Dr. Carlos Alberto Díaz. Profesor Titular de la Universidad ISALUD.

Todas las soluciones para el Covid 19 son parciales, complicadas, su sinergia esta en fase de demostración y en cierta medida inadecuadas, a las mismas medidas implementadas la diferencia se produce por el comportamiento colectivo de la población. Esto es una apelación a la conciencia y a la responsabilidad. Pero la informalidad de la economía, los problemas en la educación, y la marginalidad afectan el desempeño de una sociedad frente a la pandemia.

Lo que se hizo estuvo bien, ahora es necesario cambiar, para empezar el círculo virtuoso de la mejora continua. Por el hartazgo de la sociedad, y el revelarse contra las normas de la población, el daño en la economía, por la propagación al resto del país sin estar las provincias preparadas, aumentar la realización de estudios diagnósticos para limitar la propagación ahora que estamos en baja, realizar campaña de concientización en todos los ámbitos, hablar con los medios los miembros del Ministerio que enfrenten las cámaras, dar un mensaje esperanza con responsabilidad, del ejercicio de la libertad responsable para ponerse a pensar en las transformaciones necesarias del sistema de salud, por las reformas postergadas, porque es necesario retomar la agenda de la transformación para una gestión eficiente, y transformar el gobierno clínico de las instituciones.

Introducción:

«El COVID-19 no solo representa una emergencia de salud pública mundial,
sino que también se ha convertido en una crisis económica internacional
que probablemente aumente las desigualdades y afecte de manera
desproporcionada a las poblaciones pobres y vulnerables».

«La pandemia es simultáneamente una crisis de oferta negativa y
de demanda negativa: reduce la capacidad de trabajar de las personas y la
capacidad de producir de las empresas, a la vez que disminuye los incentivos
(y elimina opciones) para que las personas consuman y las empresas
inviertan.

Es posible que perjudique desproporcionadamente a los países de
ingreso bajo y mediano, debido a que carecen de la capacidad y los recursos
necesarios para hacer frente a crisis sistémicas y tienen sectores informales
más grandes, mercados financieros menos afianzados, menos espacio fiscal, e
instituciones y mecanismos de gobierno menos desarrollados».

El contexto en el cual se tuvo que actuar fue muy desfavorable, el error, tal vez, fue el triunfalismo inicial, con el éxito de las medidas de mitigación, que luego resultó contraproducente por la tensión que sufrió el sistema social, sectorial y económico de la argentina. Nunca faltó una cama, un respirador, se mitigó el contagio en las residencias para adultos mayores, en las cárceles, en los ámbitos de trabajo fabriles. Se aumentó la capacidad instalada de camas. El acceso al sistema de salud fue inmejorable. El sostenimiento de la seguridad social de los déficit de recaudación que permitió brindar servicio en los 21 millones de asegurados. De la contención de la pérdida de empleo.

A pesar de la baja de los casos en CABA y conurbano, se requiere un cumplimiento más estricto de las medidas y no relajarlas, es indispensable (brote en verano de EEUU por el relajamiento), y es responsabilidad de los ciudadanos y de los colectivos, fundamentalmente de las medidas no farmacéuticas, y la investigación del blog esta orientado a esta mirada conflictiva.

¿Cuál es la responsabilidad de los individuos y cual del estado?.

Lo que se logró, que no fue poco, se presenta como un fracaso en los números, interesada y contenciosamente. La Cantidad de muertes y de casos, como números absolutos, en un ranking de los peores se hace apología denostando el esfuerzo de todos los que estuvimos en la primer línea de acción exponiéndonos vocacionalmente sin esperar nada a cambio.

Los argentinos no somos muy afectos a los sacrificios, no nos gusta la verdad cuando es dolorosa, nos encanta que maticen los discursos. Aunque luego hagamos más concesiones insensatas, involuntarias, impuestas, injustas y vejatorias.

Cuando desde este mismo espacio solicitaba no considerar que se ganó la batalla, en plena conflagración. Que otras afirmaciones son contrafácticas. Teñidas de oportunismos.

El Ministerio de Salud se encontró con muy escaso poder de fuego. Desmantelado. Vaciado de contenido, se tuvo que reconstruir en plena epidemia rodeado por la incertidumbre.

Las provincias descansaron en las medidas tomadas por el ejecutivo nacional. Como si no tuvieran responsabilidad.

La desigualdad en América Latina causó estragos en Brasil, Bolivia, Chile, Perú y Argentina. Paraguay sin tantos casos ante el primer embate epidémico se quedó sin camas.

Plantearía las observaciones sobre lo que tenemos que mejorar esperando la segunda ola.

La mejor vacuna por ahora son las medidas no farmacéuticas de barrera, distanciamiento, higiene y cumplimiento.

«Los Gobiernos tienen una función esencial que cumplir para contener la
pandemia y afrontar las repercusiones económicas. Mientras no exista una
cura o una vacuna, las medidas de contención son fundamentales para reducir
el número de nuevos infectados. Las experiencias de la República de Corea y
Singapur indican que la realización generalizada de pruebas, junto con el rastreo
de contactos y el aislamiento, resultaron eficaces al principio del brote. Estas
medidas, combinadas con el distanciamiento social focalizado —en especial en el
caso de las personas más vulnerables y los adultos mayores—, pueden contener
la propagación del virus y hacer que las pérdidas económicas sean relativamente
limitadas en comparación con el confinamiento total».

Esta fue una de las grandes dificultades iniciales que se tuvo, por carencia de reactivos, de disponibilidad de oferta, baja productividad del sector público de diagnóstico, porque en velocidad pandémica la primer tanda de reactivos de PCR nacionales fueron inseguros, para luego corregirlo. Pero tenemos que ir acopiando por lo menos diez millones de pruebas, para poder testear masivamente.

El debate de los asintomáticos todavía no está cerrado, los números son muy inseguros entre 4% y 60% del total de sintomáticos. Pero ante la aparición de nuevos casos, tendríamos que testear a cientos y cientos de personas desde el cero. Esto tuvo éxito en Asia. No es costo efectivo, ciertamente. Pero hay que hacerlo. No indicar aislamiento solamente.

«El tipo de políticas de respuestas estará determinado por las características
de cada país. Debido a las limitaciones en materia de capacidad y acceso a las
pruebas, es posible que los países en desarrollo no puedan realizar pruebas y
rastrear los contactos de las personas infectadas, a menos que desarrollen una capacidad propia confiable.

«Por eso, necesitan soluciones alternativas de bajo costo para que la contención sea viable y eficaz, con especial atención a los posibles focos infecciosos, como las zonas densamente pobladas y los barrios marginales urbanos. En los países con un espacio fiscal reducido y un alto nivel de informalidad, como la Argentina los responsables de la formulación de políticas solo disponen de un conjunto limitado de instrumentos».

«El liderazgo es fundamental, por ello los Gobiernos deben utilizar comunicaciones claras y basadas en hechos para armonizar el comportamiento y fortalecer la confianza. La información de calidad facilita un proceso de adopción de decisiones en materia de políticas adaptativo y basado en datos concretos».

«El fortalecimiento gradual de los sistemas de salud es fundamental para controlar el COVID-19 de manera sostenida y prepararse para futuros brotes. El COVID-19 está afectando a todo el tejido de las economías, que incluye a las empresas, los sistemas de
prestación de servicios y los hogares».

«El carácter singular de la crisis de COVID-19 pone de manifiesto la necesidad de
proteger los puestos de trabajo. Los paquetes de estímulos adoptados por varias economías avanzadas se basan explícitamente en este principio. Estos paquetes comprenden garantías de empleo, subsidios salariales, desgravaciones fiscales, financiamiento para capital de trabajo y alivio del servicio de la deuda y del balance económico».

«En los países de ingreso bajo como la Argentina (la mitad de la gente que tiene salario formal sus ingresos están por debajo de la línea de pobreza), donde existe un nivel elevado de informalidad, es probable que los instrumentos destinados a proteger a las empresas del sector privado alcancen solo a una porción pequeña del sector productivo».

En esta crisis pandémica, no se ha manifestado la cooperación económica internacional, como en la comunidad económica europea entre sus miembros, donde el 52% de la ayuda no será reintegrable, esto es fundamental para acelerar el restablecimiento y para financiar la segunda ola.

Desarrollo:

En Argentina, la vacunación contra la gripe, requiere tres meses de programa efectivo. Esto contribuye a la disminución significativa de muertes por IRAG. La campaña de vacunación contra el Covid 19 efectivamente empezará en febrero o Marzo, y el incremento de los casos empezará a fines del tercer mes. Existirá una superposición inevitable entre inmunización e incremento de casos. Por ello, no se debe disminuir el esfuerzo estratégico con las campañas de concientización sobre las medidas no farmacéuticas y con las otras inmunizaciones.

En ausencia de vacunas (Y aunque lleguen, no serán para todos y al mismo tiempo) y medicamentos antivirales, las intervenciones no farmacéuticas (NPI) implementadas en respuesta a virus respiratorios epidémicos (emergentes) son la única opción disponible para retrasar y moderar la propagación del virus en una población.

Entonces tendremos que analizar volver al confinamiento, la cuarentena, la supresión de actividades no esenciales, el cierre de comercios, limitación del transporte público, suspensión de los espectáculos públicos, de la prestación de clases presenciales en las escuelas y universidades, cierre de las obras en construcción, de la actividad fabril no esencial, de los hoteles, bares, oficios religiosos y sepulturas, etc. El uso universal del barbijo. El aislamiento de los sintomáticos y posibles contagios. El rastreo de los contactos. La suspensión de las cirugías no programadas y las visitas médicas a especialistas. Esto debe ocurrir por tiempos limitados, bloques de tres semanas y reaperturas. para poder mitigar la propagación. Muchas de estas acciones deberán ser mucho más selectivas en las próximas olas, «más quirúrgicas», no tan masivas, pero que exigirán algo que no tuvimos después de junio, la disciplina de las personas, con participación de otros especialistas, incluyendo en los equipos a gestores sanitarios, bioingenieros, economistas, especialistas en producción y en trabajo.

Ciertamente se utilizó la cuarentena como un elemento para generar diferencias de posicionamientos políticos e ideológicos, de los periodistas, de los programas que representan intereses de la salud privada. La falta de cooperación entre los sectores de los prepagos, de la seguridad social, del Pami, de las provincias, de los municipios y del estado. Muchas camas innecesarias para relocalización. Falló la necesaria complementación de las acciones y la adherencia de las jurisdicciones, algunas se anticiparon en liberar y no respetar las indicaciones del Ministerio de salud de la nación como Mendoza y otros hicieron un confinamiento exagerado e intrusivo, como Formosa. La frontera seca del norte con Bolivia afectó a una provincia como Jujuy que estaba haciendo bien las cosas. Pero entender que lo que enfrentamos es así. Por la Alta contagiosidad y toda la población susceptible.

«Tanto a corto como a largo plazo, se presentan intrincadas concesiones
en materia de políticas, determinadas por las complejas interacciones entre
los factores epidemiológicos, los aspectos demográficos, el espacio fiscal,
la capacidad de los Gobiernos y la fortaleza de los sistemas de salud y de
prestación de servicios. No existen precedentes ni respuestas simples. Los
errores son inevitables. Todas las soluciones disponibles probablemente
sean costosas, complicadas y, en cierta medida, inadecuadas, habida
cuenta de la magnitud y la complejidad de la crisis».

Frente a la epidemia mundial de COVID-19, la mayoría de los gobiernos han implementado paquetes de NPI altamente restrictivas, a veces intrusivas. Las decisiones debían tomarse en situaciones epidemiológicas rápidamente cambiantes, a pesar de (al menos al comienzo de la epidemia) la falta de evidencia científica sobre la efectividad individual y combinada de estas medidas.  Grado de cumplimiento de la población dispar y impacto social exagerado.

Las intervenciones gubernamentales pueden causar costos económicos y sociales sustanciales, pero deben ser consensuados.

El tiempo que se pueden sostener las medidas dependen de la formalidad de la economía, del empleo, la posibilidad de asistencia del estado a los salarios caídos, la extensión temporal afectan el comportamiento de las personas, la salud mental y la seguridad social.

Por lo tanto, el conocimiento de las NPI más efectivas permitiría a las partes interesadas implementar de manera juiciosa y oportuna una secuencia específica de intervenciones clave para combatir un resurgimiento de COVID-19 o cualquier otro brote respiratorio futuro. Debido a que muchos países implementaron varias ISFL simultáneamente, surge el desafío de desenredar el impacto de cada intervención individual.

Hasta la fecha, los estudios sobre la progresión de la pandemia de COVID-19 en países específicos  han explorado principalmente los efectos independientes de una sola categoría de intervenciones. Estas categorías incluyen restricciones de viaje , distanciamiento social y medidas de protección personal . Además, los estudios de modelización suelen centrarse en las NPI que influyen directamente en las probabilidades de contacto (por ejemplo, medidas de distanciamiento social , comportamientos de distanciamiento social , autoaislamiento, cierre de escuelas, prohibiciones de eventos públicos). Algunos estudios se centraron en un solo país o incluso en una ciudad mientras que otras investigaciones combinaron datos de varios países pero agruparon las ISFL en categorías bastante amplias, lo que eventualmente limita la evaluación de NPI, potencialmente críticas, que pueden ser menos costosas y más efectivas que otras. A pesar de su uso generalizado, relativa facilidad de implementación, amplia variedad de herramientas disponibles y su importancia en los países en desarrollo donde otras medidas (por ejemplo, aumentos en la capacidad de atención médica, distanciamiento social o pruebas mejoradas) son difíciles de implementar , actualmente se sabe poco sobre la eficacia de las diferentes estrategias de comunicación de riesgos. 

Una evaluación precisa de las actividades de comunicación requiere información sobre el público objetivo, los medios de comunicación y el contenido del mensaje. También incluye la responsabilidad de los comunicadores profesionales y de sus invitados que se tornan en opinólogos, con falta de memoria sobre lo que dejaron de hacer y que muchos de los padecimientos que afectan a la salud en la actualidad son la consecuencia de su propia inacción.

Los efectos sanitarios de la pandemia dependen de los determinantes sociales y sus repercusiones, dependen de la desigualdad económica, del aumento de la pobreza, de la característica de la vivienda, y la imposibilidad de las personas de cumplir lo que les piden.

«Utilizando un conjunto de datos completo codificado jerárquicamente de 6.068 intervenciones implementadas entre marzo-abril de 2020 (cuando la mayoría de los países europeos y los estados de EE. UU. Experimentaron sus primeras olas de infección) en 79 territorios, aquí analizamos el impacto de las intervenciones gubernamentales en R _t utilizando resultados armonizados de un enfoque de múltiples métodos que consiste en:

(1) un análisis de casos y controles (CC),

(2) un enfoque de función escalonada para la regresión de series de tiempo LASSO (LASSO),

(3) ramilletes de medidas aleatorios (RF) y

(4) transformadores ( TF). 

Sostenemos que la combinación de cuatro métodos diferentes, que mezclan toda clases de herramientas estadísticas, de inferencia e inteligencia artificial, también permite evaluar la incertidumbre estructural de los métodos individuales. 

También se investigó las estrategias de control específicas de cada país, así como el impacto de las métricas específicas del país seleccionadas».

Todos los enfoques anteriores (1–4) producen clasificaciones comparables de la eficacia de diferentes categorías de ISFL en sus niveles jerárquicos. Este notable acuerdo nos permite identificar un conjunto de consenso de NPI que conducen a una reducción significativa del R _t . 

Se Validaron este conjunto de consenso utilizando dos conjuntos de datos externos que cubren 42,151 medidas en 226 países. Además, evaluamos la heterogeneidad de la efectividad de las intervenciones no farmacéuticas individuales en diferentes territorios. Encontramos que el tiempo de implementación, las medidas implementadas previamente, los diferentes indicadores de gobernabilidad , así como el desarrollo humano y social, afectan la efectividad de las ISFL en los países en diversos grados

Los principales resultados se basan en la lista de estrategias de control COVID-19 de Complexity Science Hub (CCCSL). Este conjunto de datos proporciona una taxonomía jerárquica de 6.068 NPI, codificados en cuatro niveles, incluidos ocho temas amplios (nivel 1, L1) divididos en 63 categorías de NPI individuales (nivel 2, L2) que incluyen> 500 subcategorías (nivel 3, L3) y > 2,000 códigos (nivel 4, L4). 

Primero se compara los resultados de las clasificaciones de efectividad de NPI para los cuatro métodos de nuestro enfoque (1-4) en L1 (temas) (Fig. 1 complementaria ). 

Surge una imagen clara donde los temas del distanciamiento social y las restricciones de viaje ocupan el primer lugar en todos los métodos, mientras que las medidas ambientales (por ejemplo, la limpieza y desinfección de superficies compartidas) se clasifican como las menos efectivas.

La puntuación máxima (mínima) del NPI es, por tanto, del 100% y (0%), lo que significa que la medida es la acción más (menos) eficaz en cada método. Mostramos las puntuaciones normalizadas para todas las medidas en el conjunto de datos CCCSL de datos extendidos de la Fig. 1

Entre las seis categorías de intervenciones no farmacológicas de consenso total en el CCCSL, los mayores impactos en R _t se muestran por pequeñas cancelaciones de reuniones (83%, Δ R_t entre −0,22 y –0,35), el cierre de instituciones educativas (73%, y las estimaciones de Δ R _t oscilan entre −0,15 y −0,21) y las restricciones fronterizas (56%, Δ R _t entre −0,057 y –0,23). Todo esto lo ha hecho nuestro gobierno.

Las medidas de consenso también incluyen NPI que tienen como objetivo aumentar las capacidades de atención médica y de salud pública (mayor disponibilidad de equipo de protección personal (EPP): 51%, Δ R _t −0.062 a −0.13), restricciones de movimiento individual (42%, Δ R _t −0.08 a −0,13) y bloqueo nacional (incluida la orden de quedarse en casa en los estados de EE. UU.) (25%, Δ R _t −0,008 a −0,14).

Este trabajo, que es fundamental en la lectura de la pandemia, traza un plan de acción de política sanitaria que se cumplieron, por disposición del Ministerio de salud con cumplimiento parcial en las provincias.

Estos incluyen cancelaciones de reuniones masivas (53%, Δ R _t entre −0,13 y –0,33), actividades de comunicación de riesgos para informar y educar al público (48%, Δ R _t entre –0,18 y –0,28) y asistencia gubernamental a poblaciones vulnerables (41%, Δ R _t entre −0,17 y –0,18).

Entre las intervenciones menos efectivas encontramos: acciones gubernamentales para proporcionar o recibir ayuda internacional, medidas para mejorar la capacidad de prueba o mejorar la estrategia de detección de casos (que se puede esperar que conduzca a un aumento a corto plazo de casos), medidas de rastreo y rastreo también como controles de salud fronterizos y aeroportuarios y limpieza ambiental.

Existe un patrón en el que los países primero cancelan reuniones masivas antes de pasar a cancelaciones de tipos específicos de reuniones pequeñas, donde estas últimas se asocian en promedio con reducciones más sustanciales en R _t . La educación y la comunicación activa con el público es una de las ‘medidas tempranas’ más efectivas (implementadas alrededor de 15 días antes de que se reporten 30 casos y mucho antes de que llegue la mayoría de las otras medidas). La mayor parte del distanciamiento social (es decir, el cierre de instituciones educativas), las medidas de restricción de viajes (es decir, las restricciones de movimiento individual como el toque de queda y el encierro nacional) y las medidas para aumentar la disponibilidad de EPP generalmente se implementan dentro de las primeras 2 semanas después de llegar a 30 casos. con diferentes impactos en R _t; ver también la Fig. 1 .

Los nodos son categorías (L2), con colores que indican el tema (L1) y el tamaño es proporcional a la efectividad promedio de la intervención. Las flechas de los nodos i al j indican que aquellos países que ya han implementado la intervención i tienden a implementar la intervención j más adelante en el tiempo. Los nodos se colocan verticalmente según su tiempo promedio de implementación (medido en relación al día en que ese país alcanzó 30 casos confirmados), y horizontalmente según su tema L1. El histograma apilado a la derecha muestra la cantidad de NPI implementadas por período de tiempo (edad epidémica) y tema (color). vp, poblaciones vulnerables; determinados establecimientos; cuarentena f., instalaciones de cuarentena.

Explorar más estos resultados en un nivel jerárquico más fino. Mostramos los resultados de 18 NPI. tema de comunicación de riesgos en la Información complementaria y la Tabla complementaria 2 . Las estrategias de comunicación más efectivas incluyen advertencias contra los viajes y el regreso de áreas de alto riesgo (Δ R ^CC _t  = −0,14 (1); el número entre paréntesis indica el error estándar) y varias medidas para comunicarse activamente con el público. Estos incluyen fomentar, por ejemplo, la permanencia en casa (Δ R ^CC _t  = −0,14 (1)), el distanciamiento social (Δ R ^CC _t  = −0,20 (1)), las medidas de seguridad en el lugar de trabajo (Δ R ^CC_t  = −0,18 (2)), aislamiento autoiniciado de personas con síntomas respiratorios leves (Δ R ^CC _t  = −0,19 (2)) y campañas de información (Δ R ^CC _t  = −0,13 (1)) (a través de varios canales incluyendo prensa, folletos, redes sociales o mensajes telefónicos). Esto último no se ha cumplimentado, porque la prensa tuvo mas predisposición a señalar resultados que buenas acciones.

Estas medidas de consenso muestran una gran superposición con aquellas (tres o cuatro coincidencias en nuestros métodos) identificadas mediante el CCCSL, e incluyen medidas de NPI mejor clasificadas con el objetivo de fortalecer el sistema de salud y la capacidad de prueba (etiquetadas como ‘ampliación’), por ejemplo , aumento de la fuerza laboral de salud, compra de equipo médico, pruebas, máscaras, apoyo financiero a hospitales, aumento de la capacidad de los pacientes, aumento de la producción nacional de EPP. Otras medidas de consenso consisten en medidas de distanciamiento social (‘cancelar, restringir o adaptar reuniones privadas fuera del hogar’, adaptar o cerrar ‘oficinas, negocios, instituciones y operaciones’, ‘cancelar, restringir o adaptar reuniones masivas’), medidas para poblaciones especiales (‘protección de la población en entornos cerrados’, que incluye centros de atención a largo plazo y cárceles), cierres de escuelas, restricciones de viaje (restricción de entrada y salida, consejos y advertencias de viaje, ‘cierre de fronteras terrestres internacionales’, ‘control de entrada y aislamiento o cuarentena’) y restricción de movimiento individual (‘orden de quedarse en casa’, que es equivalente a confinamiento en la codificación OMS-PHSM). ‘Usar una máscara’ exhibe un impacto significativo en R _t en tres métodos (Δ R _t entre −0,018 y –0,12). Las medidas de consenso también incluyen paquetes financieros y campañas de sensibilización del público en general (como parte de las acciones de ‘comunicación y participación’). Las medidas menos efectivas incluyen la detección activa de casos, el rastreo de contactos y la limpieza y desinfección ambiental.

 Los análisis muestran cuatro medidas de consenso total y 13 NPI más con un acuerdo de tres métodos. Estas medidas de consenso incluyen medidas heterogéneas de distanciamiento social (por ejemplo, restricción y regulación de negocios no esenciales, restricciones de reuniones masivas), cierre y regulación de escuelas, restricciones de viaje (por ejemplo, restricciones en las fronteras internas y externas), restricción de movimiento individual ( toque de queda), medidas destinadas a aumentar el personal sanitario (por ejemplo, ‘enfermeras’, ‘personal sanitario no especificado’) y equipos médicos (por ejemplo, EPI, ‘ventiladores’, ‘materiales sanitarios no especificados’), cuarentena (es decir,

Veintitrés NPI en el conjunto de datos de CoronaNet no muestran significación estadística en ningún método, incluidas varias restricciones y regulaciones de servicios gubernamentales (por ejemplo, para sitios turísticos, parques, museos públicos, telecomunicaciones), medidas de higiene para áreas públicas y otras medidas que dirigirse a poblaciones muy específicas (por ejemplo, ciertos grupos de edad, extensiones de visa).

Nuestro estudio analiza los paquetes entrelazados de NPI ²³ y cuantifica su eficacia. Validamos nuestros hallazgos utilizando tres conjuntos de datos diferentes y cuatro métodos independientes. Nuestros hallazgos sugieren que ningún NPI actúa como una solución milagrosa en la propagación de COVID-19. En su lugar, identificamos varias intervenciones decisivas que contribuyen significativamente a reducir R _t por debajo de uno y que, por lo tanto, deben considerarse como un aplanamiento eficiente de la curva frente a una posible segunda ola de COVID-19, o cualquier epidemia respiratoria viral futura similar.

