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Ciencia Crítica pretende ser una plataforma para revisar y analizar la Ciencia, su propio funcionamiento, las circunstancias que la hacen posible, la interfaz con la sociedad y los temas históricos o actuales que le plantean desafíos. Escribimos aquí Fernando Valladares, Raquel Pérez Gómez, Joaquín Hortal, Adrián Escudero, Miguel Ángel Rodríguez-Gironés, Luis Santamaría, Silvia Pérez Espona, Ana Campos y Astrid Wagner.

Las medidas frente al coronavirus en España ya han salvado muchas vidas aunque hace falta un esfuerzo más

La Comunidad de Madrid habilita las primeras 1.396 camas en Ifema

Tras once días de confinamiento, empieza a aplanarse la curva, pero probablemente no lo suficiente para evitar el colapso del sistema sanitario, especialmente en Madrid. Para poder valorar correctamente la situación es importante comprender bien los distintos escenarios y las distintas curvas de la evolución del coronavirus en nuestro país.

Hace tan solo dos semanas, el Gobierno decretó duras medidas de distanciamiento social dirigidas a combatir la epidemia de coronavirus que asola ya a medio planeta, y que ataca con especial crudeza a nuestro país. Este cambio total e inmediato en nuestras vidas tiene como objetivo principal lo que los especialistas denominan 'flatten the curve', es decir, aplanar la curva de crecimiento de los contagios.

Aplanar la curva de crecimiento del virus se ha convertido en un mantra que nos han repetido hasta la saciedad, y que repetimos continuamente en nuestras conversaciones telefónicas y en redes sociales. Sin embargo, muchas de las curvas que vemos son difíciles de comprender sin una formación matemática adecuada, ya que derivan de modelos y ajustes numéricos complejos. Este hecho, sumado al énfasis que la mayoría de los medios ponen en el aumento del número absoluto de casos positivos y de fallecidos (que siguen creciendo cada día) puede hacernos creer que este gran esfuerzo colectivo está siendo en vano. Pero la realidad es, dentro de la gravedad, diferente y algo menos terrible, ya se empiezan a notar los primeros efectos de las medidas de distanciamiento social, aunque hay que redoblar nuestros esfuerzos porque estos efectos son todavía pequeños, debido a los largos plazos de incubación y al alto riesgo de contagio del coronavirus.

Vamos a explicar, utilizando un análisis muy sencillo, cómo funcionan estas curvas, y cómo se pueden usar para ver tanto los logros conseguidos, como los retos a los que aún nos enfrentamos. Estos análisis no pretenden sustituir a los modelos epidemiológicos oficiales, mucho más complejos, desarrollados por especialistas (como este o este). Pero creemos que tienen una virtud didáctica, es decir, son una buena herramienta para entender la naturaleza de los problemas a los que nos enfrentamos en esta crisis. Y tienen, además, la virtud de que cualquiera puede corroborarlos o rebatirlos a partir de los datos disponibles y actualizados que se pueden consultar fácilmente en la web de organismos oficiales y medios de comunicación. Nosotros los hemos obtenido de aquí, aquí y aquí.

Al interpretar estos datos hay que tener en cuenta que los números de afectados totales están basados en la capacidad de detectar el virus que hemos tenido desde el inicio de la crisis. Esta capacidad está limitada por las máquinas de PCR disponibles tanto en el sistema de salud como en las universidades y centros de investigación que las han aportado –muy reducidas, por cierto–, tras una década de recortes en sanidad e investigación, y muy pocas si comparamos con países como Alemania o Corea del Sur (cuyo esfuerzo de detección queremos alcanzar).

