La detección de nuevos contagios gracias a las pruebas rápidas, que agilizan la focalización en los sospechosos, ha incrementado en 46 los casos en Asturias, contribuyendo a la oscilación en la tendencia de infecciones diarias propia de muchas comunidades autónomas en el tramo de descenso de la curva. La cifra de fallecidos en el Principado vuelve a crecer (9 más y hay que tener en cuenta que se han declarado otras 5 muertes en centros geriátricos pendientes de pruebas que confirmen si la causa ha sido el COVID-19) siguiendo también el incremento que se ha producido en el conjunto de España. Pero los signos positivos se acentúan: hay 28 altas más y se ha reducido en 19 las hospitalizaciones, aunque ha aumentado la ocupación de las UCIs del Principado en tres pacientes más.
Ya hemos constatado cómo ese descenso de la curva va a ser más menos directo que el ascenso de casos e incluso es probable que permanezca una tasa de contagios residual durante un largo tiempo. El problema estará en que esos contagios comiencen una peligrosa escalada y tomen un carácter exponencial una vez que se relajen las medidas de confinamiento. Todas las miradas están puestas precisamente en ese momento.
El modelo de los asturianos Juan Luis Fernández (catedrático de Matemática Aplicada de la Universidad de Oviedo) y Zulima Fernández-Muñiz (profesora de la misma institución) asume esa tendencia inestable del descenso, de modo que las alteraciones en la previsión modifican al alza o a la baja los posibles rangos de población total infectada o fallecimientos, si bien en esta etapa de la pandemia esas variaciones son menores.
Los datos, clave de la desescalada
Precisamente la falta de homogeneidad en los datos que reúne el Ministerio de Sanidad de las comunidades autónomas puede ser el principal escollo para la desescalada tras el confinamiento decretado por el estado de alarma. Un reciente informe técnico de la Sociedad Española de Medicina Preventiva, Salud Pública e Higiene (SEMPSPH) reúne varias recomendaciones para esa etapa. El informe defende una fase de transición, posterior a la desaceleración de la pandemia, para la que debe planificarse la "adecuada suspensión de las medidas de mitifación de manera escalonada y valorarse prescindir de algunas de estas medidas en función de la situación epidemiológica de cada región".
El documento es partidario de una desescalada diferente según las comunidades autónomas, pero considera necesario que esa respuesta adaptativa se determine "de acuerdo con las medidas de mitigación ya implantadas, la evolución epidemiológica de la pandemia, la presión asistencial de los Servicios de Salud en España y la organización de la Salud Pública".
Son precisamente los parámetros epidemiológicos el primer indicador para saber cuándo es necesario revertir la desescalada para evitar la entrada en otra espiral exponencial de casos. Además de los indicadores hasta ahora conocidos, la Sociedad Española de Medicina Preventica sugiere incorporar dos parámetros más relativos a la tranmisibilidad y virulencia del patógeno (tasa de ataque clínica y letalidad), y otros dos relativos al impacto asistencial (proporción de hospitalizados y proporción de ingresados en unidades de cuidados intensivos).
El "reescalado" debería considerarse si se dan algunas de estas condiciones:
- Reducción del tiempo de duplicación de casos (menos de 5 días)
- Incremento en más del 10 por ciento durante tres días consecutivos del número de casos confirmados.
- Incremento sostenido de casos con diagnóstico sindrómico (más de diez días)
- Aumento de casos confirmados sin vínculo epidemiológico (más del 10 por ciento)
- Aumento de casos confirmados en el ámbito sanitario (más del 10 por ciento)
Evaluar cuándo se producen esas circunstancias exige, precisamente, claridad en los datos y que todos los territorios se rijan por el mismo criterio de reporte.
El modelo de Juan Luis Fernández y Zulima Fernández-Muñiz ha demostrado ser una buena herramienta para que las autoridades sanitarias se anticipen a las tendencias que podrían hacer saltar las alarmas sobre posibles repuntes. Los servicios sanitarios de Asturias, Castilla y León y Cantabria han contado con sus análisis para conocer mejor la posible evolución de la pandemia en sus territorios. Además, autoridades sanitarias de Estados Unidos, Afganistán y Venezuela también les han reclamado estudios específicos.