Las NPI más efectivas incluyen toques de queda, cierres y lugares cerrados y restringidos donde la gente se reúne en cantidades más pequeñas o grandes durante un período prolongado. Esto incluye cancelaciones de pequeñas reuniones (cierres de tiendas, restaurantes, reuniones de 50 personas o menos, trabajo obligatorio a domicilio, etc.) y cierre de instituciones educativas. Mientras que en estudios anteriores, basados ​​en un número menor de países, se atribuyó el cierre de escuelas por tener poco efecto en la propagación del COVID-19 (refs. ^19 , 20 ), la evidencia más reciente ha estado a favor de la importancia de este NPI ^28 , 29 ; el cierre de escuelas en los Estados Unidos se han encontrado para reducir COVID-19 incidencia y la mortalidad en un 60% (ref. ²⁸). Este resultado también está en línea con un estudio de rastreo de contactos de Corea del Sur, que identificó a los adolescentes de 10 a 19 años con más probabilidades de propagar el virus que los adultos y los niños en entornos domésticos ³⁰ . Las restricciones de movimiento individual (incluido el toque de queda, la prohibición de reuniones y movimientos para actividades no esenciales o medidas que segmentan a la población) también se encontraban entre las medidas mejor clasificadas.

Sin embargo, medidas tan radicales tienen consecuencias adversas. El cierre de la escuela interrumpe el aprendizaje y puede conducir a una mala nutrición, estrés y aislamiento social en los niños ^{31 , 32 , 33} . El confinamiento domiciliario ha aumentado considerablemente la tasa de violencia doméstica en muchos países, con un enorme impacto en mujeres y niños ^34 , 35 , mientras que también ha limitado el acceso a cuidados a largo plazo como la quimioterapia, con impactos sustanciales en la salud y la salud de los pacientes. posibilidad de supervivencia ^36 , 37 . Es posible que los gobiernos deban buscar medidas menos estrictas, que abarquen la máxima prevención eficaz pero permitan un equilibrio aceptable entre beneficios e inconvenientes ³⁸ .

Los estudios estadísticos previos sobre la efectividad de los bloqueos llegaron a conclusiones mixtas. Considerando que una reducción relativa de R _t de 5% se estimó utilizando un modelo jerárquico Bayesiano ¹⁹ , un modelo mecanicista Bayesiano estima una reducción del 80% (ref. ²⁰ ), aunque algunos se han planteado cuestiones respecto a este último trabajo debido a sesgos que sobre estima la importancia de la medida más reciente que se había implementado ²⁴. 

Queda por explorar la susceptibilidad de otros enfoques de modelado a los sesgos resultantes de la secuencia temporal de las implementaciones de NPI. Nuestro trabajo intenta evitar tales sesgos combinando múltiples enfoques de modelado y apunta a un impacto leve de los bloqueos debido a una superposición con los efectos de otras medidas adoptadas anteriormente e incluidas en lo que se conoce como «bloqueo nacional (o total)». De hecho, el cierre nacional abarca múltiples NPI (por ejemplo, cierre de fronteras terrestres, marítimas y aéreas, cierre de escuelas, tiendas no esenciales y prohibición de reuniones y visitas a hogares de ancianos) que los países ya pueden haber adoptado en algunas partes. Desde esta perspectiva, el impacto relativamente atenuado del bloqueo nacional se explica como el pequeño delta después de que se hayan adoptado otras NPI concurrentes.^{6 , 39 , 40 , 41} .

En conjunto, las medidas de distanciamiento social y restricción de movimientos discutidas anteriormente pueden por lo tanto considerarse como la ‘opción nuclear’ de las ISFL: altamente efectivas pero que causan daños colaterales sustanciales a la sociedad, la economía, el comercio y los derechos humanos ^4 , 39 .

Encontramos un fuerte apoyo para la efectividad de las restricciones fronterizas. El papel de los viajes en la propagación mundial de enfermedades respiratorias resultó fundamental durante la primera epidemia de SARS (2002-2003) ⁴² , pero las restricciones de viaje muestran un gran impacto en el comercio, la economía y el sistema de respuesta humanitaria a nivel mundial ^41 , 43 . La efectividad del distanciamiento social y las restricciones de viaje también está en línea con los resultados de otros estudios que utilizaron diferentes enfoques estadísticos, métricas epidemiológicas, cobertura geográfica y clasificación NPI ^{2 , 8 , 9 , 10 , 11 , 13 , 19 , 20} .

Estrategias de comunicación:

También encontramos una serie de NPI muy eficaces que pueden considerarse menos costosas. Por ejemplo, encontramos que las estrategias de comunicación de riesgos ocupan un lugar destacado entre las ISFL de consenso. Esto incluye acciones gubernamentales destinadas a educar y comunicarse activamente con el público. Los mensajes efectivos incluyen alentar a las personas a quedarse en casa, promover el distanciamiento social y las medidas de seguridad en el lugar de trabajo, alentar el aislamiento por iniciativa propia de las personas con síntomas, advertencias de viaje y campañas de información (principalmente a través de las redes sociales). Todas estas medidas son consejos gubernamentales no vinculantes, que contrastan con la restricción fronteriza obligatoria y las medidas de distanciamiento social que a menudo se aplican mediante intervenciones y sanciones de la policía o el ejército. 

Asombrosamente, comunicar la importancia del distanciamiento social ha sido solo marginalmente menos efectivo que imponer medidas de distanciamiento por ley. 

La publicación de guías y protocolos de seguridad laboral a directivos y profesionales sanitarios también se asoció con una reducción de R _t , lo que sugiere que los esfuerzos de comunicación también deben adaptarse a las partes interesadas clave. 

Las estrategias de comunicación apuntan a empoderar a las comunidades con información correcta sobre COVID-19. Tales medidas pueden ser de crucial importancia para dirigirse a estratos demográficos específicos que se encuentra que desempeñan un papel dominante en el impulso de la propagación del COVID-19 (por ejemplo, estrategias de comunicación dirigidas a personas <40 años ⁴⁴ ).

Los programas gubernamentales de asistencia alimentaria y otros apoyos financieros para poblaciones vulnerables también han resultado ser muy eficaces. Por lo tanto, tales medidas no solo tienen un impacto en el ámbito socioeconómico sino que también tienen un efecto positivo en la salud pública. Por ejemplo, facilitar el acceso de las personas a las pruebas o permitirles aislarse sin temor a perder su trabajo o parte de su salario puede ayudar a reducir la R _t .

Algunas medidas son ineficaces en (casi) todos los métodos y conjuntos de datos, por ejemplo, las medidas ambientales para desinfectar y limpiar superficies y objetos en lugares públicos y semipúblicos. Este hallazgo contradice las recomendaciones actuales de la OMS (Organización Mundial de la Salud) para la limpieza ambiental en entornos no sanitarios y pide un examen más detenido de la eficacia de tales medidas. Sin embargo, las medidas ambientales (por ejemplo, limpieza de superficies compartidas, gestión de residuos, aprobación de un nuevo desinfectante, aumento de la ventilación) rara vez son informadas por los gobiernos o los medios de comunicación y, por lo tanto, los rastreadores de NPI no las recopilan, lo que podría llevar a una subestimación de su impacto. Estos resultados exigen un examen más detenido de la eficacia de tales medidas. Tampoco encontramos evidencia de la efectividad de las medidas de distanciamiento social con respecto al transporte público. Si bien se han informado infecciones en autobuses y trenes , nuestros resultados pueden sugerir una contribución limitada de tales casos a la propagación general del virus, como se informó anteriormente. Una mayor conciencia pública sobre el riesgo asociado con los desplazamientos (por ejemplo, es más probable que las personas usen máscaras faciales) podría contribuir a este hallazgo ⁴⁹ . 

Sin embargo, debemos tener en cuenta que las medidas destinadas a limitar la congestión o aumentar el distanciamiento en el transporte público han sido muy diversas (desde la cancelación completa de todo el transporte público hasta el aumento de la frecuencia del tráfico para reducir la densidad de viajeros) y, por lo tanto, podrían conducir a una eficacia muy variable. también dependiendo del contexto local.

La eficacia de las ISFL individuales está fuertemente influenciada por la gobernanza ( información complementaria) y contexto local, como lo demuestran los resultados del enfoque entrópico. Este contexto local incluye la etapa de la epidemia, las características socioeconómicas, culturales y políticas y otras ISFL implementadas previamente. El hecho de que el producto interno bruto se correlacione positivamente en general con la eficacia de la NPI, mientras que el indicador de gobernanza ‘voz y rendición de cuentas’ esté correlacionado negativamente podría estar relacionado con la mitigación exitosa de la fase inicial de la epidemia de ciertos países del sudeste asiático y del Medio Oriente que muestran tendencias autoritarias. De hecho, algunas estrategias gubernamentales del sudeste asiático se basaron en gran medida en el uso de datos personales y sanciones policiales, mientras que los países de Oriente Medio incluidos en nuestro análisis informaron un número reducido de casos entre marzo y abril de 2020.

Al centrarse en países individuales, los experimentos hipotéticos que utilizan secuencias artificiales de ISFL específicas de cada país ofrecen una forma de cuantificar la importancia de este contexto local con respecto a la medición de la eficacia. Nuestro principal punto a favor aquí es que el mismo NPI puede tener un impacto drásticamente diferente si se toma temprano o más tarde, o en un país diferente.

Es interesante comentar sobre el impacto que habría tenido la «mejora de la capacidad de prueba» y el «rastreo y seguimiento» si se hubieran adoptado en diferentes momentos. La mejora de la capacidad de prueba debería mostrar un aumento a corto plazo en R _t . De manera contraria a la intuición, en países que prueban contactos cercanos, el rastreo y seguimiento, si son efectivos, tendrían un efecto similar en R _t porque se encontrarán más casos (aunque el rastreo y rastreo reducirían R _t en países que no prueban contactos pero depender de las medidas de cuarentena). Para los países que implementan estas medidas temprano, de hecho, encontramos un aumento a corto plazo en R _t(cuando el número de casos fue lo suficientemente pequeño como para permitir el rastreo y la prueba de todos los contactos). Sin embargo, los países que implementaron estas ISFL más tarde no necesariamente encontraron más casos, como lo muestra la disminución correspondiente en R _t . Nos centramos en marzo y abril de 2020, un período en el que muchos países experimentaron un aumento repentino de casos que sobrepasaron sus capacidades de rastreo y prueba, lo que hizo que las NPI correspondientes fueran ineficaces.

La evaluación de la efectividad de las ISFL es estadísticamente desafiante, porque las medidas se implementaron típicamente simultáneamente y su impacto podría depender de la secuencia de implementación particular. Algunas ISFL aparecen en casi todos los países, mientras que en otros solo unos pocos, lo que significa que podríamos pasar por alto algunas medidas raras pero eficaces debido a la falta de poder estadístico. Si bien algunos métodos pueden ser propensos a sobrestimar los efectos de una NPI debido a ajustes insuficientes para los efectos de confusión de otras medidas, otros métodos pueden subestimar la contribución de una NPI al asignar su impacto a una NPI altamente correlacionada. Como consecuencia, las estimaciones de Δ R _tpodría variar sustancialmente entre diferentes métodos, mientras que el acuerdo sobre la importancia de las ISFL individuales es mucho más pronunciado. La fuerza de nuestro estudio, por lo tanto, radica en la armonización de estos cuatro enfoques metodológicos independientes combinados con el uso de un extenso conjunto de datos sobre las NPI. Esto nos permite estimar la incertidumbre estructural de la efectividad de la NPI, es decir, la incertidumbre introducida al elegir una determinada estructura de modelo que probablemente afecte a otros trabajos de modelado que se basan en un solo método. Además, mientras que los estudios anteriores a menudo incluían una amplia gama de medidas de restricción de viaje y distanciamiento social en una sola entidad, nuestro análisis contribuye a una comprensión más detallada de cada NPI.

El conjunto de datos CCCSL ofrece integridad de datos no homogéneos entre los diferentes territorios, y la recopilación de datos podría estar sesgada por el colector de datos (nativo versus no nativo), así como por la información comunicada por los gobiernos (véase también la ref.). Las bases de datos WHO-PHSM y CoronaNet contienen una amplia cobertura geográfica, mientras que CCCSL se centra principalmente en los países desarrollados. Además, el sistema de codificación presenta ciertos inconvenientes, en particular porque algunas intervenciones podrían pertenecer a más de una categoría pero se registran solo una vez. El cumplimiento de las NPI es fundamental para su eficacia, sin embargo, asumimos un grado comparable de cumplimiento por parte de cada población. Intentamos mitigar este problema validando nuestros hallazgos en dos bases de datos externas, incluso si están sujetas a limitaciones similares. No realizamos una armonización formal de todas las categorías en los tres rastreadores de NPI, lo que limita nuestra capacidad para realizar comparaciones completas entre los tres conjuntos de datos. Adicionalmente, no tomamos en cuenta la rigurosidad de la implementación de la NPI ni el hecho de que no todos los métodos pudieron describir variaciones potenciales en la efectividad de la NPI a lo largo del tiempo, además de la dependencia de la edad epidémica de su adopción. La ventana de tiempo se limita a marzo-abril de 2020, donde la estructura de las NPI está altamente correlacionada debido a la implementación simultánea. Las investigaciones futuras deberían considerar la posibilidad de ampliar esta ventana para incluir el período en el que muchos países flexibilizaron las políticas, o tal vez incluso las fortalecieron nuevamente después de flexibilizarlas, ya que esto permitiría una diferenciación más clara de la estructura correlacionada de las ISFL porque tendían a publicarse e implementarse nuevamente. uno (o unos pocos) a la vez. donde la estructura de las NPI está altamente correlacionada debido a la implementación simultánea. Las investigaciones futuras deberían considerar la posibilidad de ampliar esta ventana para incluir el período en el que muchos países flexibilizaron las políticas, o tal vez incluso las fortalecieron nuevamente después de flexibilizarlas, ya que esto permitiría una diferenciación más clara de la estructura correlacionada de las ISFL porque tendían a publicarse e implementarse nuevamente. uno (o unos pocos) a la vez. donde la estructura de las NPI está altamente correlacionada debido a la implementación simultánea. Las investigaciones futuras deberían considerar la posibilidad de ampliar esta ventana para incluir el período en el que muchos países flexibilizaron las políticas, o tal vez incluso las fortalecieron nuevamente después de flexibilizarlas, ya que esto permitiría una diferenciación más clara de la estructura correlacionada de las ISFL porque tendían a publicarse e implementarse nuevamente. uno (o unos pocos) a la vez.

Para calcular R _t , usamos series de tiempo del número de casos confirmados de COVID-19 . Es probable que este enfoque represente en exceso a los pacientes con síntomas graves y puede estar sesgado por variaciones en las políticas de pruebas y notificación entre países. Aunque asumimos un intervalo serial constante (lapso de tiempo promedio entre la infección primaria y secundaria), este número muestra una variación considerable en la literatura  y depende de medidas como el distanciamiento social y el autoaislamiento.

En conclusión, el trabajo transcripto que presento en el blog muestra el resultado de un análisis extenso sobre el impacto de 6.068 NPI individuales en el R _t de COVID-19 en 79 territorios en todo el mundo. El análisis se basa en la combinación de tres conjuntos de datos grandes y detallados sobre las NPI y el uso de cuatro enfoques de modelos estadísticos independientes.

La imagen emergente revela que no existe una solución única para todos, y que ningún NPI puede disminuir R _t por debajo de uno solo y sin la participación efectiva de la gente. En cambio, en ausencia de una vacuna o medicación antiviral eficaz, el resurgimiento de casos de COVID-19 solo puede detenerse mediante una combinación adecuada de NPI, cada uno adaptado al país específico y a su época epidémica. Estas medidas deben promulgarse en la combinación y secuencia óptimas para que sean de máxima eficacia contra la propagación del SARS-CoV-2 y, por lo tanto, permitan una reapertura más rápida.

Demostramos que las medidas más efectivas incluyen cerrar y restringir la mayoría de los lugares donde la gente se reúne en cantidades mayores o menores durante períodos prolongados (negocios, bares, escuelas, etc.). Sin embargo, también encontramos varias medidas altamente efectivas que son menos intrusivas. Estos incluyen restricciones en las fronteras terrestres, apoyo gubernamental a poblaciones vulnerables y estrategias de comunicación de riesgos. 

Recomendamos encarecidamente que los gobiernos y otras partes interesadas consideren primero la adopción de tales NPI, adaptadas al contexto local, en caso de que el número de infecciones aumente (o aumente por segunda vez), antes de elegir las opciones más intrusivas. 

Las medidas menos drásticas también pueden fomentar un mejor cumplimiento de la población.

En particular, la consideración simultánea de muchas categorías distintas de NPI nos permite ir más allá de la simple evaluación de clases individuales de NPI para evaluar, en cambio, el impacto colectivo de secuencias específicas de intervenciones. 

El conjunto de estos resultados requiere un gran esfuerzo para simular escenarios hipotéticos a nivel de país para planificar la efectividad más probable de futuras ISFL y, gracias a la posibilidad de descender al nivel de países individuales y circunstancias específicas de cada país , nuestro enfoque es la primera contribución a este fin.

S. Deblina Datta, MD¹; Amish Talwar, MD, MPH¹; James T. Lee, MD, MSc^1,2

JAMA 18 de noviembre.

Aunque gran parte de la respuesta a la pandemia del síndrome respiratorio agudo severo coronavirus 2 (SARS-CoV-2) se ha centrado en la enfermedad por coronavirus agudo 2019 (COVID-19), la evidencia acumulada demuestra morbilidad más allá de la infección aguda por SARS-CoV-2. ^1 – 4 Al menos otros 2 períodos de enfermedad parecen estar temporalmente asociados con la infección por SARS-CoV-2: una rara enfermedad hiperinflamatoria posaguda y secuelas inflamatorias y virológicas tardías. Estos 3 períodos de enfermedad no solo definen el curso temporal de la infección por SARS-CoV-2 a nivel de población, sino que también capturan distintas fases de interacción huésped-viral.

Un marco teórico que describa los períodos de enfermedad de la infección por SARS-CoV-2 (incluidas las presentaciones clínicas y el momento de aparición), sus fundamentos fisiopatológicos y los hallazgos de laboratorio clave asociados puede contribuir a una comprensión más inclusiva y ordenada de la historia natural del SARS-CoV- 2 infección y mejorar los esfuerzos de investigación. Dentro del marco propuesto, un paciente puede experimentar cualquier combinación de estas enfermedades o puede tener una infección asintomática sin enfermedad.

Infección aguda o COVID-19

La infección aguda o COVID-19 representa el período de enfermedad inicial después de la infección por SARS-CoV-2 y es el mejor caracterizado de los 3 períodos de enfermedad. 

La aparición de los signos o síntomas de COVID-19 (p. Ej., Tos, fiebre, disnea) se asocia con la replicación viral y la respuesta inmune inicial del huésped. ⁵ La infección asintomática por SARS-CoV-2 puede ocurrir en el 3% al 67% de los pacientes infectados ⁶ y puede ser seguida por los otros 2 períodos de enfermedad; por lo tanto, la infección sintomática no es un precursor necesario de enfermedades posteriores. La duración de la infección aguda suele ser de días a semanas. ⁷Los hallazgos de laboratorio clave incluyen resultados positivos de las pruebas para los componentes del SARS-CoV-2 (es decir, reacción en cadena de la polimerasa con transcriptasa inversa positiva [RT-PCR] o pruebas de antígeno) seguidas de seroconversión (es decir, positiva para IgM o IgG) para la mayoría de los pacientes dentro de las 2 semanas siguientes al inicio de los síntomas iniciales. ⁸

Enfermedad hiperinflamatoria posaguda

Se ha observado una enfermedad inflamatoria multisistémica poco común tanto en niños como en adultos después de una infección aguda por SARS-CoV-2. ^1 , 2 A diferencia de la inflamación temprana resultante de la replicación viral y la muerte celular, la hiperinflamación puede ocurrir en sistemas de órganos distintos de los afectados durante el COVID-19 y puede comenzar después de la eliminación del huésped de la infección por SARS-CoV-2. 

La fisiopatología de esta enfermedad, denominada síndrome inflamatorio multisistémico en niños (MIS-C) y en adultos (MIS-A), sigue bajo investigación, pero probablemente refleja una respuesta inmune desregulada del huésped. ^1 , 2 MIS-C y MIS-A se manifiestan aproximadamente de 2 a 5 semanas después de la aparición de la infección por SARS-CoV-2. ^1 , 2

Los pacientes pueden tener manifestaciones cardiovasculares y gastrointestinales prominentes, así como manifestaciones dermatológicas y mucocutáneas similares a la enfermedad hiperinflamatoria de la enfermedad de Kawasaki. ^1 , 2 Las pruebas de laboratorio pueden revelar marcadores inflamatorios elevados (p. Ej., Niveles de proteína C reactiva y ferritina), coagulopatía (p. Ej., Dímero D) y marcadores cardíacos elevados (p. Ej., Nivel de troponina). ^1 , 2 Se encuentra que los pacientes con MIS-C y MIS-A son casi universalmente positivos para anticuerpos, pero muchos tienen resultados negativos en la prueba de RT-PCR para la infección por SARS-CoV-2. ^1 , 2La extensión de MIS-A no se ha caracterizado tan bien como MIS-C, probablemente porque los adultos a menudo tienen más comorbilidades y una enfermedad COVID-19 más grave en comparación con los niños. ⁹ La evolución más compleja y prolongada de la enfermedad dificulta identificar la hiperinflamación como un proceso distinto de la infección aguda en adultos.

Secuelas inflamatorias y virológicas tardías

Se han observado secuelas tardías de varias enfermedades infecciosas, como la enfermedad de Lyme, la sífilis y el Ébola. Las etiologías de estas secuelas tardías no están todas bien caracterizadas, pero pueden reflejar afectación de órganos durante el período de infección aguda, manifestaciones de un estado hiperinflamatorio a largo plazo, debilitamiento físico o secuelas psicológicas después de un curso prolongado o difícil de la enfermedad, o actividad viral en curso asociada. con un reservorio viral del hospedador.

El conocimiento de las secuelas tardías de la infección por SARS-CoV-2 aún es limitado, sobre todo porque los primeros informes se han seleccionado series de casos sin grupos de comparación. En un estudio, el 87% de 143 pacientes previamente hospitalizados presentaban uno o más síntomas persistentes (que incluían fatiga, disnea, dolor en las articulaciones y dolor en el pecho) 60 días después de la fecha de aparición inicial de los síntomas del COVID-19. ³ Estas secuelas tardías no parecen estar necesariamente limitadas a las personas que requieren hospitalización. Sin embargo, se dispone de datos muy limitados a nivel de población sobre el alcance de las secuelas tardías. Algunos informes han descrito secuelas tardías que involucran manifestaciones cardiovasculares, pulmonares, neurológicas y psicológicas. ⁴ La etiología de estas secuelas tardías sigue siendo incierta.

El tercer período de enfermedad en este marco propuesto comprende las secuelas tardías de la infección por SARS-CoV-2 atribuibles a una respuesta inflamatoria o viral del huésped que ocurren aproximadamente 4 semanas después de la infección inicial y continúan por una duración aún no caracterizada. El interés en las secuelas tardías sigue aumentando a medida que siguen apareciendo numerosos informes que detallan la difícil situación de los pacientes caracterizados como «transportadores de larga distancia» del SARS-CoV-2. En la actualidad, existe información limitada sobre la fisiopatología subyacente, la duración de la enfermedad o el pronóstico a largo plazo de las personas afectadas. Es posible que las secuelas tardías de COVID-19 representen múltiples síndromes resultantes de distintos procesos fisiopatológicos a lo largo del espectro de la enfermedad.

Importancia para la salud pública

Este marco propuesto se perfeccionará aún más con la acumulación de pruebas, especialmente con respecto a la fase hiperinflamatoria posaguda y las secuelas tardías. Sin embargo, este marco puede proporcionar un enfoque útil para comprender el alcance de la morbilidad y la mortalidad de la infección por SARS-CoV-2 y puede tener importantes implicaciones para la vigilancia de la salud pública, la investigación clínica, los tratamientos futuros y la planificación de los servicios de salud. El COVID-19 agudo es solo un subconjunto de la morbilidad y mortalidad atribuibles a la enfermedad asociada al SARS-CoV-2. 

Hasta este momento, y con razón, la mayoría de los esfuerzos se han centrado en la prevención y el tratamiento de enfermedades agudas. Sin embargo, las futuras intervenciones médicas y sociales deben considerar el espectro completo de la enfermedad debida al SARS-CoV-2, cuyo costo y consecuencias se extienden más allá del diagnóstico y tratamiento del caso inicial

Dr. Carlos Alberto Díaz.

Globalmente:

55 154 651 casos confirmados y  1 328 537  muertes

• Esta semana, el número diario de muertes en todo el mundo ha alcanzado un nuevo máximo: 7842 (7-promedio del día) en comparación con 6825 durante el pico máximo en abril.
• Europa,  Estados Unidos y el resto de las Américas  siguen contribuyendo a la mayoría de los casos y muertes recientemente confirmados en los últimos días. 