Las cifras totales de infectados son, con toda seguridad, mucho mayores, por lo que el número de positivos va a elevarse considerablemente cuando aumente la capacidad de detección mediante el uso masivo de los test rápidos que estarán disponibles a partir de esta semana. Por lo tanto, en los próximos días podemos esperar un repunte del número total de casos que no se debe a una mayor tasa de crecimiento de los contagios, sino a que se está pudiendo analizar a más personas. Debido a estos cambios en el diagnóstico, el número de fallecidos puede ser un indicador más consistente del impacto del virus a lo largo de la crisis que el simple número de casos activos (casos confirmados que necesitan atención médica, no han recibido el alta ni cuentan como fallecidos). Presentamos ambos tipos de datos en las curvas que mostramos aquí.

Como se puede ver en el gráfico de casos activos en España, en los primeros días las medidas de distanciamiento social tan solo estaban retrasando el crecimiento de la curva. Aunque la tasa esperada de crecimiento del número de casos activos se reduce a casi la mitad, la curva continúa siguiendo una tendencia exponencial, con un incremento continuo y cada vez más acelerado que se ve en las proyecciones con línea discontinua en las gráficas, una línea con forma de media U. En esos momentos, el efecto de las medidas solo retrasaba alrededor de una semana el crecimiento del número de casos hasta alcanzar niveles potencialmente críticos para nuestro sistema de salud. Tenía, eso sí, la doble virtud de que contribuía a salvar vidas y a ganar tiempo para buscar otras soluciones. A partir de las proyecciones de crecimiento exponencial, podemos estimar que esas medidas ya salvaron, en tan solo la primera semana, cerca de 30.000 contagios (ver primera gráfica) y 1.500 vidas (ver segunda gráfica). Esta es la primera buena noticia: al menos se han salvado 1.500 vidas. En estos tiempos necesitamos buenas noticias y esta no se acaba de escuchar alto y claro.

Sin embargo, a partir del sábado 21 de marzo, la tasa observada de crecimiento de contagios y casos activos ha ido descendiendo cada día. Eso indica que la curva no solo se está retrasando, sino que también se está aplanando. Un proceso de crecimiento exponencial en el que la tasa va decreciendo en el tiempo da lugar a lo que se conoce como una curva logística. Este tipo de curva, en forma sigmoidea o de S, sí tiene lo que realmente buscamos: una zona de crecimiento que se va haciendo estable (sostenido, no creciente) hasta empezar a hacerse decreciente (menor cada día) en las proyecciones hacia el futuro. Es decir, si todo siguiera así, la tasa de expansión del virus podría en unos días no sólo ralentizarse, sino llegar a frenarse: la curva se estaría por fin aplanando realmente. Aquí, pues, la segunda buena noticia: se está logrando comenzar a aplanar la curva en España.

Utilizando lo que se denomina un ajuste logístico, podemos empezar a calcular cuánto tardará en saturarse la curva, esto es, en alcanzar su máximo. ¡Ojo! Una extrapolación de este tipo tiene mucha incertidumbre, y es arriesgado confiar ciegamente en los detalles que contiene, y más en este momento donde aun hay pocos datos, pocos días que muestran el cambio de tendencia. Sin embargo, sí que es útil para entender tanto lo que podemos estar consiguiendo con estas medidas de confinamiento, como lo que podemos llegar a esperar si las medidas se mantienen en el futuro.

Si todo sigue con esta tendencia, el número de casos detectados tocaría su máximo (llamado asíntota) en unas 3-5 semanas, y se situaría cerca de 175.000 infectados totales: cuatro veces más de los que llevamos ahora. Y, como apunta la proyección en línea continua de la gráfica, el número de casos en activo llegaría en su punto álgido a unos 140.000 casos: casi seis veces más de los actuales.

Con los datos de que disponemos no es posible saber cuántos de esos casos van a necesitar atención en UCIs, pero si la proporción de los que requieren hospitalización se mantiene cerca del 15% como hasta ahora (aunque este porcentaje está por fortuna también bajando), podríamos llegar a necesitar alrededor de 20.000 camas de UCI con ventilación asistida en toda España (siempre según estas proyecciones sencillas). Esto es seis veces más que los actuales. Si ese número es excesivo para nuestro sistema sanitario, el Gobierno tendrá que declarar medidas de aislamiento aún más severas, además de reforzar más aún el sistema sanitario. Eso depende, críticamente, de lo que pase en los próximos días.

