Este artículo representa el criterio de quien lo firma. Los artículos de opinión publicados no reflejan necesariamente la posición editorial de este medio. Delfino.CR es un medio independiente, abierto a la opinión de sus lectores. Si desea publicar en Teclado Abierto, consulte nuestra guía para averiguar cómo hacerlo.

Vivimos una situación extraña.

De la noche a la mañana pasamos de la rutina normal, a una situación que parece casi uno de esos Apocalipsis de zombis. Ya incluso, como muchos han dicho, hemos superado la época de “no queremos generar pánico”; toda la población (casi que del mundo) sabe la seriedad de la situación. Este virus llegó para quedarse, y sus efectos los sentiremos por largo tiempo con grupos de personas infectadas esporádicamente (enfermedad endémica). El virus ataca a todas las edades, y afecta fuertemente a las personas mayores y con algún padecimiento previo. Por si fuera poco, el virus no parece tener límites geográficos ni socioeconómicos: nos afecta todos por igual. Adquiriremos “inmunidad de rebaño” cuando una gran proporción de la población adquiera inmunidad, y a eso le sumemos luego las vacunas, que podrían estar listas en algún momento en el año 2021.

La lucha contra el virus requiere profesionales de medicina, administración de la salud, personas científicas experimentales, pero también quienes hacen investigación teórica y cuantitativa. Para todo necesitamos datos y más datos. La gravedad de la situación en salud, social y económica hace que los datos no sean algo para revisar y estudiar una vez que esto termine, sino que son una fotografía de lo que ocurre hoy, instante a instante. Esta foto debe ser bien tomada para aprender sobre el avance, sobre la efectividad de estrategias, y estos datos pueden alimentar modelos estadísticos para poder hacer predicciones cortas, modelos teóricos matemáticos para generar explicaciones, y modelos computacionales para poder crear simulaciones y ajustar las acciones a partir de escenarios posibles. En este artículo nos enfocamos en esos datos, y cómo pueden usarse para dirigir un proceso de aplicación de pruebas masivas efectivo.

Una epidemia de datos

En Costa Rica, y en particular en la Gran Área Metropolitana, la gente tiene una alta movilidad. Dentro de supermercados, instituciones públicas, bancos, salas de cine y restaurantes las personas pueden permanecer durante varias horas y tener contacto con muchas otras. Los que no viajan en automóvil lo hacen en transporte público, permaneciendo horas por día en contacto con cientos de posibles casos positivos cuando hay una enfermedad infecciosa. Una persona infecciosa en este contexto puede ser suficiente para disparar la epidemia. Acá en Costa Rica por ejemplo, un médico de Alajuela inició el contagio en ese cantón, y es posible que de allí se propagara a otros lugares. Es decir, una sola persona puede ser el foco de decenas sino cientos de casos. Esto ocurrió una vez, y puede volver a ocurrir.

Si se relajan las medidas de distanciamiento social sin tener información y estrategias apropiadas, una persona infectada podría reiniciar la expansión de la enfermedad y hasta iniciar una segunda ola de contagio. Para complicar las cosas, hay personas que tienen COVID-19 y no presentan síntomas, o muestran síntomas tan leves que no levantan sospechas. Estas, sin saberlo, pueden ser focos de decenas de personas infectadas, y nunca se dieron cuenta. Si no se buscan estas personas activamente a través de pruebas generalizadas, nunca sabremos si quiera que existieron.

Entonces...

¿Cómo saber si hay infección comunitaria? ¿Por cuánto tiempo hay que sostener las medidas?

Estas preguntas no solo son importantes para el control de la epidemia, sino también para que ciudadanos y ciudadanas puedan planificar y replantear negocios, estudios, familia y todo lo que forme parte de nuestras vidas. Bueno, para responder todo esto, necesitamos datos, estadísticas, modelos. Sobre todo, se requiere mayor detalle en los datos que se publican sobre casos existentes, además de otros datos adicionales que sospechamos no han sido capturados hasta ahora.

