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Última actualización: 31/5/2020
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Ioannidis JPA. A fiasco in the making? As the coronavirus pandemic takes hold, we are making decisions without reliable data
STAT Daily Recap (STAT Daily Recap)
17 de marzo 2020
página(s) 1

La falta de información fiable sobre la incidencia y prevalencia de la infección por coronavirus en la población general, y sobre su evolución, es la principal causa de incertidumbre sobre su futuro.

Sin esta información es muy difícil planificar adecuadamente una respuesta, y mucho menos esperar que el confinamiento masivo reduzca la epidemia, y la mayor parte del exceso de mortalidad podrá ser debido a falta de atención adecuada a otras enfermedades, que por el propio coronavirus.

La incertidumbre sobre las cifras de prevalencia, incidencia y progreso de los contagios impide disponer de denominadores fiables (número de contagiados) para conocer el número de afectados, el número de casos graves y la letalidad.

“Los datos recogidos hasta ahora sobre la manera cómo se infecta mucha gente y cómo evoluciona la epidemia carecen de toda fiabilidad. Dada la escasez de pruebas en población, no se recuentan algunos fallecimientos y probablemente la enorme mayoría de las infecciones por SARS-CoV-2. No sabemos si somos incapaces de detectar la infección en un factor de tres a 300. Tres meses después del inicio del brote, la mayoría de los países, entre ellos EEUU, carecen de capacidad para aplicar la prueba a grandes poblaciones, y ningún país dispone de información fiable sobre la prevalencia del virus en una muestra representativa y aleatoria de la población general.

Este fracaso de los datos crea una tremenda incertidumbre sobre el riesgo de morir por el Covid-19. Las tasas de letalidad publicadas, como la oficial de 3,4% de la OMS, causan horror, pero a la vez no tienen sentido. Las personas a las que se ha hecho la prueba del SARS-CoV-2 son sobre todo personas con síntomas graves y curso clínico desfavorable. Dado que la mayoría de sistemas sanitarios tienen capacidad limitada para hacer pruebas en población general, el sesgo de selección puede incluso empeorar en el próximo futuro.

La única situación en la que se aplicó la prueba a la totalidad de una población cerrada fue la del crucero Diamond Princess y sus pasajeros en cuarentena. La letalidad fue de 1,0%, pero hay que tener en cuenta que la población era mayoritariamente de edad avanzada, en la que la letalidad es mucho mayor.

Si se proyectan las tasas de mortalidad del Diamond Princess a la estructura de edad de EEUU, la tasa de letalidad entre los infectados sería de 0,125%. Pero puesto que esta cifera se basa en datos extraordinariamente limitados –sólo ocurrieron siete muertes entre los 700 pasajeros y tripulación infectados- la tasa real podría situarse entre cinco veces menos (0,025%) y cinco veces más (0,625%). También es posible que algunos de los pasajeros infectados muera más tarde, y que los turistas pueden tener, en comparación con la población general, una frecuencia diferente de enfermedades crónicas, que son también un factor de riesgo de peor pronóstico en caso de infección por SARS-CoV-2. Si se suman estas nuevas razones para la incertidumbre, una estimación razonable de la tasa de letalidad en la población general de EEUU podría situarse entre 0,05% y 1%.

Esta amplia variabilidad se traduce a las valoraciones de la gravedad de la pandemia y a lo que se debe de hacer. Una mortalidad poblacional de 0,05% es menor que la de la gripe estacional. Si esta es la verdadera tasa, cerrar el mundo, con las tremendas consecuencias sociales y financieras que esto tiene, podría ser totalmente irracional. Es como si un elefante atacado por un gato doméstico se cabreara, y tratando de evitar el gato, se despeñara accidentalmente por un acantilado y muriera.

¿Podría ser tan baja la tasa de letalidad por Covid-19? Algunos opinan que no, basados en la tasa elevada en las personas de edad avanzada. Sin embargo, incluso los llamados coronavirus leves o del tipo del resfriado común que han sido conocidos durante décadas pueden conllevar tasas de letalidad de hasta 8%, cuando infectan a personas que viven en residencias de ancianos. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2095096/ De hecho, estos coronavirus “leves” infectan cada año a decenas de millones de personas, y en EEUU cada invierno son causantes de un 3% a 11% de los ingresos hospitalarios por infección respiratoria baja.

Estos coronavirus “leves” podrían estar implicados cada año en varias decenas de miles de muertes en el mundo, a pesar de que la gran mayoría de los casos no están documentados con pruebas precisas. En realidad, se pierden como ruido entre los 60 millones de muertes que ocurren cada año en el mundo.

A pesar de que durante tiempo han existido sistemas útiles de vigilancia de la gripe, la enfermedad es confirmada con prueba de laboratorio sólo en una pequeña minoría de los casos. En EEUU, por ejemplo, hasta ahora este año se han realizado 1.073.976 pruebas, de las que 222.522 (20,7%) han dado positivo para gripe. En el mismo período, el número estimado de casos de gripe es de entre 36 y 51 millones, y el número estimado de muertes es de entre 22.000 y 55.000.