Según las estimas más sencillas y conservadoras, el número de muertes (segundo gráfico) llegaría a su tope en torno a las 39.000, casi diez veces más las actuales. Es un precio enorme, y una perspectiva difícil de encajar, que involucrará un enorme sufrimiento para muchas familias. Pero son muchísimas menos que las que habría en ausencia del confinamiento decretado el día 13 de marzo. Y son también muchas menos que las predichas con las tasas de crecimiento que vimos en los cinco primeros días de confinamiento, menos restrictivo que el actual, y que involucraban un coste realmente atroz, de centenares de miles de muertos. Esto muestra otra buena noticia: el confinamiento funciona.

A día de hoy, el confinamiento ha salvado posiblemente más de 40.000 vidas. Un logro colectivo del que podemos estar muy orgullosos.

En el caso de la Comunidad de Madrid, donde se concentran casi la mitad de los casos de España (tercera gráfica), la reducción en la tasa de crecimiento del número de casos es menos patente, y las oscilaciones temporales mayores que para el conjunto de España. De mantenerse la reducción progresiva que se observaba hasta hace dos días, la curva logística redice una saturación en cerca de 27.000 casos, de los que unos 22.000 serían casos activos. Por desgracia, la proporción de casos severos y críticos (que requieren hospitalización y UCI) es mucho mayor que la media nacional, por lo que una reducción como la observada probablemente sobrepase la capacidad del sistema de salud madrileño, con picos de más de 18.000 hospitalizados, de los que entre 1.850 y 2.600 requerirían ingreso en UCI (asumiendo las tasas de hospitalización e ingreso en UCI reportadas esta semana). Incluso contando con los enormes esfuerzos actuales para incrementar las plazas de UCI (pasando de 650 a 1500 camas en muy poco tiempo), la tensión a la que se verá previsiblemente sometido el sistema de salud de la Comunidad de Madrid requerirá medidas adicionales para evitar que se supere dentro de poco su capacidad.

Por desgracia, en los últimos dos días se está observando un repunte en las tasas de crecimiento del número de casos (de las que solo incluimos la de ayer, dado que aún no hay cifras definitivas para hoy). El motivo principal ha sido el incremento en varias comunidades como Madrid, País Vasco, Andalucía, Comunidad Valenciana y Catalunya. Este repunte podría estar relacionado con la movilidad observada durante el fin de semana: el tiempo de incubación de la enfermedad es de cinco días (la mediana es 5,1 días) así que las infecciones del fin de semana empiezan a reflejarse el miércoles, pero es una de las varias explicaciones plausibles. También podría estar relacionado con el mayor esfuerzo de testado que se ha empezado a hacer, que podría estar incrementando la tasa de detección - como sugiere la mayor inercia del número de fallecidos (cuarta gráfica), aunque también hay que recordar que éste número responde a las infecciones ocurridas hace 2-3 semanas, además de a eventos de corto plazo como la saturación hospitalaria. La evaluación de este efecto es realmente urgente e importante, porque si el aumento del número de casos activos en las comunidades más saturadas, como la de Madrid, refleja una tendencia real y no se debe a un aumento del número de tests, sería realmente urgente tomar medidas de confinamiento y refuerzo adicionales.

Pero el caso más preocupante es Catalunya, donde el aumento de casos parece reflejar una tendencia a largo plazo diferente de lo visto en otras zonas y en el conjunto de España. En Catalunya, las medidas de distanciamiento social no han tenido el efecto esperado y no ha producido un retraso importante en la curva, de forma que el crecimiento del número de casos apenas empieza a frenarse (quinta gráfica) y el crecimiento del número de fallecidos aun es exponencial (sexta gráfica). Con los datos actuales, Catalunya se enfrenta a un máximo de cerca de 35.000 casos totales, lo que causaría en una situación de urgencia similar a la de Madrid. Si la tendencia no cambia muy pronto, será imprescindible aumentar los esfuerzos para averiguar el motivo de esta diferencia con el resto de comunidades y contenerla lo antes posible.