Desarrollo:

Las proyecciones de las estrategias actuales de intervención no farmacéutica por estado, con mandatos de distanciamiento social restablecidos cuando se excede un umbral de 8 muertes por millón de habitantes (escenario de referencia), sugieren que, en conjunto, 511,373 (469,578–578,347) vidas podrían perderse por COVID- 19 en los Estados Unidos antes del 28 de febrero de 2021. Descubrimos que lograr el uso universal de mascarillas (95% de uso de mascarillas en público) podría ser suficiente para mejorar los peores efectos de los resurgimientos epidémicos en muchos estados.

El uso de mascarilla universal podría salvar 129.574 (85.284-170.867) vidas adicionales desde el 22 de septiembre de 2020 hasta fines de febrero de 2021, o 95.814 (60.731-133.077) vidas adicionales suponiendo una menor adopción del uso de mascarillas (85%), en comparación al escenario de referencia. 347) se podrían perder vidas a causa de COVID-19 en los Estados Unidos para el 28 de febrero de 2021. Descubrimos que lograr el uso universal de mascarillas (95% de uso de mascarillas en público) podría ser suficiente para mejorar los peores efectos de los resurgimientos epidémicos en muchos estados. 

Obviamente no como medida única, sino evitar las concentraciones en ambientes cerrados, el distanciamiento social, el aislamiento de los casos sospechosos.

Principal

El origen zoonótico del nuevo síndrome respiratorio agudo severo coronavirus 2 (SARS-CoV-2) ¹ informado por primera vez en Wuhan, China ² , y la propagación mundial de la enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19; https: //covid19.who. int / ) ³ promete ser un evento de salud global definitorio del siglo XXI ⁴ . Esta pandemia ya ha provocado una disrupción social, económica y política extrema en todo el mundo y en los Estados Unidos ( https://www.economist.com/united-states/2020/03/14/tracking-the-economic-impact- of-covid-19-en-tiempo-real / ) ^5 , 6 . El establecimiento del SARS-CoV-2 y su rápida propagación en los Estados Unidos ha sido espectacular (https://www.thinkglobalhealth.org/article/updated-timeline-coronavirus/ ). Desde el primer caso en los Estados Unidos fue identificado el 20 de enero 2020 (ref. ⁷ ; primera muerte el 6 de febrero de 2020: https://www.sccgov.org/sites/covid19/Pages/press-release-04-21- 20-early.aspx ), el SARS-CoV-2 se ha extendido a todos los estados y ha provocado más de 28,2 millones de casos y 199,213 muertes hasta el 21 de septiembre de 2020 ( https://coronavirus.jhu.edu/map.html ) ^7 , 8 .

Aún no existe una vacuna aprobada para la prevención de la infección por SARS-CoV-2 y existen pocas opciones farmacéuticas para el tratamiento de COVID-19 ^{9 , 10 , 11} . Los científicos más optimistas no predicen la disponibilidad de nuevas vacunas o terapias antes de 2021 (refs. ^{12 , 13 , 14 , 15} ). Las intervenciones no farmacéuticas (NPI) son, por lo tanto, las únicas palancas políticas disponibles para reducir la transmisión ¹⁶ . Varias intervenciones no farmacéuticas se han puesto en marcha en los Estados Unidos en respuesta a la epidemia (Fig. 1), incluida la atenuación de la transmisión mediante el uso de máscaras faciales y los mandatos de distanciamiento social (MDS) destinados a reducir los contactos a través del cierre de escuelas, restricciones de reuniones, órdenes de quedarse en casa y el cierre parcial o total de negocios no esenciales. El aumento de las pruebas y el aislamiento de las personas infectadas y sus contactos también habrá tenido un impacto ¹⁷ . A estos NPI se les atribuye una reducción en la transmisión viral ^18 , 19 , junto con una serie de otros determinantes ambientales, conductuales y sociales que se postula que afectan el curso de la epidemia a nivel estatal.

En los Estados Unidos, las decisiones para implementar el SDM o requerir el uso de máscaras generalmente se toman a nivel estatal por funcionarios del gobierno. Estos ejecutivos deben equilibrar las pérdidas netas de la agitación social, el daño económico y los efectos indirectos en la salud causados ​​por las NPI con los beneficios directos para la salud humana de controlar la epidemia. El control de enfermedades a menudo se ha definido operativamente en este contexto pandémico como la restricción de infecciones por debajo de un nivel específico en el que los servicios de salud no se ven abrumados por la demanda y, en consecuencia, la pérdida de vidas y salud humana se minimiza ²⁰ .

En los primeros meses del brote de SARS-CoV-2 en los Estados Unidos, los estados promulgaron SDM restrictivos destinados a reducir la transmisión (limitando el contacto de persona a persona) ⁵ , mientras que existían recomendaciones contradictorias sobre el uso de máscaras ( https: //www.npr.org/sections/goatsandsoda/2020/04/10/829890635/why-there-so-manydifferent-guidelines-for-face-masks-for-the-public/ ). En esa etapa inicial, los modelos estadísticos relativamente simples de riesgo futuro fueron suficientes para capturar los patrones generales de transmisión ²¹ . A medida que surgían diferentes respuestas de comportamiento a SDM y, más importante, ya que algunos estados comenzaron a relajarse SDM (Fig. 1), era necesario un enfoque de modelización que cuantificara directamente la transmisión y pudiera utilizarse para explorar estos escenarios en desarrollo. Como estados variaban en sus acciones de quitar y SDMs reintegrar (Fig. 1 ) o comenzaron a emitir órdenes obligatorias máscara de uso ( https://www.cnn.com/2020/06/19/us/states-face-mask- coronavirus-trnd / index.html ) en medio de los resurgimientos del COVID-19 ( https://www.nytimes.com/2020/07/01/world/coronavirus-updates.html ), una clara necesidad de evaluaciones basadas en la evidencia del Se hizo evidente el posible efecto de las opciones de NPI disponibles para los tomadores de decisiones.

En la actualidad, existe una creciente evidencia de que las mascarillas pueden reducir considerablemente la transmisión de virus respiratorios como el SARS-CoV-2, limitando así la propagación de COVID-19 (refs. ^{22 , 23 , 24} ). Actualizamos una revisión publicada recientemente ²⁴ para generar un nuevo metanálisis ( información complementaria ) de estudios revisados ​​por pares y preimpresiones para evaluar la efectividad de las máscaras en la prevención de infecciones virales respiratorias en humanos ²⁵ . Este análisis indicó una reducción de la infección (de todos los virus respiratorios) para los usuarios de mascarillas en un 40% (riesgo relativo = 0,60, intervalo de incertidumbre (IU) del 95% = 0,46-0,80)) en relación con los controles ²⁵. Esto sugiere un beneficio considerable para la salud de la población por el uso de mascarillas con un gran potencial de aceptación en los Estados Unidos, donde el promedio nacional de uso de mascarillas autoinformado era del 49% al 21 de septiembre de 2020 ( https://covid19.healthdata.org). / ; Información complementaria ).

Aquí proporcionamos un análisis epidemiológico descriptivo a nivel estatal de la introducción de la infección por SARS-CoV-2 en los Estados Unidos, desde el primer caso registrado hasta el 21 de septiembre de 2020. Usamos estas observaciones para aprender sobre la progresión de la epidemia y, por lo tanto, modelar la primera onda de transmisión utilizando un marco compartimental determinista SEIR ^26 , 27 . Esta comprensión observada, basada en procesos, de cómo las NPI afectan los procesos epidemiológicos se utiliza luego para hacer inferencias sobre la trayectoria futura de COVID-19 y cómo diferentes combinaciones de NPI existentes podrían afectar este curso. Luego se proyectaron cinco escenarios impulsados ​​por SEIR, junto con covariables que los informan, hasta el 28 de febrero de 2021 ( Métodos). Usamos estos escenarios como una secuencia de experimentos para describir una variedad de resultados del modelo, incluido R _efectivo (el cambio a lo largo del tiempo en el número promedio de casos secundarios por caso infeccioso en una población donde no todos son susceptibles ^{26 , 27 , 28} ), infecciones, muertes y resultados de la demanda hospitalaria, que podrían esperarse de los límites plausibles de las opciones de política disponibles durante el otoño y el invierno de 2020 (consulte Métodos e información complementaria para obtener una justificación más amplia sobre la construcción de escenarios).

Establecimos tres escenarios de límites. Primero, pronosticamos los resultados esperados si los estados continúan eliminando los MDF al ritmo actual de ‘flexibilización del mandato’, con los consiguientes aumentos en la movilidad de la población y el número de contactos de persona a persona. Este es un escenario alternativo a la situación más probable en la que se espera que los estados respondan a una crisis de salud inminente restableciendo algunos MDF. En el segundo escenario, de ‘referencia plausible’, modelamos el progreso futuro de la pandemia asumiendo que los estados cerrarían una vez más la interacción social y alguna actividad económica en un umbral para la tasa de mortalidad diaria de 8 muertes por millón de habitantes: el percentil 90 de la distribución observada de cuando los estados implementado previamente SDMs (Fig. 1 y complementaria Información). Este escenario supone el restablecimiento de los SDM durante 6 semanas. Además, los nuevos datos disponibles sobre la eficacia de las mascarillas permitieron la exploración de un tercer escenario de ‘uso universal de mascarillas’ para investigar los beneficios potenciales a nivel de población de un mayor uso de mascarillas además del mismo restablecimiento de los SDM impulsado por el umbral. En este modelo de escenario del mejor de los casos, ‘universal’ se definió como el 95% de las personas que usan máscaras en público, según la cobertura más alta observada de uso de máscaras a nivel mundial (en Singapur) durante la pandemia de COVID-19 hasta la fecha ( Información complementaria). También se incluyeron dos escenarios derivados para ayudar a comprender, matizar y resolver políticas en torno a los tres escenarios de límites. El primer escenario, denominado ‘referencia plausible + 85% de uso de mascarilla’, modeló menos que el uso de mascarilla universal en público (85%) en presencia de restablecimiento de SDM. El segundo fue un escenario de uso de mascarilla universal (95%) en ausencia de NPI (denominado «alivio del mandato + uso de mascarilla universal»). Los detalles y resultados de estos escenarios adicionales se encuentran en la Información complementaria . Además, se proporcionan análisis de sensibilidad y diagnósticos detallados para ayudar a los usuarios a calibrar los efectos de las covariables utilizadas en los modelos en los escenarios discutidos ( información complementaria ).

Resultados

Patrones COVID-19 observados

La epidemia de COVID-19 ha progresado de manera desigual en todos los estados. Desde que se registró la primera muerte en los Estados Unidos a principios de febrero de 2020, acumulados hasta el 21 de septiembre de 2020, se han reportado 199,213 muertes por COVID-19 en los Estados Unidos (Fig. 2 ); una sexta parte de ellos (16,6%) ocurrió solo en Nueva York. Washington y California emiten los primeros conjuntos de mandatos a nivel estatal el 11 de marzo de 2020, que prohíbe reuniones de 250 personas o más en ciertos condados, y el 23 de marzo de 2020, los 50 estados iniciaron alguna combinación de SDMs (Fig. 1 ). Los niveles más altos de muertes diarias a nivel estatal entre febrero y septiembre de 2020 se produjeron en Nueva York, Nueva Jersey y Texas en 998, 311 y 220 muertes por día, respectivamente (Fig. 3 y Fig datos ampliados.1 ). El 21 de septiembre de 2020, el nivel más alto de muertes diarias se registró en Florida con 101 muertes por día. Una necesidad política crítica en esta etapa del modelado fue el pronóstico de la demanda de recursos hospitalarios en los estados de EE. UU. Con las peores tasas de transmisión efectivas (Virginia, Nueva York y Missouri; Fig. 4 ). El pico de demanda más alto se observó en 8,380 camas de la unidad de cuidados intensivos (UCI) hospitalarios en Nueva York (disponibilidad de camas de UCI hospitalaria inicial estimada de 718) el 10 de abril y 2,786 camas de UCI hospitalarias en Nueva Jersey (disponibilidad de camas de UCI hospitalaria inicial estimada de 466) el 21 de abril; la demanda de camas de UCI del hospital había retrocedido hasta dentro de los niveles iniciales de capacidad en los Estados Unidos el 21 de septiembre 2020 (Extended Data Fig. 3). Las demandas de recursos hospitalarios (capacidad total de camas) se habían excedido en el período anterior al 21 de septiembre de 2020 en tres estados (Nueva York, Nueva Jersey y Connecticut; Datos extendidos, Figuras 2 y 3 ).

El mapa insertado muestra las muertes acumuladas en el escenario de referencia plausible el 28 de febrero de 2021. Un fondo amarillo claro separa la parte observada y la predicha de la serie temporal, antes y después del 22 de septiembre de 2020. La línea vertical discontinua identifica el 3 de noviembre de 2020. Continuo las líneas representan escenarios de límites y las líneas discontinuas representan escenarios derivados. Los números son los medios y las IU para el escenario de referencia plausible en las fechas resaltadas. Un asterisco indica estados con centros de población que superan los 2 millones de personas. Las IU se muestran solo para el escenario de referencia plausible.

Patrones de COVID-19 previstos

En un escenario donde los estados límite continúan con la eliminación de SDM (mandato aliviando), nuestras proyecciones de los modelos muestran que las muertes totales acumuladas en los Estados Unidos podrían llegar a 1.053.206 (759,693-1,452,397) el 28 de febrero 2021 (Fig. 2 y en la Tabla 1). A nivel estatal, las contribuciones a ese número de muertos se distribuirían de forma heterogénea en los Estados Unidos. Aproximadamente un tercio de las muertes proyectadas desde el 22 de septiembre de 2020 al 28 de febrero de 2021 en este escenario ocurrirían en solo tres estados: California (146,501 (84,828-221,194) muertes), Florida (66,943 (40,826-96,282) muertes) y Pensilvania ( 62,352 (30,318–93,164) muertes). Se prevé que las tasas de mortalidad acumuladas más altas (por 100.000) del 22 de septiembre de 2020 al 28 de febrero de 2021 se produzcan en Rhode Island (605,1 (428,1–769,0) muertes por 100.000)), Massachusetts (561,4 (315,8–901,3) muertes por 100.000), Connecticut (547,8 (209,3–978,2) muertes por cada 100.000) y Pensilvania (541,1 (294,7–778,3) muertes por cada 100.000; Datos extendidos Fig. 4 y Tabla 1). Por la elección nacional de Estados Unidos el 3 de noviembre de 2020, un total de cinco estados se prevé que superan un umbral de muertes diarias de 8 muertes por millón (Fig. 3 ), y un total de 40 estados tendría un R _efectiva mayor que uno ( Figura 4 ). El 28 de febrero de 2021, un total de 45 estados se predice que superar dicho umbral bajo este escenario, y todos los estados alcanzaría un R _efectiva de más de uno antes de finales de febrero de 2 021 (Tabla 1 y Fig. 4 ). Este escenario da como resultado un total estimado de 152,775,751 (115,305,817–199,130,145) infecciones en los Estados Unidos a fines de febrero de 2021 (Datos extendidos, Fig. 5). Se estima que los niveles más altos de infección en los estados en relación con el tamaño de su población se producen en Arizona (71,2% (61,5% a 80,8%) infectados), Nueva Jersey (68,2% (47,5% a 84,1%) infectados) y Rhode Island (65,5% (50%) –79,7%) infectados; Datos extendidos Fig. 6 ). Los resultados adicionales para las necesidades de uso de recursos hospitalarios proyectadas se presentan en las Figs. De datos extendidos. 2 y 3 , y las infecciones pronosticadas en este escenario están disponibles en las Figs. De datos extendidos. 7 y 8 .

Rendimiento del modelo

Los modelos presentados aquí han sido evaluados para la validez predictiva OOS utilizando pruebas estándar y métricas de manera continua y en un marco disponible públicamente ²¹ . Estos modelos SEIR han producido consistentemente entre los pronósticos más precisos observados en los modelos comparados ²¹ . Por ejemplo, para los modelos lanzados en junio, el modelo SEIR del Instituto de Métricas y Evaluación de la Salud (IHME) tuvo el error de porcentaje absoluto medio (MAPE) más bajo a las 10 semanas de pronóstico con un 20,2%, en comparación con el 32,6% en todos los modelos. Hemos incluido nuevos conjuntos de modelos y diagnósticos de covariables con descripciones trabajadas para los estados más poblados ( información complementaria y datos complementarios 1 – 4) para una evaluación transparente del desempeño de nuestro modelo. Enfatizamos que estos son pronósticos de posibles futuros, que están sujetos a muchos supuestos de modelos y fuentes de variabilidad de datos.

Discusión

Hemos delimitado tres posibles escenarios futuros del curso de la epidemia de COVID-19 en los Estados Unidos, a nivel estatal, escenarios de flexibilización del mandato, referencia plausible y uso universal de máscaras, para ayudar a enmarcar e informar una discusión nacional sobre qué acciones podría tomarse durante el otoño de 2020 y las influencias de salud pública, económicas y políticas que estas decisiones tendrán durante el resto del invierno (aquí definido como finales de febrero de 2021). Para ayudarnos a comprender los matices de las políticas de estos escenarios de límites, también se exploraron dos escenarios derivados (referencia plausible + 85% de uso de máscara y reducción del mandato + uso de máscara universal). Además, se realizaron análisis de sensibilidad seleccionados para las covariables utilizadas en los modelos, de modo que se pudiera comprender mejor su influencia.

En todos los escenarios evaluados aquí, es probable que Estados Unidos enfrente un desafío continuo de salud pública a partir de la pandemia de COVID-19 hasta el 28 de febrero de 2021 y más allá, y los estados populosos en particular podrían enfrentar altos niveles de enfermedad, muertes y demandas de UCI como resultado. de la enfermedad. La implementación de SDM tan pronto como los estados individuales alcancen un umbral de 8 muertes diarias por millón podría mejorar drásticamente los efectos de la enfermedad; lograr un uso casi universal de la mascarilla podría retrasar, o en muchos estados, posiblemente evitar que se alcance este umbral y tiene el potencial de salvar la mayor cantidad de vidas al tiempo que se minimiza el daño a la economía. Los responsables de la toma de decisiones a nivel nacional y estatal pueden utilizar estos pronósticos de los posibles beneficios para la salud de las ISFL disponibles, junto con consideraciones de costos económicos y otros costos sociales. para tomar decisiones más informadas sobre cómo enfrentar la pandemia de COVID-19 a nivel local. Nuestros hallazgos indican que el uso universal de mascarillas, una intervención relativamente asequible y de bajo impacto, tiene el potencial de servir como una estrategia prioritaria para salvar vidas en todos los estados de EE. UU. Nuestros escenarios derivados sugieren que esto probablemente siga siendo cierto en niveles subuniversales de cobertura de máscara y en cobertura de máscara universal en ausencia de otras NPI.

Las nuevas epidemias, los resurgimientos y las segundas oleadas no son inevitables. Varios países, como Corea del Sur, Alemania y Nueva Zelanda, han mantenido reducciones en los casos de COVID-19 a lo largo del tiempo ( https://covid19.healthdata.org/ ). Los primeros indicios de que la estacionalidad puede desempeñar un papel en la transmisión, con una mayor propagación durante los meses más fríos del invierno, como se observa con otros virus respiratorios ^{29 , 30 , 31 , 32} , resaltan la importancia de tomar medidas antes y durante la temporada de neumonía en los Estados Unidos. . Si bien aún no está claro si la estacionalidad del COVID-19 seguirá el patrón de los coronavirus relacionados ³²y paralelamente a la de la estacionalidad de la neumonía, las asociaciones a veces fuertes observadas en estos pronósticos indican que es prudente aumentar la vigilancia del gobierno. Además, dada la sensibilidad potencial del modelo a los efectos de la estacionalidad, no se puede descartar un efecto invernal sustancial. Este efecto se produciría en un contexto de infección por COVID-19 más generalizada y prevalente que la experimentada en la primera ola.

El uso de máscaras se ha convertido en un tema polémico en los Estados Unidos, y solo el 49% de los residentes de los EE. UU. Informaron que « siempre » usan una máscara en público a partir del 21 de septiembre de 2020 ( https://covid19.healthdata.org/ ). Independientemente, hacia fines de 2020, las máscaras podrían ayudar a contener una segunda ola de resurgimiento al tiempo que reducen la necesidad de una implementación frecuente y generalizada de SDM. Aunque el uso de mascarillas del 95% en la población puede parecer un umbral alto para lograr y mantener, a escala de vecindario este nivel ya se ha observado en áreas de Nueva York ( https://www.nytimes.com/2020/08/20/ nyregion / nyc-face-masks.html ); y a nivel estatal, el uso de mascarillas reportado ha superado el 60% en Virginia, Florida y California (consulte la Información complementariapara métodos relacionados). En países donde el uso de mascarillas ha sido ampliamente adoptado, como Singapur, Corea del Sur, Hong Kong, Japón e Islandia, entre otros, la transmisión ha disminuido y, en algunos casos, se ha detenido ( https://covid19.healthdata.org/ ). Estos ejemplos sirven como experimentos naturales adicionales ³³ de los efectos probables de las máscaras y respaldan las suposiciones y hallazgos del escenario de uso universal de máscaras en nuestro estudio. No se puede exagerar el beneficio potencial para salvar vidas de aumentar el uso de mascarillas en el próximo otoño e invierno. Es probable que los residentes de EE. UU. Necesiten elegir entre niveles más altos de uso de mascarillas o arriesgarse a la frecuente redistribución de SDM más estrictos y económicamente dañinos; o, en ausencia de cualquiera de las medidas, enfrentar la realidad de un número creciente de muertos ³⁴. A más largo plazo, el futuro de COVID-19 en los Estados Unidos estará determinado por el despliegue de una vacuna eficaz y la evolución de la inmunidad colectiva ³⁵ .

Este trabajo representa los resultados de una clase de modelos que tienen como objetivo abstraer el proceso de transmisión de enfermedades en las poblaciones a un nivel que sea manejable para su comprensión y, en este caso, que pueda usarse para la predicción. Una limitación clara de cualquier ejercicio de modelado de este tipo es que estará limitado por los datos (enfermedad y covariables relevantes), el modelo de comprensión desarrollado y el tiempo disponible para que el modelo aprenda / entrene las dinámicas importantes. Por lo tanto, hemos intentado comparar nuestro modelo con modelos alternativos de la pandemia de COVID-19 y documentar completamente nuestro desempeño predictivo con una variedad de medidas ²¹. Además, hemos proporcionado todos los datos y el código del modelo para permitir una reproducibilidad total y una mayor transparencia, proporcionamos análisis de sensibilidad a algunos de nuestros supuestos básicos; y presentó una gama de futuros probables ³⁶ en forma de escenarios de flexibilización de mandatos, referencia plausible y uso de máscara universal (así como dos escenarios derivados de los mismos) para que los tomadores de decisiones los revisen. Además, la triangulación de otras salidas del modelo SEIR, tales como la proporción de la población que se ven afectados, también se proporcionan y se prueba contra datos independientes, en este caso encuestas de seroprevalencia (Extended Data Fig. 9). Finalmente, debido a que la incertidumbre se agrava con una mayor distancia hacia el futuro predicho, los datos, el modelo y sus supuestos se actualizarán iterativamente a medida que la pandemia continúe desarrollándose (https://www.latimes.com/opinion/story/2020-07-10 / Covid-Forecast-Death-Ihme-Washington / ).

Deseamos reiterar a los responsables de la toma de decisiones que existen multitud de limitaciones en cualquier estudio de modelización de este tipo ^26 , 27 ; Se proporciona una descripción ampliada de las limitaciones específicas de este estudio ( Métodos). Específicamente, (1) estos modelos son aproximaciones de escenarios del mundo real, y hemos simplificado muchos aspectos del proceso epidemiológico de transmisión de enfermedades para hacer estos modelos computacionalmente factibles; (2) estos modelos están fuertemente impulsados ​​por datos de mortalidad con toda su fidelidad y registrando imperfecciones; (3) estos modelos también están informados por una gran cantidad de otros tipos de datos, cada uno de los cuales tiene una disponibilidad diferencial, así como por problemas de sesgo de detección y medición para los cuales nunca podemos calibrar completamente; (4) estos modelos hacen suposiciones particulares sobre las covariables, incluida la estacionalidad, que si bien se basan en pruebas y se declaran explícitamente, están sujetas a análisis de sensibilidad porque sus efectos podrían ser sustanciales; y (5) nuestro conocimiento de esta pandemia dinámica mejora a diario, por lo que no debe haber ninguna expectativa de que este marco de modelado sea definitivo o que los datos que lo impulsan sean fijos. Si bien reconocemos todas estas limitaciones relevantes para las políticas, nos preocupamos de señalar que nuestro marco de comparación de modelos publicado públicamente²¹ apoya la evaluación robusta, iterativa y objetiva de nuestro enfoque de modelado. Esto es especialmente valioso ya que las complejidades de la respuesta a la pandemia requieren que nuestros esfuerzos de modelado sigan siendo ágiles para los desarrollos epidemiológicos y sociales y que continuemos reevaluando y publicando actualizaciones semanalmente ( https://covid19.healthdata.org/ ). Finalmente, es especialmente importante para los tomadores de decisiones que enfaticemos que no estamos pronosticando un futuro, sino más bien una gama de resultados que creemos son más probables dados los escenarios probados, basados ​​en los datos observados hasta el momento y los supuestos de nuestro modelo. Es mejor considerar estos pronósticos como guías útiles, en lugar de mapas definitivos.