Los datos en todos los países reportan inicialmente los casos positivos de personas que se les ha hecho alguna prueba de COVID-19, y luego, a medida que crece el número de casos, se comienzan a reportar casos confirmados a partir de una muestra de la población cada vez más grande, nosotros en Costa Rica no hemos llegado allí, seguimos reportando datos a partir de un número irregular de pruebas diarias que se aplican a quienes han tenido contacto con alguien infectado, o posiblemente con alguien de otro país donde hay infecciones.

Una muestra de esto, es lo sucedido a un ciudadano de 62 años que ahora se encuentra internado con COVID-19: de lo que se sabe, su cuadro, a pesar de tener síntomas, no cabía dentro de los lineamientos de aplicación de pruebas en ese momento. En Costa Rica todavía no sabemos, más allá del rastreo epidemiológico, qué tan extendida está la enfermedad en la población.

Consideren lo siguiente: Ayer, 9 de abril, se reportan 37 nuevos casos de 300 pruebas realizadas, ¿por qué se hicieron anteayer?, ¿quiénes?, ¿son de rastreo epidemiológico?, ¿son personas con síntomas?, ¿de dónde son?, ¿qué edades tienen?, ¿por qué se hicieron 300 y no 400 o 500?

Incluso, en conferencia de prensa, se dijo que probablemente eran de personas que fueron al supermercado el viernes pasado porque son 5 días de incubación. ¿Por qué? ¿Son cinco días de incubación el promedio, el mínimo, el máximo? ¿Es de una persona que fue al súper? ¿Esta persona estaba en aislamiento antes? ¿Es infección comunitaria? Las respuestas deberían estar en los datos, un “créanme porque soy experto”, en un mundo de datos y ciencia no es suficiente.

Al final del día, tenemos reportes de casos confirmados, pero no sabemos nada de cuántas personas fueron expuestas, asintomáticas, períodos de incubación, ni porque se hicieron ese número de pruebas, tampoco porque se decidió mañana y no antes, aplicar algunas medidas.

Comparando con la situación en el mundo, es claro que el número de infectados debe ser mucho mayor, que la tendencia que muestra Costa Rica, es por la forma de hacer las pruebas, y no porque lo que realmente sabemos de la extensión de la enfermedad en la población.

Pruebas masivas: ¿Para qué? ¿Qué pasa si fallan?

¿Cuál es el objetivo de efectuar pruebas masivas? El objetivo no es eliminar todos los casos del virus de una sola vez, pues no sería efectivo en costo o posible en la realidad. Efectuar pruebas masivas tiene dos propósitos: primero, contar con números estadísticamente más robustos para tomar decisiones que disminuyan la velocidad del contagio, y posteriormente tomar medidas para que sea posible retornar a un ritmo de vida de forma controlada lo más responsable y rápidamente posible.

Aplicación masiva significa que existe un proceso ordenado y proactivo que utiliza las pruebas para identificar qué lugares cuentan con más casos positivos, especialmente aquellos que están en incubación o son asintomáticos. Que el proceso de pruebas sea sistemático significa que no se aplican al azar, sino que existe un plan basado en la evidencia disponible y en la construcción de escenarios usualmente guiados por modelos y simulaciones para tratar de descubrir lo más rápida y acertadamente la severidad de la situación para después contenerla.

El número de casos confirmados siempre será menor que al número real de casos en la población, debido a que los casos asintomáticos o con síntomas leves no alcanzan a los sistemas médicos por no percibir un riesgo alto para sí mismos o los demás, o pasan desapercibidos como alguna gripe o resfrío especialmente al inicio de una epidemia. Si solamente nos basamos en una estrategia reactiva como la actual en vez de una proactiva, los casos asintomáticos no se detectarán, y los sintomáticos se detectarán tarde.

Cuando la prueba detecta casos asintomáticos o positivos, las personas deben aislarse durante un tiempo suficiente y recibir atención médica de ser necesario. Con aislar cada caso positivo, aunque el proceso sea imperfecto, el proceso puede frenarse. Cada vez los casos serán menos. Pareciera contraintuitivo, y en general lo es, porque el progreso de la enfermedad depende muy fuertemente del comportamiento humano que es muy variable. A esto llamamos un sistema fuertemente acoplado.

