coronavirus
R. Christoph, J. Cladellas y A. Hernández

R. Christoph, J. Cladellas y A. Hernández

El estudio que causó el reciente – y profundo – cambio de actitud de los presidentes Donald Trump y Boris Johnson ante el COVID 19

Título original:Impact of non-pharmaceutical interventions (INFs) to reduce COVID- 19 mortality and healthcare demand  
Fecha de publicación: 16 de marzo, 2020. 
Título en español: Impacto de las intervenciones no farmacéuticas (INF) para reducir  la mortalidad por COVID- 19 y la demanda de atención sanitaria  
Estudio original elaborado por: Equipo de Respuesta ante el COVID-19 de Imperial College. 
DOI: https://doi.org/10.25561/77482 
Redacción en español: R. Christoph, J. Cladellas y A. Hernández, Instituto de Ciencia y Tecnología, Universidad Francisco Gavidia, El Salvador. 
Fecha:  19 de marzo, 2020. 

Resumen

Las repercusiones mundiales de COVID-19 han sido profundas, y la amenaza para la salud pública que representa es la más grave que se ha visto en un virus respiratorio desde la pandemia de gripe H1N1 de 1918. Aquí presentamos los resultados de la modelización epidemiológica que ha servido de base para la elaboración de políticas en el Reino Unido y otros países en las últimas semanas. En ausencia de una vacuna COVID-19, evaluamos el posible papel de una serie de medidas de salud pública -las denominadas “intervenciones no farmacéuticas (INF)- destinadas a reducir las tasas de contacto en la población y, por tanto, a reducir la transmisión del virus. En los resultados presentados aquí, aplicamos un modelo de micro-simulación previamente publicado a dos países: Gran Bretaña y los Estados Unidos. Llegamos a la conclusión de que es probable que la eficacia de una sola intervención aislada sea limitada, lo que requiere que se combinen múltiples intervenciones para tener un impacto sustancial en la transmisión. 

Dos estrategias fundamentales son posibles:  

a) la mitigación, que se centra en la desaceleración, pero no necesariamente en la detención de la propagación de la epidemia, reduciendo la demanda máxima de atención de salud y protegiendo al mismo tiempo a los que corren mayor riesgo de contraer enfermedades graves a causa de la infección, y b) la supresión, que tiene por objeto invertir el crecimiento de la epidemia, reduciendo el número de casos a niveles bajos y manteniendo esa situación indefinidamente. Cada una de estas políticas plantea importantes desafíos. 

Consideramos que unas políticas de mitigación óptimas, que combinen el aislamiento de los casos sospechosos en el hogar, la cuarentena en el hogar de las personas que viven en el mismo hogar que los casos sospechosos y el distanciamiento social de los ancianos y otras personas que corren mayor riesgo de padecer enfermedades graves, podrían reducir en dos tercios el pico de la demanda de atención de la salud y las muertes a la mitad.  

Sin embargo, la epidemia mitigada resultante probablemente seguiría provocando cientos de miles de muertes y los sistemas de salud (sobre todo las unidades de cuidados intensivos) se verían desbordados muchas veces. Para los países que puedan lograrlo, esto deja la supresión como la opción de política preferida. 

Mostramos que en el contexto del Reino Unido y los Estados Unidos, la supresión requerirá mínimamente una combinación de distanciamiento social de toda la población, aislamiento de los casos en los hogares y cuarentena en los hogares de sus familiares. Esto puede necesitar ser complementado por el cierre de escuelas y universidades, aunque debe reconocerse que tales cierres pueden tener impactos negativos en los sistemas de salud debido al aumento de ausentismo.  

El mayor desafío de la supresión es que este tipo de paquete de intervención intensiva -o algo equivalentemente efectivo en la reducción de la transmisión- tendrá que mantenerse hasta que una vacuna esté disponible (potencialmente 18 meses o más), dado que predecimos que la transmisión se recuperará rápidamente si las intervenciones se relajan.  

Demostramos que el distanciamiento social intermitente -desencadenado por las tendencias de la vigilancia de la enfermedad- puede permitir que las intervenciones se relajen temporalmente en plazos relativamente cortos, pero será necesario reintroducir medidas si, o cuando, el número de casos se recupere. Por último, si bien la experiencia en China y ahora en Corea del Sur demuestra que la supresión es posible a corto plazo, queda por ver si es posible a largo plazo y si se pueden reducir los costos sociales y económicos de las intervenciones adoptadas hasta ahora. 

Introducción

La pandemia de COVID-19 es ahora una gran amenaza para la salud mundial. Hasta el 16 de marzo de 2020, se han confirmado 164.837 casos y 6.470 muertes en todo el mundo. La propagación mundial ha sido rápida, y 146 países han notificado al menos un caso. 

La última vez que el mundo respondió a una epidemia mundial de enfermedades emergentes de la escala de la actual pandemia COVID-19 sin acceso a las vacunas fue la pandemia de gripe H1N1 de 1918-19. En esa pandemia, algunas comunidades, en particular en los Estados Unidos (EE.UU.), respondieron con diversas intervenciones no farmacéuticas (INF), medidas destinadas a reducir la transmisión mediante la reducción de las tasas de contacto en la población general [1]. Entre los ejemplos de las medidas adoptadas durante ese período cabe citar el cierre de escuelas, iglesias, bares y otros lugares sociales. Las ciudades en las que se aplicaron esas intervenciones en los primeros momentos de la epidemia lograron reducir el número de casos, mientras que las intervenciones se mantuvieron y experimentaron una menor mortalidad en general. Sin embargo, la transmisión se recuperó una vez que se levantaron los controles. 