Identificación y procesamiento de datos

Los pronósticos del IHME incluyen datos de gobiernos locales y nacionales, redes y asociaciones de hospitales, la Organización Mundial de la Salud, agregadores de terceros y una variedad de otras fuentes. Las fuentes de datos y las correcciones se describen en detalle en la Información complementaria y en la declaración de disponibilidad de datos. Brevemente, los números diarios de casos confirmados y muertes debido a COVID-19 se recopilan del depósito de datos de la Universidad Johns Hopkins; complementamos y corregimos este conjunto de datos según sea necesario para mejorar la precisión de nuestras proyecciones y ajustarnos a los sesgos del día de presentación de informes ( información complementaria ). Los datos de prueba se obtienen de Our World in Data ( https://ourworldindata.org/ ), The COVID Tracking Project ( https://covidtracking.com/) y complementado con datos de sitios web gubernamentales adicionales ( información complementaria ). Los datos de distanciamiento social se obtienen de diversas fuentes oficiales y abiertas, que varían según el estado ( información complementaria ). Los datos de movilidad se obtienen de Facebook Data for Good ( https://dataforgood.fb.com/docs/covid19/ ), Google ( https://www.google.com/covid19/mobility/ ), SafeGraph ( https: // www.safegraph.com/dashboard/covid19-shelter-in-place/ ) y Descartes Labs ( https://www.descarteslabs.com/mobility/ ; Información complementaria). Los datos sobre el uso de mascarillas se obtienen de la Encuesta global de síntomas de Facebook (en colaboración con el Centro de ciencia de datos sociales de la Universidad de Maryland), la Fundación de la familia Kaiser, la encuesta YouGov COVID-19 Behavioral Tracker ( https://today.yougov.com/covid -19 / ) y PREMISE ( https://www.premise.com/covid-19/ ; Información complementaria ). Las fuentes específicas de datos sobre la capacidad de la UCI y la cama autorizada y la utilización anual promedio en los Estados Unidos se detallan en la Información complementaria .

Antes del modelado, las muertes acumuladas observadas se suavizan utilizando un algoritmo de suavizado basado en splines con nudos colocados aleatoriamente ³⁷ . La incertidumbre se deriva del bootstrapping y el remuestreo de las muertes observadas. La serie temporal de datos de casos se utiliza como un indicador principal de muerte basado en una tasa de letalidad por infección (IFR) y un desfase entre la infección y la muerte. Estas estimaciones suavizadas de muertes observadas por ubicación se utilizan luego para crear infecciones estimadas basadas en una distribución de infecciones por edad y en IFR específicas por edad. Las infecciones específicas por edad se redujeron a infecciones totales por día y estado y se utilizaron como entradas de datos en el modelo SEIR. En la información complementaria se proporcionan descripciones detalladas de los pasos de transformación y suavizado de datos .

Selección de covariables

Las covariables para el modelo SEIR de transmisión compartimental son predictores del parámetro β en el modelo que afecta la transición del estado susceptible al estado expuesto; específicamente, βrepresenta la tasa de contacto multiplicada por la probabilidad de transmisión por contacto. Las covariables se evaluaron sobre la base de la plausibilidad biológica y el impacto en los resultados del modelo SEIR. Dada la evidencia empírica limitada de predictores a nivel de población de la transmisión del SARS-CoV-2, predictores biológicamente plausibles de neumonía como la densidad de población (porcentaje de la población que vive en áreas con más de 1,000 individuos por kilómetro cuadrado), prevalencia de tabaquismo, población- Se consideraron la elevación ponderada, la tasa de mortalidad por infecciones respiratorias inferiores y la contaminación del aire por material particulado. Estas covariables son representativas a nivel de población y son invariantes en el tiempo. Estimaciones específicas para cada ubicación para estas covariables se derivan de la Carga Global de Enfermedad de estudios 2019 (ref. ^{38, 39 , 40} ). Las covariables que varían en el tiempo incluyen la estacionalidad del exceso de mortalidad por neumonía, las pruebas de diagnóstico administradas per cápita, la movilidad a nivel de población y el uso de máscaras personales. Estos se describen a continuación.

Estacionalidad de la neumonía

Usamos datos semanales de mortalidad por neumonía del Sistema Nacional de Vigilancia de la Mortalidad del Centro de Estadísticas de Salud ( https://gis.cdc.gov/grasp/fluview/mortality.html ) de 2013 a 2019 por estado de EE. UU. Las muertes por neumonía incluyeron todas las muertes clasificadas por el rango completo de los códigos de la Clasificación Internacional de Enfermedades en J12 – J18.9. Combinamos los datos de los años disponibles para cada estado y encontramos la desviación semanal de la mortalidad media anual específica del estado debida a neumonía. Luego ajustamos un patrón estacional utilizando un modelo de metarregresión bayesiana con una spline flexible y una periodicidad anual asumida ( información complementaria). Para ubicaciones fuera de los Estados Unidos, usamos datos de registro civil cuando estaban disponibles. Las ubicaciones sin datos de registro civil tenían la estacionalidad de la neumonía semanal predicha según la latitud de un modelo que agrupa todos los datos disponibles ( información complementaria ).

Pruebas per cápita

Consideramos las pruebas de diagnóstico para infecciones activas por SARS-CoV-2 como un predictor de la capacidad de un estado para identificar y aislar infecciones activas. Supusimos que las tasas más altas de pruebas se asociaron negativamente con la transmisión del SARS-CoV-2. Nuestras fuentes principales de datos de pruebas de EE. UU. Fueron compiladas por el Proyecto de seguimiento de COVID ( información complementaria). A menos que existieran datos de prueba antes del primer caso confirmado en un estado, asumimos que la prueba era distinta de cero después de la fecha del primer caso confirmado. Antes de producir predicciones de pruebas per cápita, suavizamos los datos de entrada utilizando el mismo algoritmo de suavizado utilizado para suavizar los datos de muerte diaria antes del modelado (descrito anteriormente). Las proyecciones de prueba per cápita para los días futuros no observados se basaron en la extrapolación lineal de la diferencia diaria promedio en las pruebas diarias per cápita para cada ubicación. Ponemos un límite superior a las pruebas de diagnóstico per cápita de 500 por 100.000 según las tasas más altas observadas en junio de 2020.

Mandatos de distanciamiento social

Los SDM no se utilizaron como covariables directas en el modelo de transmisión. Más bien, los SDM se utilizaron para predecir la movilidad de la población (ver más abajo), que posteriormente se utilizó como covariable en el modelo de transmisión. Recopilamos las fechas de los mandatos emitidos por el estado que imponen el distanciamiento social, así como la eliminación planificada o real de estos mandatos. Las medidas que incluimos en nuestro modelo fueron: (1) severas restricciones de viaje, (2) cierre de instalaciones educativas públicas, (3) cierre de negocios no esenciales, (4) pedidos para quedarse en casa y (5) restricciones en la recolección Talla. Generalmente, estos provienen de órdenes oficiales del gobierno estatal o comunicados de prensa.

Para determinar el cambio esperado en la movilidad debido a los MDF, utilizamos un modelo de metarregresión jerárquica bayesiana con efectos aleatorios por ubicación en el indicador de movilidad compuesto para estimar los efectos de las políticas de distanciamiento social sobre los cambios en la movilidad ( Información complementaria ).

Movilidad

Usamos cuatro fuentes de datos sobre movilidad humana para construir un indicador de movilidad compuesto. Esas fuentes fueron Facebook, Google, SafeGraph y Descartes Labs ( información complementaria ). Cada fuente adopta un enfoque ligeramente diferente para capturar la movilidad, por lo que antes de construir un indicador de movilidad compuesto, estandarizamos estas diferentes fuentes de datos ( Información complementaria). En resumen, esto primero implicó determinar el cambio en un nivel de referencia de movilidad para cada ubicación por fuente de datos. Luego, determinamos una proporción mediana de cambio en la movilidad específica de la ubicación para cada comparación por pares de fuentes de movilidad, utilizando Google como referencia y ajustando las otras fuentes por esa proporción. La serie de tiempo para la movilidad se estimó utilizando un modelo de regresión de proceso gaussiano utilizando las fuentes de datos estandarizadas para obtener un indicador compuesto para el cambio en la movilidad para cada día de ubicación.

Calculamos los residuos entre nuestra serie de tiempo de movilidad compuesta predicha y la serie de tiempo compuesta de entrada, y luego aplicamos una caminata aleatoria de primer orden a los residuos. La caminata aleatoria se utilizó para predecir los residuos del 1 de enero de 2020 al 1 de enero de 2021, que luego se agregaron a las predicciones de movilidad para producir una serie temporal final con incertidumbre: cambios « pasados ​​» en la movilidad desde el 1 de enero de 2020 al 28 de septiembre de 2020 y proyectados. movilidad del 28 de septiembre de 2020 al 1 de enero de 2021.

Mascaras

Realizamos un metanálisis de 40 estudios científicos revisados ​​por pares en una evaluación de la efectividad de la mascarilla para prevenir infecciones virales respiratorias ( Información complementaria ). Los estudios se extrajeron de una publicación preimpresa ²⁴ . Además, se consideraron todos los artículos de un segundo metanálisis ²³ y una publicación complementaria ⁴¹. Estos estudios incluyeron tanto a personas que trabajan en el cuidado de la salud como a la población en general, especialmente a familiares de personas con infecciones conocidas. Los estudios indican reducciones generales en las infecciones debido a que las máscaras evitan la exhalación de las gotitas respiratorias que contienen virus, así como alguna prevención de la inhalación por parte de los no infectados. La metarregresión resultante calculó los riesgos relativos transformados logarítmicamente y los errores estándar transformados logarítmicamente correspondientes basados ​​en recuentos brutos y utilizó una corrección de continuidad para estudios con recuentos cero en los datos brutos (0,001). Se incluyeron especificaciones y características adicionales para tener en cuenta las diferencias en las características de los estudios individuales y para identificar factores importantes que influyen en la efectividad de la mascarilla ( información complementaria ).

Utilizamos MR-BRT (metarregresión, bayesiano, regularizado y recortado), una herramienta de metarregresión desarrollada en el Institute for Health Metrics and Evaluation ( información complementaria), para realizar un metaanálisis que consideró las diversas características de cada estudio. Se tuvo en cuenta la heterogeneidad entre los estudios y se cuantificó la heterogeneidad restante entre los estudios en la amplitud de la IU. También realizamos varios análisis de sensibilidad para verificar la solidez de las estimaciones modeladas y descubrimos que la estimación de la efectividad del uso de mascarillas no cambió significativamente cuando exploramos cuatro análisis alternativos, incluido el cambio de la suposición de corrección de continuidad, utilizando la razón de probabilidades versus el riesgo relativo de estudios publicados, utilizando un modelo de efectos fijos versus un modelo de efectos mixtos e incluyendo estudios sin información sobre covariables.

Estimamos la proporción de personas que informaron que siempre usaban una mascarilla cuando estaban afuera en público tanto en los EE. UU. Como en ubicaciones globales utilizando datos de PREMISE (EE. UU.), Kaiser Family Foundation (EE. UU.), YouGov (fuera de EE. UU.) Y Facebook ( encuestas fuera de EE. UU.) ( Información complementaria ). Usamos el mismo modelo de suavizado que para las muertes por COVID-19 y pruebas per cápita para producir estimaciones del uso observado de mascarillas. Este proceso de suavizado promedió cada punto de datos con sus vecinos. Se asumió que el nivel de uso de mascarillas a partir del 21 de septiembre de 2020 (el último día de datos procesados ​​y analizados) era plano. Entre los estados sin datos específicos del estado, se utilizó un promedio regional dentro de los EE. UU.

Marco de modelado determinista

La especificación del modelo se resume en un esquema con detalles adicionales proporcionados en la Información complementaria . Para ajustar y predecir la dinámica de transmisión de enfermedades, incluimos un componente SEIR en nuestro modelo de múltiples etapas. En particular, la población de cada ubicación se rastrea a través del siguiente sistema de ecuaciones diferenciales:reSret= – β( t )S(yo1+yo2)αnorteremiret= β( t )S(yo1+yo2)αnorte- σmireyo1ret= σmi-γ1yo1reyo2ret=γ1yo1-γ2yo2reRret=γ2yo2dSdt=−β(t)S(I1+I2)αNdEdt=β(t)S(I1+I2)αN−σEdI1dt=σE−γ1I1dI2dt=γ1I1−γ2I2dRdt=γ2I2

donde α representa un coeficiente de mezcla para tener en cuenta la mezcla imperfecta dentro de cada ubicación, σ es la tasa a la que los individuos infectados se vuelven infecciosos, γ ₁ es la tasa a la que las personas infectadas salen de la fase presintomática y γ ₂ es la tasa a la que los individuos recuperar. Este modelo no distingue entre infecciones sintomáticas y asintomáticas, pero tiene dos compartimentos infecciosos ( I ₁ e I ₂ ) para permitir intervenciones que eviten centrarse en aquellos que no pueden ser sintomáticos; I ₁ es, por tanto, el compartimento presintomático.

Usando el enfoque de matriz de próxima generación, podemos calcular directamente tanto el número reproductivo básico bajo control ( R _c ( t )) como el número reproductivo efectivo ( R _efectivo ( t )) como ( Información complementaria ):

RC( t ) = α × β( t ) ×(yo1( t ) +yo2( t ) )α – 1× (1γ1+1γ2)Rc(t)=α×β(t)×(I1(t)+I2(t))α−1×(1γ1+1γ2) y

Re fFe c t i v e( t ) =RC( t ) ×S( t )norteReffective(t)=Rc(t)×S(t)N

Al permitir que β ( t ) varíe en el tiempo, nuestro modelo puede tener en cuenta los aumentos en la intensidad de la transmisión a medida que el comportamiento humano cambia con el tiempo (por ejemplo, cambios en la movilidad, adición o eliminación de SDM y cambios en el uso de máscaras de población). Brevemente, combinamos datos sobre casos (corrigiendo tendencias en las pruebas), hospitalizaciones y muertes en una distribución de tendencias en muertes diarias.

Para ajustar este modelo, volvimos a muestrear 1,000 extracciones de muertes diarias de esta distribución para cada estado ( Información complementaria ). Usando un IFR estimado por edad y la distribución del tiempo desde la infección hasta la muerte ( información complementaria ), usamos las muertes diarias para generar 1,000 distribuciones de infecciones estimadas por día desde el 10 de enero hasta el 21 de septiembre de 2020. Luego ajustamos las tasas a las que individuos infecciosos pueden entrar en contacto e infectar a individuos susceptibles (denotados como β ( t)) en función de una serie de predictores que afectan la transmisión. Nuestro enfoque de modelado actúa en toda la población (es decir, sin una estructura de edad asumida para la dinámica de transmisión) y cada ubicación se modela independientemente de las demás (es decir, no tenemos en cuenta el movimiento potencial entre ubicaciones).

Detallamos el algoritmo de ajuste SEIR en la Información complementaria . Brevemente, para cada sorteo, primero ajustamos una curva suave a nuestras estimaciones de nuevas infecciones diarias. Luego, muestreando γ ₂ , σ y α de los rangos definidos de la literatura ( Información complementaria ) y usando , ajustamos secuencialmente E , I ₁ , I ₂ y componentes R en el pasado. Luego resolvemos algebraicamente el sistema anterior de ecuaciones diferenciales para β ( t ).γ1=12γ1=12

La siguiente etapa de nuestro modelo ajusta las relaciones entre los cambios pasados ​​en β ( t ) y las covariables descritas anteriormente: movilidad, pruebas, máscaras, estacionalidad de la neumonía y otras. Las covariables variables en el tiempo se pronosticaron del 28 de septiembre al 28 de febrero de 2021 ( información complementaria ). La regresión ajustada se usó luego para estimar la intensidad de transmisión futura β _pred ( t ). La intensidad de transmisión futura final es entonces una versión ajustada de β _pred ( t ) basada en el ajuste promedio en el pasado reciente (donde la ventana de promedio varía según el sorteo de 2 a 4 semanas; información complementaria ).

Finalmente, usamos la intensidad de transmisión estimada futura para predecir la transmisión futura (usando los mismos valores de parámetro para todos los demás parámetros SEIR para cada sorteo). En una inversión de la traducción de muertes en infecciones, luego usamos las nuevas infecciones diarias estimadas para calcular las muertes diarias estimadas (nuevamente usando el IFR específico de la ubicación). También usamos las trayectorias estimadas de cada compartimento SEIR para calcular R _c y R _efectivos .

En la Información complementaria se describe un paso final para tomar las infecciones y muertes previstas y una microsimulación de uso hospitalario para estimar la necesidad de recursos hospitalarios para cada estado de EE. UU . Y los resultados se presentan en línea ( https://covid19.healthdata.org/ ).

Previsiones / escenarios

Las respuestas de política a COVID-19 pueden estar respaldadas por la evaluación de los impactos de varios escenarios de esas opciones, en un contexto de un supuesto de negocio habitual, para explorar completamente el impacto potencial de las palancas de política disponibles. Los detalles adicionales están disponibles en la información complementaria .

Estimamos la trayectoria de la epidemia por estado bajo un escenario de flexibilización de mandatos que modela lo que sucedería en cada estado si el patrón actual de flexibilización de los MDF continúa y no se implementan los nuevos mandatos. Esto debe considerarse como el peor de los casos en el que, independientemente de cuán alta sea la tasa de mortalidad diaria, los SDM no se reintroducirán y el comportamiento (incluida la movilidad de la población y el uso de máscaras) no variará antes del 28 de febrero de 2021. En lugares donde el El número de casos está aumentando, lo que lleva a un número muy elevado de casos al final del año.

Como escenario más plausible, usamos la experiencia observada de la primera fase de la pandemia para predecir la respuesta probable de los gobiernos estatales y locales durante la segunda fase. Este escenario de referencia plausible asume que en cada ubicación la tendencia de suavizar los MDF continuará en su trayectoria actual hasta que la tasa de mortalidad diaria alcance un umbral de 8 muertes por millón. Si la tasa de mortalidad diaria en una ubicación excede ese umbral, asumimos que los SDM se reintroducirán por un período de 6 semanas. La elección del umbral (de una tasa diaria de 8 muertes por millón) representa el percentil 90 de la distribución de la tasa de mortalidad diaria en la que los estados de EE. UU. Implementaron sus mandatos durante los primeros meses de la pandemia de COVID-19. Seleccionamos el percentil 90 en lugar del percentil 50 para capturar una mayor renuencia anticipada de los gobiernos a restablecer mandatos debido a los efectos económicos del primer conjunto de mandatos. En lugares que no superan el umbral de una tasa de mortalidad diaria de 8 por millón, la proyección se basa en las covariables del modelo y las previsiones para estas hasta el 28 de febrero de 2021. En lugares donde la tasa de mortalidad diaria superó el 8 por millón en En el momento de ejecutar nuestro modelo final (21 de septiembre de 2020), asumimos que los mandatos se introducirían en 7 días.

El escenario del uso de máscara universal modelos de lo que sucedería si el 95% de la población en cada estado siempre usara una máscara cuando estuviera en público. Este valor fue elegido para representar la tasa más alta observada de uso de mascarillas en el mundo hasta el momento durante la pandemia de COVID-19 ( información complementaria ). En este escenario, también asumimos que si la tasa de mortalidad diaria en un estado excede las 8 muertes por millón, los MDF se reintroducirán por un período de 6 semanas.

Se incluyeron dos escenarios derivados adicionales para ayudar a la comprensión y resolución de políticas de estos escenarios marco principales: un escenario de uso de máscaras menos completo del 85% de uso público de máscaras y un escenario de uso de máscaras universal en ausencia de NPI adicionales. El escenario de uso de máscara menos completo evaluó lo que sucedería si el 85% de la población en cada estado siempre usara una máscara cuando estuviera en público. Al igual que con el escenario del uso universal de mascarillas, también asumimos que si la tasa de mortalidad diaria en un estado supera las 8 muertes por millón, los MDF se reintroducirán durante un período de 6 semanas. Para completar, también evaluamos el uso de mascarilla universal por el 95% de la población en un escenario que asume que no se implementarán otras NPI en ningún valor umbral de muertes diarias; los resultados de este escenario,Información complementaria y figs. 2 – 4 . Gráficos de verificación del modelo SEIR para escenarios de 95% de uso de mascarillas con mandatos (Datos suplementarios 1 ), 95% de uso de mascarillas sin mandatos (Datos suplementarios 2 ) y 85% de uso de mascarillas con mandatos (Datos suplementarios 3 ), así como diagnósticos de regresión detallados ( Los datos suplementarios 4 ) y la distribución espacial de covariables seleccionadas (datos suplementarios 5 ) están disponibles en la información de apoyo . Todos los escenarios suponen un aumento de la movilidad asociado a la apertura de escuelas en todo el país.

Modelo de validación

El rendimiento predictivo de OOS para los modelos IHME SEIR se ha evaluado frente a las tendencias observadas posteriormente de manera continua y se ha comparado con otros modelos de pronóstico de mortalidad de COVID-19 disponibles públicamente en un marco disponible públicamente ²¹ . El modelo IHME SEIR descrito aquí ha demostrado constantemente una alta precisión, medida por un MAPE bajo, en comparación con modelos de otros grupos. Por ejemplo, entre los modelos lanzados en junio, a las 10 semanas de extrapolación, el modelo IHME SEIR tuvo el MAPE más bajo de cualquier grupo de pronóstico observado en 20.2%, en comparación con un promedio de 32.6% entre grupos. Numerosos otros aspectos del desempeño predictivo se evalúan en nuestro marco disponible públicamente ²¹ .

El número cada vez mayor de encuestas de serología basadas en la población realizadas también brinda una oportunidad única para validar nuestras predicciones con resultados epidemiológicos modelados. En la figura 9 de datos extendidos , comparamos estas encuestas serológicas (como el estudio español ENE-COVID ⁴²) a nuestra seropositividad poblacional estimada, tiempo indexado a la fecha en que se realizó la encuesta. En general, en las diversas ubicaciones que se han informado a nivel mundial, observamos un alto grado de acuerdo entre la seropositividad estimada y la encuestada. A medida que se realicen y publiquen más estudios de serología, especialmente en los Estados Unidos, esto permitirá una evaluación continua e iterativa de la validez del modelo. Se realizaron dos análisis de sensibilidad; el primero evaluó la importancia de los supuestos de modelos específicos sobre la validez predictiva de OOS, mientras que el segundo evaluó la solidez de nuestras conclusiones a estos mismos supuestos del modelo ( información complementaria ).

Limitaciones

Las epidemias progresan sobre la base de procesos biológicos y sociales complejos, dinámicos y no lineales, difíciles de observar directamente y a escala. Los modelos mecanicistas de epidemias, formulados como ecuaciones diferenciales ordinarias o como modelos de simulación basados ​​en individuos, son una herramienta útil para conceptualizar, analizar o pronosticar el curso temporal de las epidemias. En la epidemia de COVID-19, las políticas efectivas y las respuestas a esas políticas han cambiado las condiciones que respaldan la transmisión de una semana a la siguiente, y los efectos de las políticas se materializan típicamente después de un lapso de tiempo variable. Cada modelo se aproxima a una epidemia, y ya sea que se utilice para comprender, pronosticar o asesorar, existen limitaciones en la calidad y disponibilidad de los datos utilizados para informarla y las simplificaciones elegidas en la especificación del modelo.

Uno de los mayores determinantes de la calidad de un modelo es la calidad correspondiente de los datos de entrada. Nuestro modelo se basa en las muertes diarias relacionadas con COVID-19, a diferencia de los recuentos diarios de casos de COVID-19, debido a la suposición de que los recuentos de muertes son una estimación menos sesgada de las verdaderas muertes relacionadas con COVID-19 que los recuentos de casos de COVID-19. del número real de infecciones por SARS-CoV-2. Numerosos sesgos, como el comportamiento de búsqueda de tratamiento, los protocolos de prueba (como solo evaluar a aquellos que han viajado al extranjero) y el acceso diferencial a la atención, influyen en gran medida en la utilidad de los datos de recuento de casos. Además, existe una creciente evidencia de que los individuos inaparentes y asintomáticos son infecciosos, así como los individuos que eventualmente se vuelven sintomáticos y son infecciosos antes de la aparición de cualquier síntoma. Como tal, nuestros datos de entrada primarios para nuestro modelo son recuentos de muertes;

Más allá de los datos de entrada básicos, se incorpora a nuestro modelo una gran cantidad de otras fuentes de datos con sus propios sesgos potenciales. Las pruebas, la movilidad y el uso de mascarillas se miden de manera imperfecta y pueden o no ser representativos de las prácticas de aquellos que son susceptibles y / o infecciosos. Además, cualquier pronóstico de los patrones de estas covariables está asociado con un gran número de supuestos ( Información complementaria), y como tal, se debe tener cuidado en la interpretación de estimaciones más adelante en el futuro, ya que la incertidumbre asociada con los numerosos submodelos que entran en estas estimaciones aumenta con el tiempo. Además, aunque nuestras covariables invariantes en el tiempo son más sencillas de estimar, algunas de ellas pueden estar más asociadas con el resultado de la enfermedad que con el potencial de transmisión y, por lo tanto, su impacto en el modelo puede ser más atenuado.

