El MotínInfobae
En estos tiempos politizados y pesimistas, este artículo resultará polémico para algunas personas. Para cualquiera que haya perdido algún familiar o amigo por el COVID-19, por favor, acepte nuestro pésame. Cuando la pandemia nos afecta en un nivel personal, cualquier estadística nacional o regional es un consuelo inútil y puede resultar molesta o insultante.
Pero las estadísticas importan, y su análisis consciente es vital para nuestro entendimiento de la versión de 2019 del coronavirus.
Nuestro equipo en Inteligencia de Mercados de las Américas (AMI, por sus siglas en inglés) no incluye ningún epidemiólogo o médico de ningún tipo. No pretendemos ser autoridades en la industria de la salud, pero sí somos analistas experimentados en América Latina. Dada la abrumadora cantidad de información relacionada con el COVID-19, nos importa intentar analizarla y extrapolar la dispersión futura del coronavirus en el continente. Sólo entonces podríamos empezar a predecir el futuro económico de la región. Reitero, el objetivo de este artículo es ayudar a predecir cómo el coronavirus impactará a las poblaciones latinoamericanas y sus economías. No pretendemos influenciar decisiones políticas o personales. En nuestra agenda sólo está predecir el futuro.
Una de las lecciones importantes la noción de inmunidad de rebaño [1]. Al principio de la crisis, fueron muy sonadas las dos vías a través de las cuáles era posible alcanzar el umbral de inmunidad de rebaño (UIR): vacunación generalizada o la infección de aproximadamente 60 % de la población con base en el nivel de contagio valuado con un R0 de 2.5, que significa que por cada persona infectada, 2.5 más tendrán contagio. (R0 es el número de reproducción, una métrica usada para describir la intensidad de un brote de alguna infección contagiosa.
La definición formal de R0 es el número promedio de casos que una persona infectada causará durante su periodo de contagio.) La influenza estacional tiene UIR cercano al 45 %, comparada con el de 60 % para el COVID-19. En cualquier caso, una vez que la población llega al UIR, el virus se extingue porque no puede encontrar nuevos anfitriones.
Sin embargo, el UIR de 60 % para el COVID-19 está basado en una teoría matemática que supone una sociedad homogénea, conectada y distribuida de forma proporcional. Las sociedades reales no son así. Científicos de Oxford, el Tecnológico de Virginia, y la Escuela de Medicina Tropical de Liverpool publicaron un reporte que demuestra cómo las variaciones naturales de la población ayudan a disminuir el umbral de forma dramática.
Otra explicación para que el UIR práctico sea menor que el teórico es la alta probabilidad de que gran parte de la población ha estado expuesta a otras cepas del coronavirus en el pasado. Otro estudio multiautorial mostró que hasta el 81 % de nosotros puede presentar una respuesta grave al COVID-19 si nunca fuimos expuestos a él con anterioridad.
Un estudio similar, publicado recientemente en Suecia, concluyó que “alrededor del doble que las personas con anticuerpos detectables son individuos que desarrollaron inmunidad de células-T.”
Esta era una sospecha desde que el coronavirus se dispersó en “un experimento de laboratorio de la vida real”. En el crucero Diamond Princess, sólo 17 % de los sujetos resultaron positivos, lo que implica que el 83 % restante estaba protegido contra el virus de alguna forma. Algunos están preocupados de que el conteo de anticuerpos de los infectados pueda extinguirse rápidamente, como demostró un estudio de Kings College en marzo y abril de 2020 que analizó la sangre de las víctimas 3 meses después de su recuperación. Pero, un ensayo bien argumentado en la revista Atlantic, tras la aparición de los encabezados fatalistas causados por el estudio, dio uno de los contra argumentos más claros : “Si observas la vacuna contra la viruela, verás que el conteo de anticuerpos disminuye en un 75 % seis meses después de la aplicación. Pero esa es una vacuna que funciona por décadas.”
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