Explicando el famoso paper: "Proyectando la dinámica de transmisión del SARS-CoV-2 durante el período pospandémico" (Parte II)

"La dinámica de transmisión pandémica y postpandémica del SARS-CoV-2 dependerá de factores que incluyen el grado de variación estacional en la transmisión, la duración de la inmunidad y el grado de inmunidad cruzada entre el SARS-CoV-2 y otros coronavirus, así como la intensidad y el momento de las medidas de control." (Proyectando la dinámica de transmisión del SARS-CoV-2 durante el período pospandémico)

En una entrada anterior comenzamos a explicar uno de los los papers más interesantes y citados en relación a la dinámica presente y futura del SARS-CoV-2. El trabajo en cuestión, desarrollado por investigadores de Harvard se titula: "Proyectando la dinámica de transmisión del SARS-CoV-2 durante el período pospandémico". Tenéis el original aquí, y una traducción al castellano que yo mismo realicé en este mismo blog aquí.

El trabajo de estos autores de los departamentos de Inmunología y Enfermedades Infecciosas e Epidemiología de Harvard es a la vez simple y complejo de entender. Es complejo en cuanto a la metodología estadística y los modelos matemáticos utilizados (detalles al alcance de los más expertos en la materia que se recogen en un apartado de materiales complementarios que ya de por sí es casi un paper independiente por lo denso). Pero a la vez es simple en cuanto a lo "sencillo" que es entender los resultados de la aplicación de dichos modelos frente al mundo real.

Pues bien. Como decimos, hace unos días ya realizamos el primer acercamiento divulgativo de lo que este ensayo dice. En concreto, nos centramos en la primera sección del paper, donde los investigadores nos hablan de la probable dinámica del virus en en caso de no poseerse vacunas, tratamientos, ni tomarse medidas de contención alguna.

Creo que es casi imprescindible echar un vistazo a esta primera sección antes de continuar con lo que hoy trataremos. En caso contrario, cabe la posibilidad de que no se entienda bien de lo que vamos a hablar a continuación o de que no suscite el interés que realmente creo que merece, puesto que es en esta segunda sección del trabajo donde los investigadores de Harvard proponen los posibles escenarios que podrían llegar a partir del momento que estamos viviendo actualmente. Es decir, aquellos escenarios donde se estudia la dinámica pandémica y pospandémica teniendo en cuenta las medidas de contención disponibles actualmente.

De cualquier manera, vamos a repetir los mismos comentarios iniciales que ya hicimos en la entrada anterior:

Comentarios iniciales.

Es necesario comentar antes de nada un par de cuestiones imprescindibles para poder entender mínimamente la dinámica del SARS-CoV-2:

1) El COVID-19 es el nombre que se le ha dado a la enfermedad que causa el virus denominado SARS-CoV-2. Una cosa es la enfermedad (como por ejemplo, el SIDA), y otra el virus que lo causa (en el caso del SIDA es el VIH).

2) El virus SARS-CoV-2 es un coronavirus (Orthocoronavirinae). Para la subfamilia del coronavirus existen a su vez cuatro géneros: Alphacoronavirus, Betacoronavirus, Gammacoronavirus y Deltacoronavirus. El SARS-CoV-2 pertenece al género Betacoronavirus.

3) Además del SARS-CoV-2, existen muchos otros virus de la subfamilia coronavirus que son capaces de transmitirse de humano a humano. Entre ellos tenemos al MERS-CoV (que produce desde el 2015 la enfermedad aún en activo llamada: síndrome respiratorio de Oriente Medio), el SARS-CoV-1 (que apareció y desapareció entre los años 2002/2003 produciendo la enfermedad: síndrome respiratorio agudo grave), y otros muchos virus que por su levedad cuadran y se aglutinan en lo que se llama resfriado común. Es decir, que eso que nos contagia casi cada año y que denominamos resfriado (enfermedad), es en realidad producto casi siempre de un tipo de los restantes coronavirus capaces de infectar humanos.

4) El 15% de los resfriados son causados por coronavirus, y de estos casos, la mayor parte los producen los coronavirus: HCoV-229E, HCoV-NL63, HCoV-0C43 y HCoV-HKU1.