A efectos prácticos, nuestro modelo de transmisión ha hecho una gran cantidad de suposiciones simplificadoras. Entre ellos, la clave es la exclusión del movimiento entre ubicaciones (por ejemplo, importación) y la ausencia de estructura de edades y mezcla dentro de la ubicación (por ejemplo, asumimos una población bien mezclada). Está claro que hay eventos grandes, parecidos a un súper esparcidor que han ocurrido a lo largo de la pandemia de COVID-19, y nuestro modelo actual no puede capturar completamente estas dinámicas. Otro supuesto importante a tener en cuenta es el de la relación entre la estacionalidad de la neumonía y la estacionalidad del SARS-CoV-2. Hasta la fecha, tanto en el hemisferio norte como en el sur, existe una fuerte asociación entre los casos y muertes de COVID-19 y los patrones estacionales generales de muertes por neumonía ( Información complementaria). Nuestras previsiones para finales de febrero de 2021 están enormemente influenciadas por la suposición de que esta relación se mantendrá durante todo el año y que la estacionalidad del SARS-CoV-2 se aproximará bien a la estacionalidad de la neumonía. Si bien evaluamos este supuesto en la medida de lo posible ( Información complementaria), todavía no hemos experimentado un año completo de transmisión del SARS-CoV-2 y, como tal, aún no podemos saber si esta suposición es válida. Además, nuestro modelo intenta dar cuenta de algunas de las incertidumbres asociadas en el proceso, pero no captura por completo todos los niveles de incertidumbre. Las iteraciones futuras deberían rastrear las incertidumbres que surgen de procesos más complejos, como la estocasticidad demográfica. También existe incertidumbre (y no identificabilidad) en torno a una serie de parámetros del modelo de transmisión. Aquí hemos optado por incorporar esta falta de conocimiento extrayendo parámetros de transmisión clave de distribuciones plausibles y luego presentando el resultado promedio a través de estas realidades potenciales. A medida que haya más información disponible, esperamos ajustar estos parámetros a cada ubicación.

Finalmente, el modelo que se presenta aquí no es el primer modelo que nuestro equipo ha desarrollado para predecir la transmisión actual y futura del SARS-CoV-2. A medida que avanzaba el brote, intentamos adaptar nuestro marco de modelado tanto al cambiante panorama epidemiológico como al aumento de datos que podrían ser útiles para informar un modelo. Los cambios en la dinámica del brote superaron tanto el propósito inicial como algunos supuestos clave de nuestro primer modelo, lo que requirió una evolución en nuestro enfoque. Si bien la formulación actual de SEIR es un marco más flexible (y, por lo tanto, es menos probable que necesite una reconfiguración completa a medida que avanza el brote), esperamos plenamente la necesidad de adaptar nuestro modelo para acomodar cambios futuros en los patrones de transmisión del SARS-CoV-2. La incorporación de movimiento dentro y fuera de las ubicaciones es un ejemplo, pero resolver nuestro modelo a escalas espaciales más finas, así como tener en cuenta la exposición diferencial y las tasas de tratamiento entre sexos y razas, son otras dimensiones del modelo de transmisión que actualmente no tenemos en cuenta, pero esperamos que sean adiciones necesarias en los próximos meses. Como hemos hecho antes, adaptaremos, actualizaremos y mejoraremos continuamente nuestro modelo en función de la necesidad y la validez predictiva.

Rovira S. y Díaz CA, Maestría y Especialización de Economía y Gestión de la Salud. Universidad ISALUD.

parte 2.

Posibles motivos de la falta de Vacunación poblacional.

Estudios realizados en el país, como otros realizados en el exterior[i], muestran como la pobreza, las diferencias sociales, la inaccesibilidad al sistema de salud y de los pobladores a los centros asistenciales, siguen siendo factores asociados a la no vacunación de la población infantil.

Otro de los puntos claves en la no vacunación son las creencias populares acerca de los efectos adversos de las mismas, como así también la conceptualización errónea del personal de salud que pierde oportunidades para vacunar al niño o al individuo, ya sea por descuido, desconocimiento o falta de capacitación sobre una vacunación oportuna (como así las falsas contraindicaciones), siendo el personal de salud el promotor más importante para la comunicación y la vigilancia de la cobertura[ii].

Tiene gran influencia en el incumplimiento del esquema de vacunación, la falta de controles periódicos de las personas o niños. Los pacientes que realizan muchos controles regulares tienen más chances de ser inmunizados. Los motivos socioeconómicos como los niños de familias pobres concurren a los servicios sanitarios, solo en los casos de emergencia, dificultando así un correcto control y seguimiento. Por eso es fundamental consultar sobre la cobertura de vacunación en cada oportunidad y centro asistencial. Otros puntos a considerar son, la falta de acceso a la atención primaria, el nivel de educación de la madre y la edad, ya que cuanto menor es la madre, más riesgo tiene de no tener una cobertura de vacunación completa, hecho que se agrava según su nivel de educación[iii].

 

Situación al 2019 de registro de Vacunación

Una investigación que realicé en el 2013[iv], donde evalué a 1.542 personas entre 18 y 25 años con intención de ingresar a una Institución Nacional, y que provenían de todas las Provincias y Regiones del País; siendo las principales del Nordeste y Noroeste (Salta, Formosa y Misiones) y en un número muy elevado provenían de la Provincia de Buenos Aires, y principalmente de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires.

La investigación nos muestra que casi la mitad de las personas evaluadas (49%) no poseían un carnet de vacunación y de aquellos que si tenían el carnet (51%); la mitad de éstos tenían muy bajo registro de vacunas, es decir, solo tenían registradas entre 1 y 5 vacunas de las esperadas encontrar, según las recomendaciones del 2013 del Ministerio de Salud de la Nación.

Se puede resaltar que la edad entre 18 y 21 años es donde hay mayor tenencia de carnet probablemente debido a las políticas implementadas en éstos últimos años tanto a nivel nacional como provincial, promoviendo el registro por parte del equipo de salud y la conservación del carnet por parte del interesado, como así una mejora del control escolar.

Los hallazgos que determinó esta investigación es que hay que fortalecer las acciones para lograr que el 100% de la población conserve el registro y a su vez exista una herramienta que permita al sistema de salud obtener la información. Al mismo tiempo se observaron diferencias entre las provincias. Las personas que provenían de Formosa y Buenos Aires fueron los que carecían de carnet en una mayor proporción, mientras que los provenientes de Salta y Misiones, era a la inversa.

Si analizamos cada una de las vacunas, podemos observar que la BCG fue la vacuna más registrada en los carnets. Esto probablemente sea debido a que la misma es aplicada en el centro de salud en el momento del nacimiento, con lo cual la cobertura puede llegar al 100%. Esta situación ejemplifica que asociar un hecho medico con la aplicación de una vacuna facilita la cobertura.

Otra realidad se observa con la vacuna contra la Hepatitis B donde se resalta que solo el 46% de los evaluados tenían las 3 dosis recomendadas para una correcta inmunización confirmando una escasa cobertura.

Las mismas situaciones de escasa cobertura se observa en los registros de la vacuna Cuádruple (Difteria, Tétanos y tos Convulsa e Haemophilus influenzae tipo b). Solo un mínimo porcentaje tenía las vacunas recomendadas para una correcta inmunización. En ésta ocasión, también se puede opinar sobre por qué sucedió lo detallado, y en ésta oportunidad no solo creer que es por una falla del sistema de salud, sino se puede pensar que las autoridades educativas que en las distintas oportunidades de evaluación, no aprovechan las oportunidades para completar los carnets con las vacunas recomendadas.

Si observamos los registros de la vacuna Sabin, podemos ver que la mitad de los encuestados tenían registrados en su carnet las tres (3) dosis y los dos (2) refuerzos que se recomiendan. Aunque esto representa un elevado número de incumplimientos del cronograma, es uno de los mejores registros con dosis completas.

Con respecto a la vacuna Doble Viral (Sarampión y Rubeola) podemos observar que aunque existía un elevado porcentaje de registros, solo la cuarta parte tenía administrada las dosis recomendadas, haciendo que sea muy elevado el número de personas que no están correctamente inmunizadas.

En relación a la vacuna Triple Bacteriana Celular, podemos observar un alto porcentaje de no vacunados (el 53,87%); siendo la situación más crítica, con otras vacunas. Al analizar el nivel de cobertura que los evaluados poseían en relación a la difteria, tétanos, coqueluche y tos convulsa podemos concluir que esta población estaba en muy malas condiciones de inmunización para éstas enfermedades, ya que el 82% de los encuestados no poseían registros de la Triple Bacteriana Acelular. Si analizamos la situación en general y analizamos la Doble Bacteriana descubrimos que el 70% de los aspirantes no poseía ningún registro o solo se había aplicado 1 sola dosis de las dos recomendadas; llegando a la conclusión de que éstas vacunas, difteria, tétanos, coqueluche y tos convulsa, son las menos registradas.

Una situación diferente puede observarse en el análisis de la administración de la vacuna contra la Fiebre Amarilla, vemos que el 49% de la población evaluada poseían la vacuna registrada, teniendo un comportamiento correcto, según la procedencia del sujeto y el riesgo para contraer dicha enfermedad en esa zona; es decir, el 100% de la población que provenía de zonas de riesgo para la Fiebre Amarilla, poseían dicha vacuna y los que no estaban vacunados provenían de las Provincias de Buenos Aires, Ciudad Autónoma de Buenos Aires, Córdoba, etc. donde no se recomienda aplicarla. La misma situación podemos observar en la vacunación contra la Fiebre Hemorrágica Argentina, donde observamos que el 1% de los encuestados que presentaron el carnet de vacunación, poseían registros de haberse vacunado contra la Fiebre Hemorrágica, ya que la gran mayoría de los aspirantes no eran de procedencia de zonas de riesgo para esta enfermedad.

Otra referencia a la gestión del sistema de salud debe hacerse en un porcentaje de la población estudiada (el 13%) que presentaron otras vacunas en sus registros que hacen más confusa la lectura de la cobertura. En algunos casos poseían la vacuna quintuple (vacuna contra la difteria, tos convulsa, tétanos, haemophilis influenzae tipo b y hepatitis B) y además tenían aplicada la vacuna Doble Bacteriana o contra hepatitis B. En la mayoría de los casos existían registros incompletos para una correcta inmunización para estas enfermedades, ya que no lograban las dosis recomendadas o poseían vacunación repetidas contra las mismas.

Si se comparan los resultados de la Encuesta de Factores de Riesgo y los obtenidos en ésta investigación, podemos ver que los resultados son similares en relación a la cobertura de vacunación en algunas vacunas, como ser la Doble Adulta y la Neumococo, y se notan diferencias en otras, como ser la Hepatitis B y la Antigripal, probablemente por la edad de éstas personas evaluadas (la vacuna antigripal no es obligatoria para éste grupo etario y eso puede ser la causa de que sean tan pocos los vacunados con ésta vacuna; y en relación a la Hepatitis B, se podría pensar que las campañas implementada en los últimos años por el Ministerio de Salud de la Nación para contrarrestar a la Hepatitis B, pudieron dar resultado en éste grupo).

Los encuestados, respondieron llamativamente cuando se les preguntó los motivos por el cual no tenían completo el carnet de vacunación; siendo la respuesta más común: “ningún personal de salud le comentó la falta de dosis o vacunas”. Muchos de ellos comentaron que en los últimos meses habían pasado por un control médico antes de presentarse a la institución como aspirante, y nadie le había remarcado esa realidad. Esto hace referencia a las oportunidades perdidas que estos individuos tuvieron en todo éste tiempo, siendo responsabilidad de los vacunatorios a que estas personas concurrieron, los médicos pediatras de cabeceras que hayan tenido y los médicos clínicos que en la actualidad poseen. Cuando se les preguntó los motivos por el cual no poseían carnet, éstos respondieron que se debía a que lo habían dejado en la casa paterna/materna. La respuesta más frecuente de las personas apunta a que habían perdido el carnet en diferentes circunstancias de la vida y no habían podido recuperarlo. Lo más llamativo fue reconocer que “nunca le dieron un carnet de vacunación”. También hubo quienes habiendo perdido el carnet, recurrieron al vacunatorio, donde sin tener registros completaron carnets apócrifos. Hubo un alto número de personas que no quisieron responder las preguntas que indagaban los motivos de no posesión de carnet o poseer un carnet con pocos registros.

Datos del sistema Online de vacunación en Argentina

En la actualidad podemos observar, según el análisis realizado por el programa NOMIVAC (SISA), que hay una gran variedad de registros de vacunación interactuando en todo el país, y cambia según las Provincias, localidades o clases sociales.

Los registros pueden ser el carnet que históricamente se dio y lo guarda la persona o familiar a cargo del vacunado y además podemos encontrar varios registros on line que pueden ser a nivel Local o a nivel Nacional, como ser los registros realizados por REFES (Registro federalde Establecimiento de Salud), el de NOMIVAC (Vacunatorios) y además hay diferentes provincias que tienen sus propios registros, como pasa en Mendoza o en CABA.

Podemos observar al 2019, que solo 12 Provincias estaban utilizando como registro el NOMIVAC (Entre Ríos, Río Negro, salta, san Juan, Neuquén, Corrientes, Chaco, Sgo. Del Estero, La Rioja, Catamarca, Tierra del Fuego y Santa Cruz); y tienen sus propios registros e importan al NOMIVAC (Tucumán, Misiones, San Luis, CABA, Mendoza, Córdoba, Buenos Aires, Chubut, Santa Fe, Formosa, La Pampa y Jujuy).

Los principales problemas pasan porque aquellas provincias que no utilizan el programa NOMIVAC (SISA), tienen un atraso entre 6 y 12 meses para elevar la información y sin contar que muchas unidades provinciales no informan toda la información pertinente y se pierde toda información que recauda casi todos los vacunatorios privados del País.

Si consideramos que principalmente el sistema público Nacional y Provincial son las principales instituciones en cargar en el sistema online actual, dejando a la libre opción la carga a las demás instituciones, nos puede llevar a que un porcentaje alto de las instituciones que no son Públicas (se podría estimar como mínimo el 15% de la población estaría en esta condiciones, es decir un total de 7.000.000 de personas de diferentes edades y condiciones de salud), y que deben de ser vacunadas durante el año, por variables motivos (calendario de vacunación, campañas, método preventivos, etc.), no son registrados en el sistema, perdiéndose dicha información.

Gasto en salud por falta de buen sistema de registro

Hay muchas investigaciones que nos muestran el ahorro del costo en salud al aplicar una vacuna que previene una enfermedad, como la investigación que demuestra[v] que aplicar un refuerzo de la HB en niños nacidos de madres HBsAg positivas en zonas rurales de China, sería rentable y disminuye los costos por dicha enfermedad, como también nos muestra otra investigación[vi] motivada por el aumento sustancial en los casos de tos ferina en Estados Unidos, siendo el objetivo de la misma analizar el efecto del impacto potencial y la rentabilidad de recomendar una segunda dosis de Tdap extra a la recomendada a los 11 años; dando como resultado que una segunda dosis de Tdap resultó en una ligera disminución en el número de casos y otros resultados, y esa tendencia es más evidente cuando se revacuna a los 16 años que a los 21 años. Ambas estrategias de revacunación tuvieron un alto dólar por AVAC ahorrado, incluso bajo supuestos optimistas en un análisis de sensibilidad multivariante.

Otra investigación relacionado al tema, se concentra mas en un programa de evaluación viral y no en analizar el costo – beneficio de una vacuna[vii], y por eso analiza la susceptibilidad al sarampión, rubeola y la papera (MMR) en mujeres embarazadas y determina el porcentaje no inmune a la rubéola o las paperas, según el estado de inmunidad contra la rubéola; siendo un objetivo secundario en ésta investigación, la evaluación del costo de la vacunación y los programas de prueba destinados a eliminar estas susceptibilidades virales para determinar una estrategia optima; teniendo como resultado que el 91% de las mujeres eran susceptibles al sarampión, el 16,5% a la Rubeola y el 16,3% a las paperas. De las mujeres que eran inmunes al sarampión, un gran porcentaje no era inmune a la rubeola o a las paperas. Solo el 74,2% de las mujeres que sabían que tenían una vacuna de refuerzo eran inmunes a todos los componentes de la vacuna MMR. Recibir un refuerzo fue predictivo de inmunidad a los 3 virus. Un análisis de costos demostró que las estrategias de detección más amplias son más completas y más caras. Esta investigación concluyo que el programa actual de detección y vacunación ha dejado a muchas mujeres en edad reproductiva susceptibles al sarampión, Rubeola y las infecciones de las paperas y culmina con la refección que quizás sea necesario un programa de detección viral más completo para garantizar la inmunidad.

Hay otras investigaciones que analizan el costo que se ahorraría el sistema de salud con eliminar una dosis de una vacuna o mejorando la calidad de las aplicadas, como ser la que estudia[viii] la vacuna conjugada neumocócica de 13 valentes (PCV13), siendo una de las vacunas mas caras en el programa pediátrico en EEUU, quiso examinar su rentabilidad al cambiar de 4 dosis totales a 3 dosis totales, eliminando la tercera dosis en la serie primaria en los EEUU; llegando a la conclusión que podría esperarse un considerable ahorro de costos sociales y un aumento moderado de la enfermedad neumocócica al eliminar la tercera dosis de la serie primaria PCV13

La investigación anteriormente desarrollada, es similar a otra que podemos encontrar realizada en Italia[ix], donde el propósito de ella fue realizar una evaluación clínica / económica de la administración de una dosis de PCV13, en un programa de recuperación, para niños menores de 5 años que ya habían recibido 3 dosis de PCV7. Se estableció un modelo matemático del impacto clínico / económico de la adopción de 4 estrategias de recuperación con PCV13 (niños de hasta 24, 36, 48 y 60 meses), con una cobertura de vacunación del 80%, frente a la inmunización con 3 dosis de PCV7 sin el programa de recuperación. El lapso de tiempo cubierto por la simulación fue de 5,5 años; y pudo llegar a la conclusión que esta estrategia produce un ahorro para los costos médicos de unos 1.000.000 de Euros al vacunar a niños menores de 24 meses de edad (hasta casi 3 millones de euros para niños de hasta 60 meses). Más de la mitad de esos ahorros son atribuibles a casos hospitalizados evitados de neumonías neumocócicas no bacteriemicas. Aumentando el número de cohortes involucradas en el programa de vacunación, aumenta el impacto de la inmunización. El costo promedio por evento evitado es de 1674 euros para vacunar a niños de hasta 24 meses, y aumenta a 2522 euros al vacunar hasta los 60 meses de edad. El costo por año de vida ahorrado para diferentes estrategias de vacunación siempre es aceptable (de 12,250 euros a 22, 093 euros). Los resultados de este estudio justifican, incluso desde el punto de vista económico, la recomendación del Ministerio de Salud Italiano de vacunar a niños de hasta 24 meses de vida en un programa de recuperación, así como la administración de niños PCV13 de hasta 36 meses de edad, ya utilizado en algunas regiones italianas. Además, un programa de recuperación que proporciona la inmunización de niños menores de 60 meses de edad, también se justifica desde el punto de vista económico y clínico.

Así como hemos encontrado varias investigaciones relacionado con mejorar el costo – beneficios de agregar o sacar o modificar un plan de vacunación y desarrollamos algunas de ellas, podemos observar que hay pocos antecedentes relacionados al tema relevante para esta tesis. A continuación, se desarrollará algunos de esas investigaciones encontradas que se relacionan al tema a estudiar:

Un estudio realizado[x] evaluó la relación costo-efectividad de la vacunación meningocócica a los 14 meses y una vacunación adicional a la edad de 12 años, ambas con la vacuna MenACWY; y el cual llegó a la conclusión que según los resultados de que aplicar MenACWY a los 14 meses es un ahorro de costos en comparación con MenC a los 14 meses, principalmente debido a un menor precio de la vacuna. Agregar una dosis de refuerzo con MenACWY a los 12 años reduce la carga de la enfermedad, pero no es rentable con la epidemiología actual. Sin embargo, el escenario con la desaparición de la inmunidad del rebaño muestra que la estrategia con una dosis de refuerzo con MenACWY a los 12 años, tiene el potencial de ser rentable en el futuro. Para una estimación más precisa de la rentabilidad para la prevención de la pérdida de la inmunidad del rebaño, se debe desarrollar un modelo dinámico para los Países Bajos.

Otro estudio[xi] que tenía como objetivo cuantificar las vacunas administradas fuera de las edades mínimas y máximas recomendadas y para determinar los costos correspondientes de la revacunación mediante el análisis de los registros del sistema de información de inmunización (IIS), llego a la conclusión que las tasas de error fueron más altas para algunas vacunas, y varias de ellas requirieron revacunación. La complejidad del programa de vacunación y la confusión entre productos similares pueden contribuir a errores. La minimización de errores reduce el desperdicio, el exceso de costos y las molestias para padres y pacientes.

También podemos encontrar una investigación[xii] que quería determinar la proporción de niños Estadounidesnes que recibieron una dosis no válida de vacuna, evaluar el impacto en los niveles de cobertura de vacunación si no se contabilizaron las dosis no válidas y determinar el costo de compra de las vacunas si se repite al menos una dosis no válida. Los resultados de esta investigación nos muestran que en general el 10,5% de los niños habían recibido al menos una dosis no válida de vacuna. De las dosis no válidas, el 51% eran hepatitis B, el 100% de las cuales era la tercera dosis. También determinó que el 19% eran difteria, y tétano y tos ferina (DTP/DTaP), de los cuales el 92% era la cuarta dosis; eran vacunas que contienen sarampión (MCV); 15% fueron vacunas contra la varicela; y 4% fueron vacunas contra la polio, de las cuales el 96% fueron la primera dosis. Excluir las dosis inválidas resultó en un pequeño cambio en la cobertura de vacunación: 2,2% para DTP/DTaP, 0,7% para plio, 6,5% para hepatitis B, 1,4% para MCV y 1,7% para varicela. El costo de compra de lavacuna para repetir al menos una dosis inválida vario de aproximadamente $10 millones (comprado por el público) a aproximadamente $18 millones (comprado por el privado). Esta investigación llego a la conclusión que, a nivel nacional, alrededor de 595.000 de niños de entre 19 y 35 meses, nacidos entre febrero de 1997 y mayo de 1999, recibieron al menos una dosis no válida de vacuna. El costo de revacunar a estos niños es considerable y puede tener un impacto negativo en los padres, los médicos y los compradores de vacunas. Se debe informar a los proveedores de inmunización sobre el momento adecuado de inmunización para reducir la administración de dosis no válidas de vacunas.

Dentro de las investigaciones relacionadas, se destaca una investigación que compara tres estrategias de vacunación para la prevención del tétano en adultos y determinar cuál es la de menor costo – efectividad[xiii]. Cada estrategia, incluyen inmunización primaria infantil y profilaxis de heridas, y uno de los siguientes: 1) el refuerzo recomendado actualmente cada diez años; 2) un refuerzo individual a los 65 años de edad; o 3) ninguna intervención después de los 6 años, excepto para la profilaxis de heridas. Esta investigación tuvo como resultado que las tres estrategias tienen efectos muy similares en la esperanza de vida pero diferentes costos. La estrategia de refuerzo decenal, expresada de forma gradual a ninguna intervención después de la inmunización primaria infantil es la menos rentable, con una relación costo-efectividad incremental descontada de $143.138 por año de vida ahorrado en comparación con $4.527 para la estrategia de refuerzo único. El análisis de sensibilidad demuestra que la estrategia decenal es más efectiva pero más costosa en una amplia gama de supuestos del modelo. En conclusión, el autor determina que la política actual de recomendar vacunas de refuerzo contra el tétanos cada diez años es efectiva per mucho más costosa que una política más fácil de implementar que también brinda una protección considerable contra el tétanos. Los autores recomiendan abandonar los refuerzos cada diez años a favor de una política de incluir un refuerzo único a los 65 años junto con otras maniobras de mantenimiento de la salud recomendadas reservadas para esa edad.

CONCLUSIONES

El alto número de personas evaluadas sin carnet de Vacunación; es un llamado de atención sobre la metodología de registro que nuestro país utilizó y utiliza hasta el 2014, donde la posesión del carnet depende mucho de la voluntad del interesado en conservar un registro del historial de vacunas y dosis aplicadas.

Aunque desde el 2013 existe un nuevo sistema de registro general y online de vacunas aplicadas para cada personas (denominado NomiVac y coordinado por el Ministerio de Salud de la Nación); permitiendo así, sistematizar e informatizar la carga de datos de las vacunas administradas a cada ciudadano, facilitando la vigilancia de coberturas en cuanto a especificidad, oportunidad y exactitud; aún no se puede utilizar en su plenitud y en toda la población, dejando como medio de conservar la historia de vacunación de cada persona, el método actual.