Aunque nuestra comprensión de las enfermedades infecciosas y su prevención es ahora muy diferente a la de 1918, la mayoría de los países del mundo se enfrentan hoy al mismo reto con el COVID-19, un virus con una letalidad comparable a la de la gripe H1N1 en 1918. Son posibles dos estrategias fundamentales [2]: 

Supresión. Se trata de reducir el número reproductivo (el promedio de casos secundarios que genera cada caso), R, a menos de 1 y, por lo tanto, reducir el número de casos a niveles bajos o (como en el caso del SRAS o el Ébola) eliminar la transmisión de persona a persona. El principal reto de este enfoque es que las INF (y los medicamentos, si se dispone de ellos) deben mantenerse, al menos de manera intermitente, mientras el virus esté circulando en la población humana, o hasta que se disponga de una vacuna. En el caso de COVID-19, pasarán al menos de 12-18 meses antes de que una vacuna esté disponible [3]. Además, no hay garantía de que las vacunas iniciales tengan una alta eficacia. 

Mitigación. En este caso, el objetivo es utilizar los INF (y las vacunas o medicamentos, si se dispone de ellos) no para interrumpir completamente la transmisión, sino para reducir el impacto sanitario de una epidemia, de manera similar a la estrategia adoptada por algunas ciudades de los Estados Unidos en 1918, y por el mundo en general en las pandemias de gripe de 1957, 1968 y 2009. En la pandemia de 2009, por ejemplo, los primeros suministros de vacunas se destinaron a personas con afecciones médicas preexistentes que las ponían en peligro de sufrir una enfermedad más grave [4]. En este escenario, la inmunidad de la población se acumula a través de la epidemia, lo que lleva a una rápida disminución eventual del número de casos y a una reducción de la transmisión a niveles bajos. 

Las estrategias difieren en cuanto a si tienen por objeto reducir el número reproductivo, R a menos de 1 (supresión) – y por lo tanto hacer que el número de casos disminuya – o simplemente frenar la propagación reduciendo R, pero no por debajo de 1. 

En este informe, se considera la viabilidad y las implicaciones de ambas estrategias para COVID-19, examinando una serie de medidas de INF. Es importante señalar desde el principio que, dado que el SARS-CoV-2 es un virus de reciente aparición, queda mucho por entender acerca de su transmisión. Además, el impacto de muchos de los INF que se detallan aquí depende fundamentalmente de la forma en que las personas respondan a su introducción, que es muy probable que varíe entre los países e incluso entre las comunidades. Por último, es muy probable que se produzcan importantes cambios espontáneos en el comportamiento de la población, incluso en ausencia de intervenciones ordenadas por el gobierno. 

No se consideran en este informe las implicaciones éticas o económicas de ninguna de las dos estrategias, excepto para señalar que no es fácil tomar una decisión política. La supresión, aunque exitosa hasta la fecha en China y Corea del Sur, conlleva enormes costos sociales y económicos que pueden tener por sí mismos un impacto significativo en la salud y el bienestar a corto y largo plazo. La mitigación nunca podrá proteger completamente a quienes corren el riesgo de contraer enfermedades graves o morir, por lo que la mortalidad resultante puede seguir siendo elevada. En lugar de ello, nos centramos en la viabilidad, centrándonos específicamente en cuál sería el probable impacto de los dos enfoques en el sistema de salud. Presentamos los resultados para Gran Bretaña (GB) y los Estados Unidos (EE.UU.), pero son igualmente aplicables a la mayoría de los países de ingresos altos. 

Métodos

Modelo de transmisión 

Modificamos un modelo de simulación individual desarrollado para apoyar la planificación de la gripe pandémica [5], [6] para explorar los escenarios de COVID-19 en GB. La estructura básica del modelo sigue siendo la misma que la publicada anteriormente. En resumen, los individuos residen en áreas definidas por datos de densidad de población de alta resolución. Los contactos con otros individuos de la población se realizan dentro del hogar, en la escuela, en el lugar de trabajo y en la comunidad en general.  

Se utilizaron los datos del censo para definir la edad y el tamaño de la distribución de los hogares. Se utilizaron datos sobre el tamaño medio de las clases y la relación personal-alumnos para generar una población sintética de escuelas distribuidas en forma proporcional a la densidad de población local. Los datos sobre la distribución del tamaño del lugar de trabajo se utilizaron para generar lugares de trabajo, y los datos sobre la distancia de desplazamiento se utilizaron para ubicar adecuadamente los lugares de trabajo en toda la población. Al comienzo de la simulación se asignan individuos a cada uno de esos lugares. 

Los episodios de transmisión se producen a través de contactos entre personas susceptibles e infecciosas en el hogar, el lugar de trabajo, la escuela o de forma aleatoria en la comunidad, y esto último depende de la distancia espacial entre los contactos. Se supuso que los contactos per cápita dentro de las escuelas eran el doble de los que se producían en otros lugares para reproducir las tasas de ataque en los niños observadas en anteriores pandemias de gripe [7] 

Con la parametrización anterior, aproximadamente un tercio de la transmisión se produce en el hogar, un tercio en las escuelas y lugares de trabajo y el tercio restante en la comunidad. Estas pautas de contacto reproducen las que se han registrado en las encuestas de mezcla social [8]. 