A nuestro mensaje moderadamente positivo hay que añadir, por tanto, no solo una nota de precaución por su simplicidad y carácter preliminar, sino también un aviso: en la Comunidad de Madrid (y, probablemente, en otras comunidades muy afectadas como Cataluña y el País Vasco) hay que hacer más esfuerzos. Las medidas no están resultando tan efectivas como sería necesario. Por un lado, como están enfatizando grupos de trabajo centrados en el modelado de la diseminación del Covid19 bajo diferentes escenarios de gestión, es probable que en esas comunidades haya que introducir medidas de restricción total de la movilidad. Por otro lado, es imprescindible redoblar esfuerzos para reforzar la capacidad del sistema sanitario, imprescindibles en cualquier caso para evitar un desenlace aún más dramático.

Por suerte, organismos públicos, empresas y ciudadanos se están volcando para ayudar contra la epidemia. Fábricas de coches que reconvierten su línea de producción para fabricar mascarillas; fábricas de cosméticos centradas en producir gel hidroalcohólico y distribuirlo gratis; fábricas de vaqueros, unidades del ejército, diseñadoras de moda y ciudadanas particulares haciendo mascarillas; universidades e individuos particulares usando impresoras 3D para hacer ventiladores o máscaras. Toda ayuda es poca en este momento en el que es necesario enfocar todos los esfuerzos del país en detener el avance de la pandemia y salvar la vida de los enfermos más críticos.

Un mensaje final para los que lean las muchas noticias y mensajes que insisten en buscar culpables, de uno u otro lado: se puede ver que por la naturaleza de estos procesos –en los que un individuo infecta a varios que a su vez infectan a varios, amplificando de forma muy rápida cualquier pequeño cambio– diferencias mínimas en las estimas (especialmente las iniciales, basadas en un número muy bajo de casos) tienen consecuencias enormes en períodos de tiempo muy cortos. Esto es igual, por cierto, en muchos procesos económicos. Y genera un elevado nivel de incertidumbre que hace enormemente difícil tomar decisiones (ver por ejemplo la gráfica de Madrid). Estar al mando (sea de un país, una comunidad autónoma, un ayuntamiento o incluso un “simple” hospital) en estos tiempos es, por tanto, durísimo y tiene un mérito enorme. Un mérito que hay que reconocer, ayudando en todo lo que podamos.

Ya llegará el momento de preguntarse qué podríamos haber hecho mejor, y aprender constructivamente de lo que, a posteriori, veremos que han sido errores. Recordando, esperemos, que hay que prepararse para solucionar las crisis mucho antes de que nos exploten en las manos.

Nuestro análisis es muy simple en sus premisas, y por lo tanto tiene un alcance limitado. Por eso no pretende sustituir a los modelos de los epidemiólogos, y debe usarse sólo para comprender qué está pasando y qué podemos esperar en el futuro en líneas muy generales. Por lo tanto, las extrapolaciones que hacemos no están exentas de riesgos y errores, y aunque sean adecuadas para mostrar tendencias aproximadas, es probable que los números que muestran estas predicciones fallen. Ojalá la realidad sea mejor.

Pero tan importante es ser cauto como destacar los logros colectivos. Principalmente de quienes, con gran esfuerzo y no poco riesgo, están velando por nuestra salud, seguridad y abastecimiento. Pero también de quienes, con gran esfuerzo humano y económico, están cumpliendo con su parte: hoy más que nunca, #quedateencasa. Es lo mejor que puedes hacer, y está funcionando.

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