La dificultad que muestra éste nuevo sistema y por el cual no se puede considerar como alternativa de conservación de los datos de vacunación, es porque aún no ha impactado en todos los establecimientos y vacunatorios de la Argentina, por lo complejo que es avanzar en un país tan federal y segmentado como este, con culturas de trabajo diferentes, con una gran resistencia a los cambios en lo inmediato y principalmente, por no haber una continuidad de políticas en cada Gestión.

Es importante comenzar a apoyar la utilización de éste nuevo registro, para poder mejorar, optimizar y facilitar la inmunización de la población; ya que la excelencia del programa, no solo está dirigido por el esquema de cobertura de Vacunación que tiene un País, sino por el control que pueda ejercer dicho País para no re-vacunar a su población, o dejar incompleto el calendario, o no lograr los objetivos establecidos y para poder reevaluar permanentemente dichos objetivos (feedback); situación de suma urgencia respetar para esta nueva etapa de vacunación que se viene en los próximos meses.

El registro de vacunación, no solo debe de ayudar al ciudadano a conservar su historial de vacunación, sino debe de dirigir, educar y colaborar con el control a los diferentes actores del sistema de Salud y facilitar además, la vigilancia Epidemiológica y la auditoría de aplicación de dosis (gasto público).

Es muy necesario para esta nueva etapa apoyar el programa de un registro único, y colaborar para que se vuelva un programa único no solo para la vacuna del COVID-19, sino para el registro de ahora en mas, de todas las vacunas aplicada desde el niño recién nacido, como a aquellas personas mayores de edad, sean vacunas calendarios, de campaña o aplicadas por otras circunstancias. Es hora de dejar que haya una fragmentación en este sistema y todos comiencen a utilizar uno universal y que sea online y de fácil acceso, ya sea para los tratantes como así, para los ciudadanos.

Tenemos fundamentos para estar confiados en el sistema que el Ministerio de Salud de la Nación está creando para esta instancia y por fin, trabajemos todos unidos para consolidar un sistema unificado de registro de vacunación, que no solo sea para esta campaña.

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[ii] Andrés Felipe Tirado Otálvaro, Claudia Marcela Moreno Uribe. Año 2007. “Factores asociados a las bajas coberturas de vacunación en Santa Bárbara (Antioquia) 2005 – 2006”. MEDICINA UPB 26(1): ABR 2007.

[iii] Laura Schargrodsky, Paola Viola, Marina Tenenbaum, Florencia Nolte, Liliana Sabbaj y Paola Czerniuk. Año 2011. El atraso en vacunas. Poniendo en evidencia una realidad en salud. Experiencia en el Hospital de Niños “Dr. Ricardo Gutiérrez”. Rev Hosp Niños Buenos Aires Septiembre 2011; vol 53, número 242.

[iv] Rovira Sergio. “Cobertura de Vacunación en Aspirantes a Gendarmes evaluados durante la incorporación del año 2013”. Tesis para aspirar a Mg. en Salud Pública (UBA) 2017.

Organización Mundial de la Salud. Informe sobre la Salud en el Mundo 2010. Capítulo 4 “más salud por el dinero”. Año 2010.

[v] Wang, Yuting; Shi, Ju-Fang; Wang, Le; Yan, Yongfeng; Yao, Hongyu; Dai, Min; Chen, Taoyang; Qu, Chunfeng. “Cost-effectiveness análisis of hepatitis B vaccine booster in children born to HBsAG-positive mothers in rural China”. Int. J Infect Dis: 78:130-139, 2019 Jan. MEDLINE / ID: mdl-30466898.

[vi] Kamiya, Haijime; Cho, Bo-Hyun; Messonnier, Mark L; Clark, Thomas A; Liang, Jennifer L. “Impact and cost-effectiveness of a second tetanus toxoid, reduced diphtheria toxoid, and acelular pertussis (Tdap) vaccine doce to prevent pertussis in the United States. Vaccine; 34 (15): 1832-8, 2016 Apr 04. MEDLINE / ID: mdl-26899377.

[vii] Hass, David M; Flowers, Coy A; Congdon, Christine L. “Rubella, rubeola, and mumps in pregnant women: susceptibilities and strategies for testing and vaccinating”. Obstet Gynecol; 106(2): 295-300, 2005 Aug. MEDLINE / ID: mdl-16055578.

[viii] Stoecker, Charles; Hampton, Lee M; Link-Gelles, Ruth; Messonnier, Mark L; Zhou, Fangiun; Moore, Matthew R. “Cost-effectiveness of using 2 vs 3 primary doses of 13-valent pneumococcal conjugate vaccine”. Pediatrics; 132(2): e324, 2013 Aug. MEDLINE / ID: mdl-23821695.

[ix] Boccalini, Sara; Azzari, Chiara; Resti, Massimo; Valleriani, Caludia; Cortimiglia, Martina; Tiscione, Emilia; Bechini, Angela; bonanni, Paolo. “Economic and clinical evaluation of a catch-up dose of 13-valente pneumococcal conjugatevaccine in children already immunized whith three doses of the 7-valent vaccine in Italy. Vaccien: 29(51): 9521-8, 2011 Nov 28. MEDLINE / ID: mdel-22008820.

[x] Hepkema, Hiltsje; Pouwels, Koen B; van der Ende, Arie, Westra, Tjalke A; Postma, Maarten J. “(Miningococcal) serogroup A, C, W135 and Y conjugated vaccine: a cost-effectiveness analysis in the Netherlands”. PLoS One; 8(5): e65036, 2013. MEDLINE / ID: mdl-23741448.

[xi] Rodgers, Loren; Shaw, Lauren; Strikas, Raymond; Hibbs, Beth; Wolicki, JoEllen; Cardemil, Cristina V; Weinbaum, Cindy. “Frequency and Costo f Vaccinations Administered Outside Minimum and Maximum Recommended Ages-2014 data From 6 Sentinel Sites of Immunization Information Systems”. J Pediatr; 193: 164-171, 2018 02. MEDLINE / ID: mdl-29249524.

[xii] Stokley, Shannon; Maurice, Emmanuel; Smith, Philip J; Klevens, R Monina. “Evaluation of invalid vaccine doses”. Am J Prev. Med; 26(1): 34-40, 2004 Jan. MEDLINE / ID: mdl-14700710.

[xiii] Balestra, D J; Littenberg, B. Should adult tetanus immunization be griven as a single vaccination at age 65? A cost-effectiveness análisis. J Gen Intern Med; 8(8): 405-12, 1993 Aug. MEDLINE / ID: mdl-8410405.

OTRA BIBLIOGRAFÍA UTILIZADA

Ángela Spagnuolo de Gentile, Analía Rearte, Natalia Regatky, Ricardo Cortez, Mariel Caparelli, Ruben Cerchiai. Junio 2012.”Esquema atrasados y oportunidades perdidas de vacunación en niños de hasta 2 años atendidos en Centros de Salud”.  Rev. Argentina Salud Pública, Vol. 3 – Nº 11, año 2012.

Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Año 2010. “La cobertura de vacunación de área local nacional, estatal y entre los niños de 19-35 meses. Estados Unidos, 2009”. mmwr morb mortal wkly rep. 2010 sep 17;59(36):1171-7.

Queiroz, Lorena Lauren Chaves; Monteiro, Silvio Gomes; Mochel, Elb Gomide; Veras, Maria Amélia de Sousa Mascena; Sousa, Francisca Georgina Macedo de; Bezerra, Márcio Lee de Meneses; Chein, Maria Bethania da Costa. Año 2013. Cobertura de vacunación de esquema básico durante el primer año de vida en las Capitales del Nordeste Brasileña. Cad. Saude Publica: 29(2): 294-302, Feb. 2013.

Laura Schargrodsky, Paola Viola, Marina Tenenbaum, Florencia Nolte, Liliana Sabbaj y Paola Czerniuk. Año 2011. El atraso en vacunas. Poniendo en evidencia una realidad en salud. Experiencia en el Hopital de Niños “Dr. Ricardo Gutiérrez”. Rev. Hosp. Niños Buenos Aires. Sep. 2011; vol. 53, número 242.

Dugas M, Dubé E, Kouyaté B, Sanou A, Bibeau G. año 2009. “Retrato de una larga trayectoria de vacunación en Burkina Faso: la aceptación cultural de vacunas para la inmunización actual”. Dalhousie University, Bioethic Department, Halifax, Canada. bmc int health hum rights. 2009 oct 14;9 suppl 1:s9. doi: 10.1186/1472-698x-9-s1-s9.

Allred Nj, Poehling Ka, Szilagyi Pg, Zhang F, Edwards Km, Staat Ma, Donauer S, Prill Mn, Fairbrother G. Año 2011. “El impacto de la pérdida de oportunidades en la cobertura de vacunación contra la influenza estacional para niños pequeños sanos”. National Center for Imnunization and Respiratory Diseases, Centers for Disease Control and Prevention, Atlanta, Georgia, Usa. Public Health Manag Pract. Nov-Dec 2011.

Carolina Begué. Año 2013. CEP – SALUD (Centro de Estudios Políticos) “VACUNACIÓN”

Grupo de Epidemiología y Salud Pública, Programa Ampliado de Inmunizaciones “PAI”, año 2012. “Monitoreo rápido de coberturas de vacunación por conglomerado”. Contrato 4145.0.26.1.015.2012. Informe Consolidado de Cali. Abril 2012.

Ingrid Andrés, Ivana Tonetto, Gabriela González, Capdevila, José Luis Rodríguez, José Marco del Pont y Leonardo Garfi. Año 2009. “Sistema de vigilancia para mejorar el grado de cobertura en vacunación”. Conexión pediátrica. Vol 1: 5

Ministerio de Salud de la Nación. Manual del Vacunador 2011. Argentina. 2011.

Secretaría de Salud Pública, Municipalidad de Rosario (Sistema Municipal de Epidemiología). “Monitoreo Rápido de la Cobertura de Vacunación en Niños Menores de 6 años en la Ciudad de Rosario”. 2003-2005.

Belem Trejo-Valdivia, Laura R Mendoza-Alvarado, Oswaldo Palma-Coca, Mauricio Hernández-Avila, Martha María Téllez-Rojo Solís. Año 2012. “Encuesta nacional de Cobertura de Vacunación (influenza, Neumococo y Tétanos) en adultos mayores de 60 años en México. Salud Pública México. Vol. 54 n. 1. Cuernavaca Jan./Feb. 2012.

Manual de Procedimientos Técnicos Sobre las Normas del PAI. 2008. Programa Ampliado de Inmunización (PAI).

SNVS. Ministerio de Salud de la Nación Argentina. N° casos Hepatitis A, casos y tasas. 2000-2010.

Gabriel Esteban Acevedo, Gustavo Adolfo Martínez y Juan Carlos Estario. Manual de Salud Pública (C.I.S.A. Centro de Investigación y Formación en Salud Ambiental). Escuela de

José Luis Días-Ortega, Elizabeth Ferreira-Guerrero, Belem Trejo-Valdivia, Martha María Téllez-Rojo, Leticia Ferreyra-Reyes, María Hernández-Serrato, Airain Alejandra Montoya-Rodriguez y Lourdes García-García. “Cobertura de vacunación en niños y adolescentes en México: esquema completo, incompleto y no vacunación”. Instituto Nacional de Salud Pública. Cuernavaca, Morelos, México. Salud Pública México. Vol. 55. Cuernavaca 2013.

Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Año 2010. “La cobertura de vacunación de área local nacional, estatal y entre los niños de 19-35 meses. Estados Unidos, 2009”. mmwr morb mortal wkly rep. 2010 sep 17;59 (36):1171-7.

Datos oficiales del Programa NOMIVAC (2019).

Reportes de los países en el Formulario conjunto para la notificación de la OPS-OMS/UNICEF (JRF), 2011. Excluye datos de 2010 de Chile y Haití (no recibidos al 30 de Junio).

Rovira S. y Díaz CA, Maestría y Especialización de Economía y Gestión de la Salud. Universidad ISALUD.

Parte 1

Introducción.

Por fin llegó la hora de empezar a prepararnos para las vacunas contra el COVID-19, situación que podría llevarnos a una normalidad distinta, luego de conseguir un número de determinado de ciudadanos vacunados (60%); y para ello, el Gobierno Nacional esta trabajando para conseguirlas mediante acuerdo de riesgo y reservas en la producción con diferentes Laboratorios (Astra Zeneca-Oxford, Pfizer, Cansino y Sputnik, Jansen) y así, poder asegurarnos el número necesario para tal fin, que debe ser superior a la inmunización programada anualmente para la influenza.

El problema de este escenario de oferta insuficiente y demanda sin antecedentes, es que tendremos la necesidad de tener varias vacunas de diferentes tipo de conservación, tratamiento y cuidados (habrá 3 tipos de conservación por medio de cadena de frio, donde una vacuna deberá de conservarse en -70º, una vacuna deberá de tener -18º y otras vacunas tendrán una conservación de cadena de frio entre 2 y -8º), y que no solo llegarán en diferentes etapas, sino en cantidad; y eso dificultará la logística de almacenamiento, distribución y aplicación.

Es decir; “en el corto plazo Argentina afrontará uno de los desafíos sanitarios más significativos de su historia. La campaña de vacunación frente al COVID-19 planteará desafíos inéditos en su implementación. La pandemia requiere implementar estrategias de vacunación que eviten todo tipo de aglomeración de personas. Esta situación requerirá implementar estrategias innovadoras de vacunación, que deberán tener por objetivos alcanzar a la mayor cantidad de población objetivo en el menor periodo de tiempo posible, priorizando los grupos estratégicos y aquellas personas con mayor riesgo de tener complicaciones y fallecer (personas mayores, residentes de instituciones cerradas, personas con co-morbilidades).  A su vez, esta campaña tendrá el desafío de asegurar un registro nominal, digital, seguro, unificado y oportuno para monitorear el avance de meta y la seguridad de las vacunas Este registro deberá ser una herramienta clave en el nivel local para acceder a la información a través de los reportes.

Para lograr estos objetivos se deberá implementar un plan que identifique la población objetivo y logre su vacunación efectiva (una o dos dosis) sin aumentar los riesgos de contagio. Por tal motivo, se propone la indispensable coordinación interjurisdiccional entre el Ministerio de Salud de la Nación y los Ministerios de Salud Provinciales y los Comité Operativos de Emergencias (COE) de las provincias y los municipios, así como la participación de otras áreas de los estados provincial y nacional, con el fin lograr una vacunación efectiva en territorio. Para facilitar y potenciar la coordinación interjurisdiccional de la estrategia se proponen una serie de recursos financieros destinados a la planificación y ejecución de la vacunación COVID-19 en grupos de riesgo.

Para ello, el Ministerio de Salud de la Nación será el encargado de la adquisición y distribución de las vacunas y el material descartable, ejerciendo el rol rector y generando los lineamientos técnicos consensuados con la Comisión Nacional de Inmunizaciones y las 24 jurisdicciones, incluyendo todos los componentes de la campaña (planificacion y coordinacion, aspectos regulatorios, articulación con socios estratégicos, sistemas de información, logística y cadena de frío, vigilancia de la seguridad de las vacunas, entrenamiento, comunicación y movilización social, monitoreo y supervisión,  entre otros).

El Ministerio de Salud para lograr el objetivo, ha presentado un plan con diferentes etapas preparativas para la recepción y muchas otras tapas e hitos, que está en un análisis para construcción de consenso y concepción de un programa, para lograr el objetivo, y estará a cargo de la Programa REDES (Dirección Nacional de Control de Enfermedades Transmisibles. Dirección Nacional de Epidemiología e Información Estratégica. Dirección Nacional de Talento Humano y Conocimiento. Dirección de Control de Enfermedades Inmunoprevenibles. Dirección de Gobernanza e Integración de los Sistemas de Salud); y es un plan complejo, donde necesita coordinar el esfuerzo de todos los intervinientes, ya sea Gobiernos, personal interviniente técnico y población, para reducir lo fallas en el manejo, distribución y aplicación de las vacunas, para asegurarse que se logre todos los objetivos esperados.

Por eso, y teniendo en cuenta todo el esfuerzo que el Ministerio de Salud esta realizando, no nos podemos desentender sobre uno de los pasos para nosotros, tan fundamental como todos los anteriores; no nos podemos olvidar de establecer un buen registro de vacunación para un mejor control y seguimiento de los vacunados; e utilizar ésta campaña, para no solo crear un buen registro de la vacuna aplicada por COVID-19, sino que se nos abre una oportunidad para dejar por fin establecido un sistema de registro de vacuna para el uso diario que abarque a todas las otras vacunas (de calendario o no) y así, por fin, mejorar el sistema de registro de vacuna que existe hoy en día en la Argentina.

Es importante establecer un registro unificado correcto, porque si no contamos con ello, vamos a entrar en un proceso donde no podremos seguir el funcionamiento de las vacunas aplicadas, los eventos adversos y principalmente, no vamos a poder identificar a quién se le aplicó y a quien no, no solo para corroborar que se llegue al número esperado de personas vacunadas según el número total poblacional; sino que nos ayudaría para no re-vacunar a las personas, realizando un acto de riesgo para la salud de ellos y principalmente, evitando un costo innecesario.

Y realmente es una oportunidad, ya que nos puede ayudar ésta situación a destrabar el conflicto que desde años atrás viene trayendo la idea de crear un único registro de vacunación online a nivel País, ya que lo que se implemente para ésta campaña, debe de quedar de base para todas las otras que años tras año se realizan

En la actualidad convivimos con dos forma de registro, donde encontramos el viejo carnet de vacunación en formato cartón que se entrega a cada vacunado y un registro online, pero ésta modalidad, aun tiene varios sistemas que conviven juntos, haciendo complicado su carga.

Antecedentes:

El Ministerio de Salud de la Nación, en el 2013, presento el programa NoMiVAC, el cual se creaba el primer carnet online y único, haciendo un cambio radical en la vigilancia epidemiológica de la inmunización; pero diversas situaciones causadas por la gran Fragmentación y Segmentación de nuestro sistema de salud y por la Federalización de nuestro País y por las diferentes políticas que cada Gobierno de turno presenta; causaron grandes daños al sistema y un gran atraso a la carga del mismo.

De las 24 Provincias, solo 12 de ellas cargan en el sistema y las otras 12 Provincias tienen sus propios sistemas de carga. Pero no solo esto es lo que dificulta la carga del mismo, sino que no todas las instituciones que aplican vacunas realizan dicha carga; causando el perder datos sensibles para identificar a todos los ciudadanos que son vacunados y poder realizar un historial de cada uno de ellos.

Análisis comparativo:

A lo largo de los años, diferentes investigadores de todo el mundo, evalúan el nivel de cobertura general o de una población determinada, como así, la importancia del carnet de vacunación, y el registro de las vacunas en ella; para evaluar la cobertura poblacional y el funcionamiento de cada región, país o localidad.

Situación en los Estados Unidos

En los Estados Unidos se publicó una investigación en el año 2012 que considera la cobertura de vacunación entre los adolescentes de 13 a 17 años, analizada desde el 2006 hasta el 2012[i]. 

Esta investigación determinó que la cobertura de vacunación de las vacunas recomendadas para los adolescentes (Tdap: Triple Bacteriana Acelular, MenACWY: Vacuna Antimeningocócica Tetravalente, HPV: Vírus contra el Papiloma Humano, MMR: Triple Viral y vacunas contra la Hepatitis B), fue similar en todo los grupos de edad. Los varones mayores presentaban menores niveles de cobertura contra la varicela y las mujeres aumentaron la cobertura de vacunación contra el VPH todos los años a un promedio de aproximadamente de 6,4 puntos porcentuales aunque solo el 44,5 % de las mujeres de 17 años habían recibido las 3 dosis recomendadas.

La cobertura de la vacuna Triple Bacteriana Acelular, Antimeningocócica Tetravalente y contra el Virus del Papiloma Humano varió ampliamente entre los diferentes Estados. Por regiones, la cobertura de vacunación fue más alta en general en el Nordeste y entre los hombres. La cobertura con ≥1 dosis de VPH aumentó 6,9 puntos porcentuales en 2011 luego de ser declarada obligatoria su administración a varones de entre 9-26 años.

Un estudio de cohortes retrospectivo, realizado en cincuenta y dos centros de atención primaria ubicados en Rochester (New York), Nashville (Tennessee) y Cincinnati (Ohio), evaluó el impacto de la pérdida de oportunidades en la cobertura de vacunación contra la influenza estacional efectuada en niños entre 6 y 23 meses de edad que buscaron atención médica durante la temporada de influenza 2004-2005[ii].Consistió en determinar el nivel de cobertura de la vacunación contra la influenza, el servicio de salud consultado (bienestar infantil u otro), y la presencia de síntomas de enfermedad. El concepto de Oportunidad Perdida se definió como visita práctica (visita que realiza una persona a un centro sanitario un individuo que precise ser vacunado y que, a pesar de no existir contraindicaciones, no recibe todas las vacunas necesarias), durante la temporada de influenza, cuando la vacuna estaba disponible, pero en el que el niño no recibió la vacuna cuando era elegible para tenerla. Cada niño fue clasificado en tres categorías: portador de todas las vacunas, parcialmente vacunados o no vacunados.

La investigación dio como resultado que de 1.724 niños analizados, 62,0% tenían al menos una oportunidad perdida. El 12,8% de los niños con oportunidades perdidas, eran totalmente no vacunados (nunca habían sido vacunados contra la influenza) y el 29,8% fueron parcialmente vacunados. En general, el 33,6% de las oportunidades perdidas se produjo durante las visitas del niño sano y el 66,4% durante otros tipos de visitas. La eliminación de todas las oportunidades perdidas hubiera incrementado la cobertura de vacunación completa del 30,3% al 49,9%.

 

Estado de cobertura de vacunación a nivel Latinoamérica y Argentina

Una investigación realizada en México por José Luis Díaz-Ortega y col. “Cobertura de Vacunación en niños y adolescentes en México: esquema completo, incompleto y no vacunación”, realizado por el Instituto Nacional de Salud Pública de Cuernavaca, Morelos, tuvo como objetivo evaluar la cobertura de vacunación en niños y adolescentes, analizando los resultados de la Encuesta Nacional de Salud y Nutrición realizado en el 2012 en dicho país[iii].

La investigación tuvo como resultados que la cobertura en menores de un año fue del <70% para tres vacunas y del 50% para cinco vacunas. En niños de 15 a 23 meses fue 59,8% para cuatro vacunas y 51% para seis. A los seis años 93,2% tenían una dosis de SRP/MMR. La cobertura para tres vacunas en adolescentes fue menor a 50%. La proporción de no vacunados fue 4,7% en menores de un año, 0,2% en 15 a 23 meses, 6,8% a los seis años y 37% en adolescentes. La cobertura de BCG, HB y neumococo en menores de un año y de SRP a los 15 a 23 meses fue mayor a 80%. El analfabetismo tanto materno como adolescente, fue una de las primeras variables explicativas de esquema incompleto.

Como conclusiones de la investigación se destaca que se requiere mejorar todo el sistema de vacunación (educación, promoción, capacitación a los profesionales de salud) y mejorar los vacunatorios, cumpliendo con los horarios de atención y la accesibilidad a las vacunas.

En otra ocasión, un estudio descriptivo-retrospectivo efectuado en Colombia en el año 2005, en participantes del programa de Promoción, Educación y Prevención de la Clínica Infantil Colsubsidio en Bogotá[iv], analizó 7.686 registros de menores de 6 años en la base de datos del Centro de Vacunación. Se observó que sólo el 65,7 % cumplían con el esquema PAI según la edad, mientras que un 34,2 % lo tenía incompleto. Los niños/as entre los 6 meses y 2 años eran el grupo con menor número de vacunas aplicadas (19,8%).

Con referencia a otros grupos etarios, un estudio efectuado en México evaluó la cobertura de vacunación para influenza, neumococo y tétanos en adultos mayores de 60 años. El estudio efectuó una encuesta a nivel nacional en 18.015 viviendas[v]. La prevalencia nacional de vacunación fue del 56,5 % para influenza, 44,3 % para neumococo y 61,8 % para tétanos. La comparación de los adultos mayores con y sin seguro médico no demostró diferencias significativas entre ambos grupos. La investigación concluyó que aunque se ha mejorado la cobertura de vacunación en adultos mayores en México, hay que impulsar campañas para aumentar la accesibilidad a las vacunas en este grupo poblacional.

Otra investigación Latinoamericana determinó la cobertura de vacunación del esquema básico durante el primer año de vida en las capitales del Norte Brasileño[vi]. La misma describe los resultados de una encuesta de hogares para la cohorte nacida en el año 2005. La metodología que utilizó es la recomendada por la Organización Panamericana de la Salud.

La cobertura obtenida para la vacuna BCG fue más alta en todas las capitales. Todos estaban por encima de 85%. La capital que tenía mayores tasas de vacunación fueron Maceió (Alagoas), Fortaleza (Ceará) y Teresina (Piaui), pero observó diferencias de cobertura entre los estratos sociales en todas las capitales.

