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Perplejidades y futuro de un virus

Por Rafael Bayce.

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Como se dice vulgarmente, se está dando vuelta la tortilla. En el mundo, y en Uruguay también. Las perspectivas y prospectivas hechas en febrero y marzo sobre la gravedad de la pandemia no se han cumplido. Ya comienzan, aun en lugares como en uno de los países más castigados por el virus, como Estados Unidos -que usted debe recordar que son 340 millones, para relativizar los números desnudos que la prensa terrorista le da-, las manifestaciones de protesta por el aislamiento, el encierro y otros excesos y desastres del hipocondríaco tratamiento del tema.

En Uruguay, mientras tanto, los sondeos de opinión pública muestran, semana a semana, respuestas que evalúan cada vez peor el tratamiento oficial de la pandemia. Y claro, si cualquiera mira y/o pregunta a su alrededor, no encuentra casi ninguna víctima de la terrible pandemia: entre nosotros, y tampoco en la mayoría de los países que la prensa carroñera nos muestra, casi no hay muertos, hay muy poquitos graves, sobran lugares para los internados eventuales y no se notan enfermos leves.

Si nos fijamos con atención, no hay más muertos infecciosos, ni graves, ni leves, que otros años en que no nos fijamos en los números; ni se fija la prensa en ellos. Sin siquiera ser la pandemia tan mínima como en el Uruguay, comienzan las protestas en el mundo porque la letalidad y mortalidad no parecen justificar el desastre económico, financiero, extractivo, ganadero, agrícola, industrial, comercial, turístico, de transportes, de empleo, laboral, de personas con ingresos diarios, familiar, de violencia doméstica, de problemas conyugales, intergeneracionales, educativos, de ocio y entretenimiento, de viajes, de reuniones, en suma, de la vida social tan rica que le ha llevado siglos a la humanidad construir; y que se viene abruptamente abajo sin motivos claros, y que parecen cada vez menos claros.

“¿Es nuestra lucha contra el coronavirus peor que la enfermedad?”, se preguntó David L. Katz, en un artículo del 20/3/2020 en The New York Times. El destacado científico muestra concluyentemente que es mucho peor la lucha contra el virus, y que las consecuencias para toda la humanidad lo son, aun las estrictamente sanitarias, porque se asumen prioridades equivocadas que cuestan muy caras en toda la salud pública vista globalmente. Porque la gente puede ir masivamente a contagiar el virus a lugares con gente especialmente vulnerable a él; porque no quiere contaminarse con personal de la salud especialmente contagiable y contagioso; porque secundariza la atención de otros enfermos que se volverán más graves o mortales sin la adecuada atención reservada al fantasma irreal de las curvas exponenciales o al espantapájaros de las camas faltantes, también ficticio, porque se le adjudica al coronavirus la causalidad mortal por fallecimientos que, bien estudiados sin negligencia u oportunismo, se deben a una multitud de causas, de las cuales la presencia del virus es débilmente contribuyente frente a causas mayores.

 

No hubo ni hay datos sólidos

Concentrémonos primero en un aspecto especialmente sensible de todo esto: la carencia de datos del tipo y calidad necesarios para el cálculo de las curvas epidemiológicas que permitirían prevenir el futuro sanitario, y producir fundamentadas políticas públicas al respecto. En el caso de Uruguay, le duela a quien le duela, no hubo ni hay aún datos en calidad ni cantidad suficientes como para calcular, con precisión ético-científica y con responsabilidad política y social, descripciones actuales y mucho menos previsiones a futuro de la epidemia del coronavirus. Ni mucho menos, entonces, para producir buenas decisiones públicas sobre el tema. Sin embargo, deben hacerse, porque los decisores están empujados por los lobbies de beneficiarios y por la prensa carroñera; y deben hacer creer que están basados en la ciencia y la Academia.

Así, las previsiones terroristas, que por suerte no fueron totalmente creídas por los decisores políticos, están basadas en argumentos de autoridad de los ‘especialistas científicos’ de los equipos asesores, pero no en cálculos basados en datos suficientes como para producirlos desde los modelos epidemiológicos en uso. Al respecto, y para mayor abundancia, recomiendo googlear John Ioannidis y buscar su artículo en Stat Reports del 17/3/2020: “Un fiasco en obra: mientras la pandemia del coronavirus se afirma, estamos tomando decisiones sin datos confiables”. O buscar a David Crowe en aids.com.

Y quédese tranquilo, lector. Hace más de 40 años que estudio modelos de cálculo en ciencias sociales; mi tesis de Maestría en Brasil en 1979 fue sobre econometría y funciones de producción, metaevaluados epistemológica y lógicamente; a la tesis la siguió un documento de trabajo para Ciesu, en 1981, y un libro de 1983 (que les puedo enviar escaneado a los interesados).

Se me ha dicho que, entre nosotros (habría que confirmarlo), se aplica un modelo epidemiológico que es uno de los más exitosamente usados en el mundo para el estudio de epidemias infecciosas virales: el inventado en 1927, que sufrió mejoras leves con el tiempo. Es un modelo que solo funciona para una masa de datos grande como para ser apto para configurar funciones continuas y no discretas; es, técnicamente, un modelo analítico, no solo descriptivo; determinista y no estocástico; prospectivo y no solo retrospectivo, de la variedad de los predictivos no ya exploratorios, calculado a través de un modelo EDO, de ecuaciones diferenciales ordinarias.