Supusimos un período de incubación de 5,1 días [9], [10] . Se supone que la infecciosidad se produce a partir de 12 horas antes de la aparición de los síntomas en el caso de los sintomáticos y a partir de 4,6 días después de la infección en el caso de los asintomáticos, con un perfil de infecciosidad a lo largo del tiempo que da lugar a un tiempo medio de generación de 6,5 días. Basándonos en los ajustes de la tasa de crecimiento inicial de la epidemia en Wuhan [10], [11], hacemos una suposición de referencia que R0=2,4 pero examinamos valores entre 2,0 y 2,6. Asumimos que los individuos sintomáticos son 50 % más infecciosos que los asintomáticos. Se supone que la infecciosidad individual es variable, descrita por una distribución gamma con una media 1 y un parámetro de forma =0,25. En la recuperación de la infección, se supone que los individuos son inmunes a la reinfección a corto plazo. La evidencia del estudio de cohorte Flu Watch sugiere que la reinfección con la misma cepa de coronavirus circulante estacional es altamente improbable en la misma estación o en la siguiente (Prof Andrew Hayward, comunicación personal). 

Se supuso que la infección se sembraría en cada país a una tasa de crecimiento exponencial (con un tiempo de duplicación de 5 días) a partir de principios de enero de 2020, y que la tasa de siembra se calibraría para que las epidemias locales reprodujeran el número acumulado de muertes observadas en GB o en los EE.UU. que se hubieran visto para el 14 de marzo de 2020. 

Progresión de la enfermedad y demanda de atención médica 

Los análisis de los datos procedentes de China, así como los datos de los que regresan en los vuelos de repatriación, sugieren que entre el 40 % y el 50 % de las infecciones no se identificaron como casos [12]. Esto puede incluir infecciones asintomáticas, enfermedades leves y un nivel de subcontención. 

Por lo tanto, suponemos que dos tercios de los casos son lo suficientemente sintomáticos como para autoaislarse (si así lo exige la política) en el plazo de un día desde la aparición de los síntomas, y un retraso medio desde la aparición de los síntomas hasta la hospitalización de 5 días. La proporción de infecciones estratificadas por edad que requieren hospitalización y la tasa de mortalidad por infección (IFR) se obtuvieron a partir de un análisis de un subconjunto de casos de China [12]. 

Estas estimaciones se corrigieron para tener en cuenta las tasas de ataques no uniformes por edad y cuando se aplicaron a la población de GB dieron como resultado una IFR del 0,9 % con un 4,4 % de las infecciones hospitalizadas (Tabla 1). Asumimos que el 30 % de los que son hospitalizados requerirán cuidados intensivos (ventilación mecánica invasiva o ECMO) basados en los primeros informes de los casos de COVID-19 en el Reino Unido, China e Italia (Profesor Nicholas Hart, comunicación personal).  

Basándonos en la opinión de expertos clínicos, asumimos que el 50 % de los que están en cuidados intensivos morirán y que una proporción dependiente de la edad de los que no requieren cuidados intensivos morirá (calculada para coincidir con la TMI general). Calculamos los números de demanda de camas asumiendo una duración total de la estancia en el hospital de 8 días si no se requieren cuidados críticos y 16 días (con 10 días en la UCI) si se requieren cuidados críticos. Con el 30 % de los casos hospitalizados que requieren cuidados críticos, obtenemos una duración media global de la hospitalización de 10,4 días, ligeramente inferior a la duración desde el ingreso en el hospital hasta el alta observada para los casos de COVID-19 a nivel internacional [13] (que habrán permanecido más tiempo en el hospital para garantizar pruebas negativas al alta) pero en línea con las estimaciones para los ingresos por neumonía general [14].

Cuadro 1: Estimaciones actuales de la gravedad de los casos. Las estimaciones de la TMI de Verity et al. [12] se han ajustado para tener en cuenta una tasa de ataque no uniforme que da una TMI general del 0,9% (intervalo creíble del 95% 0,4%-1,4%). Las estimaciones de hospitalización de Verity et al. [12] también se ajustaron de esta manera y se escalaron para que coincidieran con las tasas esperadas en el grupo de edad más avanzada (80+ años) en un contexto GB/US. Estas estimaciones se actualizarán a medida que se acumulen más datos.

Escenarios de intervención no farmacéutica 

Consideramos el impacto de cinco diferentes intervenciones no farmacéuticas (INF) implementadas individualmente y en combinación (Tabla 2). En cada caso, representamos la intervención mecánicamente dentro de la simulación, utilizando supuestos plausibles y en gran medida conservadores (es decir, pesimistas) sobre el impacto de cada intervención y los cambios compensatorios en los contactos (por ejemplo, en el hogar) asociados con reducir las tasas de contacto en determinados ámbitos fuera del hogar.  

El modelo reproduce los tamaños de los efectos de la intervención que se observan en los estudios epidemiológicos y en las encuestas empíricas de las pautas de contacto. Dos de las intervenciones (aislamiento de casos y cuarentena voluntaria en el hogar) se desencadenan con la aparición de los síntomas y se aplican al día siguiente. Las otras cuatro intervenciones (distanciamiento social de los mayores de 70 años, distanciamiento social de toda la población, detención de las reuniones masivas y cierre de escuelas y universidades) son decisiones tomadas a nivel gubernamental. Por lo tanto, para estas intervenciones consideramos los desencadenantes de la vigilancia basados en las pruebas de los pacientes en cuidados críticos (unidades de cuidados intensivos, UCI). Nos centramos en estos casos, ya que las pruebas son más completas para los pacientes más graves. Al examinar las estrategias de mitigación, asumimos que las políticas están en vigor durante 3 meses, aparte del distanciamiento social de los mayores de 70 años, que se supone que se mantiene durante un mes más. Se supone que las estrategias de supresión están en vigor durante 5 meses o más. 

