Cómo acertamos con el riesgo del Covid, pero nos equivocamos con la respuesta

En los primeros días de marzo de 2020, me propuse escribir acerca de los peligros del Covid-19. No poseo ninguna competencia en epidemiología, ni tampoco en periodismo sanitario, pero sí sé multiplicar, dividir y elaborar gráficos, y me frustró la falta de datos cuantitativos respecto a la mayor parte de la información y los mensajes sanitarios acerca de lo que pronto sería una epidemia.

Para la columna de resultados utilicé lo que parecía ser el estimado más fidedigno de la tasa de letalidad por infección de Covid-19, 1%, y destaqué que era alrededor de diez veces la tasa de letalidad de 0,1% de la influenza estacional, después multipliqué de forma conservadora un estimado de los CDC de 61,099 fallecimientos relacionados con la influenza en los Estados Unidos durante la temporada de influenza entre 2017 y 2018, que fue considerablemente grave, entre 5 y 10 para conseguir un abanico de “300,000 a 600,000 fallecimientos.”

En los 12 meses sucesivos, unos 550.000 habitantes de EE.UU. fallecieron a causa del Covid-19, según los cálculos preliminares de los CDC, y 490.000, según los datos de la “causa de fallecimiento subyacente” que consta en los correspondientes certificados de defunción. Con toda seguridad, ambas cifras están por debajo de la realidad, ya que al principio la falta de pruebas hizo que numerosas muertes provocadas por Covid-19 se adjudicaran a otras afecciones. Mi cálculo también tuvo más suerte que mérito, pues las tasas reales de fallecimientos por gripe estacional se aproximan más al 0,04%, y la cifra de víctimas de la gripe de 2017-2018 se revisó a la baja para dejarla en 52.000 personas. Sin embargo, era aproximada.

Todo esto me ha venido a la memoria al leer un texto de un nuevo libro que trata de la historia de esta pandemia, The Big Fail: What the Pandemic Revealed About Who America Protects and Who It Leaves Behind (El gran fracaso: lo que la pandemia reveló sobre a quién protege Estados Unidos y a quién deja atrás). Según sus autores, en marzo de 2020, Jay Bhattacharya, catedrático de política sanitaria de la Universidad de Stanford, “fue coautor de un artículo para el WSJ en el que ponía en duda la fiabilidad de la terrorífica tasa de letalidad del 2% al 4% que calculaban los modelos iniciales, como el de Neil Ferguson, y que hacía cundir el pánico entre las autoridades”. Él consideraba (acertadamente, según parece) que el verdadero índice de letalidad era mucho más bajo”.

Bueno, mi estimación de tasa de mortalidad del 1% provino de un artículo del 10 de febrero del Centro MRC para el Análisis Global de Enfermedades Infecciosas del Imperial College de Londres, entonces dirigido nada menos que por Neil Ferguson. El artículo de opinión del Wall Street Journal del 24 de marzo de 2020 escrito por Bhattacharya y Eran Bendavid apuntó apropiadamente a las tasas de mortalidad del 2% al 4% que la Organización Mundial de la Salud estaba calculando utilizando casos confirmados como denominador, pero ignoró la estimación de Ferguson y pasó a proponer que la tasa de mortalidad real podría ser tan baja como el 0,01%, “una décima parte de la tasa de mortalidad por gripe”, y que en Estados Unidos el Covid-19 podría ser “una epidemia de 20.000 o 40.000 muertes”.

Estudios basados en pruebas de anticuerpos descubrieron posteriormente que, en los primeros días, entre las poblaciones más afectadas y sin experiencia inmunológica con distribuciones de edad como las del este de Asia, Europa y América del Norte, Covid-19 mató a cerca del 1% de los infectados. Las tasas de mortalidad parecían ser más bajas donde la incidencia de la enfermedad era menor (aunque la medición también era menos confiable allí), y ciertamente han disminuido con el tiempo, especialmente desde que se introdujeron las vacunas. Pero la estimación inicial de Ferguson y su equipo, descrita como “aproximadamente 1%” en el resumen de su artículo, pero 0,9% o 0,8% (dependiendo de las suposiciones sobre cuánto tiempo las personas con Covid-19 siguieron dando positivo) en el texto, parece haber sido bastante preciso, y ciertamente mucho más cercano a la realidad que los escupitajos de Bhattacharya y Bendavid.

Tampoco fue un caso atípico a principios de 2020. “Los datos hasta ahora sugieren que el virus tiene un riesgo de letalidad de alrededor del 1%”, escribió el epidemiólogo aficionado bien informado Bill Gates en el sitio web del New England Journal of Medicine el 1 de febrero. 28. El mismo día y en el mismo lugar, el director del Instituto Nacional de Alergias y Enfermedades Infecciosas, Anthony Fauci, y los directores de los Institutos Nacionales de Salud y los CDC escribieron que “la tasa de letalidad puede ser considerablemente inferior al 1%”. y el 11 de marzo, Fauci testificó ante el Congreso que era “alrededor del 1%”. Un estudio publicado el 30 de marzo en Lancet Infectious Diseases (Enfermedades Infecciosas), del que también es coautor Ferguson, lo sitúa en un 0,66% en general, aunque mucho más alto para las personas de 60 años o más y mucho más bajo para los menores de 50 años, con una tasa de mortalidad para niños menores de 10 años estimada en menos del 0,002%.