En cuanto a la vacuna contra la Hepatitis B, Teresina destaca por conseguir la mayor cobertura (84%) en todos los segmentos. Las otras capitales tienen entre si un porcentaje homogéneo.

Para la vacuna DPT, la cobertura en el momento del estudio estaba por encima del 80% en todas las capitales, con variaciones significativas entre los estratos. En Recife (Pernambuco), el estrato A tiene la menor cobertura (83%). La mejor cobertura pertenecen a Teresina, cuyo porcentaje obtenido fue superior al 95,5% en los estratos B, C, D y E, con el estrato inferior (La combinación de salarios más altos y los años de educación estaban en el quintil más alto de estatus socioeconómico, a ésta combinación se le denominó capa A, y los que tienen la peor combinación de salario y años de estudios estaban en el quintil con el estatus social más bajo, a éstos se los denominó capa E. Las B, C y D son los quintile de estatus socioeconómico intermedios entre el más alto y el más bajo). Ya en Salvador (Bahía), el estrato A es el mejor rendimiento (96,5%), así como los estratos D y E de Natal (Río Grande del Norte), con el 97%.

Para la vacuna Hib, hay más de 77% de cobertura en la mayoría de las capitales, especialmente en Teresina, Fortaleza, Aracaju (Sergipe), Natal y Maceió, sin diferencias significativas entre los estratos.

Se obtuvieron datos sobre la cobertura de la vacuna contra la polio (oral) que mostró ser alta en la mayoría de las capitales y estratos de edades en todas las áreas consideradas, con valores superiores a 85%.

Durante el mes de abril de año 2012, en Colombia, se realizó un monitoreo rápido de coberturas de vacunación por conglomerado. Esta evaluación de la cobertura poblacional, incluyó 22 comunas de la Ciudad de Santiago de Cali[vii], fue realizada y coordinada por el PAI de la Secretaría de Salud Municipal de dicha ciudad y tuvo como propósito determinar la cobertura de vacunación en niños menores de 6 años en la zona.

Se realizaron 3.405 evaluaciones donde la cobertura de vacunación en menores de 6 años fue del 97,6 % y el porcentaje de tenencia de carnet aconteció en el 100 % de los niños vacunados.

Sin embargo, a pesar de que los niños menores de 6 años en la Ciudad de Cali se encontraron con esquemas completos de vacunación, se determinó que había una gran dificultad para lograr la aplicación de la Triple Viral al año de vida, como así también la tercera dosis de la vacuna Pentavalente.

En el 2,4% no vacunado se consignó que el 22,2% lo fue por falta de insumos y el 33,3% por falta de tiempo del cuidador. El 37% de las causas de no vacunación están relacionados con la logística del programa y de la familia y además se determinó que 233 niños eran desplazados y apartados de sus hogares por culpa de las guerras

Las investigaciones anteriormente descriptas, se complementa con otra realizada en el año 2013 también en México[viii]; donde utilizaron la información generada a partir de la Encuesta Nacional de Salud y Nutrición (ENSANUT) 2006, LA Encuesta Nacional de Cobertura de Vacunación en Adultos Mayores (ENCOVAM) 2008, la Encuesta Nacional de Cobertura de vacunación (ENCOVA) 2010 y ENSANUT 2012, cuyas metodologías permiten la comparación de los datos. Es éstas investigaciones se analizó el estado de vacunación de personas de edad entre 20 y 59 años y de mayores de 60; además de datos sociodemográficos del hogar.

El estudio evidenció que 5.478.505 personas adultas entre 20 y 59 años (se estima que representaría el 5% de la población total), poseían un esquema de vacunación incompleto (comprende los no vacunados y los esquemas incompletos), de éstos, 2.817.974 (el 51,4%) no habían recibido ninguna vacuna. Además, esta investigación nos determina que 992.523 adultos mayores de 60 años tenían esquema de vacunación incompleto y 331.130 (33,4%) no habían recibido ninguna vacuna. Los factores asociados con presentar esquema incompleto en cada grupo de edad fueron: vivir en zona rural, hablar lengua indígena, realizar labores domésticas y vivir en un hogar de nivel socioeconómico bajo.

La Dirección Nacional de Control de Enfermedades Inmunoprevenibles (creado en el 2010 mediante la Resolución 77/2010 designándolo originalmente como el Programa Nacional de Control de Enfermedades Inmunoprevenibles, pasando a ser Dirección Nacional años después y en la actualidad considerada como Dirección de Control de Enfermedades Inmunoprevenible) informa que Argentina posee uno de los más altos niveles de cobertura de vacunación de la Región[ix].

En la evaluación realizada en el 2011 por la Organización Panamericana de la Salud (OPS), se analizó la situación de 8 provincias y 75 municipios del territorio Argentino. La misma informó que la cobertura de vacunación era cercana al 100 % y confirmó que más del 79 % de los municipios del país contaban con coberturas que superaban el 95 % de la población[x]. 

Este mismo estudio muestra que en los últimos 10 años, se ha logrado una cobertura de vacunación alrededor del 90 %, especialmente en las vacunas DPT (que previene la difteria, tos convulsa y el tétanos), la anti-Hepatitis B, la Sabin y la Triple Viral.

Los mejores indicadores de rendimiento y calidad de un sistema de salud, son: a) la cobertura de vacuna Anti-sarampionosa (el último caso de sarampión en Argentina data del año 2000); b) la cobertura de la vacuna anti- Poliomielítica (último reporte de Polio fue en el año 1984), c) la cobertura de anti-rubeólica (último caso detectado fue durante el año 2009) y d) la cobertura de la vacuna anti-Hepatitis A, donde las políticas establecidas desde el año 2005 a propósito de un brote de la enfermedad que alcanzó un número de 65.000 casos, logró valores muy satisfactorios de reducción mediante la incorporación de una dosis única de la vacuna al calendario nacional a los 12 meses de vida. Esto redujo a solo 500 casos el número de enfermos de Hepatitis A en el año 2010[xi] observándose una mayor reducción de carácter progresivo en los últimos años (en nuestro país, el último trasplante hepático en menores fue en el 2007).

La Argentina en los últimos 10 años ha adherido a los Objetivos de Desarrollo del Milenio, una iniciativa de carácter global, creada en el año 2000 a partir de la Declaración del Milenio en la Organización de las Naciones Unidas (ONU). Esta declaración fue firmada por 189 países. El documento identifica preocupaciones, valores y principios relacionados con el desarrollo.

Sobre la base de esta Declaración se estableció un conjunto conciso de objetivos y metas cuantificables alcanzables para el año 2015 con los correspondientes indicadores numéricos internacionalmente convenidos a partir de los cuales se puede evaluar el progreso general. En el cuarto objetivo (disminución de la mortalidad infantil), se identifica la cobertura de vacunación.

Las políticas implementadas desde el 2003 se basan en fortalecer las acciones universales, con disminución de las oportunidades perdidas de vacunación y la implementación de acciones intensivas en la búsqueda activa de la población “difícil de alcanzar”.

El programa Ampliado de Inmunización desde el 2013 está desarrollando el registro de vacunación (Registro Único Nominalizado del Ciudadano, NoMiVAC). Este programa realiza un gran esfuerzo para registrar la inmunización de las personas contra las enfermedades inmunoprevenibles.

En la Argentina y en el mundo hasta el año 2015, no había ninguna investigación que nos mostraba la situación que existe en los mayores de 18 años, en relación al nivel de cobertura de vacunación que posee dicho grupo etario (salvo las estadísticas presentada por la OPS); pero en dicho año se presentaron con las estadísticas de la 3era Encuesta de Factores de Riesgo de la Argentina, los primeros resultados de cobertura de vacunación en personas mayores de 18 años. Dichos resultados se detallan a continuación[xii]:

Vacuna doble adultos

El 49,8% de la población encuestada refirió haber recibido una dosis de esta vacuna en los últimos 5 años, siendo menor el indicador entre las personas mayores de 50 años. Las provincias que presentaron los mayores porcentajes de aplicación fueron La Pampa (66,8%), Salta (66,4%), Misiones (61,8%) y Tierra del Fuego (56,9%).

 Vacuna contra hepatitis B

Los resultados reflejan que el 21,7% de la población encuestada refirió haber recibido una dosis de esta vacuna en los últimos 5 años. El indicador fue mayor en mujeres que en varones (24,5% vs. 18,6%). Por otro lado la prevalencia de aplicación disminuyó a mayor edad (con un máximo 38,0% en el grupo de 18 a 24 años y un mínimo de 8,5% en el grupo de 65 años y más). Asimismo, la prevalencia fue menor en la población con nivel educativo hasta primario completo (Tabla 16.2). Las provincias en las cuales el indicador fue mayor fueron Salta (44,4%), Tierra del Fuego (39,7%), La Pampa (32,5%) y Catamarca (31,0%).

Vacuna antigripal

El 51,6% de la población analizada (descripta en el apartado de métodos) refirió haber recibido por lo menos una dosis de vacuna antigripal en los últimos 5 años. No hubo diferencias estadísticamente significativas con respecto al sexo, edad, nivel educativo ni de ingresos.

En el análisis por jurisdicción, Formosa (69,1%), Tucumán (62,6%) y Salta (61,4%) presentaron coberturas superiores al total país.

Vacuna contra neumococo

La prevalencia de aplicación de la vacuna contra el neumococo en la población analizada (descripta en el apartado de métodos) fue del 16,2%. Se observó mayor prevalencia en las mujeres con relación a los varones (18,4% vs. 14,0%); las personas de 65 años y más respondieron haberse aplicado esta vacuna en un porcentaje mayor. No se evidenciaron diferencias según nivel educativo ni de ingresos.

En el análisis por jurisdicción, La Pampa (27,3%), Formosa (26,3%), Salta (25,1%) y Catamarca (24,9%) y Chaco (22,5%) presentaron las mayores prevalencias para el indicador.

Fuente de información de vacunas del adulto

El 70,8% de los encuestados refirió haber visto o escuchado información sobre vacunas de adultos en algún medio como televisión, radio, internet, hospitales, escuelas, entre otros. Este porcentaje fue mayor en mujeres (73,5%) que en varones (67,8%), y menor entre los grupos de edad más jóvenes (65,7% entre los 18 y 24 años y 68,5% entre los 25 a 34 años). En cuanto al nivel educativo, se evidenciaron diferencias entre quienes tenían hasta primario incompleto (66,3%) y aquellos con secundario completo y más (72,1%). Mendoza (80,2%), Chubut (80,0%), y Tucumán (78,3%) presentaron porcentajes mayores que el total país.

Por otra parte, el 27,9% refirió haber recibido esta información a través de un médico, enfermera u otro profesional de la salud.  Esta proporción fue mayor entre las mujeres en relación a los varones (30,9% y 24,6% respectivamente) y en mayores de 65 años (36,1%). Fue, además, mayor en relación al total país en Salta (37,7%), Jujuy (36,4%), Santiago del Estero (36,0%) y Chubut (34,9%).

Previo a los resultados expuestos en el 2015 presentados con la 3er Encuesta de Factores de Riesgo, se puede encontrar investigaciones relacionado al tema pero en menores de edad, como ser:

La investigación realizada durante el período de Agosto-Diciembre del 2008, estudió el nivel de conocimiento de Enfermedades Inmunoprevenibles (EIP) que poseían los cuidadores (padre, madre, tutor o a cargo) de niños menores de 24 meses que consultaron ya sea por atención clínica pediátrica o asistencia por guardia. Se realizó en cinco (5) hospitales de diferentes provincias (Hospital de Niños “R. Gutierrez, Buenos Aires; Hospital de Niños Jesús, Tucumán; Hospital de Niños “Dr. Héctor Quintana, Jujuy; Hospital Pediátrico “H. Notti”, Mendoza; Hospital de Niños “V. Vilela”, Rosario; Sanofi Pasteur, Argentina)[xiii].

En éste estudio se evaluaron 1.591 niños y se determinó la cobertura mediante la certificación de la vacuna y las dosis aplicadas según el carnet de vacunación.

Uno de los puntos sobresalientes de la investigación fue determinar si había una correlación entre los conocimientos de los cuidadores sobre enfermedades inmunoprevenibles y el nivel de cobertura de vacunación que poseían los menores.

Se concluyó que el 75,9 % consultaban con carnet de vacunación. De éstos la coberturas de BCG (<7 días), MMR1 (Triple Viral) y HAV (Hepatitis A) fueron bajas (86,7%, 74,6% y 73,6% respectivamente); mientras que fueron mayores al 95% la de hepatitis B (1ª y 3ª dosis), DTPHib (Cuádruple) y la Vacuna Antipoliomielitis Oral (OPV 3ª dosis).

Respecto al conocimiento sobre las enfermedades y las vacunas, se concluyó que los conocimientos de los cuidadores en relación a las Enfermedades Inmunoprevenibles fueron escasos para la difteria, Haemophilus influenza tipo b y poliomielitis y que estos conocimientos eran mayores sobre parotiditis, sarampión y rubéola. Se evaluó además la estimación de gravedad de los cuidadores de las

diferentes enfermedades. Las consideradas más graves fueron TBC, polio y difteria y las menos graves parotiditis, rubéola y sarampión. No se encontró correlación entre coberturas de vacunación y conocimiento o estimación de gravedad de enfermedad.

Otra investigación de interés, se llevó a cabo en el Hospital de niños “Dr. Ricardo Gutiérrez” en el año 2011[i]. En él, se evaluó “el atraso en el esquema de vacunación”. La investigación pone en evidencia, una realidad negativa en salud.

La misma tuvo como objetivos analizar la cobertura de vacunación en una muestra de la población que concurre al HNRG (Hospital de Niños Dr. Ricardo Gutiérrez) por primera vez e investigar algunas de las causas de los esquemas de vacunación atrasados o incompletos. Se encuestó a uno de los familiares responsables de los pacientes de 7 meses a 8 años de edad que consultaron con carnet de vacunación, en el período del 1ero de marzo al 31 de mayo del 2010.

Para el análisis, relacionaron los esquemas inadecuados (incompletos a atrasados), con las variables socio ambientales y con las causas presentadas por la familia como motivo de falta o retraso en la vacunación.

La investigación analizó 311 encuestas y determinó que sólo el 38,5% de los niños (121/311) presentaron esquemas de vacunación completa y oportunas, el 45,3% (141/111) completo pero con aplicación atrasada y el 16,2% (50/311) incompleto.

El 40% (77/191) de los niños con esquemas atrasados, correspondían a retraso en la aplicación de cuatro o más dosis de vacunas.

Las vacunas con mayor porcentaje de atrasos son las correspondientes a las 12 y 18 meses: presentando un 38,2% y 40,7% de atrasos respectivamente.

El 56% (14/25) de las madres sin instrucción no realizaba controles regulares de salud, esto fue significativamente menor que en aquellas madres que tenían primaria completa o más.

En relación a las causas de incumplimiento, éstas fueron agrupadas según estuvieran asociadas al niño, a la familia, al sistema de salud y/o a los profesionales.

Los hallazgos demostraron que el 71% (135/191) de los niños presentaban una sola causa, mientras el 29% (56/191) asociaban más de una.

Si se excluyen los niños que manifestaron causas múltiples de incumplimiento del carnet de vacunación y se analizan exclusivamente aquellos que presentan una única causa (135/191) la primera de ellas continua siendo la asociada al niño 48% (65/135) y dentro de estas el 77% (50/135) lo constituyen las falsas contraindicaciones (FC).

De los niños que no habían recibido oportunamente la vacunación o FC, el 94% había tenido contacto con el sistema de salud en los últimos 6 meses y el 65% realizaba controles de salud regularmente.

Un último estudio, evaluó la proporción de EAV (Esquema Atrasado de Vacunación) y OPV (Oportunidades Perdidas de Vacunación), en niños menores de 2 años, que fueron asistidos en Centros de Salud de la Argentina[ii]. Consideró además, los factores de riesgo que los niños tenían según los conocimientos de los padres, la importancia que los padres le adjudicaban a la vacunación y las fuentes mediante las cuales estos obtenían sus conocimientos.

Esta investigación evaluó a 2.344 niños, de los cuales el 29,2% presentó EAV. Las vacunas con mayor atraso fueron la triple viral (contra sarampión, rubéola, paperas) y la HAV. Los grupos afectados se registraron entre los 12 y 18 meses. Las enfermedades más conocidas fueron el sarampión, la rubéola y la parotiditis. Más del 95% de los padres consideraron que las vacunas eran importantes. Las variables asociadas a EAV fueron: mayor edad, menor nivel socioeconómico y tener atención hospitalaria.

Se concluyó que se debe mejorar la concientización de la población, difundiendo mejor los mensajes y utilizando todos los canales posibles, como ser los medios de comunicación, la capacitación del personal de salud, el aprovechamiento de las oportunidades de vacunación, etc.

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[i] Laura Schargrodsky, Paola Viola, Marina Tenenbaum, Florencia Nolte, Liliana Sabbaj y Paola Czerniuk. Año 2011. El atraso en vacunas. Poniendo en evidencia una realidad en salud. Experiencia en el Hospital de Niños “Dr. Ricardo Gutiérrez”. Rev Hosp Niños Buenos Aires Septiembre 2011; vol 53, número 242.

[ii] Ángela Spagnuolo de Gentile, Analía Rearte, Natalia Regatky, Ricardo Cortez, Mariel Caparelli, Ruben Cerchiai. Junio 2012.”Esquema atrasados y oportunidades perdidas de vacunación en niños de hasta 2 años atendidos en Centros de Salud”.  Rev Argentina Salud Pública, Vol. 3 – Nº 11, año 2012.

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[i] Centers for Disease Control and Prevention. Year 2012. “National and State Vaccination Coverage Among Adolescents Aged 13–17” Morbidity and Mortality Weekly Report (MMWR). Years, United States, 2012.

[ii] Allred Nj, Poehling Ka, Szilagyi Pg, Zhang F, Edwards Km, Staat Ma, Donauer S, Prill Mm, Fairbrother G. año 2011.  “El impacto de la pérdida de oportunidades en la cobertura de vacunación contra la influenza estacional para niños pequeños sanos”. National Center for Immunization and Respiratory Diseases, Centers for Disease Control and Prevention, Atlanta, Georgia, Usa.Public Health Manag Pract.nov-dec 2011.

[iii] José Luis Díaz-Ortega, Elizabeth Ferreira-Guerrero, Belem Trejo-Valdivia, Martha María Téllez-Rojo, Leticia Ferreyra-Reyes, María Hernández-Serrato, Airain Alejandra Montoya-Rodríguez y Lourdes García-García. “Cobertura de vacunación en niños y adolescentes en México: esquema completo, incompleto y no vacunación”. Instituto Nacional de Salud Pública. Cuernavvaca, Morelos, México. Salud pública Mexico. Vol. 55. Cuernavaca 2013.

[iv] Ausberto Pardo Reyes, MD, Erika Janneth, Cardoso Rodríguez, Sergio Alejandro Díaz Cediel, Lady Lorena Díaz Medina, Angélica María Montañéz Mancera. Año 2007. “Evaluación de la adherencia al esquema de vacunación Plan Ampliado de Inmunizaciones Clínica Infantil Colsubsidio”. Rev. Cienc. Salud. Bogotá (Colombia) 5 (1): 18-32, abril-junio de 2007.

[v] Belem Trejo-Valdivia, Laura R Mendoza-Alvarado, Oswaldo Palma-Coca, Mauricio Hernández-Ávila, Martha María Téllez-Rojo Solís. Año 2012. “Encuesta nacional de Cobertura de Vacunación (Influenza, Neumococo y Tétanos) en adultos mayores de 60 años en México. Salud Pública México Vol. 54 n.1. Cuernavaca Jan./Feb. 2012..

[vi] Queiroz, Lorena Lauren Chaves; Monteiro, Silvio Gomes; Moschel, Elb Gomide; Veras, María Amélia de Soysa Mascena; Soysa, Francisca Georgina Macedo de; Bezerra. Márcio Lee de Meneses; Chein, Maria Bethania da Costa. Año 2013. Cobertura de vacunación de esquema básico durante el primer año de vida en las capitales del nordeste Brasileña. Cad. Saude Publica: 29(2): 294-302, Feb. 2013.

[vii] Grupo de Epidemiologia y Salud Pública, programa ampliado de inmunizaciones “PAI”, año 2012. “Monitoreo rápido de coberturas de vacunación por conglomerado”. Contrato 4145.0.26.1.015.2012. Informe Consolidado de Cali. Abril 2012.

[viii] Luis Pablo Cruz-Hervert, CO, MCs, Elizabeth Ferreira-Guerrero, MC, Epid, José Luis Días-Ortega, MCs, Belem Trejo-Valdivia, D en SP, Martha Maríai Téllez-Rojo, D en Cs, Norma Nongua-Rodríguez, L en Enf, MSP, María I Hernnández-Serrato, kMCs, Airain Alejandra Montoya-Rodríguez, MCs, D en C, Lourdes García-García, MC, D en C. Año 2013. “Cobertura de vacunación en adultos y adultos mayores en México”. Salud Pública México Vol. 55 supl.2. Cuernavaca 2013.

[ix]Reportes de los países en el Formulario conjunto para la notificación de la OPS-OMS/UNICEF (JRF), 2011. Excluye datos de 2010 de Chile y Haití (no recibidos al 30 Junio).  

[x] CEP – SALUD (Centro de Estudios Políticos) “VACUNACIÓN”. Carolina Begué. 2013.

[xi] SNVS, Ministerio de Salud de la Nación Argentina. N° casos Hepatitis A, casos y tasas. 2000-2010.

[xii] CEP – SALUD (Centro de Estudios Políticos) “VACUNACIÓN”. Carolina Begué. 2013.

[xiii] Ángela Gentile, Julia Bakir, Verónica Firpo, Martín Caruso, María Florencia Lución, Héctor Abate, Ana Chiossone y Roberto DebbAg. Diciembre 2011. “Coberturas de vacunación en niños menores o igual a 24 meses y percepción de enfermedades inmunoprevenibles en Argentina. Estudio Multicéntrico”. Rev Hosp Niños BAires; vol 53, número 243, Diciembre 2011.

Historia de los rastreadores:

«prueba, seguimiento y rastreo»

A finales del siglo XIX, cuando la bacteriología era una nueva ciencia, se reunió una vasta fuerza de trabajo de inspectores sanitarios especialmente en el Reino Unido.

En ese momento, el Reino Unido fue reconocido como líder en la creación de un sistema de vigilancia de enfermedades infecciosas de notificación, aislamiento, desinfección y búsqueda de casos. Si sus primeros esfuerzos son algo por lo que pasar, algo más que simple persuasión será necesario hoy.

Desde mediados del siglo XIX, los oficiales médicos locales de salud del Reino Unido dirigieron la respuesta a los brotes de enfermedades infecciosas, con el apoyo de un personal que incluye un inspector sanitario o molesto y asistentes. Un documento parlamentario enumeraba a más de 1400 inspectores molestos que trabajaban en Inglaterra y Gales. El informe de salud de Liverpool para 1900 incluyó a un inspector jefe, un adjunto y 36 inspectores sanitarios generales. Para asegurar el empleo, los inspectores tuvieron que pasar un examen que probara el conocimiento de cuatro áreas clave: los aspectos jurídicos de la salud pública, la física y la química, las estadísticas básicas y las prácticas de higiene municipales comunes.

Según Albert Taylor, cuyo Manual del Inspector Sanitario pasó por seis ediciones entre 1893 y 1924, el inspector sanitario debe visitar e inspeccionar la casa de cada persona infectada, organizar la extracción del paciente, buscar posibles fuentes de enfermedades, procedimientos de desinfección de horarios y preguntar sobre los contactos.² Ninguna de estas acciones fue prescrita por las autoridades nacionales que establecen los parámetros para el trabajo de los inspectores. Tampoco el éxito en un examen escrito fue una preparación adecuada para las habilidades necesarias para persuadir a la información de los pacientes y convencer a los contactos de la necesidad de poner en cuarentena. Sin embargo, los inspectores sanitarios asumieron estas tareas y tuvieron que cultivar el arte de la persuasión en el trabajo.¹

La visita del inspector fue especialmente pertinente en el caso de la viruela, ya que los contactos podían recibir una vacunación obligatoria in situ. Sin embargo, una vez que el rastreo de contactos se convirtió en una táctica de salud pública para una gama más amplia de enfermedades a principios del siglo XX, el cálculo cambió.

En 1900, las pruebas antitoxinas y bacteriológicas estaban disponibles para el flagelo infantil de la difteria, y los escolares también eran blanco para el control del sarampión. Después de que se describió el fenómeno de los portadores asintomáticos con respecto a la fiebre tifoidea, también se sospechaba cada vez más el transporte asintomático para enfermedades como la tuberculosis, la escarlatina y la fiebre cefalorraquídeo (meningitis bacteriana).

A medida que aumentaba la capacidad de la visita de rastreo de contactos, se necesitaba un delicado equilibrio para tratar a las personas infectadas detectadas por estos sistemas.

Primero en Glasgow (1890) y más tarde en toda Escocia (1897), se concedieron poderes estatutarios para el mantenimiento de una «casa de acogida» para las personas que habían estado en contacto con enfermedades infecciosas y vivían en viviendas superpobladas (como los Hoteles salud). 

