Una red global de científicos medirá qué éxito tuvieron las medidas sanitarias para frenar la pandemia

Desde el inicio de la pandemia de COVID-19 docenas de equipos interdisciplinarios que reúnen a miles de investigadores han estado rastreando en detalle las intervenciones que los gobiernos han adoptado para frenar la propagación viral, desde el cierre de restaurantes hasta la obligatoriedad del uso de barbijo. Con su tarea han intentado deducir qué políticas son más efectivas.

Compilar y analizar estos datos ha sido (y aún sigue siendo) una tarea gigantesca. En un taller y una conferencia pública los científicos involucrados en 50 de estas bases de datos de seguimiento se reunieron y discutieron el futuro de sus esfuerzos. Peter Klimek, físico matemático del Complexity Science Hub (CSH) de Viena y de la Universidad Médica de Viena, quien participa en el proyecto de seguimiento del CSH, explicó el alcance del desafío. “Solo en nuestro rastreador, más de 40 voluntarios y científicos han participado en la asignación de códigos a más de 11.000 medidas en 57 países. Hay muchos otros rastreadores y algunos, como el consorcio CoronaNet y el de respuestas gubernamentales de la Universidad de Oxford, los que tienen cada uno cientos de voluntarios e investigadores”.

Algunos esfuerzos de seguimiento han recibido financiación, pero la mayoría está luchando debido a la falta de dinero, y algunos han tenido que detenerse. También ha sido esencial mantener motivados a los voluntarios. Para algunos, el seguimiento del impacto de las medidas de contención es una forma de afrontar el estrés de la pandemia; encuentran una familia de espíritus de ideas afines. Pero cuando uno renuncia, “perdemos la experiencia acumulada y en algunas regiones pueden producirse retrasos en la disponibilidad de datos”, sostiene Klimek.

En el proceso, por ejemplo, asesoraron al gobierno austriaco sobre las medidas políticas para contener la propagación del coronavirus y evitar la sobrecarga del sistema de salud. “Cuando nos preguntan, por qué algunos países tienen números mucho más bajos que otros, lo primero que buscamos son las bases de datos que rastrean las intervenciones del gobierno”, explica Klimek.

Todavía los especialistas no tienen claro cuál es la mejor manera de conectar los datos de los sistemas de seguimiento a modelos matemáticos, “pero los rastreadores son un tesoro único que podemos utilizar para hacer del modelado epidemiológico una ciencia basada en datos y para prepararnos para la próxima pandemia”, se esperanzó el especialista.

Cuando muchos países aplicaron varias medidas de control simultáneamente, en los comienzos de la pandemia, se sabía muy poco sobre los efectos de las intervenciones gubernamentales. “Cuando se dispuso de más datos, descubrimos que los toques de queda, las cancelaciones de pequeñas reuniones y el cierre de escuelas, tiendas y restaurantes se encontraban entre las políticas más efectivas”, informó Klimek. “Pero hay menos acuerdo, al analizar diferentes rastreadores sobre cómo clasificar estas medidas. Por ejemplo, no es seguro que las situaciones en exceso restrictivas sean automáticamente más efectivas que una combinación inteligente de restricciones comparativamente modestas y mejores tiempos de implementación”.

Evitar políticas a la deriva

Para la investigación, los especialistas identificaron ocho temas principales: Identificación de casos, rastreo de contactos y medidas relacionadas, medidas ambientales, capacidad sanitaria y de salud pública, asignación de recursos, retorno a la vida normal, comunicación de riesgos, distanciamiento social y restricciones de viaje.

Aún al equipo interdisciplinario de científicos le resulta difícil desenredar los efectos de una medida determinada de los de otras intervenciones políticas. Existen muchos enfoques estadísticos para desenredar relaciones en sistemas complejos, pero ninguno de ellos es perfecto. Para analizar los efectos que pueden tener diferentes medidas, los especialistas debieron también codificar adecuadamente cada medida, lo cual es extremadamente desafiante. Por ejemplo, los factores socioculturales pueden hacer que el distanciamiento social sea más efectivo en un país que en otro.