El que se usa aquí parece ser el modelo SIR, llamado así porque los factores cuya evolución en el tiempo simula y calcula son tres subconjuntos disjuntos, factores a prever en su coevolución temporal mediante un sistema de ecuaciones diferenciales. El modelo necesita, para producir resultados precisos, con sentido y aptos para fundar decisiones, de 5 datos básicos, que producirían 2 indicadores epidemiológicos previsores: uno, N, el número de la población que se considera; dos, T, el período de tiempo para el que se hace el cálculo; tres, S, el número de personas susceptibles de infectarse con el virus específico focal; cuatro, I, el número de infectados actuales, infecciosos a su vez, activos; y cinco, R, el número de infectados ya no infecciosos, suma de los recuperados y de los fallecidos, en otras epidemias o pandemias también los vacunados a cepa infecciosa vigente y constante. En suma, los infectables, los infectados infecciosos y los infectados no infecciosos.

Desde esos datos montados en un sistema de ecuaciones diferenciales ordinarias, se intenta conocer 2 indicadores epidemiológicos obviamente necesarios, tanto para prever el desarrollo futuro de la epidemia como para tomar decisiones técnicas y políticas acordes: uno, la tasa per cápita de transmisión, o de entrada al sistema, coeficiente Beta; dos, la tasa de salida del sistema, de inmunización, de exinfectados que ya no son más infecciosos (vacunados, recuperados, fallecidos), coeficiente Gamma.

En criollo, se intentaría prever la cantidad y ritmo de infectados desde la población N en un tiempo T (más o menos susceptibles según el tiempo y evolución de la epidemia), y la cantidad y ritmo de salida de la calidad de infeccioso desde los infectados susceptibles de la población en ese período. Cuando los infectados, Beta, exceden a los desinfectados, Gamma, la epidemia crece; cuando los susceptibles disminuyen más que los infectados, la epidemia decrece, Gamma. Puede ser expresado como Beta menos Gamma mayor que 1, crecimiento; beta menor que 1, decrecimiento. Se suele expresar en proporciones, Gamma sobre Beta; igual a p, probabilidad de futuro de la epidemia. Hasta aquí todo muy lógico; las metas sanitarias y políticas, casi obvias: disminuir los susceptibles y los activos mediante la minimización de los infectables infecciosos y la maximización de los exinfectados no infecciosos; para lo cual hay que saber qué tasa de entrada como infectados infecciosos existe o existirá, Beta; y qué tasa de salida, retiro, o abandono de la infecciosidad, Gamma, hay o puede haber: y qué relación entre ambos hay o puede haber espontáneamente; y qué se puede hacer para impedir o demorar Beta, y mejorar cantidad y velocidad de Gamma; mejorar el tamaño del cociente Gamma sobre Beta y hacerla la diferencia entre ellos mayor que 1 desde un inicio menor que 1.

 

El problema uruguayo

Lo que sucede en Uruguay, lamentablemente, es que no tenemos el número de I, de los infectados actualmente activos, infecciosos; porque los datos diarios que nos dan los testeos de RNA son parciales, desde ‘muestras’ sesgadas, claramente no representativas del total poblacional, que no pueden ser generalizadas al N poblacional ni permiten decisiones técnicas ni políticas científicamente sustentadas, o sustentables más allá del principio de autoridad impuesto por especialistas desarmados de herramientas científicas para hacerlo. Así pasó también con los datos iniciales desde Wuhan y desde Corea del Sur, y luego desde todos los países: pandemia trucha, si las hay (que las hay, ya hubo y las habrá si no las frenamos).

Si no tenemos el número de los I, los infectados actualmente infecciosos, no podemos simular modélicamente su evolución, porque I depende de su evolución relativa respecto de los exinfectados ya no infecciosos, R, que tampoco conocemos porque importan si se sabe su relación con los I, desconocida (en Uruguay y para el coronavirus son los recuperados más los fallecidos, en otros casos, los vacunados, además).

No conocemos, entonces, ni I ni R; por ende, no podemos calcular ni el Beta de transmisión per cápita ni el Gamma de pérdida de transmisibilidad. Ni que hablar, entonces, de que no podemos pronosticar el futuro de la epidemia, dado por la diferencia Beta-Gamma o por la probabilidad de crecimiento-decrecimiento Gamma sobre Beta. Ni tampoco obtener indicadores epidemiológicos relevantes; por ejemplo, la tasa de infección S(t).I(t); ni la tasa de Contagio R0, Beta N sobre Gamma; ni la tasa reproductiva, Beta S0 sobre Gamma; ni la tasa de duración, 1 sobre Gamma; ni la tasa K, de proporción de S que sería I en t0 y también en T1; ni el número de contactos requeridos para infectar a un individuo, Theta; ni la tasa de Reemplazo, Beta sobre Gamma por R0, tasa de contagio.

Para terror real, más allá del pánico irreal que sufre, lector, le informo que en Uruguay, ni ayer ni hoy se puede aún calcular científicamente la evolución y futuro de la epidemia, ni mucho menos planificar con certeza científicamente fundada decisiones técnicas y políticas científicamente sustentadas, pese a que se vociferan muchas como tales, por quienes no conocen a fondo del tema, ni desde el gobierno ni desde la oposición política o técnica. No somos nada, ¿no?

 

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