EL COVID 19 y las previsiones fallidas

24 junio, 2020

¿Por qué han fallado las previsiones respecto a la curva de contagios de la pandemia en México?

Durante varias semanas, en el curso del mes de abril, el subsecretario López Gatell señaló que el pico de contagios de la pandemia llegaría entre el ocho y el 10 de mayo.
Terminó mayo y estamos ya en los últimos días de junio y no hay aún indicios de que estemos llegando al nivel máximo de contagios.

Evidentemente, cuando se habla del pico de la pandemia no se hace referencia al número de casos acumulados, pues la curva que representa esta variable siempre irá para arriba y nunca tendrá un descenso.
En realidad, la variable que usualmente se considera para configurar la curva epidémica es el número de casos activos, es decir, la totalidad de las personas cuyos síntomas comenzaron en los últimos 14 días y que han sido examinados y confirmados de tener el contagio de COVID-19. Algunas veces se suma a esta variable el dato de los casos sospechosos, pero consideremos por lo pronto solo los confirmados.

Hasta el día 22 de junio, esa variable seguía en ascenso, lo que quiere decir que hay un incremento en el número de personas enfermas.
Los modelos epidémicos, regularmente se construyen a través de funciones matemáticas que reflejan la forma que se ha hecho familiar en los últimos meses, es decir un crecimiento que lleva a un techo máximo y que luego se desacelera y empieza a reducirse.
Los modelos matemáticos dependen, para su precisión, de la calidad de la información estadística con la cual se construyen.

Por ejemplo, en las encuestas que se hacen a población abierta, es determinante la representatividad de la muestra que se capta, así como el tamaño que esta tiene, para que los indicadores que arroja puedan ser razonablemente confiables.
En el caso de la pandemia y los indicadores que conocemos en México, desde hace tiempo se señaló que podrían ser deficientes debido a la baja cantidad de exámenes aplicados, lo que equivale a tener una muestra demasiado pequeña, que da como resultado márgenes de error demasiado grandes.

El otro elemento que cuestiona la calidad de las series estadísticas con la que se construyen los modelos es la representatividad de la muestra que se capta.
Es bien conocido que en México se desincentivó la aplicación de exámenes a personas que no presentaban síntomas claros de COVID-19. Incluso, en el caso de instituciones públicas, y ante la insuficiencia de pruebas, a veces aún en los casos en los que había síntomas, pero estos no eran graves, no se aplicaba la prueba y se pedía a los enfermos que se aislaran en sus domicilios.
Es probable que el número de casos confirmados en México corresponda más bien a un número de casos relativamente serios.

En otros países en los cuales la aplicación de pruebas ha sido más generalizada y no se ha limitado a quienes tienen síntomas más serios, se ha tenido un mayor tamaño de la muestra y una mayor representatividad.
Tienen razón las autoridades mexicanas cuando señalan que en realidad en ningún lugar del mundo se conoce a ciencia cierta el volumen de los contagios. Sin embargo es probable que la aplicación de pruebas en mayor escala permita una mejor aproximación que la que tenemos en México.

El hecho de que se construyen modelos sobre la base de información imprecisa conduce a que las predicciones de dichos modelos sean también incorrectas.
Otro de los factores que ha conducido a que haya imprecisiones en nuestro país son los supuestos relativos al confinamiento.
En países en los que la permanencia de las personas en sus casas ha sido más estricta, se ha logrado una mayor precisión en el comportamiento de los modelos.

No pareciera que vaya a haber un cambio en la filosofía del gobierno respecto a la aplicación de exámenes y menos aún ahora en lo estricto del confinamiento.
Así que la imprecisión de las cifras será algo con lo que tendremos que contar. No va a cambiar. Y las predicciones seguirán teniendo un alto margen de error.
Tal vez un ejemplo de que el nivel del contagio es muy superior a lo oficialmente estimado se pueda observar en la experiencia de la empresa Volkswagen, en Puebla.

Para regresar a la actividad, la compañía aplicó exámenes a 5 mil 100 trabajadores y 100 de ellos resultaron positivos aunque mayormente asintomáticos. Simplemente fueron puestos en cuarentena.
En esta pequeña muestra, el porcentaje de contagiados fue de 1.96 por ciento. Si se extrapolara ese porcentaje, digamos a un universo de 50 a 60 millones de personas que habitan en las principales ciudades de la República, tendríamos un nivel de contagio superior a 1 millón de personas, es decir, de 5 a 6 veces más que los oficialmente reconocidos.

En realidad, el propósito principal de hacer exámenes no es solamente conocer la magnitud de los contagios y sobre esa base tomar decisiones sino operar como hizo la empresa automotriz en Puebla, aislando a las personas contagiadas realizando la investigación para determinar los contactos que tuvieron y por tanto otros posibles contagios.
De esta manera, se logra romper la cadena de la transmisión sin necesidad de realizar un confinamiento generalizado.

Tendrán que ser las empresas en lo particular o los gobiernos locales quienes emprendan esta tarea puesto que la filosofía del gobierno federal es que sean los enfermos los que acudan a los hospitales o se reporten a los servicios de salud.
El problema es que bajo este método quizás la duración de la pandemia sea mayor en nuestro país que en otras naciones.

Con las cifras imperfectas con las que contamos, ya es mejor no hacer pronósticos respecto a cuándo habrá de llegar el “pico” de la pandemia.

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