“Los efectos de las intervenciones también cambian con el tiempo -advirtió Klimek-. Es peligroso comparar la primera ola de la pandemia con la segunda o tercera ola. La situación se ha vuelto más complicada a medida que las intervenciones gubernamentales se han diversificado y la gente se adhiere con menos voluntad a las restricciones”. Al mismo tiempo, la situación se vuelve más urgente a medida que se desarrollan y propagan nuevas variantes virales. El grupo está tendiendo a intensificar sus actividades de seguimiento.

En la tarea han desarrollado una combinación de rastreadores. Cada uno de ellos tiene sus propios aspectos y perspectivas. Algunos integran datos de diferentes bases de datos, incluida una mantenida por la Organización Mundial de la Salud. Pero esto se produce a expensas de parte de la granularidad que podrían haber tenido las bases de datos originales. “Desde la perspectiva de la calidad de los datos y la reproducibilidad de los resultados, fusionar rastreadores en una superbase de datos no es una buena idea -según la mirada de Klimek-. Para poder pronosticar qué medidas de política y estrategias podrían funcionar mejor para contener el virus, debemos tratar de seguir utilizando todos los rastreadores durante el mayor tiempo posible”.

Existe una creciente presión social y política para comprender escenarios hipotéticos. “Por ejemplo, ¿era realmente necesario cerrar las escuelas? ¿O resultará que los costos sociales y económicos han superado los beneficios relacionados con la salud?, son algunas de las preguntas que estamos tratando de identificar”, indicó el especialista.

Una de las variables que ha permitido enfrentar las nuevas olas parte de información emitida por este equipo: “conocemos mucho mejor la enfermedad. Por una parte, los tratamientos médicos se han perfeccionado y muchos pacientes pueden ser atendidos sin tener que ocupar camas de las UCI. Por otra, disponemos de más tests, más fiables y rápidos, y estamos mejor capacitados para rastrear contactos. Por supuesto, hemos avanzado en la vacunación. Todos son elementos esperanzadores de cara a posibles nuevas olas”, dice.

Puede ayudar comparar la situación con países que no adoptaron una medida en particular con lo que sucedió en otros lugares, pero esto es difícil. Si una política no se registra en un rastreador, eso podría ser un problema con la calidad de los datos, o podría significar que los países han implementado la política de una manera que elude la clasificación de medidas que ha adoptado un rastreador en particular. Sin datos de seguimiento confiables, no habrá evidencia sólida para responder tales preguntas.

Una biblioteca abierta de información está disponible a través del software gratuito Zotero que contiene todas las fuentes utilizadas para recopilar los datos y permanece en desarrollo. Mientras que los datos se actualizan de modo continuo y se encuentran siempre disponibles en acceso abierto.

Con el fin de aprovechar el potencial del crowdsourcing para poblar y curar el conjunto de datos se ha lanzado una página web dedicada a este proyecto donde los contribuyentes pueden completar un formulario de Google ( https: //bit.ly/2KsYOTn) si desean corregir las entradas, agregar una medida y/o proporcionar una retroalimentación.

“El objetivo de este trabajo no es solo mejorar el conocimiento actual sobre las intervenciones nacionales implementadas para mitigar la carga de COVID-19, sino también caracterizar las estrategias políticas, económicas y de salud pública de los gobiernos de todo el mundo”, indicó Klimek.

“Combinado con datos disponibles públicamente sobre el número de casos confirmados, casos recuperados y muertes, el conjunto de datos permite evaluar la efectividad de las políticas de control de la epidemia de COVID-19, por ejemplo, la tasa de crecimiento epidémico o las cifras de reproducción diaria”, agregó

La codificación estandarizada facilita una comparación entre países de las respuestas gubernamentales. El conjunto de datos puede beneficiar aún más la evaluación de riesgos de levantar algunas restricciones y el desarrollo de estrategias de salida. También puede convertirse en una fuente de datos esencial después de cada ola de COVID-19 o sus variantes, para guiar las políticas de control del gobierno que anticipan una posible siguiente ola de casos. “Prevemos que el conjunto de datos se convierta en una fuente de datos valiosa y duradera para evaluar el impacto de las medidas en los indicadores de salud pública mundial, la economía y los derechos humanos, entre otros, no sólo proyectado en la presente pandemia, sino para que nos sea útil para entender mejor las que vendrán¨, concluye Klimek.

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