5) De entre estos cuatro, sólo dos pertenecen al mismo género Betacoronavirus del SARS-CoV-1, SARS-CoV-2, y el MERS-CoV. Se trata del HCoV-OC43 y el HCoV-HKU1.

6) Todos los Betacoronavirus presentan, dada su similitud filogenética, cierta inmunidad cruzada. Se conoce la realidad este proceso gracias al estudio de los coronavirus del resfriado común. Por ejemplo; pasar el HCoV-OC43 te inmuniza hasta cierto punto y tiempo frente al HCoV-HKU1, y viceversa. En el estudio del que estamos hablando se supone, según el escenario, que también existe cierta inmunidad cruzada entre estos virus "del resfriado" y el SARS-CoV-2. Y modelan la dinámica del COVID19 otorgando varios valores a dicho factor de inmunidad cruzada (de más débil a más fuerte).

7) Por otra parte, el estudio también basa los escenarios pronosticados a partir de lo que denominan factor estacional. Es decir, cuánto y cómo afecta al virus los climas húmedos y las temperaturas más altas. En este sentido, varían también en las simulaciones que realizan los números para este factor.

8) También utilizan, por supuesto, el factor más importante para todo modelo epidemiológico: la inmunidad de grupo. Es decir, cuándo y cómo se alcanzará el punto en que más del 60% de la población deja de ser susceptible al virus (por haber pasado la enfermedad). En este sentido, cobra especial importancia para entender la dinámica futura conocer cuánta inmunidad (anticuerpos) produce nuestro cuerpo tras pasar la infección, y qué "memoria" o duración tienen dichos anticuerpos. En este sentido, y a raíz de lo que se sabe de los virus del resfriado HCoV-OC43 y HCoV-HKU1, proponen que la inmunidad dura entre 40 semanas (en el peor escenario) y 104 semanas (en el mejor caso). La inmunidad permanente la tienen en cuenta, pero se sabe que es un escenario MUY poco probable.

9) Finalmente, toman como parámetro para la simulación la intensidad y el momento de las medidas de control que tomen los gobiernos.

Simulando la transmisión de SARS-CoV-2.

Independientemente de la dinámica de transmisión pospandémica del SARS-CoV-2, se requieren medidas urgentes para abordar la epidemia en curso. Los tratamientos farmacéuticos y las vacunas pueden requerir meses o años para desarrollarse y probarse, dejando las intervenciones no farmacéuticas (NPI) como el único medio inmediato para frenar la transmisión del SARS-CoV-2. Como resultado de ésto, se han adoptado medidas de distanciamiento social en muchos países con transmisión generalizada de SARS-CoV-2.

En el paper, el equipo de investigación estudia en su segunda sección los posibles resultados de estas medidas de distanciamiento según varios parámetros. Para ello, parten del modelo matemático SEIRS descrito en la primera sección del trabajo (lo cual ya estudiamos aquí) donde describen la dinámica natural (inalterada) del virus y la adaptan para continuar el estudio suponiendo de partida:

- Que el ratio de infecciones moderadas/leves/asintomáticas es del 95.6% del total de infecciones, que las infecciones que conducen a la hospitalización pero no a una atención médica crítica es del 3.08% del total, y que las infecciones que requieren de cuidados intensivos es del 1.32%.

- Asumen χ 3X = 0.3, χ X3 = 0, lo cual indica (insisto: ver entrada anterior) que hay muy poca inmunidad cruzada entre los Betacoronavirus del resfriado común y el COVID19. Es decir, que infectarse con los virus HCoV-OC43 y HCoV-HKU1 no implicaría tener mucha menos probabilidad de infectarse por SARS-CoV-2.

- Asumen un período latente medio de 4,6 días y un período infeccioso de 5 días (a partir de varios estudios que enlazan a pie de página en el trabajo original).

- Asumen una duración media de estancia hospitalaria no crítica de 8 días, y de 6 días para aquellos casos que sí requieren de cuidados intensivos. Toman también que la duración media de dicha atención intensiva es de 10 días.

- Por último tienen en cuenta los dos casos de factores ambientales estudiados en la sección anterior. Es decir: f = 0.2, lo cual implica poca variación estacional. En este caso, el SARS-CoV-2 se vería relativamente poco afectado por los cambios ambientales de humedad y temperatura. Y, f = 0.4, lo que implica alta variación estacional. En este caso, el SARS-CoV-2 se vería bastante afectado por los cambios ambientales de humedad y temperatura.