Tabla 2: Aislamiento del caso en el hogar

Resultados 

En ausencia (improbable) de cualquier medida de control o de cambios espontáneos en el comportamiento individual, se esperaría que se produjera un pico en la mortalidad (muertes diarias) después de aproximadamente 3 meses (Figura 1A). En tales escenarios, dada una estimación de R0 de 2,4, predecimos que el 81 % de las poblaciones de GB y de EE.UU. se infectarán en el curso de la epidemia.  

Los tiempos de la epidemia son aproximados dadas las limitaciones de los datos de vigilancia en ambos países: Se predice que la epidemia será más amplia en los Estados Unidos que en Gran Bretaña y que alcanzará su punto máximo un poco más tarde. Esto se debe a la mayor escala geográfica de los EE.UU., lo que da lugar a epidemias localizadas más diferenciadas entre los estados (Figura 1B) que las observadas en GB. El pico más alto de mortalidad en GB se debe al menor tamaño del país y a su mayor población en comparación con los EE.UU. En total, en una epidemia no mitigada, predeciríamos aproximadamente 510.000 muertes en GB y 2,2 millones en los EE.UU., sin tener en cuenta los posibles efectos negativos de que los sistemas de salud se vean desbordados por la mortalidad. 

Figura 1: Escenarios epidémicos no mitigados para GB y los EE.UU. (A) Muertes por día proyectadas por cada 100.000 habitantes en GB y EE.UU. (B) Trayectoria de la epidemia en los EE.UU. por estado.

Para una epidemia no controlada, prevemos que la capacidad de camas en cuidados críticos se superaría ya en la segunda semana de abril, con un eventual pico en la UCI o en la demanda de camas en cuidados críticos que es más de 30 veces superior a la oferta máxima en ambos países (Figura 2). 

El objetivo de la mitigación es reducir el impacto de una epidemia aplanando la curva, reduciendo la incidencia máxima y las muertes generales (Figura 2). Dado que el objetivo de la mitigación es reducir al mínimo la mortalidad, es necesario que las intervenciones se mantengan durante la mayor parte posible del período epidémico.  

Si se introducen esas intervenciones demasiado pronto, se corre el riesgo de que la transmisión vuelva a producirse una vez levantadas (si no se ha desarrollado una inmunidad suficiente en el rebaño); por lo tanto, es necesario equilibrar el momento de la introducción con la escala de la perturbación impuesta y el probable período durante el cual se pueden mantener las intervenciones. En este escenario, las intervenciones pueden limitar la transmisión en la medida en que se adquiere poca inmunidad de rebaño, lo que lleva a la posibilidad de que se observe una segunda ola de infección una vez que se levanten las intervenciones. 

Figura 2: Escenarios de estrategia de mitigación para GB que muestran las necesidades de camas en Unidades de Cuidados Intensivos (UCI). La línea negra muestra la epidemia no mitigada. La línea verde muestra una estrategia de mitigación que incorpora el cierre de escuelas y universidades; la línea naranja muestra el aislamiento de los casos; la línea amarilla muestra el aislamiento de los casos y la cuarentena de los hogares; y la línea azul muestra el aislamiento de los casos, la cuarentena de los hogares y el distanciamiento social de los mayores de 70 años. El sombreado en azul muestra el período de tres meses en que se supone que estas intervenciones se mantienen.

En el cuadro 3 se muestra el impacto relativo previsto, tanto en las muertes como en la capacidad de la UCI, de una serie de intervenciones de INF únicas y combinadas aplicadas a nivel nacional en GB durante un período de tres meses, sobre la base de desencadenantes de entre 100 y 3,000 casos de cuidados intensivos.  

Condicionado a esa duración, se prevé que la combinación más eficaz de intervenciones será una combinación de aislamiento de casos, cuarentena domiciliaria y distanciamiento social de los que corren mayor riesgo (los mayores de 70 años). Si bien esta última tiene relativamente menos repercusiones en la transmisión que otros grupos de edad, la reducción de la morbilidad y la mortalidad en los grupos de mayor riesgo reduce tanto la demanda de cuidados críticos como la mortalidad general.  

En combinación, se prevé que esta estrategia de intervención reduzca la demanda máxima de cuidados críticos en dos tercios y reduzca a la mitad el número de muertes. Sin embargo, este escenario de mitigación «óptimo» seguiría dando lugar a una demanda máxima de camas en cuidados críticos ocho veces mayor que la capacidad de aumento de la demanda disponible tanto en Gran Bretaña como en los Estados Unidos. 

Se prevé que la interrupción de las reuniones masivas tendrá relativamente poco impacto (no se muestran los resultados) porque el tiempo de contacto en esos eventos es relativamente pequeño en comparación con el tiempo que se pasa en el hogar, en las escuelas o en los lugares de trabajo y en otros lugares de la comunidad, como bares y restaurantes. 

En general, encontramos que la eficacia relativa de las diferentes políticas es insensible a la elección del factor desencadenante local (números absolutos de casos comparados con la incidencia per cápita), R0 (en el rango de 2,0-2,6), y la variación de la TMI en el rango de 0,25%-1,0%. 

