El 18 de octubre ¿HABRÁ MÁS O MENOS RIESGO DE CONTAGIO?

Por Andrés Uzín P. Ingeniero Industrial Especialista en Políticas Públicas.-

La pandemia del COVID-19 provocada por el virus SARS-Cov-2 tiene una combinación entre una velocidad de contagio muy alta y una tasa de letalidad baja pero que crece varias veces cuando los enfermos no son atendidos. 

SANAR Y DETENER EL CONTAGIOS 

La combinación de estas características ha logrado saturar y colapsar los sistemas de salud de algunos de los países más desarrollados del mundo mostrando al COVID-19 particularmente letal. Es por ello que los gobiernos del mundo y sus sistemas de salud se han enfocado en dos políticas públicas. Primero, incrementar sus capacidades para la atención de los enfermos, y segundo, cortar el contagio a través de cuarentenas, distanciamiento social, y la detección y aislamiento de infectados, para así reducir o detener el crecimiento de la cantidad de enfermos. 

La combinación de ambas políticas públicas busca bajar la cantidad de fallecidos dictada tanto por la cantidad de enfermos como por la tasa de letalidad.

MEDIR CON DATOS CIERTOS 

Es por ello que la manera de medir la eficiencia de ambas políticas públicas ha sido a través de la cantidad de enfermos, recuperados y fallecidos por la pandemia. A través de la medición y pronóstico de estas variables es que los distintos gobiernos del mundo han tratado de diseñar, ajustar e improvisar políticas públicas. 

Sin embargo, los modelos epidemiológicos más avanzados han fallado en el pronóstico del comportamiento de la enfermedad por lo que cabe cuestionar si la fecha que ha elegido el Tribunal Supremo Electoral es la más adecuada.

EL SUBREGISTRO OSCURECE TODO

Los modelos epidemiológicos se caracterizan por ser de una matemática bastante avanzada y complicada. Ellos combinan ecuaciones que tratan de modelar el comportamiento de las tres variables mencionadas en base a su lógica de interacción y la interacción de estas con otras variables como el desplazamiento de la población, niveles de relacionamiento, actividad económica y otras. Sin embargo, a pesar del profundo tratamiento econométrico de estos modelos en todo el mundo, la falla estrepitosa en el pronóstico del comportamiento de la enfermedad se ha debido a la dificultad en la medición de sus principales variables: los contagiados, recuperados y fallecidos. 

EN BOLIVIA ESTAMOS A CIEGAS 

La medición de los contagiados en Bolivia ha sido incluso peor que la mayoría de los países del mundo. La primera falla en la medición de los contagiados es que no se miden a todos los contagiados y solo a los contagiados que enferman. 

Diversos estudios miden a los asintomáticos, que es la cantidad de la población que ha generado defensas contra el virus y esto sucede cuando estas personas han sido expuestas y contagiadas, pero no muestran síntomas de la enfermedad. Este grupo es más numeroso que solo los enfermos. Se ha encontrado que una proporción del 80% de los infectados no mostró síntomas o tuvo síntomas débiles frente al virus. Por lo que la política del gobierno boliviano de solo contabilizar a los enfermos, significa que ha tomado en cuenta solo -con suerte- al 20% de los contagiados. 

Esta falla puede ser subsanada estadísticamente, si la medida de los enfermos es consistente y entonces se toma a este grupo como una muestra del universo de los contagiados. 

LA ESCASEZ DE PRUEBAS

La segunda falla deviene de la capacidad instalada para realizar análisis. A pesar de que el gobierno escaló notoriamente la capacidad de detección del virus a través de pruebas moleculares, esta solo pudo alcanzar a 2.500 pruebas diarias de acuerdo a la Ministra de Salud. 

El contagio del virus tiene un crecimiento exponencial, y, de hecho, en muchos países se mide la velocidad de contagio por la cantidad de días en que se duplican los contagiados. 

En este sentido, países que tenían una capacidad de análisis elevada como España pasaron de 975 casos diarios a 9.181 en solo 16 días, Estados Unidos de 887 casos diarios a 11.236 en solo 8 días. Por lo que el techo de 2.500 análisis diarios rápidamente sería superado por la realidad y la medición oficial, además de no medir la cantidad de asintomáticos, no pudo medir la cantidad total de enfermos. 

En este caso, lo que se debe lograr es obtener el comportamiento del crecimiento de los enfermos antes de que la capacidad de análisis sea superada.

EL RETRASO DE LOS RESULTADOS Y LOS RITMOS DEPARTAMENTALES

Una tercera falla está dada por las limitaciones administrativas y humanas de los Servicios Departamentales de Salud (SEDES) cuya burocracia incluso durante la cuarentena rígida tenía algunas semanas de retraso. 