Escenarios de distanciamiento social único.

Sabido ésto, ya estamos en condiciones de entender la segunda sección del trabajo original, donde los chicos de Harvard se centran en aquellos escenarios donde los países realizan un único esfuerzo de distanciamiento social. Es decir, nos explican qué ocurriría, según su modelo, en el caso de no poseerse vacunas, tratamientos, y de que los gobiernos no fuesen capaces más que de realizar un único esfuerzo de distanciamiento social efectivo. En otras palabras: si, como está sucediendo actualmente, tras un primer gran confinamiento se abren las puertas (desescalada) para no volver a cerrarlas (por incapacidad económica, política y/o social).

Estos serán precisamente los escenarios que vamos a contemplar a continuación variando tres parámetros: el factor ambiental f, el éxito del confinamiento (es decir, lo estricto y eficiente que ha sido el mismo), y el tiempo que se mantiene dicho confinamiento único antes de levantarse de manera más o menos gradual (para el caso es casi lo mismo).

Vamos a ver estos escenarios donde, insistamos una vez más, se supone siempre un periodo de distanciamiento social único ("abrir para no cerrar" o "cerrar" pero de manera muy poco eficiente por motivos económicos, políticos o sociales):

Nota: todos los escenarios toman el 11 de marzo de 2020 como fecha de inicio de este único período de distanciamiento social.

Fijémonos en el escenario A).

Si el factor ambiental es poco importante

Si el factor ambiental es muy importante

Estas dos gráficas en concreto se basa en los siguientes valores para los parámetros: (A) poca inmunidad cruzada entre Betacoronavirus, poca variación estacional (primera figura), alta variación estacional (segunda figura), y cuatro semanas de distanciamiento social efectivo (parte sombreada en lila en la imagen) antes de finalizar de manera más o menos abrupta el mismo.

Y aunque parece una gráfica compleja os aseguro que es muy sencilla de entender:

- Se ven 4 líneas de colores sólidas, y 4 líneas de colores punteadas. Las líneas sólidas hacen referencia siempre al número total de casos infecciosos no críticos, mientras que las líneas punteadas hacen referencia a los casos que resultan ser severos y requieren atención médica especializada.

- Los colores representan la eficacia del distanciamiento. El color negro implica 0% (es decir, no tomar medida alguna), el rojo implica una eficacia relativa del 20%, el azul una eficacia del 40% y finalmente el verde implica la mayor eficiencia tenida en cuenta: un 60%.

¿Qué significa pues este escenario A)?

La interpretación es bastante simple:

Vemos en la figura superior que, si hay poca inmunidad cruzada entre Betacoronavirus y el factor ambiental no es importante; si el confinamiento se hubiese levantado  a las 4 semanas después del 11 de marzo (a mediados de abril aproximadamente), para finales de verano aproximadamente habríamos alcanzado la inmunidad de grupo (o de "rebaño") puesto que la mayor parte de la población mundial (integral de la curva) habría pasado la enfermedad, dejando por el camino millones de casos críticos y de muertos. Se observa además poca diferencia en la efectividad del confinamiento (colores) si el mismo se mantiene tan "poco" tiempo (un mes en este caso A).

En la segunda figura vemos que, si hay poca inmunidad cruzada entre Betacoronavirus y el factor ambiental sí es importante; si el confinamiento se hubiese levantado a las 4 semanas después del 11 de marzo (a mediados de abril aproximadamente), habríamos alcanzado igualmente la inmunidad de grupo (o de "rebaño") puesto que la mayor parte de la población mundial (integral de la curva) pasará la enfermedad, pero en este caso sí que se observa diferencias según la efectividad del confinamiento. A mayor eficacia, mayor aplanamiento de la curva, y más meses pasarán hasta que la pandemia finalice debido a que dejen de existir personas susceptibles de contagiarse (la inmunidad de grupo se estima que se logrará cuando entre el 70% y el 80% de la población tenga anticuerpos para el virus).