Tabla 3. Opciones de mitigación para GB. Impacto relativo de las combinaciones de INF aplicadas a nivel nacional durante 3 meses en la GB sobre el total de muertes y el pico de demanda de camas en la UCI hospitalaria para las diferentes opciones de desencadenantes del recuento acumulado de casos en la UCI. Las celdas muestran la reducción porcentual de la demanda máxima de camas en la UCI para una variedad de combinaciones de INF y para los factores desencadenantes basados en el número absoluto de casos de UCI diagnosticados en un condado por semana. Medidas: PC = cierre de escuelas y universidades, CI = aislamiento de casos en el hogar, HQ = cuarentena en el hogar, SD = distanciamiento social de toda la población, SDOL70 = distanciamiento social de los mayores de 70 años durante 4 meses (un mes más que otras intervenciones). Las tablas están codificadas por colores (verde=mayor efectividad, rojo=menos). Los números absolutos se muestran en la Tabla A1.

Dado que es improbable que la mitigación sea una opción viable sin sobrecargar los sistemas de atención de la salud, es probable que la supresión sea necesaria en los países capaces de aplicar los controles intensivos necesarios.  

Nuestras proyecciones muestran que para poder reducir la R a cerca de uno o menos, se requiere una combinación de aislamiento de casos, distanciamiento social de toda la población y cuarentena de los hogares o cierre de escuelas y universidades (Figura 3, Tabla 4). Se supone que las medidas se aplican durante un período de cinco meses.  

Sin tener en cuenta el posible efecto adverso en la capacidad de la UCI debido al ausentismo, se prevé que el cierre de escuelas y universidades sea más eficaz para lograr la supresión que la cuarentena de los hogares. Se prevé que las cuatro intervenciones combinadas tengan el mayor efecto sobre la transmisión (Cuadro 4).  

Se prevé que esa política intensiva dé lugar a una reducción de las necesidades de cuidados intensivos a partir de un máximo de aproximadamente tres semanas después de la introducción de las intervenciones y una disminución a partir de entonces mientras las políticas de intervención sigan en vigor. Si bien hay muchas incertidumbres en cuanto a la eficacia de la política, esa estrategia combinada es la que tiene más probabilidades de garantizar que las necesidades de camas en cuidados críticos se mantengan dentro de la capacidad de aumento.

Figura 3: Escenarios de estrategia de supresión para GB que muestran los requerimientos de camas en la UCI. La línea negra muestra la epidemia no mitigada. La verde muestra una estrategia de supresión que incorpora el cierre de escuelas y universidades, el aislamiento de casos y el distanciamiento social de la población a partir de finales de marzo de 2020. La línea naranja muestra una estrategia de contención que incorpora el aislamiento de los casos, la cuarentena de los hogares y el distanciamiento social de la población. La línea roja es el aumento estimado de la capacidad de camas de la UCI en GB. El sombreado azul muestra el período de 5 meses en el que se supone que estas intervenciones se mantendrán. (B) muestra los mismos datos que en el panel (A) pero ampliado en los niveles inferiores del gráfico.

Añadir la cuarentena de los hogares al aislamiento de los casos y el distanciamiento social es la siguiente mejor opción, aunque predecimos que existe el riesgo de que se exceda la capacidad de aumento de la demanda en esta opción de política (Figura 3 y Tabla 4). Se prevé que la combinación de las cuatro intervenciones (distanciamiento social de toda la población, aislamiento de casos, cuarentena de los hogares y cierre de escuelas y universidades) tendrá el mayor impacto, a menos que se produzca un cierre completo que además impida que las personas vayan a trabajar. 

Una vez que se relajan las intervenciones (en el ejemplo de la figura 3, a partir de septiembre), las infecciones empiezan a aumentar, lo que da lugar a un pico epidémico previsto más adelante en el año. Cuanto más exitosa sea una estrategia de supresión temporal, mayor será la epidemia posterior que se predice en ausencia de vacunación, debido a la menor acumulación de inmunidad de la manada. 

Dado que las políticas de supresión pueden necesitar mantenerse durante muchos meses, examinamos el impacto de una política de adaptación en la que el distanciamiento social (más el cierre de escuelas y universidades, si se utiliza) sólo se inicia después de la incidencia semanal de casos confirmados en pacientes de la UCI (un grupo de pacientes con altas probabilidades de ser probado) supera un cierto umbral «on«, y se relaja cuando la incidencia de casos en la UCI cae por debajo de un cierto umbral «off» (Figura 4).  

Las políticas basadas en los casos de aislamiento de los casos sintomáticos en el hogar y la cuarentena del hogar (si se adoptan) se mantienen durante todo el proceso. Esas políticas son sólidas ante la incertidumbre tanto en el número reproductivo, R0 (cuadro 4) como en la gravedad del virus (es decir, la proporción de casos que requieren admisión en la UCI, no se muestra).  

En el cuadro 3 se muestra que la mejor manera de poner en marcha las políticas de supresión es en las primeras fases de la epidemia, con un total acumulado de 200 casos semanales en la UCI, que es el último momento en que se pueden poner en marcha las políticas y aun así mantener la demanda máxima de la UCI por debajo de los límites de aumento del GB en el caso de un valor relativamente alto de R0 de 2,6.  

El total de muertes previstas también se reduce en el caso de desencadenantes más bajos, aunque las muertes para todas las políticas consideradas son mucho más bajas que en el caso de una epidemia no controlada. El panel derecho del cuadro 4 muestra que el distanciamiento social (más el cierre de escuelas y universidades, si se utiliza) debe estar vigente durante la mayor parte de los dos años de la simulación, pero que la proporción de tiempo en que estas medidas están vigentes se reduce para intervenciones más eficaces y para valores más bajos de R0. El cuadro 5 muestra que el total de muertes se reduce con desencadenantes «off» más bajos; sin embargo, esto también da lugar a períodos más largos durante los cuales se produce un distanciamiento social. El pico de demanda de la UCI y la proporción de tiempo que el distanciamiento social está en vigor no se ven afectados por la elección del factor desencadenante «off». 

