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lunes, 26 de julio del 2021

La pandemia: números, datos, información

El método científico tiene, entre muchas, una gran fortaleza: la crítica sistemática. Cualquier manuscrito se escudriña de principio a fin antes de su publicación en un proceso de revisión paritaria. Se analiza con lupa de pies a cabeza: desde la hipótesis a las conclusiones; pasando por el método, datos recolectados, observaciones y los resultados. Esta revisión la ejecutan expertos independientes al grupo de trabajo. Por ello, la crítica en el campo de la ciencia no se considera negativa sino una oportunidad para fortalecer el trabajo propio. En mi experiencia, muchas de las ideas para avanzar en alguna investigación nacen precisamente de la sesión de preguntas posterior a una presentación ante un panel de expertos. El investigador científico debe ser, por naturaleza y convicción, eminentemente transparente.

Una de las mejores oportunidades durante el ciclo educativo para iniciarse en el método de la investigación científica es la tesis universitaria. En ese sentido, es hasta cierto punto predecible que el sr. Nayib Bukele, al carecer de instrucción educativa superior, menosprecie el valor de afrontar una crisis con un enfoque estructurado. Esto se ve reflejado en la ausencia de planes definidos y criterios cuantificables en el manejo de la pandemia. Además, es palpable el desinterés del sr. Bukele en garantizar la transparencia estadística.

Lo preocupante es que profesionales de la salud como el Dr. Francisco Alabí y el Dr. Carlos Garzón minimicen la importancia de publicar datos estadísticos. Reiteradamente se limitan a expresiones cualitativas para describir la situación epidemiológica del país y justificar las medidas emprendidas. El Dr. Alabí ha declarado que, en base a “modelos estadísticos simples en computadora”, nos encontramos en la fase de mayor contagio. Llevamos varias semanas así. ¿Qué parámetros específicos se evalúan para lanzar esta afirmación? O incluso, ¿por qué no hacer públicas estas simulaciones? La frivolidad en las declaraciones del Ministro de Salud y el representante de la OPS/OMS al ser consultados sobre criterios específicos riñe manifiestamente con la transparencia científica. Todos los datos relevantes deben ser completamente accesibles a la población.

Un ejemplo: En una entrevista televisiva el Ministro de Salud declaró que el valor actual del parámetro de reproducción “R” no es de interés para la población. No estoy de acuerdo. Creo que todos tenemos el derecho a conocer, con transparencia, los datos objetivos en los cuáles, ojalá, se basan las políticas de contención epidemiológica. Y, Ministro: el parámetro de reproducción base “R0” es constante y equivale al número de personas que son contagiadas por cada infectado en promedio al INICIO de la pandemia y SIN medidas de contención. Para el SARS-COV-2 este valor se estima entre 2 y 3 personas. El valor “Rt”, en cambio, es el parámetro de reproducción EFECTIVO y no es constante, es DINÁMICO y VARIABLE. Este valor depende, entre otros, de la PROBABILIDAD y la OPORTUNIDAD de transmisión, dos factores que son manipulables implementando medidas de distanciamiento social y de higiene. Por eso es importante monitorear esta contagiosidad DINÁMICA “Rt” y evaluar continuamente la efectividad de las medidas de contención con el objetivo específico de reducir este valor a 1 o menos. Pero seguimos sin información oficial del parámetro “Rt”.

¿Cómo medir, por ejemplo, el acatamiento de la cuarentena domiciliar? Mucho se ha hablado desde el gobierno que “se ve más movimiento” o que “se percibe un irrespeto a la cuarentena” para justificar medidas más estrictas, sin cuantificación alguna. Dos herramientas accesibles para evaluar la cuarentena son los “Informes de Movilidad Local sobre el COVID-19” de Google y el “Mapa de Movilidad de las Personas” del BID. Estas plataformas ponen a disposición en forma gratuita datos de movilidad anonimizados de distintos países. Hace falta nada más analizarlos. Y lo que estos reportes demuestran, en un primer acercamiento, es que El Salvador es el país centroamericano que más ha reducido su movilidad en los últimos meses. Esto contradice la versión gubernamental que la cuarentena no se cumple. ¿Es esto suficiente para contener la COVID-19? Se podría, por ejemplo, analizar la correlación entre la movilidad comunitaria y la reproducción efectiva “Rt” para obtener conclusiones útiles al respecto.

Claro que el análisis de los índices epidemiológicos debe ser integral. No es lo mismo un Rt = 1 con 1000 casos activos que con 5000 casos activos. En este sentido, hay un gran esfuerzo del Colegio Médico y de la Academia, representada por la UES y la UFG, por informar a la población sobre la ciencia detrás de la pandemia. Se han presentado proyecciones de la curva de contagio y cálculos del parámetro “Rt” muy útiles y didácticos. No obstante, se han topado con la oscuridad en el manejo de la base de datos por parte del gobierno. De existir mayor transparencia se podría aportar mucho más. Se podrían afinar estos análisis estadísticos, lo que nos acercaría a comprender aún más el desarrollo de la enfermedad en el país. Algunas interrogantes: ¿Qué porcentaje de las pruebas diarias se realizan a casos sospechosos nuevos y qué porcentaje son repetidas a una misma persona? ¿Cuántas corresponden a pacientes en protocolo de alta? ¿Cuál es el desfase temporal promedio entre la toma de la muestra y el registro oficial del resultado? ¿Cuántos pacientes originalmente catalogados como asintomáticos terminaron desarrollando síntomas y cuántos fueron dados de alta sin presentar sintomatología alguna? La curva publicada en el portal oficial es una curva de casos confirmados, no una curva de contagio. ¿Hay esfuerzos por trazar una curva de contagio real? ¿A cuánto equivale la estancia hospitalaria promedio? ¿Y la estancia en UCI? ¿Qué porcentaje de ocupación tiene el sistema hospitalario/UCI? ¿Se podría llevar un monitoreo diario de ocupación? ¿Cuál es el umbral estimado de casos activos tras el cual colapsaría el Sistema de Salud? Y así, muchas más preguntas que se responden con números objetivos. Con Números. Con Datos. Con Información.

(*) Carlos Emilio Castelar Wembers M. Sc; Ingeniero Biomédico/Investigador. Alemania

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