había sido infectada a fines de abril, en comparación con el recuento oficial del 1,7%”.

En segundo lugar, continúa Ioannidis, “la evidencia muestra claramente que COVID-19 es mucho menos letal de lo que se temía. 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 áreas donde los hospitales y hogares de ancianos no se han visto abrumados. También vemos que la letalidad de COVID-19 tiene una relación con la edad pronunciada, con alrededor del 90% -95% de las muertes en Europa entre los mayores de 65 años. Para los niños y jóvenes sabemos que COVID-19 es menos letal que la gripe”.

“COVID-19 es letal a menudo cuando se trata de una infección hospitalaria: las personas la contraen en el hospital. El virus también puede ser devastador para los residentes de hogares de ancianos: en varios países europeos, aproximadamente la mitad de las muertes reportadas son de centros de enfermería. Esto ayuda a explicar por qué ciertas áreas (Bérgamo en Italia, Queens en Nueva York) tienen muertes desproporcionadas. Estos son lugares con altas tasas de personal médico infectado, que transmiten el virus a pacientes que ya están enfermos. Los trabajadores de la salud infectados pueden, sin darse cuenta, crear cadenas hospitalarias de infección con consecuencias trágicas para las personas vulnerables”, añade el autor que predijo hace más de 45 días que las medidas gubernamentales estaban siendo tomadas casi a ciegas.

En igual sentido, Ioannidis explica que las residencias geriátricas están llenas de ancianos y personas con incapacidades. Allí fallaron autoridades del Reino Unido y Nueva York. Colocaron a estas personas infectadas en estas instalaciones para aliviar la presión hospitalaria. Las consecuencias fueron fatales. “Quizás lo más importante es que nuestros líderes deben seguir apegados a su enfoque basado en la ciencia y no tener miedo de comunicar los últimos hallazgos al público”, dijo.

“Dado que el riesgo de morir por COVID-19 es bajo, los políticos pueden asegurar al público 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 doméstica, problemas de salud mental y abuso infantil, así como muertes causadas por el tratamiento médico retrasado o cancelado. Si los responsables de la formulación de políticas basan las decisiones en la evidencia más reciente, poner fin al bloqueo tampoco debe significar iniciar una era de vigilancia masiva, ya sea a través de pruebas, rastreo de contactos o pruebas de anticuerpos poco confiables para ‘certificados de inmunidad’”, aclaró el profesor universitario de renombre.

Ioannidis explica el segundo punto basándose también en los datos que se tienen disponibles. “El rastreo de contactos tiene sentido cuando hay un pequeño número de casos. Pero es probable que varios millones de personas hayan sido infectadas en el Reino Unido, lo que hace que sea prácticamente imposible realizar la prueba en la escala requerida. Tampoco se debe considerar la eliminación cuidadosa de las medidas de cierre como un intento de alcanzar la inmunidad del rebaño, una estrategia desaconsejable para una infección que infesta tan fácilmente 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 más vulnerables, junto con un estricto control de infecciones y medidas de higiene mucho más estrictas en estas instalaciones”.

“Se debe instar al público a mantenerse alejado de los hospitales si tienen síntomas de COVID-19, a menos que estén extremadamente enfermos, y es posible que las personas frágiles necesiten ser puestas en cuarentena en casa por más tiempo. Se puede moldear aún más el bloqueo mediante una evaluación cuidadosa de cómo se desarrolla la epidemia y la capacidad de la cama del hospital", sugirió el académico cuyo currículum abruma: es epidemiólogo, especialista en prevención de enfermedades, experto en ciencia de datos biomédicos, matemático, y cumple funciones como codirector del Centro de Innovación Meta-Investigación en la Universidad de Stanford.

Finalmente, Ioannidis concluye: “Desde el comienzo de esta crisis global, nuestros líderes han tomado medidas basadas en los mejores datos disponibles. Al principio, esta información era escasa y alarmante, y las medidas draconianas eran comprensibles. Para estar seguros, COVID-19 es un virus novedoso, y todavía hay mucho que aprender. Pero las últimas pruebas y datos apuntan en una dirección favorable”.

¿Un fiasco?

La anterior columna de Ioannidis en Stat News fue célebre por desafiar todas las políticas y medidas que adoptaron las administraciones alrededor del mundo que aconsejaban cerrar las economías para impedir que las poblaciones se contagien. “La actual enfermedad coronavirus, COVID-19, se ha determinado como una pandemia que se da una vez en un siglo. Pero también puede ser considerada como un fiasco de una vez en un siglo”, comenzaba su artículo de opinión. ¿A qué se refiere Ioannidis cuando habla de fiasco? ¿Acaso todos las administraciones a lo largo del planeta están tomando medidas apresuradas o equivocadas? La hipótesis que plantea el matemático es simple: los datos que son de público conocimiento no son suficientes como para regirse como hasta el momento.

“En un momento en que todos necesitan mejor información, desde los modeladores de enfermedades y los Gobiernos hasta las personas en cuarentena o solo en distanciamiento social, carecemos de evidencia confiable sobre cuántas personas han sido infectadas con SARS-CoV-2 o que continúan infectadas. Se necesita mejor información para guiar las decisiones y acciones de importancia monumental y para monitorear su impacto”, remarcó el autor.

Y continuaba: “Se han adoptado contramedidas draconianas en muchos países. Si la pandemia se disipa, ya sea por sí sola o debido a estas medidas, el distanciamiento social extremo a corto plazo y los bloqueos pueden ser soportables. ¿Cuánto tiempo, sin embargo, deberían continuar las medidas como estas si la pandemia se agita en todo el mundo sin cesar? ¿Cómo pueden saber los políticos si están haciendo más bien que mal?”.

El médico especialista en epidemias y big data explicó, además, que no estaba claro cuándo podrá descubrirse una vacuna que sea realmente efectiva o un tratamiento que cure a aquellos que ya están infectados. Es por eso que se pregunta cuáles podrían ser las consecuencias de una cuarentena de largo tiempo. “Los datos recopilados hasta ahora sobre cuántas personas están infectadas y cómo está evolucionando la epidemia son poco confiables por completo. Dadas las pruebas limitadas hasta la fecha, se pierden algunas muertes y probablemente la gran mayoría de las infecciones debido al SARS-CoV-2. No sabemos si fallamos en capturar infecciones por tres por 300. Tres meses después de que surgió el brote, la mayoría de los países, incluido los Estados Unidos, no tienen la capacidad de evaluar a un gran número de personas, y ningún país tiene datos confiables sobre la prevalencia del virus en una muestra aleatoria representativa de la población general”.

“Este 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 Organización 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 síntomas severos y malos resultados. Como la mayoría de los sistemas de salud tienen una capacidad de prueba limitada, el sesgo de selección puede incluso empeorar en el futuro cercano”, señala Ioannidis.

Sobre el final del citado artículo, Ioannidis explicaba que la humanidad estaba a punto de lanzarse al vacío sin datos concretos y concluyentes. "Con bloqueos de meses, si no años, 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 razón de tal acción y las posibilidades de aterrizar en un lugar seguro”, finalizó el profesor en su columna en Stat.

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