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La epidemiología es fundamental para la lucha contra cualquier enfermedad. El estudio de cómo se propagan las enfermedades y por qué ha cobrado importancia en la lucha por comprender, contener y responder al COVID-19. Los análisis de datos sobre infecciones y muertes, y las proyecciones de estudios que modelan la propagación del virus, han impulsado las decisiones políticas en todo el mundo. Muchos de estos, como el bloqueo de países, la imposición de cuarentenas y el ordenamiento del distanciamiento social y el uso de máscaras, son ahora comunes.
Un artículo, la tercera entrega de la serie de informes de progreso de la pandemia de la revista científica Nature, explora algunos de los desarrollos de investigación clave que han ayudado a esclarecer la naturaleza de la infección y la escala de la pandemia.
También destaca cómo la epidemiología será importante a medida que avanza la pandemia, por ejemplo, para comprender el impacto potencial de las nuevas variantes que actualmente están causando estragos en todo el mundo. La epidemiología está cambiando el curso de la pandemia, pero el coronavirus también tiene una epidemiología probada por estrés, y este informe explora brevemente cómo el campo está cambiando como resultado.
El papel temprano de la epidemiología
Hace ya más de un año que comenzaron a surgir informes de un coronavirus previamente desconocido que causaba síntomas similares a los de la neumonía. Para el 5 de enero de 2020, se informó que el virus había infectado a 59 personas en la ciudad de Wuhan en la provincia china de Hubei; 7 estaban en estado crítico. Al 20 de enero, las autoridades chinas habían informado de más de 200 infecciones y 3 muertes.
Inicialmente, se sabía poco sobre la transmisibilidad del virus, pero eso cambió rápidamente. Aproximadamente a mediados de enero, los epidemiólogos comenzaron a informar los resultados de los estudios de modelos, que indicaron que era probable que el número de casos fuera mucho más alto de lo que se había documentado inicialmente.
Estos estudios encontraron, por ejemplo, que la tasa ‘R 0‘, que describe la cantidad de personas a las que una persona infectada transmitirá el virus, en promedio, si se permite que el virus se propague sin control, se encuentra entre 2 y 4. Los estudios también estimaron parámetros cruciales para comprender el potencial epidémico del virus. Esto incluyó su período medio de incubación, el tiempo que transcurre entre la infección y la aparición de los síntomas, y la proporción de personas para las que la infección será mortal. Incluso al principio, era evidente que el riesgo para las personas mayores de 60 años era sustancialmente mayor que el de los grupos de edad más jóvenes. Algunas estimaciones sugirieron que más de 1 de cada 10 de los mayores de 80 años que se infectaron no sobrevivirían.
En estas primeras semanas, los investigadores trabajaron con datos limitados de pacientes. Sin embargo, a medida que se dispuso de más datos, los epidemiólogos pudieron confirmar que el virus podía ser transmitido por personas que no presentaban síntomas y que tenía un alto potencial pandémico.
En conjunto, estos estudios ayudaron a alertar a muchos gobiernos sobre el hecho de que la situación podría ser mucho más grave de lo que habían anticipado. Los hallazgos sugirieron que los hospitales de todo el mundo debían prepararse para un gran número de ingresos en cuidados intensivos.
A fines de enero, la Organización Mundial de la Salud declaró una Emergencia de Salud Pública de Importancia Internacional, que incluyó consejos para los países sobre la implementación de medidas de salud pública, incluidas las pruebas y el aislamiento de las personas infectadas, y el rastreo y la cuarentena de sus contactos. Estos movimientos se basaron, en parte, en investigaciones realizadas por epidemiólogos después de brotes previos de enfermedades infecciosas. Pero pocos países siguieron este consejo.
Al mismo tiempo, la comunidad epidemiológica también comenzó a centrar su atención en evaluar medidas que pudieran ayudar a contener el virus.
Estos desafíos también representan una oportunidad de mostrar la ciencia a medida que está sucediendo, en tiempo real.
Cierres y máscaras
A medida que el número de casos comenzó a dispararse, las opciones de los países para reducir las infecciones y las muertes fueron muy limitadas. Era difícil saber qué regímenes farmacológicos podrían ayudar a combatir la enfermedad y no había vacunas. En ausencia de tales herramientas, los investigadores comenzaron a modelar la efectividad de las llamadas intervenciones no farmacéuticas.
Sus modelos sugirieron que las infecciones y las muertes podrían reducirse si las personas usaran máscaras faciales y mantuvieran un grado de distancia entre sí, y si más personas se quedaran en casa.
Wuhan se cerró el 23 de enero y, a mediados de febrero, el movimiento estaba restringido en otras 80 ciudades de China. Algunos meses después, los investigadores confirmaron que una serie de medidas de salud pública, incluido el cierre de escuelas, la restricción de viajes y la reducción de la mezcla dentro de los hogares, redujeron las tasas de transmisión en Wuhan.
Estudios fuera de China también afirmaron más tarde que la transmisión se redujo considerablemente después del cierre de las instituciones educativas, las reuniones limitadas y el cierre de negocios esenciales. Además, los investigadores predijeron que las ciudades que retrasaron la promulgación de restricciones tendrían que mantener las restricciones vigentes durante períodos más largos antes de que se pudiera controlar el virus.
