N.48 – Bases éticas y científicas de las intervenciones para contener la pandemia COVID-19

Ante la ausencia de intervenciones farmacéuticas efectivas, la única estrategia posible para contener la pandemia COVID-19 (causada por el coronavirus SARS-CoV-2) consiste en reducir la posibilidad de encuentro entre personas infectadas y susceptibles, mediante la detección temprana de casos y la reducción de posibles contactos.

Cada país debió optar entre distintas estrategias para contener la propagación y prever las eventuales demandas a los respectivos sistemas de salud. El rango de opciones exhibió dos extremos: (a) imponer un riguroso “confinamiento” o “distanciamiento social obligatorio”, y (b) permitir una “propagación controlada” del virus entre los grupos con menor riesgo, de manera que avance la inmunización sin que el sistema de salud resulte desbordado.

En esta nota se reseñan tres artículos referidos a esas intervenciones. El primer artículo (Fuente primaria 1) focaliza en sus fundamentos éticos y científicos, mientras que en los demás (Fuentes primarias 2 y 3) se resalta la creciente relevancia y visibilidad de la modelación (viro-infectológica. epidemiológica y bioestadística) para sustentar las intervenciones en cada país o comunidad.

En el primer artículo se evalúa –con perspectiva ética y científica- el efecto potencial de las intervenciones de “confinamiento” sobre la propagación del virus y la carga de COVID-19 en Singapur. Se señala que, si bien la base científica podría ser sólida, las consideraciones éticas son multifacéticas, dado que dichas intervenciones podrían afectar desproporcionadamente a determinados segmentos de la población con mayores riesgos de pérdida de ingresos o de empleo.

Cuando se considera que las inequidades sociales y económicas -perpetradas en nombre de la salud pública- dejan siempre secuelas y repercusiones duraderas, se manifiesta la prioridad de políticas para atenuar sus sesgos. Además debe prestarse especial protección a poblaciones vulnerables, tales como las personas mayores, con discapacidades, sin hogar, privadas de libertad o inmigrantes indocumentados. También podrían ser necesarias excepciones para ciertos grupos, por ejemplo quienes dependen de un tratamiento médico continuo.

Concluye señalando que la efectividad y el impacto social de las políticas que adopte cada país dependerán de la credibilidad de las autoridades de salud pública, los líderes políticos y las instituciones. Es fundamental que los responsables políticos mantengan la confianza de la ciudadanía mediante intervenciones basadas en evidencia, así como de una comunicación totalmente transparente basada en hechos y datos confiables.

En el segundo artículo se resalta la creciente visibilidad pública de los supuestos y modelos (infectológicos, epidemiológicos y bioestadísticos) que sustentan las intervenciones, así como la consecuente responsabilidad de los modeladores. Si bien no es COVID-19 la primera enfermedad infecciosa que fue modelada sistemáticamente (otros ejemplos recientes son el Ébola y el Zika), nunca antes se manifestٕó, en tan alto grado, la dependencia -de los gobiernos- de tales modelaciones para plasmar políticas de intervención.

Sin embargo, los modeladores de epidemias son los primeros en admitir que sus proyecciones pueden estar erradas. (“Todos los modelos están equivocados, pero algunos son útiles”, señaló George Box).

Los distintos modelos dividen a las personas en cuatro grupos (o compartimientos): (a) sanas, (b) enfermas, (c) recuperadas, y (d) muertas. Las ecuaciones determinan cuántas personas transitan entre dichos compartimientos con el trascurso del tiempo, teniendo en cuenta el factor de reproducción (“Factor R”) que indica la cantidad de personas que serán contagiadas por cada persona infectada. Los parámetros, datos y resultados de los modelos varían ampliamente según las características del patógeno y de las poblaciones afectadas.

La OMS organiza foros periódicos para que los modeladores de COVID-19 comparen modelos, estrategias y resultados: Ello representa una gran ayuda para analizar –y eventualmente reducir- discrepancias.

Resulta riesgoso, para los decisores políticos, confiar demasiado en modelos que pretenden mostrar cómo mantener bajo control un virus aún poco conocido. Además, los modelos no capturan ni pueden anticipar, por ejemplo, el desarrollo de nuevas pruebas para identificar y aislar a las personas infectadas o de antivirales eficaces que reduzcan la necesidad de camas de hospital. La mayoría de los modelos tampoco pueden “computar” la angustia provocada por el distanciamiento social, ni los impactos económicos (eventualmente catastróficos) que pueden afectar a la salud pública.

En definitiva, se trata de una puja entre tres propósitos: (a) proteger la salud, (b) proteger la economía, y (c) proteger el bienestar y la salud emocional de las personas. Concluye señalando que, en un futuro, los modelos epidémiológicos deberían combinarse con modelos sociales y económicos para tener en cuenta la totalidad de los referidos factores.

El tercer artículo trata sobre el uso de modelos infecto-epidemiológicos para pronosticar la trayectoria de la COVID-19, señalando que ese uso tiene relevantes consecuencias en la previsión de eventuales demandas de atención médica (recursos humanos, camas de aislamiento, de cuidados intensivos, respiradores, etc.).

Dado que la calidad de dichos análisis dependerá de la calidad de los supuestos, parámetros y datos con que se calibran los modelos, en el artículo se proponen las siguientes pautas de trabajo:

(a) Los modelos deben ser abiertos y dinámicos, de manera que puedan incorporar factores no previstos originariamente.

(b) Los supuestos deben estar claramente articulados y debe evaluarse sistemáticamente la sensibilidad de los resultados con relación a tales supuestos.

(c) Los resultados deben ser transparentes y asociarse claramente con los respectivos intervalos de confianza e incertidumbre.

(d) Si las proyecciones de un modelo difieren de las de otros modelos, deben clarificarse los factores que determinan las diferencias.

(e) La difusión pública de las proyecciones (en revistas científicas y en medios de comunicación) debe ser cauta e incluir advertencias clave para evitar interpretaciones erróneas acerca de su validez científica.

(f) Los modelos deben calibrarse con los mejores datos locales disponibles, dado que es poco probable que las epidemias sigan trayectorias idénticas en distintas regiones del planeta.