Finalmente, cada uno de los departamentos, e incluso ciudades, tuvieron distintas velocidades de contagio, por lo que es importante analizarlos por separado. Por ejemplo, en el Beni los primeros contagios oficiales recién fueron el 20 de abril, pero luego tuvo un elevado ritmo de contagio. Llegaron a duplicar casos entre 8 y 10 días, para estabilizarse entre el 9 y 31 de mayo. A partir de entonces el contagio oficial se desaceleró de manera sostenida hasta hoy. 

El mismo fenómeno pasó con Santa Cruz. Tuvo un periodo estable entre el 5 de abril al 31 de mayo. A partir de entonces el contagio oficial se desaceleró de manera sostenida. En ambos casos el CENETROP colapsó sin poder realizar más análisis de laboratorio que aquellos que le permite su capacidad instalada. 

NUNCA SE SABRÁ CUÁNTOS MURIERON POR COVID-19 

Si los contagios fueron mal medidos, la recuperación y fallecimiento de pacientes estuvo peor. En la mayor parte del mundo y en Bolivia se tuvieron claros síntomas de ello. 

Los recuperados

Por ejemplo, en Santa Cruz lo que hizo la Caja Nacional de Salud con los pacientes que nunca recibieron sus resultados fue directamente darlos de alta a los 21 días, sin tomarles otro test que demuestre que ya no tienen el virus. 

Asumieron que existe un periodo de recuperación homogéneo, lo cual distorsiona enormemente la cantidad de recuperados y su serie de temporal. Entre los enfermos hay aquellos que cumplen un ciclo corto del virus, pero, se tiene documentados, hay otros casos que luego de 50 días siguen dando positivo en las pruebas PCR. 

Los muertos

El levantamiento de cadáveres en domicilios y vías públicas crecieron notoriamente en todo el país a partir de la cuarentena dinámica, y, en la mayor parte de los casos, por falta de una prueba que certifique la muerte por COVID-19, solo quedaron como sospechosos y no se incorporaron a las estadísticas de fallecidos. 

¿SE PUEDE HACER PRONÓSTICOS? 

Hasta este punto daría la impresión que con los datos oficiales es imposible hacer un pronóstico. Sin embargo, a pesar de estas grandes limitaciones, tanto en el mundo como en Bolivia, es factible crear un modelo básico de predicción, usando los pocos parámetros conocidos y más confiables. 

Con un análisis minucioso de los datos se establece que en Bolivia tuvimos varias ventajas para poder emplear un modelo sencillo debido a la cuarentena rígida. Es evidente que el ritmo de contagio se aceleró lentamente con respecto al resto del mundo y en los departamentos más grandes alcanzó una estabilidad en la velocidad máxima de contagio antes de que el crecimiento exponencial de los contagiados deje atrás a la capacidad de análisis de los SEDES. 

MODELO PARA MEDIR LA VELOCIDAD 

Con esta velocidad de contagio se buscó un modelo de crecimiento exponencial que mejor se ajuste al crecimiento de casos medidos hasta entonces. De esta manera, en lugar de complejizar el modelo con una serie de variables de las cuales no se conoce su influencia real sobre el contagio, se ajustó el modelo únicamente al comportamiento de la velocidad de contagio. 

Por otro lado, en lugar de tratar de encontrar un modelo o comportamiento para la recuperación y fallecimiento, simplemente se asumió que todos formaron parte la población susceptible de contagio y una vez que se enfermaban salían de esa población. 

SINTOMÁTICOS Y ASINTOMÁTICOS 

Finalmente, para ajustar el tamaño de la población susceptible de contagio y enfermedad, se tomaron dos parámetros de ajuste. 

De acuerdo a la Universidad Jhons Hopkins, la proporción de la población que debería contagiarse para alcanzar la inmunidad grupal está alrededor del 80%. Por lo que solo se tomó esta proporción del total departamental y nacional 

Adicionalmente y dado que el gobierno solo toma test a los infectados sintomáticos, que serían apenas el 20% del total, por lo que solo se pronosticará a la población que enferme y no a los asintomáticos. 