Nótese la incertidumbre sobre la mortalidad por gripe: un recorrido de 2,5 veces, que corresponde a decenas de miles de muertes. Cada año, algunas de estas muertes son debidas a gripe, y otras a otros virus, como los coronavirus del resfriado común.

...

Si suponemos que la letalidad entre los contagiados por SARS-CoV-2 (el COVID-19) es de 0,3% en la población general (una cifra intermedia basada en mi análisis de lo ocurrido en el crucero del Diamond Princess, y que se infecta un 1% de la población de EEUU (unos 3,3 millones), daría lugar a unas 10.000 muertes. Parece una cifra elevada, pero queda enterrada en el ruido del número de muertes estimadas por “enfermedad gripal”. Si no hubiéramos sabido que había un nuevo virus por ahí fuera, y no hubiéramos hecho pruebas de PCR, este año el número total de muertes por “enfermedad gripal” no parecería infrecuente. Como máximo, podríamos haber notado casualmente que en esta temporada la gripe parece ser algo peor de lo habitual. La cobertura mediática habría sido menor que la correspondiente a dos equipos secundarios de la NBA.

Algunos advierten que el número actual de muertes (68 el 16 de marzo) aumentará de manera exponencial a 680, 6.800, 68.000, 680.000… y de manera parecida en todo el mundo. ¿Es este un escenario realista, o mala ciencia ficción? ¿Cómo podemos saber en qué punto se puede detener una curva?

El dato más valioso para responder a estas preguntas sería conocer la prevalencia actual de la infección en una muestra aleatoria de población, y repetir este ejercicio a intervalos periódicos para estimar la incidencia de nuevos casos. Desafortunadamente, no disponemos de esta información.

Sin disponer de estos datos, los razonamientos de prepararse para lo peor dan lugar a medidas extremas de distanciamiento social y cierres de emergencia. Desafortunadamente, no sabemos si estas medidas sirven de algo. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6993921/ El cierre de locales públicos, por ejemplo, puede reducir la tasa de contagio. Pero también puede tener efecto contrario si las niñas y niños socializan de otros modos, si el cierre de la escuela hace que los niños estén más tiempo en contacto con familiares susceptibles de edad avanzada, si los niños alteran la capacidad de trabajo de sus padres, y más. Los cierres de escuelas también pueden reducir las posibilidades de desarrollo de inmunidad de rebaño en un grupo de edad que no sufre enfermedad grave.

Aplanar la curva para evitar la saturación del sistema sanitario es conceptualmente razonable, en teoría. Un video que se ha hecho viral en las redes sociales https://www.statnews.com/2020/03/11/flattening-curve-coronavirus/ muestra cómo el aplanamiento de la curva reduce el volumen de la epidemia que se sitúa por encima del umbral de lo que el sistema sanitario puede hacer en cada momento.

Sin embargo, si el sistema sanitario se satura, la mayoría de las muertes adicionales podrían no ser debidas al coronavirus, sino a otras patologías frecuentes como infarto, ictus, traumatismo, hemorragia y otras que no podrán ser debidamente tratadas. Si el nivel de la epidemia llega a saturar el sistema sanitario y las medidas extremas tienen una eficacia sólo modesta, el aplanamiento de la curva puede empeorar las cosas: la saturación no se limitará a una fase aguda corta, sino que puede durar más. Esta es otra razón por la que necesitamos datos sobre el nivel exacto de actividad epidémica.

Un problema es que no conocemos cuánto tiempo se pueden mantener las medidas de confinamiento social y de cierres sin consecuencias graves para la economía, la sociedad y la salud mental. Pueden ocurrir cosas impredecibles, como crisis financiera, agitación, conflictos civiles, guerra y fundido del entramado social. Por lo menos, para fundamentar la toma de decisiones se necesitan datos no sesgados de evolución de la prevalencia y de la incidencia de la infección.

En el escenario más pesimista, que no comparto, si el nuevo coronavirus infectara a un 60% de la población global y falleciera un 1% de los afectados, el número de muertes en todo el mundo sería de más de 40 millones, algo parecido a la pandemia de 1918.

La gran mayoría de esta hecatombe serían personas con esperanza de vida limitada. Esto es diferente de lo ocurrido en 1918, en que murieron muchas personas jóvenes.

Sólo se puede esperar que, de manera muy parecida a 1918, la vida siga. Por el contrario, con cierres de meses, si no años, la vida se detiene, las consecuencias, a corto y a largo plazo, son desconocidas, y se pueden poner en peligro miles de millones, no millones de vidas.

Si decidimos despeñarnos por el acantilado, necesitamos algunos datos para informarnos sobre las razones de tal intervención, y sobre las posibilidades de aterrizar de manera segura en alguna parte”.