Por lo tanto, no fue un consenso erróneo de expertos sobre los riesgos que plantea el Covid-19 lo que impulsó la reacción. Resulta que el consenso de los expertos ha sido inquietantemente acertado. Pero como The Big Fail deja exasperantemente claro (y no, no tropecé con ninguna otra caracterización errónea como la descrita anteriormente), Estados Unidos hizo un trabajo terrible al equilibrar los riesgos de Covid-19 con los costos de combatir la enfermedad. (Debo revelar que los autores, Joe Nocera y Bethany McLean, son antiguos colegas míos y actualmente conocidos amigos, aunque tendremos que ver si esto último se mantiene después de leer esta columna. Algo que escribí comparando la mortalidad de Covid-19 en California y Florida se cita con aprobación en el libro).

Los “confinamientos” al comienzo de la pandemia (que en Estados Unidos no fueron en su mayoría confinamientos literales, sino que implicaron instar encarecidamente a las personas a quedarse en casa) parecen haber salvado vidas cuando se implementaron con suficiente antelación. También es innegable que mantenerse alejado de otras personas es una forma eficaz de evitar contraer o propagar el Covid-19. Pero las políticas públicas destinadas a fomentar e incluso exigir ese comportamiento durante períodos prolongados fueron extremadamente costosas y perturbadoras y parecen haber tenido, en el mejor de los casos, un impacto modesto en la mortalidad por Covid-19. El mayor desajuste entre riesgos y costos en EE.UU. tuvo que ver con la escolarización, ya que muchos distritos urbanos no ofrecieron clases presenciales durante gran parte o todo el año escolar 2020/2021, con consecuencias nefastas para el rendimiento de los estudiantes.

¿Qué papel jugaron las tergiversaciones de la tasa de mortalidad de Covid-19 en esta toma de decisiones defectuosa? No puede haber ayudado que la OMS y otros compiladores de datos continuaran durante la pandemia informando tasas de mortalidad basadas en números de casos confirmados, que los medios de comunicación generalmente pasaban sin agregar contexto. Pero también creo que una enfermedad con una tasa de mortalidad de poco menos del 1% es realmente difícil de entender para la gente, incluido yo mismo. Se encuentra en un incómodo término medio entre los virus estacionales con los que todos nos hemos acostumbrado a vivir (como parece estar sucediendo ahora con el Covid-19) y los de alta tasa de mortalidad, como el Ébola y el virus original del SARS, que nadie alentaría a permitir que se propagara. El meme conservador de que “Se puede sobrevivir en un 99% al Covid-19” (como si eso lo convirtiera en una nimiedad) fue un indicio de esta confusión, pero las vacilaciones de Fauci durante el verano de 2020 sobre si las escuelas deberían reabrir probablemente también lo fueron.

No ayudó que algunos de los que más clamaban por la reapertura de las escuelas, como el presidente Donald Trump, subestimaran tan claramente los riesgos de Covid-19. Una razón subestimada por la que la “Declaración de Great Barrington” de octubre de 2020 que pedía el fin de los confinamientos generó tal reacción alérgica en los círculos de salud pública es que dos de sus tres autores, Bhattacharya y la epidemióloga de la Universidad de Oxford, Sunetra Gupta, quien en mayo de 2020 argumentó que Covid-19 “en gran medida ha llegado y está saliendo” en el Reino Unido, con una tasa de mortalidad de entre el 0,1% y el 0,01%, se había equivocado espectacularmente en sus primeras evaluaciones de riesgo. No se trataba de personas que se hubieran ganado mucha credibilidad con Covid-19.

Parece revelador, o al menos irónico, que Suecia, donde los funcionarios de salud pública sobrestimaron en gran medida la rapidez con la que se estaba propagando el Covid-19 desde el principio y, por lo tanto, subestimaron su tasa de mortalidad, terminó con uno de los esfuerzos de gestión del Covid-19 más exitosos y sostenibles entre los países occidentales.

El enfoque de Suecia nunca fue tan laissez-faire como a veces se ha descrito, al principio de la pandemia se cerraron los institutos y las universidades y se prohibieron las grandes reuniones, y el aumento inicial de muertes fue incluso mayor que en EE.UU., pero con el tiempo las políticas poco agresivas del país fueron acompañadas de un exceso de mortalidad sólo moderadamente superior al de sus vecinos Dinamarca y Noruega y mucho menor que en EE.UU. y el resto de Europa. Puede que acertar con los riesgos no haya sido esencial para acertar con la respuesta.

Esta nota no refleja necesariamente la opinión del consejo editorial o de Bloomberg LP y sus propietarios.

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