Fueron bañados, revisados y vacunados, si era necesario.

Los contactos recibieron pensión y alojamiento gratuitos, y aunque se les permitió seguir trabajando, tuvieron que residir en la casa de recepción durante al menos 14 días y fueron liberados sólo cuando estaban libres de infección.

En Inglaterra, en cambio, las autoridades locales no tenían esas leyes a su disposición, y en su lugar trataban de controlar los contactos a través de la persuasión, o lo que decían era persuasión. El oficial médico de salud de Newcastle Tyne dijo que persuadir a los contactos para ir a la casa de aislamiento era «prácticamente exitoso en todos los casos», y muchas personas aceptaron la cuarentena voluntariamente. Pero, como admitió el oficial, los contactos obstinados fueron recibidos con amenazas de encerrarlos en casa o acusarlos de transmitir la infección en un lugar público.

La mayoría de los contactos habrían sabido muy bien que la persuasión suave no era más que un preludio de tales amenazas coercitivas. Sin embargo, si la persuasión no convencía a los contactos para cumplir con las medidas de salud pública, el dinero generalmente tuvo éxito.

Un oficial de salud en Londres admitió que su autoridad local «los sobornó», argumentando que «los 40 o 50 libras que habían gastado en ‘contactos’ habían ahorrado a los contribuyentes de tasas algunos cientos de libras que de otro modo habrían tenido que gastar en pacientes». 

Es difícil saber cuán generalizados eran los pagos de compensación, o si se extendieron a enfermedades distintas de la viruela, aunque se mencionan con frecuencia en la literatura de salud pública de la época, y la autoridad nacional los sancionó por contactos de viruela en todo el país en 1902.

Estos pagos reconocían los sacrificios económicos realizados por los contactos en cuarentena; persuasión no era más que un palo endeble que requería una zanahoria nutritiva. Si no fuera nada más, esos pagos demostraban que se podía argumentar la prudencia fiscal para una medida de salud pública contenciosa, a pesar de que la ampliación de los pagos a, por ejemplo, los contactos con la pestentina escarlata era prohibitivamente costosa.⁵

Desafortunadamente, la administración de contactos se aplicó de manera desigual, tanto en la letra como en el espíritu de la ley. La carta: La legislación escocesa se dirigió específicamente a los habitantes de la clase trabajadora. El espíritu: el oficial médico asistente de Glasgow, declarando que los contactos eran «una amenaza para la salud pública», dijo que el peligro no estaba en los «educados», sino con las clases más pobres que deliberadamente retuvieron la información e hicieron declaraciones engañosas.

Estos ejemplos de los primeros esfuerzos de rastreo de contactos pueden ayudarnos a comprender los límites de la persuasión en la pandemia de Covid-19. Al igual que en la Glasgow de principios del siglo XX, las personas con privilegios y riquezas tienen la mayor capacidad para ponerse en cuarentena en casa. Aunque la perspectiva de coaccionar a las personas vulnerables que tienen pocas razones para confiar en las intervenciones dirigidas por el gobierno siempre está justo detrás de los esfuerzos de persuasión en interés público, también parece claro que las estrategias que reconocen los costos financieros reales de cumplir con medidas de salud pública como la cuarentena son más propensas a tener éxito.

En consecuencia, dependiendo de los modos de comunicación que son difíciles de enseñar corre el riesgo de poner en peligro el éxito de «prueba, seguimiento y seguimiento». Los líderes del Reino Unido de principios del siglo XX comprendieron esta realidad, crearon leyes para poner en cuarentena los contactos y (en un tiempo antes de la creación de una red de bienestar humana) dieron a las personas compensación para reconocer su servicio a la comunidad. Estos primeros rastreadores de contactos tenían recursos que ahora nos faltan: en 2020, una legislación amplia para garantizar la cuarentena y la compensación financiera de los contactos de Covid-19 parece poco probable.

En cambio, los rastreadores de hoy querrán desarrollar su propio conjunto de activos comunitarios para que puedan proporcionar a los contactos medidas procesables para acceder al bienestar social, los bancos de alimentos y otros medios de apoyo. Las experiencias recientes de austeridad sugieren que incluso este enfoque puede resultar demasiado poco, demasiado tarde, pero otra muesca en el puesto de desinversión en salud y servicios sociales.

Actualmente, se pide a los cuadros de trazadores de contacto Covid-19 que hagan más —con mucho menos— que sus homólogos de los siglos XIX y XX. Van a tener que ser muy persuasivos, de hecho.

La crisis económica global intensificó la desigualdad social, y esto no la resolverá ninguna de las vacunas que están en proceso de investigación. La vacuna para esto no fue investigada, ni siquiera está en fase 1, y se llama empleo formal-salario digno, educación, alimentación adecuada, redistribución de la riqueza, mediante políticas activas, preservación del medio ambiente, vivienda, política de género, igualdad, equidad, de atención de las necesidades de las minorías silenciosas y de los expulsados del sistema social. La sindemia implica los efectos que generan el agrupamiento de enfermedades, que interactúan, estas son secuenciales y sinergizan la expresión de la injuria.

En la actualidad la sindemia la genera el covid, más las enfermedades que son factores de riesgo pronóstico, como la obesidad, la diabetes, el cáncer en actividad, la insuficiencia renal crónica, el EPOC, etc, pero también la desigualdad social, racismo sistémico, la desconfianza en la ciencia, la falta de liderazgo, un sistema de salud fragmentado, que promueven y potencian los efectos negativos de la enfermedad. Pero esto ocurría antes del covid, como son la obesidad, la desnutrición y el cambio climático. Esto es lo que se llama una carga de doble filo: desnutrición, mala nutrición y obesidad. El 88% de la población mundial tiene consumo subóptimo de nutrientes esenciales o por sobreconsumo de alimentos no saludables.

Este es un enfoque emergente de la concepción de la salud y de la práctica clínica, reconfigura la comprensión histórica del proceso salud enfermedad en los contextos locales. Todos estos factores confluyen en diversas y consecuentes formas, lo que tiene un impacto sustancial en la salud poblaciòn.

El enfoque sindémico examina como y de que forma diversas enfermedades interactúan entre si y por lo tanto multiplican la carga general de enfermedad y las condiciones de desigualdad e injusticia social.

Socioeconomic status and the 25 ×25 risk factors as determinants of premature mortality: a multicohort study and meta-analysis of 1·7 million men and women
Silvia Stringhini et al

En 2011, los estados miembros de la OMS suscribieron la iniciativa 25 × 25, un plan para reducir la mortalidad por enfermedades no transmisibles en un 25% para 2025. Sin embargo, los factores socioeconómicos que influyen en las enfermedades no transmisibles no se han incluido en el plan. En este estudio, el objetivo fue comparar la contribución del nivel socioeconómico a la mortalidad y los años de vida perdidos con la de los factores de riesgo convencionales de 25 × 25.

Las circunstancias socioeconómicas y sus consecuencias son modificables mediante políticas a nivel local, nacional e internacional.^7, 8, 9al igual que los factores de riesgo a los que se dirigen las estrategias de salud mundial existentes. La evidencia también sugiere que la carga de la mayoría de los factores de riesgo de 25 × 25 se concentra en los grupos socioeconómicos más bajos en todo el mundo.^10, 11Por lo tanto, las intervenciones para reducir la mortalidad prematura atribuible al 25 × 25 y otros factores de riesgo podrían beneficiarse de un mayor enfoque en la adversidad socioeconómica para que se pueda ampliar el conjunto de herramientas preventivas para abordar las ENT. Para examinar esta hipótesis, se recopilaron datos a nivel individual de 48 estudios de cohortes prospectivos independientes de Europa, EE. UU. Y Australia, con el objetivo de determinar la fracción atribuible a la población (FAP) y los años de vida perdidos (AVP) debido al bajo nivel socioeconómico y los compararon con la mortalidad y los AVP atribuibles a los factores de riesgo de 25 × 25.

El nivel socioeconómico bajo es uno de los predictores más sólidos de morbilidad y mortalidad prematura en todo el mundo. Sin embargo, las estrategias de salud global no consideran las circunstancias socioeconómicas deficientes como factores de riesgo modificables. 

Este es el primer estudio a gran escala que compara directamente la importancia de las circunstancias socioeconómicas como determinantes de la salud con los seis principales factores de riesgo que se enfocan en el mundo. estrategias de salud para la reducción de la mortalidad prematura. La asociación entre el nivel socioeconómico bajo y la mortalidad prematura fue consistente en todas las causas de muerte, mientras que los factores de riesgo de 25 × 25 estuvieron generalmente más fuertemente asociados con la mortalidad por enfermedades cardiovasculares que con el cáncer y con la mortalidad por otras causas.Usamos la posición ocupacional como un proxy del estatus socioeconómico y las circunstancias sociales en general. Esta medida es uno de los indicadores de nivel socioeconómico más utilizados, los datos para este indicador estaban ampliamente disponibles en los estudios de cohortes incluidos en nuestro análisis y la posición ocupacional es comparable entre países. La posición ocupacional también tiene la ventaja de reducir la causalidad inversa: evaluamos la última ocupación conocida, que es menos probable que cambie con la enfermedad que los ingresos. Sin embargo, el nivel socioeconómico es un factor complejo que comprende varias dimensiones y, al utilizar un solo indicador de nivel socioeconómico, podríamos haber subestimado su efecto total sobre la mortalidad. Abordar varios componentes del estatus socioeconómico (es decir, posición ocupacional baja, pobreza de ingresos,Este estudio tiene algunas limitaciones importantes. En primer lugar, los factores de riesgo (es decir, hipertensión, actividad física, obesidad y diabetes) están interconectados, lo que dificulta establecer su contribución independiente. Por ejemplo, el nivel socioeconómico bajo puede inducir cambios en uno o más factores de riesgo, pero los factores de riesgo de enfermedades crónicas también pueden reducir la oferta de mano de obra y los ingresos, lo que reduce el nivel socioeconómico. Además, factores distintos a los considerados en la lista de 25 × 25 podrían estar involucrados en las rutas entre el nivel socioeconómico y la mortalidad. En vista de estas relaciones complejas, nuestras estimaciones de la fracción atribuible de la población, asumiendo asociaciones causales unidireccionales, deben interpretarse con cautela. En segundo lugar, las diferentes medidas de la situación socioeconómica pueden estar entrelazadas, y puede influir en los factores de riesgo para la salud o la enfermedad en diferentes momentos de la vida de una persona. Por ejemplo, el aumento de los niveles educativos podría contribuir a aumentar la esperanza de vida a través de múltiples vías que incluyen una mejor posición ocupacional, mayores ingresos, menos tabaquismo, menor riesgo ocupacional, más actividad física, una dieta más saludable, mayor autocuidado y adherencia a los tratamientos médicos.²⁶Sin embargo, el hallazgo de que el nivel socioeconómico está asociado con el riesgo de muerte independientemente de los factores de riesgo convencionales sugiere que tanto la adversidad socioeconómica como los factores de riesgo de 25 × 25 deben ser el objetivo de las estrategias de salud. En tercer lugar, con categorizaciones amplias de dos o tres niveles, la evaluación tanto del estado socioeconómico como de los factores de riesgo fue cruda, lo que podría subestimar la fuerza de las asociaciones con los resultados de mortalidad. Sin embargo, la comparación entre los factores de riesgo debe equilibrarse porque todos se midieron con el mismo nivel relativo de precisión. Las asociaciones observadas de tabaquismo, actividad física, alto consumo de alcohol, diabetes e hipertensión con la mortalidad fueron comparables con las de estudios anteriores

Los hallazgos sugieren que las estrategias y acciones globales existentes definidas en el plan de salud 25 × 25 y el programa de vigilancia de la Carga Global de Enfermedades potencialmente excluyen de la agenda un determinante importante de la salud. La falta de consideración de la interrelación entre las circunstancias sociales y la salud también es evidente en los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS): el ODS 3 se centra en la salud pero no menciona el papel de las circunstancias sociales. De manera similar, los ODS 1 y 4 se centran en la eliminación de la pobreza y el logro de la educación primaria universal, pero no mencionan la reducción de las desigualdades en salud como un objetivo explícito. De manera similar a los factores de riesgo a los que se dirigen las estrategias de salud global existentes, las circunstancias socioeconómicas son modificables por políticas a nivel local, nacional,^26, 34 a través de intervenciones como la promoción del desarrollo de la primera infancia, la reducción de la pobreza, la mejora del acceso a una educación de alta calidad, la promulgación de leyes de escolarización obligatoria y la creación de un hogar, una escuela y un entorno laboral seguros.^8, 9 Durante la última década, los factores socioeconómicos han comenzado a abrirse camino en las agencias internacionales y los informes mundiales, como se evidencia en el informe de la Comisión de la OMS sobre Determinantes Sociales de la Salud (CSDH) en 2008.²⁶ y en la Declaración Política de Río sobre los determinantes sociales de la salud.³⁵Aunque estos esfuerzos han creado conciencia sobre las desigualdades socioeconómicas en salud, las estrategias de prevención global todavía parecen estar centradas en el tratamiento de factores de riesgo proximales. Dichos enfoques no abordan poderosas soluciones estructurales ascendentes, como la inversión en programas de educación temprana para niños (que permiten a los padres trabajar mientras se cuida a sus hijos) y programas de incentivos laborales (es decir, crédito fiscal por ingresos del trabajo) que podrían ser una forma rentable. para reducir las desigualdades en salud.^{10, 36, 37, 38} 

Al mostrar que el nivel socioeconómico bajo tiene un efecto en la salud comparable al de los principales factores de riesgo, los resultados del estudio sugieren que las circunstancias socioeconómicas, además de los factores 25 × 25, deben tratarse como un objetivo para las estrategias de salud locales y globales, salud vigilancia, intervenciones y políticas de riesgos.

Christopher W. Seymour, MD, MSc^1,2; Erin K. McCreary, PharmD³; Jacob Stegenga, PhD⁴

Más de 55 millones de personas en todo el mundo han sido infectadas con el síndrome respiratorio agudo grave (SARS) coronavirus , con 1.329.556 muertos, lo que ha ejercido una intensa presión sobre los médicos para ofrecer tratamiento de última generación que salva vidas a los pacientes. ¹ El enigma es que hay pocos tratamientos eficaces disponibles, y entre los tratamientos probados en ensayos clínicos, aún menos han demostrado beneficio en comparación con ningún tratamiento. El tratamiento de pacientes con enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19) es un reto, y los médicos se encuentran con emergencias desgarradoras en la unidad de cuidados intensivos donde, al principio de la pandemia, 1 de cada 4 pacientes en estado crítico con COVID-19 grave murió. ²

La respuesta natural al lado de la cama de un paciente con COVID-19 es actuar y actuar con decisión. ³ Imbuidos de determinación, los médicos buscan marcar la diferencia para los pacientes que están gravemente enfermos.

En 2012, Taleb⁴ describió una «ilusión de control que conduce a un incumplimiento de la acción en lugar de la inacción». Para muchas emergencias médicas, como paro cardíaco, embolia pulmonar o neumotórax tensional, esta ilusión es una realidad para los médicos porque la intervención inmediata puede prevenir la muerte evitable. Pero, ¿y si no está claro qué hacer? ¿Qué pasa si ningún medicamento o dispositivo conduce a una cura? ¿Deben los médicos hacer algo, cuando se puede medir la mejor opción o cuidar como apoyo?

Durante la pandemia COVID-19, la tensión de los médicos entre el intervencionismo y la acción medida está siempre presente.

Este punto de vista propone que la medicina sensata para COVID-19 puede servir mejor a los pacientes que el tratamiento no razonable utilizando intervenciones no probadas en el momento.

¿Qué es la medicina sensata?

La medicina sensata es un enfoque del tratamiento que busca un equilibrio a lo largo del espectro de la fuerza de la evidencia y el ritmo de traducción del conocimiento (Figura).

Por un lado, un halcón intervencionista halcón se plantea pocas dudas sobre la eficacia de un nuevo tratamiento y lo adopta rápidamente en la práctica. Existe una tendencia a favorecer la adopción del nuevo, la aceptación de menos rigor en los métodos y resultados de investigación, y una mirada lejos de los sesgos subconscientes.

Esto contrasta con el nihilista médico que es muy escéptico de las nuevas pruebas y espera intervenir aún menos. El nihilista médico es cierto de la inutilidad del tratamiento, la ineficacia de la mayoría de los medicamentos y la influencia corruptora de los incentivos financieros. En el medio hay un enfoque sensato, que reconoce que algunas intervenciones son eficaces, pero, tal vez, la confianza debe ser atemperada. Con la medicina sensata, la traducción del conocimiento a la cabecera está adecuadamente calibrada al rigor y razonamiento de la evidencia disponible y a la gravedad del resultado que se debe evitar.

Un enfoque sensato se ha visto amenazado por la complejidad del COVID-19, la demanda pública de progreso y el ritmo y el volumen de la ciencia pandémica. Los médicos y científicos se han desviado tan a menudo como descubrir nuevas biología y tratamientos COVID-19. ¹ Se requiere una estrategia alcanzable para la medicina sensata.

Cómo practicar la medicina sensible durante una pandemia

Estrategia 1: Medicina sin magia

Los médicos primero deben adoptar la improbabilidad de que un solo tratamiento para COVID-19 grave sea una llamada bala mágica. ⁵ Los tratamientos que abordan este ideal se centran en una fisiopatología unificadora y mitigan eficazmente la causa constitutiva de la enfermedad. La insulina puede ser una terapia de este tipo, no eliminando un objetivo, sino restaurando la fisiología normal. Por el contrario, la biología del COVID-19 grave es compleja. ⁶ Es una combinación potencialmente letal de respuestas inmunopatogénicas e inmunoprotectoras en un contexto de un ambiente protrombótico. Ningún mecanismo o vía aún descubierta explica toda la fisiopatología. De forma similar al síndrome de dificultad respiratoria aguda causado por sepsis o traumatismo, es poco probable que se encuentre un solo mecanismo o vía. Hasta la fecha, sólo los medicamentos no selectivos y independientes del mecanismo como corticoesteroides o medicamentos antivirales se han asociado con un curso mejorado en pacientes con COVID-19 grave. Para ser sensatos, los médicos deben reconocer que los tratamientos altamente selectivos y plenamente eficaces son poco frecuentes en la atención aguda.

Estrategia 2: Práctica Haciendo (Casi) Nada

Para la mayoría de los médicos, es difícil hacer (casi) nada para los pacientes. La lista de las terapias experimentales propuestas para COVID-19 es larga, incluyendo la oxigenoterapia hiperbárica (NCT04358926), las células madre mesenquimales (NCT04444271), e incluso la administración de talidomida (NCT04273529). La falta de grupos de control en algunos ensayos recientes de tratamientos COVID-19 pone de relieve aún más la mentalidad de hacer algo. ⁷ Pero hay una alternativa. La medicina sensible acepta que la intervención irrazonable con tratamiento experimental puede causar más daño que bien. Un medicamento como la hidroxicloroquina puede ser seguro cuando se utiliza en la dosis correcta para una indicación comprobada en un paciente que está relativamente sano, mientras que puede tener efectos adversos desconocidos cuando se utiliza en un paciente en estado crítico que está recibiendo muchas otras terapias. Los médicos deben abogar por ensayos aleatorios con controles adecuados, y aconsejar a los pacientes que la atención estándar puede ser tan efectiva como la mejor idea del mañana. Los médicos deben aprender mientras hacen,³ y aceptar que (casi) nada es en realidad algo.

Estrategia 3: Elevar el cuidado habitual

La medicina sensible sigue siendo intensiva en mano de obra. Para los pacientes con COVID-19 que tienen una enfermedad aguda, las pautas incluyen medidas de apoyo o habituales como ventilación protectora pulmonar o posicionamiento propenso, que reducen la mortalidad. ¹ La atención habitual también incluye la optimización de la atención para enfermedades crónicas. Durante el brote de SRAS de 2004, por ejemplo, los pacientes tenían muchas menos probabilidades de recibir atención ambulatoria debido a la preocupación por la infección nosocomial. ⁸ Las oportunidades perdidas para controlar enfermedades crónicas, como la diabetes y la hipertensión, podrían afectar la probabilidad de sobrevivir al COVID-19.

Estrategia 4: Enfoque en evidencia de alta calidad

Algunas investigaciones clínicas son sesgadas. Incluso los mejores métodos de investigación, como los ensayos aleatorios, pueden ser poco fiables. Esto se ha visto amplificado por el rápido ritmo de la investigación emprendida durante la pandemia COVID-19. Además, la demanda pública de una intervención eficaz puede generar una visibilidad injustificada para obtener resultados sensacionales a partir de ensayos pequeños, no ciegos o no anodizados, como se ilustra con la hidroxicloroquina. Pero confiar en que una intervención es eficaz para COVID-19, como han sugerido Califf et al^9, requiere la dependencia de la evidencia de sólo los ensayos aleatorizados de mayor calidad.

Estrategia 5: Piensa en Bayesiano

En 2009, Friedman¹⁰ escribió que «los nuevos tratamientos son un poco como el niño nuevo y proverbial en el bloque: tienen un encanto que es difícil de resistir». La pandemia ha acelerado la atracción hacia nuevos tratamientos y ha promovido una rápida traducción a la cabecera. Pero, ¿deberían ser tan agresivos los médicos? Una simple aplicación del teorema de Bayes puede ayudar. Por ejemplo, supongamos que H es una hipótesis de que un nuevo tratamiento COVID-19 es eficaz y E es la evidencia de que ese tratamiento es eficaz. Según el teorema de Bayes, las probabilidades de que el nuevo tratamiento sea efectivo dada la evidencia son:

P (E? H)/P (Eno H) × Cuotas anteriores

Durante la pandemia, se esperarían los siguientes supuestos:

Las probabilidades anteriores son bajas dada la falta de un mecanismo biológico unificador y múltiples ensayos clínicos neutros.

P (E? H)/P (ENo H)

Esta es la proporción de observar la evidencia (débil) suponiendo que el tratamiento es o no es eficaz, y esta relación es cercana a 1.

Por lo tanto, las probabilidades posteriores de que un nuevo tratamiento COVID-19 sea eficaz deben ser bajas y difícilmente cambiar de un pequeño valor anterior. De ello se deduce que las directrices de tratamiento, los mandatos nacionales y el cuidado de la cama se adaptan a los nuevos datos sólo cuando las pruebas son rigurosas, reproducibles y suficientemente sólidas.

Para ser claros, la medicina sensata no significa que los médicos no deban intervenir. Más bien, propone una visión más suave, moderada y humilde de las opciones de tratamiento disponibles y su eficacia en pacientes con COVID-19. El enfoque alienta a los médicos a elevar la atención habitual, reducir el intervencionismo innecesario y centrarse y confiar en el rigor científico.

En lugar de elegir entre la acción y la inacción, la medicina sensata fomenta la moderación de apoyo y la mayor humildad terapéutica.

Wiersinga  WJ, Rhodes  A, Cheng  AC,  et al.  Pathophysiology, transmission, diagnosis, and treatment of coronavirus disease 2019 (COVID-19).   JAMA. 2020;324(8):782-793.
ArticlePubMedGoogle ScholarCrossref

2.Richardson  S, Hirsch  JS, Narasimhan  M,  et al.  Presenting characteristics, comorbidities, and outcomes among 5700 patients hospitalized with COVID-19 in the New York City area.   JAMA. 2020;323(20):2052-2059.
ArticlePubMedGoogle ScholarCrossref

3.Angus  DC.  Optimizing the trade-off between learning and doing in a pandemic.   JAMA. 2020;323(19):1895-1896.
ArticlePubMedGoogle ScholarCrossref

4.Taleb  N.  Antifragile: Things That Gain From Disorder. Random House; 2012.

5.Stegenga  J.  Medical Nihilism. Oxford University Press; 2018.

6.Arunachalam  PS, Wimmers  F, Mok  CKP,  et al.  Systems biological assessment of immunity to mild versus severe COVID-19 infection in humans.   Science. 2020;369(6508):1210-1220.PubMedGoogle ScholarCrossref

7.Goldman  JD, Lye  DCB, Hui  DS,  et al.  Remdesivir for 5 or 10 days in patients with severe Covid-19.   N Engl J Med. Published online May 27, 2020. doi:10.1056/NEJMoa2015301PubMedGoogle Scholar

8.Ishizaki  T, Imanaka  Y, Hirose  M,  et al.  Estimation of the impact of providing outpatients with information about SARS infection control on their intention of outpatient visit.   Health Policy. 2004;69(3):293-303.PubMedGoogle ScholarCrossref

9.Califf  RM, Hernandez  AF, Landray  M.  Weighing the benefits and risks of proliferating observational treatment assessments.   JAMA. 2020;324(7):625-626.
ArticlePubMedGoogle ScholarCrossref

10.Friedman  RA. New drugs have allure, not track record. New York Times. Published May 18, 2009. Accessed October 13, 2020. https://www.nytimes.com/2009/05/19/health/19mind.html