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Las cifras son las grandes protagonistas de la pandemia desencadenada por el virus SARS-CoV-2. El desfile de números en nuestro país viene acompañado de términos que se sumergen de muy diversas formas en el imaginario colectivo hasta llegar incluso a confundirse en las voces de quien debería entenderlos mejor, como la voz presidencial que llegó a clamar que México es el país con menos infectados por coronavirus, después de la India. Lo que en realidad sucede es que nuestro país es una de las naciones que ha practicado menos pruebas por millón de habitantes, sólo por detrás de este país asiático. No hay verdad, ni mentira en la afirmación, solo un acomodo a modo de la realidad que se confunde con voces de optimismo exacerbado o ahogadas en un mar de contradicciones.
Más allá de relajar nuestras medidas de precaución contra la enfermedad o entrar en pánico, ¿podemos entender los números de manera más integral y objetiva? La respuesta es un rotundo sí y la clave, como muchas otras cosas que envuelven nuestra vida cotidiana, radica en comprender las infinitas posibilidades que nos brindan las matemáticas y las disciplinas ligadas a ellas.
La importancia de la estadística en la epidemiología
Le pedimos a un grupo de especialistas en el área de matemáticas y salud pública que nos ayudaran a entender cuál es la importancia de la estadística en la epidemiología y el concepto de algunos términos que si no son comprendidos, se convierten en un trampolín para que una cifra salte, sin mayor contratiempo, la frágil cerca de la realidad. Los doctores Ramsés H. Mena Chávez, del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas; y Jorge X. Velasco Hernández, del Instituto de Matemáticas, Unidad Juriquilla, explican que las pandemias, como la que vivimos en la actualidad, generan la necesidad de predecir su curso aun cuando sabemos que cada uno de nosotros tendría una forma distinta de padecer la enfermedad por las diferencias que nos separan, desde nuestra fisiología hasta nuestro estilo de vida.
Es así que para poder estimar o cuantificar los números sobre el impacto de la enfermedad, como el número de nuevos casos por día o el porcentaje de casos graves, las herramientas fundamentales son los modelos matemáticos, es decir, “representaciones de la realidad que capturan los rasgos importantes de la epidemia y que necesitan datos, información con la cual alimentarlos para, entonces, poder ser usados como herramientas de predicción”, señalan y agregan que de forma particular, los modelos epidemiológicos están sujetos a una cantidad limitada y variable de información medible, esto les hereda un importante componente de incertidumbre en sus estimaciones y predicciones, misma que debe ser considerada.
Para la doctora Nora Liliana Martínez Gatica, especialista en epidemiología y académica del Departamento de Salud Pública de la Facultad de Medicina, la epidemiología estudia poblaciones completas en relación al impacto de una enfermedad, pero como ciertamente no se pueden abarcar todas las características específicas del individuo, se aplica algún tipo de proceso estadístico, como un muestreo, para tratar de incluir la mayor cantidad de poblaciones y tener algo que nos acerque mucho más a la realidad.
Martínez dice que en el caso de México no se han tomado muestras al 100% de la población afectada por el Covid-19.
“De las diversas personas que cumplieron con la sintomatología de la enfermedad, se escoge a uno y se le hace una muestra. Si esa muestra sale positiva, va a representar a diez positivas y si se sale negativa representará a 10 negativas. Así se calculan los casos estimados”.
Para la especialista es muy importante tomar en cuenta que las cifras arrojadas no son comparables con las de otros países. “En el Modelo Centinela de Vigilancia Epidemiológica que se sigue en México, sólo a un paciente no grave se le toma muestra. En cambio en EU, por ejemplo, se muestrea a todos los graves y no graves. En este sentido los números no son comparables con los de países como China, Italia o la India, pero tampoco con países de Latinoamérica porque no sabemos las peculiaridades de su muestreo, principalmente la cantidad de muestras recabadas”.
Para la especialista, la extrapolación de las muestras recabadas si correspondería a lo que se ha visto en otros países, una rápida multiplicación de casos que en el caso de México empezaron a reportarse a finales de febrero, para ser exactos: el 28 de ese mes.
