De Santiago Calvo López (Universidad de Santiago de Compostela)
Durante las últimas semanas estamos asistiendo a lo que algunos denominan segunda ola de la Covid-19. No es para menos, ya que el número de personas contagiadas ha vuelto a incrementarse después de unos meses de mayo, junio y julio relativamente tranquilos, situándose la cifra de casos nuevos diarios en niveles similares a la de las primeras semanas de marzo (alrededor de 6.000). Aunque también es cierto que la presión hospitalaria se mantiene en porcentajes relativamente bajos (5,3%) gracias al aumento de la capacidad del sistema y a la menor edad de los contagiados (según los informes realizados por el Instituto de Salud Carlos III, a finales de marzo la mediana de edad de los infectados era de 59, mientras que entre mayo y agosto se sitúa en los 38).
Sin embargo, aunque la tasa de severidad y letalidad sea menor, eso no implica que las cifras en términos absolutos no nos puedan llevar a vivir en los hospitales una situación parecida a la de los meses de marzo y abril, ya que los nuevos ingresados superan en número a las altas hospitalarias. Por eso es importante tomar medidas efectivas para contener la propagación, y el tiempo es ahora, porque los contagiados de hoy pueden ser los hospitalizados y fallecidos de dentro de un mes.
Los costes del confinamiento
Ir detrás del coronavirus probablemente lleva consigo de nuevo la implementación de confinamientos generalizados de la población, con el consecuente coste económico que ello conlleva. En un reciente trabajo de Eduardo Gutiérrez y Enrique Moral publicado por el Banco de España (aquí) se ha analizado cómo ha afectado el cierre de empresas no esenciales obligado por el Real Decreto-ley 10/2020 entre el 30 de marzo y el 9 de abril a la variación del número de afiliados a la Seguridad Social. Los resultados indican que por cada punto porcentual de mayor número de actividades no esenciales la tasa de crecimiento del empleo sería 2,1 décimas menor. La buena noticia fue que ese punto porcentual adicional de cese de actividades implicó una reducción de la propagación del virus, más específicamente, 200 casos por millón de habitantes menos.
Se mataron moscas a cañonazos, pero seguramente en ese momento no quedaba más remedio. Ahora mismo la situación es diferente, ya que el conocimiento científico, a pesar del escaso tiempo transcurrido desde la comunicación de los primeros casos en Wuhan, además de la evidencia empírica fruto de las diferentes estrategias adoptadas en el mundo para mitigar el impacto de la Covid-19, permite conocer qué medidas son más o menos efectivas limitando el coste económico, social y de salud.
La alternativa: test masivos “inteligentes” y rastreo de contactos
La opción que parece evitar tanto los costes de un confinamiento estricto como el vivido hace unos meses como una segunda ola derivada de la inacción se basa en la realización de test masivos y el aislamiento de los positivos. En un trabajo elaborado por Cherif y Hasanov (2020) se estima que las medidas no farmacéuticas (mascarillas, distancia social e higiene de manos) no son suficientes para mantener el número reproductivo básico por debajo de 1, como estamos viendo en España. Según los autores, con la realización de test masivos al 20-30% de la población de manera diaria conjuntamente con las medidas no farmacéuticas se conseguiría mantener la pandemia bajo control en entre 2 y 4 semanas.
Sin embargo, hacer más de 10 millones de pruebas al día no parece algo viable tanto por cuestiones de logística como por falta de recursos. Entonces, ¿estamos ante una guerra perdida? La respuesta es no. Justamente Cherif y Hasanov en su paper tratan de afinar la estrategia de testeo masivo para lograr una mejora su eficiencia, esto es, tratan de desarrollar la forma de tener mejor controlada la velocidad de contagio del virus minimizando el número de pruebas de diagnóstico necesarias.
Por un lado, es posible obtener ganancias de eficiencia de hasta en un 90% a través de la realización de pruebas periódicas a determinados grupos. Por ejemplo, la probabilidad de que una persona se haga más de un test en 5 días con una ratio de pruebas del 20% de la población es del 26%, si en cambio la estrategia pasa de ser aleatoria a periódica para cada individuo, las ganancias de eficiencia son de un 50%, esto es, es posible hacer las pruebas al mismo número de individuos con una tasa diaria del 10% en vez del 20%.
Adicionalmente, si se realizan test por grupos es posible pasar a ratios de testeo del 2-3%. Por ejemplo, si precisamos realizar una prueba a 5.000 personas, si las dividimos en 500 grupos de 10 personas, asumiendo un grado de prevalencia del 1%, en un grupo cualquiera la probabilidad de no estar contagiado es del 90%, por lo que serían necesarias 500 pruebas. Es decir, tendríamos 50 grupos de 10 personas que tendrían una prueba positiva, a lo que habría que añadir otros 500 test para volver a hacerles una prueba. En vez de 5.000 test solo serían necesarios 1.000 con esta nueva estrategia, o lo que es lo mismo, una reducción en el número de test necesarios por escalonamiento del 80%.
Otras medidas a implementar podrían ser las de realización de diagnósticos en áreas metropolitanas con mayor movimiento y densidad de la población, donde la reproducción del virus es más probable. Asimismo, medidas de control de fronteras son necesarias. El porcentaje de test necesarios en cada distrito iría disminuyendo en pocas semanas una vez que se detectan menos positivos, aunque parece conveniente hacer pruebas periódicas para detectar posibles repuntes.
Romer (aquí y aquí) también ha defendido estrategias similares para Estados Unidos, basadas en realizar test masivos a alrededor de 25 millones de personas al día, y a cada persona cada dos semanas, con un cote del 1% del PIB, siendo una cuarta parte del coste aproximado de un mes de confinamiento en el país norteamericano.
El rastreo de los contactos de los positivos es igual de importante, por lo que las aplicaciones móviles son de vital importancia, sobre todo teniendo en cuenta que entre un tercio y la mitad de las transmisiones se producen por personas presintomáticas (aquí), y que para situar el número reproductivo básico por debajo de 1 se estima que es necesario trazar y poner en cuarentena al menos entre el 50 y el 75% de los contactos, dependiendo de la velocidad de contagio (aquí).
El coste mensual de aplicar una estrategia como la descrita, según las estimaciones de Cherif y Hasanov, equivaldría a entre 1 y 2 semanas de pérdida de producción debido al confinamiento. Es decir, los costes de curar son mucho mayores que los de prevenir.
En definitiva, la estrategia óptima para evitar una segunda ola es a través de la realización de un mayor número de test de manera organizada según grupos y/o distritos de personas y de manera periódica. Quizás esta sea una de las razones por las que España muestra una evolución mucho más negativa que otros países, a saber, el número de pruebas PCR realizadas por positivo es de las más bajas en Europa (los datos están disponibles para su descarga aquí). A esto hay que añadir que una herramienta útil para el rastreo de contactos como la aplicación Radar COVID no estará integrada completamente en todas las Comunidades Autónomas hasta mediados de septiembre, esto supone perder un tiempo valioso para intentar que la segunda ola solo nos llegue por los tobillos y no nos ahoguemos.