Nota importante: en el escenario (A), no importa cual sea el factor ambiental, siempre se acaba sobrepasando la capacidad hospitalaria y de recursos médicos en cualquier país, pero de largo. Eso supone millones de muertos. El caso promedio en el mejor caso de la primera figura supone un pico donde el 20% de la población mundial se encuentra infectada al mismo tiempo, en la segunda gráfica, el mejor caso supone que un 5% de la población se encuentra pasando la enfermedad en cierto momento. Estos números implican más de un billón (con b) de infectados (20% de 7.000 millones de personas), o 350 millones (5% de la población mundial). La inmunidad de grupo en este caso (A) supondría un coste en mortalidad de varias decenas o cientos de millones de personas.

Fijémonos en el escenario B).

Si el factor ambiental es poco importante

Si el factor ambiental es muy importante

Estas dos gráficas en concreto se basa en los siguientes valores para los parámetros: (B) poca inmunidad cruzada entre Betacoronavirus, poca variación estacional (primera figura), alta variación estacional (segunda figura), y ocho semanas de distanciamiento social efectivo (parte sombreada en lila en la imagen) antes de finalizar de manera más o menos abrupta el mismo.

Los colores y formas de las líneas tienen el mismo significado que en el caso anterior.

¿Qué significa pues este escenario B)?

¡La interpretación es bastante interesante porque supone levantar el confinamiento alrededor de mediados de mayo, fecha muy próxima a lo que los países se encuentran pensando actualmente!:

Vemos en la figura superior que, si hay poca inmunidad cruzada entre Betacoronavirus y el factor ambiental no es importante; si el confinamiento se levanta a las 8 semanas después del 11 de marzo (a mediados de mayo aproximadamente) ocurre lo siguiente según sea la eficiencia lograda durante esos dos meses de confinamiento:

- Línea negra. 0% (ninguna intervención): Sin medidas de contención alguna, el caso es similar al del escenario (A). Picos de 20% de infectados y cientos de millones de muertos al cabo de pocos meses, momento en que se alcanza la inmunidad de grupo y la pandemia acaba.

- Línea roja. Eficacia del confinamiento del 20% (técnicamente se supone una reducción artifical de la tasa de infección del virus R0 de un 20%): en este caso, se observa un escaso aplanamiento de la curva (con y sin factor ambiental) lo cual supone que cualitativamente el resultado no sería demasiado diferente del caso anterior (no hacer nada). Ni siquiera se observa un repunte pronunciado una vez se levantan las medidas de contención.

- Línea azul. Eficacia del confinamiento del 40% (técnicamente se supone una reducción artifical de la tasa de infección del virus R0 de un 40%): este caso es muy interesante. Se aleja de la realidad en el caso de que el factor ambiental no sea importante (primera gráfica) pero quizás se aproxima a la realidad en el caso de que el factor ambiental sí sea importante (segunda gráfica). En tal caso, el modelo sugiere que tras finalizar el confinamiento (suponiendo mediados de mayo como fecha límite) tendremos un repunte de casos muy importante que se alargará durante meses hasta alcanzarse la inmunidad de grupo a finales de año.

- Línea verde. Eficacia del confinamiento del 60% (técnicamente se supone una reducción artifical de la tasa de infección del virus R0 de un 60%): este caso es el más interesante de este escenario. En ambos casos (con y sin factor ambiental) los datos cuadran con la realidad empírica que observamos en estos momentos. Sin embargo, en el caso de que el factor ambiental no sea importante (primera gráfica), el repunte de casos será enorme, llevando a la inmunidad de grupo para finales de septiembre tras alcanzarse picos del 20% de infectados de media mundial (miles de millones de personas). ¡Recemos porque este escenario no sea el correcto!

Si el factor estacional sí es importante, línea verde de la segunda gráfica del escenario (B), entonces el repunte de casos será muy gradual, alcanzando un nuevo pico (que se podría llamar oleada) para mediados de octubre. Este escenario es muy valorado como probable por la mayoría de la comunidad científica. 

Nota importante: si el factor ambiental resulta ser menos determinante de lo esperado por los expertos, estaríamos ante un repunte exponencial inmediato tras levantarse el confinamiento: línea verde del primer gráfico de este escenario (B), lo cual llevaría a dar marcha atrás inmediata, e intentarse retornar al confinamiento estricto (absoluto) al poco tiempo de levantarse el mismo. Es algo que sabremos pronto dado que todos los países tienen planteado levantar el confinamiento paulatinamente durante mayo-junio de este año.