PRONÓSTICOS DEPARTAMENTALES ACERTADOS

Este modelo, en el caso del Beni pronosticaba que el pico más alto se produciría a principios de julio y en Santa Cruz hacia fines de julio. En el caso del Beni es tan evidente la disminución de contagios en la calle, que en las calles de Trinidad se puede ver que las medidas de seguridad biológica, como uso de barbijo y distanciamiento social, no se están aplicando y a pesar de ello los contagios han disminuido notablemente tanto que doctores que han estado últimamente en Trinidad tienen la seria sospecha de haber alcanzado la inmunidad grupal y la cantidad de enfermos a estas alturas, pueden ser en su mayoría muestras rezagadas. Por otro lado, Santa Cruz ha experimentado las dos últimas semanas una disminución importante de casos, tanto que ya se tienen camas disponibles en varios hospitales.

Simulación aplicada al Departamento de Santa Cruz

Es claro que el modelo ha predicho con cierta precisión el pico de ambos departamentos y que estarían ya en la bajada de la curva rumbo a la inmunidad grupal. Tomando en cuenta que ambos modelos se hicieron a principios de Julio, no estarían alejados de predecir la realidad. Además, el modelo creado para el Departamento de La Paz predecía que este Departamento alcanzará el pico para fines de este mes de agosto y hasta la fecha no se tiene ningún indicador que el contagio haya disminuido en el Departamento, de hecho, se está buscando hacer una cuarentena rígida para frenar el ritmo de contagio y tratar de bajar el pico de la curva en La Paz.

MODELO NACIONAL

En base a los modelos departamentales se construyó el modelo nacional, que toma los mismos supuestos pero que varía algunos parámetros para poder estimar varios escenarios. 

Pesimista

Un primer escenario “pesimista” es aquel donde la población susceptible de contagio sería mayor a la prevista en los modelos por departamentos. En ese caso, la pandemia duraría más, se alcanzaría un pico más alto, habrían más enfermos y consecuentemente más fallecidos. 

Más Probable

Este modelo toma exactamente los mismos supuestos departamentales, pero a nivel nacional. 

Optimista

El modelo “optimista” supone que la población susceptible a contagio es mucho menor de acuerdo a estudios de otras fuentes científicas. De esta manera el rango que se genera entre los modelos “pesimista” y “optimista” es lo suficientemente amplio como para garantizar que el real se desarrollará dentro de él.

ALTO RIESGO DE CONTAGIO EN SEPTIEMBRE 

Estas simulaciones, muestran que, si las elecciones nacionales se cumplían el 6 de septiembre, en el escenario “pesimista”, Bolivia se encontraría en pleno pico, es decir, la probabilidad de contagiarse sería máxima, el “más probable”, a 67% de la bajada de la curva. La misma fecha vista con el modelo “optimista”, muestra que estaría al 50% de la curva, con lo que ese día habrá la alta probabilidad de exacerbar el contagio tal como ocurrió en República Dominicana y otros países que llamaron a elecciones durante esta pandemia. El incremento de los contagios en el pico o cerca al pico genera que los nuevos enfermos no puedan tener acceso al sistema de salud. 

BAJO RIESGO EN OCTUBRE

En cambio, el 18 de octubre, en el escenario “pesimista”, se encontraría con la curva en descenso, hasta solo tener un nivel de contagio del 15.43% del pico. En el escenario “más probable”, se tiene una cantidad de contagios del 5.85% del pico. 

En el escenario “optimista”, se ubicaría a solo un nivel de contagio del 3.26% del pico, en todos estos casos la probabilidad de exacerbar el contagio habría disminuido notablemente dado que la cantidad de enfermos diarios sería apenas una fracción del pico, pero además, la mayor parte de la población susceptible ya habría sido infectada y estaríamos mucho más cerca de lograr la inmunidad grupal. 

Simulación aplicada a Bolivia

NO ES LO IDEAL, ES LO POSIBLE

La gran dificultad del diseño y aplicación de políticas públicas es que muchas veces se tiene que tomar decisiones sin toda la información suficiente y optar por soluciones que no necesariamente son las ideales.

En este caso, la fecha ideal para las elecciones sería esperar el fin de la pandemia, cuando, en condiciones normales, los partidos pueden llamar a diversos actos políticos, es decir todo tipo de movilizaciones, concentraciones y el mismo acto electoral. 

Pero, en las actuales condiciones todas estas actividades suponen ser un acelerador del contagio como se evidenció en otros países y por eso están suspendidas, salvo las elecciones en sí mismas.

Bolivia está en una crisis política profunda y, por lo tanto, esperar el momento ideal pronosticado para fin de año, es imposible. 

Sin embargo, con la postergación de las elecciones el TSE ha logrado salir de una fecha que - de acuerdo a estos modelos- sería la peor dentro de la pandemia a una fecha donde el riesgo de contagio es bastante menor y los recursos para atender nuevos contagios estarían nuevamente disponibles.