La curva para aplanar es la de casos activos, no la de casos confirmados

Por: Nelson Fernando Mariño M.Sc.

Una de las gráficas que a diario nos acostumbramos a observar y que esperamos con ansiedad se aplane es la curva de contagios de COVID-19. No obstante, esta corresponde a un acumulado que cada día se va incrementar en función de las personas contagiadas y, si bien la pendiente en algún momento caerá debido a menor tasa de contagios, con cualquier nuevo caso volverá a subir. Por ello debemos pasar a observar nuevos indicadores que muestren no solo los casos nuevos sino la evolución de la enfermedad y los recuperados.

De una muestra de algunos países europeos y Estados Unidos se puede observar que allí el número de contagios continúa incrementándose a diferentes velocidades (ver Ilustración 1 –izquierda: casos reportados por cada 100.000 habitantes [i]). La curva muestra aplanamiento relativo en Noruega, Francia, Alemania y Holanda, siendo menor en Italia y España, mientras muestra mayor crecimiento en Suecia y Estados Unidos. Aún con las diferencias de reporte de cifras o del tipo y cantidad de pruebas, este es un indicador directo de la efectividad de las medidas de contención del virus de cada país. Es decir, a pesar de las diferencias en la tasa de crecimiento, ninguno ha logrado contener la propagación y esto era previsible.

A estas alturas, cada nación, estado o ciudad ha tomado diferentes medidas tanto de control o confinamiento, con efectos diferentes que no voy a entrar a enumerar o precisar sus resultados. Sin embargo, más interesante es analizar la curva de casos activos (casos reportados, descontando recuperados y fallecidos), porque muestra de manera indirecta el resultado de la capacidad y medidas del sistema de salud, en particular cuando la tasa de letalidad es más baja (por ejemplo, Alemania o Colombia) o el pico de mortalidad ya pasó (España e Italia). En la Ilustración 1 (derecha) se puede apreciar el comportamiento en los mismos países.

Alemania muestra un rápido descenso que inicia hacia la quinta semana. Italia y España, a partir de la décima semana, muestran descenso, aunque con un mayor número de casos activos que Alemania. En todos estos países el número de recuperados supera el de nuevos contagiados, es decir, ya la tasa de contagio debe ser inferior a 1 y/o las medidas tomadas y capacidad del sistema de salud están funcionando y superan la tasa de contagio. Francia se estabiliza alrededor de la semana 7, lo que significa que, si bien hay nuevos contagios, este número es similar al de recuperados. Noruega y Holanda, aunque todavía no “aplanan” la curva, muestran un bajo crecimiento. Suecia, que ha aplicado una controvertida estrategia diferente a la de sus vecinos, muestra descenso hacia la semana 9, pero luego observa un incremento. Estados Unidos continúa en claro crecimiento ratificando la falta de control tanto de la propagación como de medidas de salud, lo que prolongará los malos resultados conocidos por todos, es decir, allí no están funcionando las medidas de contención y la velocidad de recuperación sigue siendo muy baja.

Países como Nueva Zelanda, Australia, China, Taiwán y Corea del Sur, aunque aquí no se muestran, reportan comportamiento de aplanamiento de la curva de contagios y un descenso de casos activos, es decir tanto las medidas para controlar el contagio como las de salud han funcionado.

En el caso de Latinoamérica, las curvas que se aprecian en la Ilustración 2 (casos reportados y activos), muestran que los tres países con mejor desempeño tanto en casos reportados como activos, son México, Argentina y Colombia. Aunque ninguna curva se ha aplanado, el crecimiento de la de casos activos es bajo en comparación con los demás países. Perú, Brasil y Chile muestran un claro incremento indicando que no están en control ni de la propagación del contagio, ni que se está dando la recuperación de pacientes infectados. Ecuador, descontando los datos del día 38, muestra una estabilización relativa.

Sin entrar a discutir las acciones de cada país, Argentina muestra mejor desempeño que Colombia. Aunque ambas naciones tomaron medidas similares con confinamiento y restricciones más estrictas en la movilidad en comparación con México, que fue más laxo, este último tiene hasta ahora mejor desempeño, según los resultados reportados[1].

Ilustración 1 – Casos reportados y activos Covid-19 x 100.000 Hab.

Ilustración 2 – Casos reportados y activos COVID 19 X 100.000 Hab. – América

En el caso de Colombia y sus principales ciudades, la curva de casos activos se aprecia en la ilustración 3[ii]. Las buenas noticias están particularmente en Ibagué, Medellín, Cúcuta y Bucaramanga, que tienen un bajo número de contagios por cada 1.000 habitantes, pero que además muestran curvas con un muy bajo nivel de crecimiento. Bogotá y Cali crecimiento medio y menor grado que Cartagena, Soledad y Barranquilla, que definitivamente no han alcanzado el equilibrio. Villavicencio es un caso particular porque, como es conocido, presentó un brote de contagio en la cárcel local, que lo lleva a un alto número de casos, pero para mediados de mayo se controló.