Es incorrecto suponer que aplicar las pruebas masivas no tiene un efecto importante porque pueden fallar y deberán volverse a aplicar muchas veces a las mismas personas. ¿Qué pasa realmente cuando las pruebas fallan? La prueba puede decir que alguien tiene COVID-19 pero en realidad no lo tiene (falso positivo). En este caso la persona ya estaría aislada, pero nada más ocurre. Un falso negativo ocurre cuando la prueba indica que la persona no está contagiada, pero en realidad sí porta el virus. Para este caso, existe un único camino responsable: después de la prueba, inclusive con un resultado negativo, actuar tal como si se es un caso positivo y aislarse al menos durante la cantidad de días que toma el virus en incubar.

Por eso es tan importante tener los datos clínicos a disposición pública. Si los casos negativos tienen síntomas, se sigue el proceso epidemiológico y gracias al aislamiento nadie se contagia. Si los casos negativos no tienen síntomas y no ha habido contacto con ninguna persona sospechosa de contagio, al menos durante los días de aislamiento no hubo un contagio tampoco. A medida que el tiempo progresa, hay cada vez menos oportunidades para que el virus se propague. Si se encuentran además personas positivas que han entrado antes en contacto con quienes ya recibieron la prueba y dieron negativo, ahí puede aplicarse la prueba por segunda vez pues son una población menor.

A nivel estadístico, los falsos positivos se pueden manejar, y si las muestra es grande, que sería en un testeo masivo, se manejan con metodologías que son muy robustas y permiten crear intervalos de confianza y estimar probabilidades de ocurrencia de falsos positivos, para tomar las medidas tanto para el manejo y uso de datos, como para hacer proyecciones.

En resumen, las pruebas masivas no son una varita mágica por sí mismas, sino que para que funcionen se acompañan de acciones claras que quienes las reciben deben seguir. Pero, tal como la epidemiología cuantitativa ha predicho en otras ocasiones, es la única medida que puede regresarnos a alguna normalidad mientras no hay vacunas.

El objetivo de pruebas masivas es doble, por un lado, para poder garantizar el paso a modos de distanciamiento social más relajados, y por otro, garantizar el monitoreo y control de nuevos brotes. Este testeo masivo no está libre de errores, así como casi ninguna prueba de este tipo. De lo reportado, se ha estimado un 30% de error en lo que se llama falsos negativos. Esto no es un problema si se realiza el análisis estadístico adecuado, e incluso en el peor de los casos siempre es mejor a la opción de no hacerlo; es decir, se estarían aislando personas que aceleran la infección además de obteniendo datos para diseñar mejores estrategias de control.

Costa Rica podrá dejar de depender de proyecciones con alta incertidumbre si datos detallados desde lo clínico hasta lo poblacional son puestos a disposición de manera pública y completa por las autoridades correspondientes.

En tiempos de crisis, lo último que necesitamos son conclusiones superficiales o especulaciones bien intencionadas, tampoco se trata de jerarquías ni estructuras organizativas. El país cuenta con cientos de personas dentro y fuera del país, con capacidad y conocimiento demostrado, capaces de contribuir sustantivamente a determinar la mejor manera de controlar el progreso de COVID-19.

En nuestro caso, el mío y el de Santiago, la voluntad es insuficiente. Nuestra capacidad para contribuir se ha limitado hasta ahora a utilizar datos escasos —y de poca riqueza— para propósitos de modelado y simulación, y nos hemos debido convertir en detectives de datos en lugar de las razones del patrón de la enfermedad. Contar con los datos ahorraría redescubrir aspectos que pueden medirse y reportarse públicamente por las entidades responsables de la salud pública. Y en lo referente a pruebas masivas, es indispensable eliminar progresivamente los errores conceptuales de fondo que evitan que esta medida sea considerada en detalle.

Publicar datos detallados lo que fomenta es el empoderamiento ciudadano. No se debe partir del supuesto de que los ciudadanos van a hacer algo malo con los datos, sino lo contrario, que habrá multiplicidad de análisis y nuevos puntos de vista gracias a eso. Si, siempre habrá un mal uso, pero les puedo asegurar que el balance será hacia lo positivo.