Aunque se sabe que el uso de máscaras ayuda a combatir la propagación de muchas enfermedades respiratorias infecciosas, la falta de ensayos controlados y datos directos significó que se necesitaría más tiempo antes de que los investigadores pudieran establecer la efectividad de la medida contra el coronavirus. Pero para el verano europeo de 2020, varios estudios habían encontrado que las máscaras contribuyen a frenar la propagación del coronavirus.
Nuevas incógnitas
A medida que el virus continúa aumentando en gran parte del mundo, han surgido nuevas variantes y están generando nuevas preguntas para los epidemiólogos. Los investigadores dicen que estas variantes más nuevas, como B.1.1.7 (también conocida como VOC 202012/01), identificadas por primera vez en el Reino Unido, son más transmisibles y potencialmente más graves que los linajes anteriores del virus. Estos hallazgos tienen implicaciones para las intervenciones de política que se basaron en datos anteriores sobre transmisión. Los epidemiólogos deberán reevaluar, sobre la base de datos más recientes, si las pautas sobre intervenciones como el distanciamiento social deben revisarse y hacerse más estrictas para tener en cuenta las diferentes formas en que se comportan las nuevas variantes.
Otro nuevo desafío para los epidemiólogos es medir cómo las vacunas que se están implementando actualmente en todo el mundo afectan la propagación del virus. Los países donde los lanzamientos ya han comenzado pronto podrían estar buscando relajar las restricciones, especialmente si los casos y las muertes caen a los niveles vistos antes del inicio de la segunda ola. Pero no deben hacerlo antes de que los epidemiólogos hayan establecido hasta qué punto las vacunas están contribuyendo a aumentar la inmunidad y hasta qué punto la disminución de los casos es el resultado de los efectos de las restricciones.
Si algo nos ha enseñado el año pasado es que el conocimiento de las herramientas de salud pública y el acceso a los datos no son suficientes para controlar una pandemia.
La epidemiología está cambiando
La pandemia ha cambiado la epidemiología. Como ocurre con muchos campos que están directamente involucrados en el estudio de COVID-19, los epidemiólogos están colaborando a través de fronteras y husos horarios. Comparten sus datos utilizando plataformas en línea (los servidores de preimpresión les brindan a los científicos acceso temprano a los resultados) y las revistas se publican a un ritmo más rápido.
La epidemiología en sí se está expandiendo, con la participación de investigadores de otros campos, como la física, las matemáticas, la informática y la ciencia de redes, que han contribuido con sus ideas y conocimientos. El gobierno de los Estados Unidos ha anunciado que establecerá un Centro Nacional de Pronóstico de Epidemias y Análisis de Brotes. Otros países deberían considerar hacer lo mismo.
Con muchos más investigadores que se unen al campo de diferentes disciplinas, y más personas que utilizan datos epidemiológicos, incluido el público, los formuladores de políticas y los medios de comunicación, los investigadores deben encontrar formas de asegurarse de que sus datos y hallazgos se comuniquen de manera transparente y de garantizar los más altos estándares de calidad, investigación y ética de datos.
Desafío de comunicación
La pandemia ha llevado a los epidemiólogos y modelos epidemiológicos al centro de atención de las políticas y los medios de comunicación como nunca antes, y se han enfrentado a muchos desafíos. La epidemiología, en particular, el modelado y pronóstico de epidemias, se basa en métodos estadísticos para realizar predicciones probabilísticas a partir de datos en tiempo real. Estas predicciones iniciales a menudo no son precisas, en parte porque los datos subyacentes pueden estar incompletos y categorizados de manera inconsistente. Con el tiempo, a medida que mejoran los datos y se involucran más grupos de investigación, los resultados comienzan a parecer más seguros. Pero a menudo, antes de que haya certeza, es necesario tomar decisiones como la imposición de restricciones al movimiento. Los epidemiólogos deben comunicar tanto la certeza como la incertidumbre de sus hallazgos para que se puedan tomar las mejores decisiones.
Esto ha significado que los investigadores han tenido que aprender a comunicar la incertidumbre inherente en sus modelos y predicciones de tal manera que la gente pueda entender que una predicción inexacta no invalida el modelo y que una conclusión general aún puede mantenerse. También ha significado que las personas y los formuladores de políticas han estado expuestos a nueva terminología (palabras y frases que ayudan a explicar y visualizar la incertidumbre) y modelos que brindan una variedad de pronósticos probabilísticos desde el mejor hasta el peor de los casos.
Estos desafíos también representan una oportunidad. Brindan la oportunidad de mostrar la ciencia a medida que está sucediendo, en tiempo real, algo que solo los investigadores normalmente ven. La pandemia ha ayudado a las personas a comprender que la ciencia, por su propia naturaleza, necesita ser corregida y refinada continuamente, y sus conclusiones cambian a medida que cambia el equilibrio de la evidencia. Esto contrasta con la forma en que muchos habían visto la ciencia anteriormente, como un cuerpo de conocimiento fijo e inmutable. El cambio en cómo se percibe la ciencia puede dar la impresión de que los científicos están cambiando de opinión, pero hacerlo cuando los hechos cambian solo puede ser algo bueno.
Si algo nos ha enseñado el año pasado es que el conocimiento de las herramientas de salud pública y el acceso a los datos no son suficientes para controlar una pandemia. La gente tiene un deseo natural de certeza frente a algo tan alarmante como una pandemia, pero la ciencia que informa la respuesta a la pandemia, por su naturaleza, opera a través de probabilidades. Esto no disminuye el impacto de la epidemiología, sino que destaca la importancia de mantener una conversación continua y transparente entre los investigadores, los responsables de la formulación de políticas y el público.