Figura 4: Ilustración de la activación adaptativa de las estrategias de supresión en GB, para R0=2,2, una política de las cuatro intervenciones consideradas, una activación "on" de 100 casos de UCI en una semana y una activación "off" de 50 casos de UCI. La política está en vigor aproximadamente 2/3 del tiempo. Sólo se desencadena el distanciamiento social y el cierre de escuelas y universidades; las demás políticas siguen vigentes en todo momento. La incidencia semanal en la UCI se muestra en naranja, y la política de activación en azul.
Tabla 4. Estrategias de supresión de GB. Impacto de tres opciones de política diferentes (aislamiento de casos + cuarentena domiciliaria + distanciamiento social, cierre de escuelas/universidades + aislamiento de casos + distanciamiento social, y las cuatro intervenciones) en el número total de muertes observadas en un período de dos años (panel izquierdo) y en el pico de demanda de camas en la UCI (panel central). El distanciamiento social y el cierre de escuelas/universidades se desencadenan a nivel nacional cuando el número semanal de nuevos casos de COVID-19 diagnosticados en las UCI supera los umbrales indicados en "En el momento del desencadenamiento" y se suspenden cuando los casos semanales en las UCI descienden al 25% de ese valor de desencadenamiento. Se supone que las demás políticas comienzan a finales de marzo y se mantienen. El panel derecho muestra la proporción de tiempo después del inicio de la política que el distanciamiento social está en marcha. La capacidad máxima de la UCI de GB es de aproximadamente 5.000 camas. Los resultados son cualitativamente similares para los EE.UU.
Tabla 5. Como la Tabla 4 pero mostrando el efecto de variar el desencadenante del distanciamiento social y el cierre de escuelas/universidades sobre el total de muertes en 2 años, para R0=2,4.

Discusión 

A medida que avanza la pandemia de COVID-19, los países están aplicando cada vez más una amplia gama de respuestas. Nuestros resultados demuestran que será necesario poner en capas múltiples intervenciones, independientemente de que la supresión o la mitigación sea el objetivo político general. Sin embargo, la supresión requerirá la estratificación de medidas más intensivas y socialmente perturbadoras que la mitigación. La elección de las intervenciones depende en última instancia de la viabilidad relativa de su aplicación y de su probable eficacia en diferentes contextos sociales. 

Desenmarañar la eficacia relativa de las diferentes intervenciones de la experiencia de los países hasta la fecha es un reto porque muchos han aplicado múltiples (o todas) estas medidas con diversos grados de éxito. Mediante la hospitalización de todos los casos (no sólo de los que requieren atención hospitalaria), China inició de hecho una forma de aislamiento de los casos, reduciendo la transmisión posterior de los casos en el hogar y en otros entornos. Al mismo tiempo, al aplicar el distanciamiento social en toda la población, se redujo rápidamente la posibilidad de transmisión ulterior en todos los lugares. En varios estudios se ha estimado que esas intervenciones redujeron la R a menos de 1 [15]. En los últimos días, estas medidas han comenzado a relajarse. Por consiguiente, la estrecha vigilancia de la situación en China en las próximas semanas ayudará a informar las estrategias en otros países. 

En general, nuestros resultados sugieren que el distanciamiento social aplicado a la población en su conjunto tendría el mayor impacto; y en combinación con otras intervenciones -en particular el aislamiento de los casos en el hogar y el cierre de escuelas y universidades- tiene el potencial de suprimir la transmisión por debajo del umbral de R=1 necesario para reducir rápidamente la incidencia de los casos. Una política mínima para una supresión eficaz es, por lo tanto, el distanciamiento social de toda la población combinado con el aislamiento de los casos en el hogar y el cierre de escuelas y universidades. 

Para evitar un repunte de la transmisión, estas políticas deberán mantenerse hasta que se disponga de grandes reservas de vacunas para inmunizar a la población, que podrían ser de 18 meses o más. Los desencadenantes adaptables basados en la vigilancia hospitalaria para activar y desactivar el distanciamiento social en toda la población y el cierre de escuelas ofrecen una mayor solidez ante la incertidumbre que las intervenciones de duración fija y pueden adaptarse para su uso regional (por ejemplo, a nivel estatal en los Estados Unidos). Dado que las epidemias locales no están perfectamente sincronizadas, las políticas locales son también más eficientes y pueden lograr niveles de supresión comparables a los de las políticas nacionales, al tiempo que están en vigor durante una proporción ligeramente menor del tiempo. Sin embargo, estimamos que para una política nacional contra la GB, el distanciamiento social tendría que estar en vigor durante al menos 2/3 del tiempo (para R0=2,4, véase el Cuadro 4) hasta que se disponga de una vacuna. 

Sin embargo, existen grandes incertidumbres en torno a la transmisión de este virus, la probable eficacia de las diferentes políticas y la medida en que la población adopta espontáneamente comportamientos de reducción de riesgos. Esto significa que es difícil ser definitivo acerca de la probable duración inicial de las medidas que se requerirán, excepto que será de varios meses. Las decisiones futuras sobre cuándo y durante cuánto tiempo se deben relajar las políticas deberán basarse en una vigilancia continua. 

