Modelos matemáticos para COVID alertaron que sólo se registró 1 de cada 5 infecciones en el mundo

Existe una controversia certera de cuántas infecciones y cuántas muertes generó la pandemia por COVID-19 en el mundo, dado el importante subregistro que siempre existió, o bien por falta de testeos, o bien por que la enfermedad en muchos casos es asintomática.

La Organización Mundial de la Salud (OMS) reportó 513.955.910 casos desde el 1 de enero de 2020 hasta el 6 de mayo de 2022 y 6.190.349 muertes, números que ya convirtieron a la COVID-19 en una de las principales causas de muerte en algunos países, incluido Estados Unidos, justo detrás de las enfermedades cardíacas y el cáncer, según a los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC).

Pero los modelos matemáticos generales indican un subregistro de casos que van desde 1 en 1,2 a 1 en 4,7, según un último paper científico publicado por investigadores en la revista Current Science. Ese subregistro se traduce en estimaciones de pandemia global entre 600 millones y 2.400 millones de infecciones.

“Todos reconocemos un gran impacto como individuos, una nación y el mundo, pero es muy probable que el número real de casos sea mucho más alto de lo que pensamos”, dijo el doctor Arni SR Srinivasa Rao, director del Laboratorio de Teoría y Modelado Matemático en la División de Enfermedades Infecciosas de la Facultad de Medicina de Georgia en la Universidad de Augusta, EEUU. “Estamos tratando de comprender el alcance de los casos no denunciados”.

Durante el trabajo completado por los expertos, la amplia gama de casos estimados generados por sus modelos indica los problemas con la precisión de los números informados, que incluyen “la manipulación de datos, la incapacidad de realizar un seguimiento preciso de los casos y la falta de uniformidad en la forma en que se informan los casos”, escribieron Rao y sus colegas, el doctor Steven. G. Krantz, profesor de matemáticas en la Universidad de Washington en St. Louis Missouri y el doctor David A. Swanson, profesor emérito Edward A. Dickson en el Departamento de Sociología de la Universidad de California, Riverside.

“La escasez de información y la inconsistencia en la notificación de casos ha sido un problema importante para obtener una imagen real del impacto de la pandemia”, agregó Rao. Los modelos matemáticos utilizan cualquier información disponible, así como factores relevantes como las tasas de transmisión global y la cantidad de personas en el mundo, incluida la población promedio durante el período de 29 meses. “Ese promedio, conocido como la población efectiva, representa mejor a aquellos que nacieron y murieron por cualquier motivo y, por lo tanto, proporciona un número más realista de personas que podrían estar potencialmente infectadas”, dice Rao.

“Hay que conocer la verdadera carga que pesa sobre los pacientes y sus familias, sobre los hospitales y los cuidadores, sobre la economía y el gobierno. Los números más precisos también ayudan a evaluar las implicaciones indirectas, como el diagnóstico insuficiente de trastornos neurológicos y mentales potencialmente a largo plazo que ahora se sabe que están directamente asociados con la infección”, precisa Rao.

Los expertos en matemáticas habían publicado estimaciones similares basadas en modelos para ocho países antes de la pandemia en 2020, para brindar más perspectiva sobre lo que dijeron que era una clara subnotificación. Su modelo predijo que países como Italia, a pesar de su diligencia en informar, probablemente capturarían 1 de cada 4 casos reales, mientras que en China, donde el número de habitantes es tremendo, calcularon una amplia gama de posibles informes incompletos, de 1 en 149 a 1 en 1104 casos.

Otros contribuyentes al subregistro incluyen la realidad de que todos los que han contraído COVID-19 no se han hecho la prueba. Además, un porcentaje significativo de personas, incluso las personas vacunadas y reforzadas, se infectan más de una vez y es posible que solo acudan al médico para la PCR en reposo la primera vez y posiblemente usen pruebas en el hogar o incluso ninguna prueba para enfermedades posteriores. Por ejemplo, un informe reciente en JAMA sobre las tasas de reinfección en Islandia durante los primeros 74 días de la ola de variantes de Omicron allí indica, según las pruebas de PCR, que las tasas de reinfección fueron del 10,9 %, un máximo del 15,1 % entre aquellos de 18 a 29 años de edad: para aquellos que recibieron dos o más dosis de una vacuna.

La cantidad de personas completamente vacunadas en todo el mundo alcanzó los 5.100 millones informados al final de su período de estudio de 29 meses. En las últimas semanas existe una tendencia a la baja de infecciones nuevas por COVID. Por ejemplo, los CDC informaron tendencias a la baja en nuevos casos, hospitalizaciones y muertes en los Estados Unidos de agosto a septiembre.

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