Justo aquí entra en juego otro término que se escucha constantemente: el llamado RO. Los expertos en matemáticas nos ilustran mejor el término: “El número reproductivo básico o R0 nos indica la cantidad de nuevos individuos que alguien (enfermo) puede contagiar durante el tiempo que esta persona es infecciosa”.
En el caso de la Covid-19, este número se estima alrededor de dos mundialmente, lo que se interpreta que, en promedio, una persona enferma infecta a otras dos en el tiempo que es infeccioso. Este tiempo es más o menos de una semana y como cada persona infecta a dos, la siguiente generación (semana) de enfermos tendrá cuatro y la tercera ocho generando una sucesión de uno, dos, cuatro, ocho, 16, 32, 64 en la sexta semana. Con esto se ilustra a lo que se refieren las autoridades sanitarias cuando hablan del crecimiento exponencial de la epidemia.
Incidencia, letalidad y otras cosas
Para Mena y Velasco, la rápida transmisión del SARS-CoV-2 entre los seres humanos genera que el número de casos infectados crezca muy rápidamente. Eso lo predice el modelo matemático, sin embargo, en la realidad, además de las pruebas, una fracción importante de las personas que se contagian del virus, no muestran síntomas, o apenas se sienten indispuestas y, por consiguiente, escapan de la detección del sistema de vigilancia epidemiológica del país.
“Además, este virus, genera síntomas similares al de otras enfermedades respiratorias como la influenza o las neumonías que pueden confundir los diagnósticos iniciales previos a las pruebas. Todos estos factores pueden contribuir a la baja eficacia en la detección del virus y, por ello, las curvas de incidencia y de prevalencia acumulada que se reportan midiendo únicamente casos confirmados, pueden hacer pensar que la epidemia en México crece más lento”.
Para la doctora Martínez Gatica, aquí surgen otros términos que no se deben confundir, como incidencia y prevalencia. La primera hace referencia a los casos nuevos, mientras que la segunda considera los acumulados. Lo mismo sucede con mortalidad y letalidad. Explica que la mortalidad se calcula tomando como referencia a la población total, a todos los mexicanos; la tasa será pequeña porque hay muchas causas de muerte, pero lo importante es considerar la letalidad de los enfermos confirmados, es decir, cuántos murieron por Covid-19, pero aún así se tiene que considerar que como la confirmación de casos es limitada, es probable que sólo se esté viendo un extremo del escenario. “China mantuvo letalidad de entre dos y tres; en México empezó así, pero a principios de abril aumentó a cinco. Se debe ser cauteloso y analizar por qué aumenta, si no hay el soporte o qué pasa”.
Para Mena y Velasco, México cuenta con sistemas de calidad que recaban información epidemiológica pero, desafortunadamente, la información es incompleta en el sentido que falta la integración en un sistema nacional unificado de toda la información de las diferentes entidades sanitarias, tanto públicas como privadas del país.
“Esta epidemia representa una oportunidad de replantear el sistema de vigilancia epidemiológica nacional para que se haga asequible la información de manera integrada, oportuna y completa. En cualquier caso, hay suficiente información generada en muchos otros países que pueden darnos una muy buena idea de cómo cuantificar la incertidumbre en algunos de los modelos aplicados para la epidemia en nuestro país”. Además, los especialistas agregan que las matemáticas y la estadística son áreas de conocimiento humano que sirven para entender el mundo y esta epidemia está mostrando, de manera incontrovertible y cruda su papel fundamental en la educación de cualquier mexicano.
Finalmente, la especialista de la Facultad de Medicina de la UNAM indica que otro reto importante para comunicar este tipo de información es que el mensaje sea claro y llegue sin exclusión. “No todos tienen televisión o acceso a Internet, ni todas las personas hablan español o pueden ver o escuchar, ni todas parten de una misma realidad, pues hay una población con una transición importante a adultos mayores. Ya que se conoce a la población y a las herramientas con las que cuenta, es importante definir el mensaje y sobre todo evitar que haya contradicciones en el mismo”.