Las medidas utilizadas para lograr la supresión también podrían evolucionar con el tiempo. A medida que disminuya el número de casos, será más factible adoptar medidas intensivas de análisis, localización de contactos y cuarentena similares a las estrategias que se emplean actualmente en Corea del Sur. La tecnología -como las aplicaciones de telefonía móvil que rastrean las interacciones de un individuo con otras personas de la sociedad- podría permitir que esa política fuera más eficaz y ampliable si se pudieran superar las preocupaciones asociadas a la privacidad. Sin embargo, si no se mantienen los paquetes intensivos de INF destinados a la supresión, nuestro análisis sugiere que la transmisión se recuperará rápidamente, produciendo potencialmente una epidemia de escala comparable a la que se habría visto si no se hubieran adoptado intervenciones. 

La supresión a largo plazo puede no ser una opción de política viable en muchos países. Nuestros resultados muestran que la opción política alternativa de mitigación a relativamente corto plazo (tres meses) podría reducir las muertes que se observan en la epidemia hasta la mitad, y el pico de demanda de atención sanitaria en dos tercios. La combinación de aislamiento de los casos, cuarentena en los hogares y distanciamiento social de las personas que corren mayor riesgo de sufrir resultados graves (personas mayores y personas con otras afecciones de salud subyacentes) es la combinación de políticas más eficaz para la mitigación de la epidemia. Tanto el aislamiento de los casos como la cuarentena de los hogares son intervenciones epidemiológicas básicas para la mitigación de las enfermedades infecciosas y actúan reduciendo el potencial de transmisión ulterior mediante la reducción de las tasas de contacto de quienes se sabe que son infecciosos (casos) o pueden estar albergando la infección (contactos en el hogar). En el informe de la misión conjunta de la OMS en China se sugirió que el 80 % de la transmisión se producía en el hogar [16], aunque esto se produjo en un contexto en el que los contactos interpersonales se redujeron drásticamente gracias a las intervenciones realizadas. Se prevé que el distanciamiento social de los grupos de alto riesgo sea particularmente eficaz para reducir los resultados graves, dadas las pruebas fehacientes de un aumento del riesgo con la edad [12], [16], aunque se prevé que tendrá menos efecto en la reducción de la transmisión en la población. 

Prevemos que el cierre de escuelas y universidades tendrá un impacto en la epidemia, bajo el supuesto de que los niños se transmiten tanto como los adultos, incluso si raramente experimentan enfermedades graves [12], [16]. Consideramos que el cierre de escuelas y universidades es una estrategia más eficaz para apoyar la supresión de la epidemia que la mitigación; cuando se combina con el distanciamiento social de toda la población, el efecto del cierre de las escuelas es para amplificar aún más la ruptura de los contactos sociales entre los hogares, y así suprimir la transmisión. Sin embargo, se prevé que el cierre de las escuelas no bastará para mitigar (ni mucho menos para suprimir) una epidemia aislada; esto contrasta con la situación de las epidemias de gripe estacional, en las que los niños son los principales impulsores de la transmisión debido a que los adultos tienen niveles de inmunidad más altos [17], [18]. El momento óptimo de las intervenciones difiere entre las estrategias de supresión y mitigación, así como en función de la definición de óptimo. Sin embargo, en el caso de la mitigación, la mayor parte del efecto de esa estrategia puede lograrse dirigiendo las intervenciones en un período de tres meses alrededor del punto máximo de la epidemia. En el caso de la supresión, la acción temprana es importante y las intervenciones deben estar en marcha mucho antes de que se sobrepase la capacidad de atención de la salud. Dado que la vigilancia más sistemática se produce en el contexto hospitalario, el típico retraso desde la infección hasta la hospitalización significa que hay un desfase de dos a tres semanas entre la introducción de las intervenciones y el impacto que se observa en el número de casos hospitalizados, dependiendo de si se someten a prueba todos los ingresos hospitalarios o solo los que entran en las unidades de cuidados intensivos. En el contexto de la GB, esto significa actuar antes de que las admisiones de COVID-19 en las UCI superen las 200 por semana. 

Tal vez nuestra conclusión más significativa sea que es poco probable que la mitigación sea factible sin que se superen muchas veces los límites de capacidad de emergencia de los sistemas de salud del Reino Unido y los Estados Unidos. En la estrategia de mitigación más eficaz examinada, que conduce a una única epidemia relativamente breve (aislamiento de los casos, cuarentena de los hogares y distanciamiento social de los ancianos), los límites de aumento de la capacidad tanto de la sala general como de las camas de la UCI se excederían por lo menos 8 veces en el escenario más optimista de las necesidades de cuidados críticos que examinamos. Además, incluso si todos los pacientes pudieran ser tratados, predecimos que todavía habría en el orden de 250.000 muertes en GB, y 1,1-1,2 millones en los EE.UU. 

En el Reino Unido, esta conclusión sólo se ha alcanzado en los últimos días, con el perfeccionamiento de las estimaciones de la probable demanda de la UCI debido a COVID-19 basadas en la experiencia de Italia y el Reino Unido (las estimaciones de planificación anteriores suponían la mitad de la demanda ahora estimada) y con el NHS proporcionando una creciente certeza en torno a los límites de la capacidad de aumento de los hospitales. 

Por lo tanto, concluimos que la supresión de la epidemia es la única estrategia viable en la actualidad. Los efectos sociales y económicos de las medidas necesarias para alcanzar este objetivo político serán profundos. Muchos países ya han adoptado tales medidas, pero incluso aquellos países que se encuentran en una etapa más temprana de su epidemia (como el Reino Unido) tendrán que hacerlo de manera inminente. 