Fijémonos en el escenario C).

Si el factor ambiental es poco importante

Si el factor ambiental es muy importante

Estas dos gráficas en concreto se basa en los siguientes valores para los parámetros: (C) poca inmunidad cruzada entre Betacoronavirus, poca variación estacional (primera figura), alta variación estacional (segunda figura), y doce semanas de distanciamiento social efectivo (parte sombreada en lila en la imagen) antes de finalizar de manera más o menos abrupta el mismo.

Los colores y formas de las líneas tienen el mismo significado que en el caso anterior.

¿Qué significa pues este escenario C)?

¡La interpretación es bastante interesante porque supone levantar el confinamiento alrededor de mediados de junio, fecha todavía más próxima que en el caso (B) a lo que los países se encuentran pensando actualmente!:

Vemos en la figura superior que, si hay poca inmunidad cruzada entre Betacoronavirus y el factor ambiental no es importante; si el confinamiento se levanta a las 12 semanas después del 11 de marzo (a mediados de junio aproximadamente) ocurre lo siguiente según sea la eficiencia lograda durante esos dos meses de confinamiento:

- Línea negra. 0% (ninguna intervención): Sin medidas de contención alguna, el caso es similar al del escenario (A). Picos de 20% de infectados y cientos de millones de muertos al cabo de pocos meses, momento en que se alcanza la inmunidad de grupo y la pandemia acaba.

- Línea roja. Eficacia del confinamiento del 20%: en este caso se observa un aplanamiento todavía escaso de la curva (con y sin factor ambiental) lo cual supone que cualitativamente el resultado no sería demasiado diferente del caso anterior (no hacer nada). Esto no cuadra con los datos empíricos disponibles.

- Línea azul. Eficacia del confinamiento del 40%: este caso es muy interesante. Se aleja de la realidad en el caso de que el factor ambiental no sea importante (primera gráfica) pero se aproxima a la realidad más que en el caso (B) en el caso de que el factor ambiental sí sea importante (segunda gráfica). En tal caso, el modelo sugiere que tras finalizar el confinamiento (suponiendo mediados de junio como fecha límite) tendremos un repunte de casos gradual pero pronunciado que llevará a un pico (nueva oleada) a mediados de octubre.

- Línea verde. Eficacia del confinamiento del 60%: este caso es también el más interesante de este escenario (C). En ambos casos (con y sin factor ambiental) los datos cuadran con la realidad empírica que observamos en estos momentos. Sin embargo, en el caso de que el factor ambiental no sea importante (primera gráfica), el repunte de casos será enorme (similar al del escenario B), llevando a la inmunidad de grupo para finales de septiembre tras alcanzarse picos del 20% de infectados de media mundial (miles de millones de personas). ¡Recemos porque este escenario tampoco sea el correcto!

Si el factor estacional sí es importante, línea verde de la segunda gráfica del escenario (C), entonces el repunte de casos será muy gradual, ¡tan gradual y plano que es peligroso! Los contagios parecen desparecer y muchos pensarán que el virus está bajo control, sin embargo; el factor estacional y la artificial eficacia del confinamiento (que dejará a la mayor parte de la población como susceptible de ser infectada), harían que para principios de octubre aparezca una nueva oleada que probablemente pillaría por sorpresa a gran parte del mundo que estaría en pleno proceso de recuperar la normalidad económica y social en ese momento. Esta segunda oleada, como ya se ha comentado, es el escenario valorado como más probable por la mayoría de la comunidad científica, pero eso no significa que la clase política, la economía, y/o la sociedad estén listas para aceptar las consecuencias que supondría tener que hacer frente de nuevo a una nueva pandemia. Es posible que los gobiernos o la situación geopolítica y social no permitan en octubre nuevos confinamientos estrictos, y la eficacia de las medidas que se tomen podrían bajar en eficacia mucho respecto del actual confinamiento (que es posible que haya superado una eficiencia del 50% rebajando el R0 del virus).