En ciudades intermedias hay varias que logran aplanar su curva y además en niveles más bajos que las ciudades principales, como se aprecia en la ilustración 4. Claro, algunas ciudades como Pasto, Valledupar, Montería o Santa Marta observan casos crecientes que deben estar en atención.

Las mejores noticias, aparecen en las poblaciones pequeñas que, si bien presentan mayor variación, la mayoría cae y se recupera como se puede apreciar en la Ilustración 5[2] . Es muy interesante ver que, si bien han venido creciendo, en varias el nivel vuelve a caer como es esperado y como las poblaciones son pequeñas es más fácil confinar las personas contagiadas.

En la Ilustración 6 se presentan por separado un par de casos particulares que muestran poblaciones como Leticia que, si bien presentaron un relativo alto número de casos confirmados, ya se recuperaron o están en vía, tal como se espera y es la evolución natural de la infección. Este buen resultado no se aprecia tan claro cuando solo se observa la curva acumulada de contagios.

Ilustración 3 – Casos activos COVID-19 – Ciudades principales – Colombia – Jun 28.

Ilustración 4 – Casos activos COVID-19 – Ciudades intermedias – Colombia – Jun 28.

Ilustración 5 – Casos activos COVID – 19 – Ciudades pequeñas.

Ilustración 6 – Casos activos COVID – 19 – Algunas ciudades.

Ilustración 7 – Casos COVID-19 Bogotá – Jun 28.

Como se sabe, este es un fenómeno urbano y en lugares de alta densidad. En línea con la decisión tomada por el Gobierno central, este gran número de poblaciones no tendrían por qué tener confinamientos como los de las ciudades principales.

Para finalizar, pasando a otro detalle, aunque se había mencionado que en Bogotá su curva de casos activos está creciendo, precisándola un poco más, y conociendo que dentro del grupo de riesgo están los mayores de edad, al separar la curva de contagio de este grupo, se observa un resultado alentador que se aprecia en la Ilustración 7ⁱⁱ. Si bien se había indicado que no alcanzaba aplanamiento, la curva de contagio para personas menores de 60 años es la que jalona el crecimiento. No obstante, la curva de personas mayores de 60 años tiene un crecimiento menor y lineal en las últimas semanas.

Esto marca un camino de acción porque, si bien no se va poder detener la propagación (al menos hasta que exista vacuna), está sucediendo en grupos de bajo riesgo, lo cual genera menos congestión del sistema hospitalario. A diferencia de los países europeos, en Colombia tenemos menor proporción de población de adultos mayores y además menor concentración en ancianatos, lo que disminuye la probabilidad de contagio masivo. Es decir, si continuamos protegiendo (no necesariamente confinando) a los diferentes grupos de riesgo, se podrían flexibilizar más las restricciones de circulación y movilidad.

El objetivo para perseguir es aplanar la curva de casos activos, en particular de la población de mayor riesgo, que, además de más fácilmente alcanzable, muestra acción tanto en la propagación como en el tratamiento médico y el sistema de salud. Además, desde el punto de vista de comunicación y acción, es un mejor objetivo y además accionable y alcanzable. Balanceada con la ocupación de las UCI, permite más posibilidad de acción. Leer solo la curva de casos confirmados genera una zozobra que, además, va en contravía de la exitosa estrategia de hacer más pruebas, seguida de detección temprana y aislamiento especifico (no generalizado). Ejecutarla implica realizar pruebas masivas, pero entre más pruebas se realicen, pues más casos se detectarán; es decir, la curva crecerá más rápido. Al no desaparecer el virus y en la medida que se abran fronteras y se aumente la movilidad de las personas se presentarán los tan temidos rebrotes que generarán incrementos nuevamente, como ya está pasando, por ejemplo, en China o Corea del Sur, a pesar de su exitoso control inicial.

¿Cuánto es el valor en el que se debe aplanar la curva? Ese será el tema que se tratará en la siguiente entrada y para el cual se acude a integrar herramientas de ingeniería como cadenas de Markov, Ley de Little y Teoría de Restricciones, que vincula este nivel, con el número de nuevos casos que es el indicador que revisan los epidemiólogos a diario y que como se verá es el que determina que el sistema alcance su estado estable, de manera que, para aplanar la curva de casos activos, igualmente se debe aplanar la de nuevos contagios en el nivel que está determinado por la capacidad del sistema.

[1] Nota del autor: la ilustración no incluye la leyenda, para efecto de visualización

[2] Nota del autor: hay discusión en particular con la velocidad de reportes de muertes de México. Pero esta es la información pública de la misma fuente.

[i] Yuvanov K, julio 3, 2020. Datos Johns Hopkins CSSE Tomada de: https://public.tableau.com/profile/kiril.yunakov#!/vizhome/Corona_100cases_country_dev/Corona_Virus_Spread

[ii]  Las Ilustraciones 3 a 7, son elaboración propia con datos a, junio 12 2020 tomados de la página del INS de COVID-19. https://coronaviruscolombia.gov.co/