Nuestro análisis informa la evaluación tanto de la naturaleza de las medidas necesarias para suprimir el COVID- 19 como de la probable duración que tendrán que tener estas medidas. Los resultados de este documento han informado la formulación de políticas en el Reino Unido y otros países en las últimas semanas. Sin embargo, hacemos hincapié en que no es en absoluto seguro que la supresión tenga éxito a largo plazo; no se ha intentado anteriormente ninguna intervención de salud pública con efectos tan perturbadores en la sociedad durante un período tan largo. Sigue sin estar claro cómo responderán las poblaciones y las sociedades. 

 

Referencias 

[1]M. C. J. Bootsma and N. M. Ferguson, “The effect of public health measures on the 1918 influenza pandemic in U.S. cities,” Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A., vol. 104, no. 18, pp. 7588–7593, May 2007, doi: 10.1073/pnas.0611071104. 

[2]R. M. Anderson, J. A. P. Heesterbeek, and T. D. Hollingsworth, “(PDF) Comment How will country-based mitigation measures influence the course of the COVID-19 epidemic?,” 2020. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/339771148_Comment_How_will_country-based_mitigation_measures_influence_the_course_of_the_COVID-19_epidemic. [Accessed: 19-Mar-2020]. 

[3]CEPI, “The Coalition for Epidemic Preparedness Innovations. CEPI welcomes UK Government’s funding and highlights need for $2 billion to develop a vaccine against COVID-19,” 2020. [Online]. Available: https://cepi.net/news_cepi/2-billion-required-to-develop-a-vaccine-against-the-covid-19-virus-2/. [Accessed: 19-Mar-2020]. 

[4]WHO, “Pandemic influenza A (H1N1) 2009 virus vaccine — conclusions and recommendations from the October 2009 meeting of the immunization Strategic Advisory Group of Experts = Vaccin contre le virus de la grippe pandémique A (H1N1) 2009 — conclusions et recomman,” Weekly Epidemiological Record = Relevé épidémiologique hebdomadaire, vol. 84(49), no. 49. pp. 505–508, 2009. 

[5]B. D. Ferguson NM, Cummings DAT, Fraser C, Cajka JC, Cooley PC, “Strategies for mitigating an influenza pandemic.,” Nature, vol. 442, no. 7101, pp. 448–52, 2006. 

[6]E. S. Halloran ME, Ferguson NM, “Modeling targeted layered containment of an influenza pandemic in the United States,” Proc Natl Acad Sci USA, vol. 105, no. 12, pp. 4639–44, 2008. 

[7]C. S. Ferguson NM, Cummings DAT, “Strategies for containing an emerging influenza pandemic in Southeast Asia,” Nature, vol. 437, no. 7056, pp. 209–14, 2005. 

[8]J. M. Mossong J, Hens N, “Social contacts and mixing patterns relevant to the spread of infectious diseases,” PLoS Med., vol. 5, no. 3, pp. 381–91, 2008. 

[9]N. M. Linton et al., “Epidemiological characteristics of novel coronavirus infection: A statistical analysis of publicly available case data,” 2020, doi: 10.1101/2020.01.26.20018754. 

[10]Q. Li et al., “Early Transmission Dynamics in Wuhan, China, of Novel Coronavirus–Infected Pneumonia,” N. Engl. J. Med., Jan. 2020, doi: 10.1056/nejmoa2001316. 

[11]J. Riou and C. L. Althaus, “Pattern of early human-to-human transmission of Wuhan 2019 novel coronavirus (2019-nCoV), December 2019 to January 2020,” Eurosurveillance, vol. 25, no. 4, p. 2000058, Jan. 2020, doi: 10.2807/1560-7917.ES.2020.25.4.2000058. 

[12]R. Verity et al., “Estimates of the severity of COVID-19 disease,” medRxiv, p. 2020.03.09.20033357, Mar. 2020, doi: 10.1101/2020.03.09.20033357. 

[13]K. Gaythorpe et al., “Report 8: Symptom progression of COVID-19,” 2020, doi: 10.25561/77344. 

[14]H. Ostermann, F. Blasi, J. Medina, E. Pascual, K. McBride, and J. Garau, “Resource use in patients hospitalized with complicated skin and soft tissue infections in Europe and analysis of vulnerable groups: The REACH study,” J. Med. Econ., vol. 17, no. 10, pp. 719–729, Aug. 2014, doi: 10.3111/13696998.2014.940423. 

[15]A. J. Kucharski et al., “Early dynamics of transmission and control of COVID-19: a mathematical modelling study,” Lancet Infect. Dis., vol. 0, no. 0, Mar. 2020, doi: 10.1016/S1473-3099(20)30144-4. 

[16]WHO, “Report of the WHO-China Joint Mission on Coronavirus Disease 2019 (COVID-19),” 16-Feb-2020. [Online]. Available: https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/who-china-joint-mission-on-covid-19-final-report.pdf. [Accessed: 19-Mar-2020]. 

[17]S. Cauchemez, A. J. Valleron, P. Y. Boëlle, A. Flahault, and N. M. Ferguson, “Estimating the impact of school closure on influenza transmission from Sentinel data,” Nature, vol. 452, no. 7188, pp. 750–754, Apr. 2008, doi: 10.1038/nature06732. 

[18]L. Fumanelli, M. Ajelli, S. Merler, N. M. Ferguson, and S. Cauchemez, “Model-Based Comprehensive Analysis of School Closure Policies for Mitigating Influenza Epidemics and Pandemics,” PLoS Comput. Biol., vol. 12, no. 1, 2016, doi: 10.1371/journal.pcbi.1004681. 

 

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