Nota importante: de nuevo, si el factor ambiental resulta ser menos determinante de lo esperado por los expertos, estaríamos ante un repunte exponencial inmediato tras levantarse el confinamiento: línea verde del primer gráfico de este escenario (C), lo cual llevaría a dar marcha atrás inmediata, e intentarse retornar al confinamiento estricto (absoluto) al poco tiempo de levantarse el mismo. Es algo que sabremos pronto dado que todos los países tienen planteado levantar el confinamiento paulatinamente durante mayo-junio de este año.

Fijémonos en el escenario D).

Si el factor ambiental es poco importante

Si el factor ambiental es muy importante

Estas dos gráficas en concreto se basa en los siguientes valores para los parámetros: (D) poca inmunidad cruzada entre Betacoronavirus, poca variación estacional (primera figura), alta variación estacional (segunda figura), y veinte semanas de distanciamiento social efectivo (parte sombreada en lila en la imagen) antes de finalizar de manera más o menos abrupta el mismo.

Los colores y formas de las líneas tienen el mismo significado que en el caso anterior.

¿Qué significa pues este escenario D)?

¡La interpretación es bastante interesante porque supone levantar el confinamiento alrededor de mediados/finales de julio, fecha aún más próxima que la del caso (C) a lo que los países se encuentran actualmente pensando hacer de manera gradual!:

Vemos en la figura superior que, si hay poca inmunidad cruzada entre Betacoronavirus y el factor ambiental no es importante; si el confinamiento se levanta levantado 20 semanas después del 11 de marzo (mediados/finales de julio aproximadamente) ocurre lo siguiente según sea la eficiencia lograda durante esos dos meses de confinamiento:

- Línea negra. 0% (ninguna intervención): Sin medidas de contención alguna, el caso es similar al del escenario (A). Picos de 20% de infectados y cientos de millones de muertos al cabo de pocos meses, momento en que se alcanza la inmunidad de grupo y la pandemia acaba.

- Línea roja. Eficacia del confinamiento del 20%: en este caso se observa un aplanamiento todavía escaso de la curva (con y sin factor ambiental) lo cual supone que cualitativamente el resultado no sería demasiado diferente del caso anterior (no hacer nada). Esto no cuadra con los datos empíricos disponibles.

- Línea azul. Eficacia del confinamiento del 40%: este caso es de nuevo interesante. Se aleja de la realidad en el caso de que el factor ambiental no sea importante (primera gráfica) pero se aproxima mucho más a la realidad que en el caso (C) cuando el factor ambiental sí es importante (segunda gráfica). En tal caso, el modelo sugiere que tras finalizar el confinamiento (suponiendo finales de julio como fecha límite) tendremos un repunte de casos gradual pero pronunciado que llevará a un pico (nueva oleada) a mediados de octubre.

- Línea verde. Eficacia del confinamiento del 60%: este caso es todavía más interesante que en el escenario (C). En ambos casos (con y sin factor ambiental) los datos cuadran con la realidad empírica que observamos en estos momentos. Sin embargo, en el caso de que el factor ambiental no sea importante (primera gráfica), el repunte de casos será enorme (similar al del escenario C), llevando a la inmunidad de grupo para finales de año tras alcanzarse picos del 20% de infectados de media mundial (miles de millones de personas). ¡Recemos una última vez más porque este escenario tampoco sea el correcto!

Si el factor estacional sí es importante, línea verde de la segunda gráfica del escenario (D), entonces el repunte de casos será muy gradual, ¡tan gradual y plano que es muy peligroso! Los contagios parecen desparecer y muchos pensarán que el virus está bajo control (incluso bien entrados ya en octubre, cosa que no sucedía en el caso C). Sin embargo; el factor estacional y la artificial eficacia del confinamiento (que dejará a la mayor parte de la población como susceptible de ser infectada), harían que para principios del año 2021 apareciera súbitamente una nueva oleada que, probablemente, pillaría por sorpresa (más que en el caso C) a gran parte de un mundo en pleno proceso de recuperación de la normalidad económica y social en ese momento. Además, y para más inri, esta nueva oleada se solaparía con la de la gripe estacional. Este escenario más probable del escenario (D) en realidad no es más que una copia del escenario (C) pero con la oleada atrasada un mes y medio. Sin embargo, este retraso podría confiar más aún a la población y a la clase política (necesitada de buenas notificas) pensando que el virus está erradicado, lo cual llevaría posiblemente a un negacionismo y a una relajación (que no detención) ante la búsqueda activa de tratamiento y/o vacunas.