El modelo no solo pronostica la evolución de casos diarios, sino las posibles proyecciones en número de fallecidos, ocupación hospitalaria, ocupación de UCIs y recuperaciones.
El modelo siembra las dudas sobre China
El modelo siembra las dudas sobre ChinaSon muchas las dudas sobre si China fue realmente transparente con los datos de incidencia de la pandemia de COVID-19 en su país. A las teorías de la conspiración habituales en las redes sociales se suman ahora las dudas expresadas por varios países. Primero fue Estados Unidos, pero su choque con China podía interpretarse como un intento de Donald Trump por desviar su errática gestión de la pandemia en el país. Sin embargo, más gobiernos se han sumado a las sospechas sobre las autoridades chinas, sus cifras de contagiados reales, de muertos e, incluso, el origen del virus.
El Reino Unido y Francia ya han roto el hielo de la sospecha en la Unión Europea. El virus SARS-CoV-2 parece acelerar una guerra fría entre Occidente y la gran potencia asiática. Incluso el 24 de marzo, el español Josep Borrell, alto representante para la Política Exterior de la Unión Europea, ya apuntó cómo China utilizaba su supuesta "política de la generosidad" para ganar posiciones geopolíticas.
La pasada semana, Emmanuel Macron apuntó que "manifiestamente hay cosas que han ocurrido y que no conocemos". A medida que los países de Occidente sobrepasan las cifras de impacto de la enfermedad en China, aumentan las sospechas de los líderes de esos territorios en los que el COVID-19 parece cebarse como no hizo en el país de origen de la pandemia.
La teoría de que el virus pudo salir de un laboratorio de Wuhan por un fallo de seguridad se propagaba rápidamente entre los partidarios de las conspiraciones e incluso fue insinuado por el presidente americano. El hecho de que un grupo de investigadores indios expresase en un artículo no sometido a revisión por pares que parte del genoma del SARS-CoV-2 podría tener origen en el virus del sida (VIH-1) alentó las sospechas. Aquel artículo terminó retirado, y un exhaustivo análisis de virólogos trató de echar por tierra esa suposición en un artículo en Nature, pero la mecha había sido encendida.
Hace una semana, el virólogo francés Luc Montaigne, Premio Nobel y Principe de Asturias, con opiniones muy heterodoxas sobre cuestiones como la homeopatía o las vacunas, afirmó haber estudiado el genoma del SARS-CoV-2 y haber determinado su origen en un laboratorio. Su aseveración desató las críticas de la comunidad científica, pero no hizo más que engordar las sospechas.
Juan Luis Fernández y Zulima Fernández-Muñiz señalan que ciertos cambios en los datos aportados por China sobre la evolución de la pandemia quebraron la tendencia que apuntaba su modelo. Concretamente se refieren a un gran "paquete" de contagios que fue declarado a mediados de febrero. Esa incorporación, que la Organización Mundial de la Salud atribuye en su informe sobre el inicio de la pandemia a un cambio en el criterio de contabilidad de la enfermedad, causó "una discontinuidad", a partir de la cual la tendencia de la enfermedad se atenuó, según los ingenieros de Minas de la Universidad de Oviedo.
La evolución suave que se aprecia en el resto de países en cuanto a la evolución de los parámetros que ajustan el modelo predictivo a la realidad, se quiebra súbitamente en China por la incorporación de esos datos, a partir de los cuales la tendencia de la enfermedad no fue ya la misma.
La previsión para España
Cada día, Juan Luis Fernández y Zulima Fernández Muñiz pronostican la evolución de la pandemia en las diferentes comunidades autónomas. Esta es su proyección por territorios.
Además, modelizan la evolución de los nuevos casos detectados. Las curvas de cada comunidad autónoma corroboran la disparidad de criterios que explican la enorme oscilación de los datos en algunos territorios.