Esta segunda oleada "retrasada" (hasta enero del 2021) respecto de lo que se espera (octubre), tiene como decimos este peligro extra de dar confianza y poder al que niegua la posibilidad de un resurgimiento del virus pasada la primera pandemia. Es posible que esta negación, el recelo ante la eficacia del confinamiento, unida a la precaria situación política, económica y social; hagan aún más complejo retomar con eficiencia nuevos confinamientos estrictos en el futuro, por lo que la eficacia de las medidas que se tomen por ese entonces podrían bajar en eficiencia muchísimo respecto del actual confinamiento (y ya podemos ver en las gráficas las consecuencias de que dicha eficiencia baje por debajo del 50% cuando estemos en plena pandemia: líneas azul y roja).

Nota importante: una vez más, si el factor ambiental resulta ser menos determinante de lo esperado por los expertos, estaríamos ante un repunte exponencial inmediato tras levantarse el confinamiento: línea verde del primer gráfico de este escenario (D) lo cual llevaría a dar marcha atrás inmediata. Pero existe el escenario más peligroso de todos los tenidos en cuenta, y es aquel en que el virus, dado que el factor estacional fuese importante, parezca desaparecer mucho más allá de octubre, momento en que se espera la segunda oleada; lo cual llevaría a que la desconfianza, la negación y los problemas económicos y políticos arrastrados imposibiliten tomar medidas de distanciamiento eficientes una segunda vez, llevando a la posibilidad de que la segunda oleada acabe arrasando con decenas de millones de nuevas víctimas y cientos de millones de afectados por todo el mundo.

La sombra de lo que ocurrió en 1918 con la segunda oleada de la famosa gripe española (la que más personas mató con diferencia) parece revolotear sobre nuestras cabezas.

Fijémonos en el escenario E).

El escenario (E) supone que el confinamiento es indefinido, lo cual es irreal y empíricamente está ya descartado en estos momentos donde todos los países están ya proponiendo sus planes de desescalada; por lo que no lo tendré demasiado en cuenta (más detalles en el paper original). Simplemente comentar que, obviamente, si se mantiene el confinamiento estricto de manera indefinida, el virus acaba siendo controlado y no resurge.

Resumen:

- Los esfuerzos de distanciamiento social únicos pueden únicamente empujar el pico epidémico del SARS-CoV-2 hasta el otoño (o un poco más allá), lo que puede exacerbar aún más la carga de los recursos de cuidados intensivos si resulta que finalmente aumenta su transmisibilidad durante el invierno. El solapamiento con la gripe estacional es un problema añadido.

- En ningún caso el distanciamiento social único puede erradicar el virus, siendo lo "mejor" que puede conseguirse eso que se denomina como inmunidad de grupo (o de "rebaño") al coste de innumerables vidas humanas. Además, se requerirían de pruebas serológicas masivas para comprender el alcance y la duración de dicha inmunidad natural (anticuerpos) al SARS-CoV-2, lo cual ayudará a determinar la dinámica pospandémica del virus. Es decir, que incluso una vez alcanzada la inmunidad de grupo, si la memoria de los anticuerpos generados no es permanente (algo que se puede asegurar casi con toda probabilidad), será necesario entonces comprender cuánto dura la inmunidad lograda a tan alto coste humano antes de que nuevas oleadas nos ataquen (lo cual se puede ver mejor en la dinámica que estudiamos en el artículo anterior).

- Por lo tanto, el equipo del estudio formalmente reconoce que se necesitará sí o sí de una vigilancia sostenida y generalizada tanto a corto plazo, para implementar eficazmente medidas de distanciamiento social intermitentes, como a largo plazo, para evaluar la posibilidad de resurgimientos de la infección por SARS-CoV-2; algo que podría ocurrir tan tarde como en el año 2025, incluso después de un período prolongado de aparente eliminación.

Próximas entradas.

Para no hacer demasiado denso este artículo, dejaremos para una última entrada del blog el estudio del abordaje que el equipo de Harvard hace sobre la evolución (dinámica) del virus en el momento en que se toman medidas adicionales a la del confinamiento único. En concreto, la propuesta de realizar confinamientos intermitentes.