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Parafraseando al epidemiólogo de Harvard Marc Lipsitch, en la entrevista que concedió al estadístico y escritor Nate Silver para el libro The Signal and the Noise (refiriéndose a los pronósticos de las pandemias de influenza basados en las experiencias de 1918, 1957 y 1968), “es absurdo predecir basado en tres datos”. Con el COVID-19 nos encontramos en una situación aún más extrema que no permite hacer una buena predicción y es muy peligroso pretender que se puede hacer una (tenga en cuenta que el COVID-19 es la primera pandemia por este tipo de virus, lo que implica una realidad de alta incertidumbre), por lo tanto, adhiriéndonos al principio hipocrático primum non nocere (lo primero es no hacer daño), se ha optado por elaborar distintos escenarios los cuales se construyen a partir de modelos matemáticos basados en la teoría de enfermedades transmisibles y alimentados por parámetros epidemiológicos provistos por expertos médicos, y la mejor evidencia científica conocida. Sin embargo, vale la pena mencionar que los escenarios simulados con estos modelos no son los únicos que se tienen en cuenta para la toma de decisiones puesto que se evalúa la experiencia de otros países, así como recomendación de expertos epidemiólogos.

Estamos ante una realidad llena de incertidumbre donde nueva evidencia acerca de la dinámica de contagio, tiempos infecciosos, tiempos de hospitalización y parámetros de severidad cambian y se revisan constantemente. Por lo tanto, es posible que las simulaciones de escenarios se modifiquen de manera drástica convergiendo a resultados más realistas. A continuación, se explican los principales motivos que generaron los cambios en las proyecciones.

En primer lugar, se refinaron sustancialmente los estimados de los periodos infecciosos y parámetros de severidad. Dentro de las modificaciones más significativas se encuentra la probabilidad de hospitalización: en la versión anterior se tenía que para un infectado la probabilidad de requerir algún tipo de cuidado hospitalario era del 14%. Este valor se obtuvo a partir de suponer un 30% de infecciones asintomáticas (criterio experto) y que un 80% de las infecciones sintomáticas requerían algún tipo de cuidado hospitalario (documento de la misión conjunta de la OMS y china para la enfermedad del coronavirus). En la proyección publicada actualmente, se refina este estimado de acuerdo a las cifras reportadas en el artículo Estimates of the severity of coronavirus disease 2019: a model-based analysis (Verity et.al.) y los datos demográficos de la ciudad. Tomando las probabilidades de hospitalización por grupos quinquenales reportadas en el artículo, los datos demográficos y haciendo uso de la teoría básica de probabilidad se puede estimar que la probabilidad de hospitalización para un infectado seleccionado al azar en la población bogotana es de 3.44%. Es claro que esta nueva información impacta los estimados de requerimientos hospitalarios. Teniendo en cuenta que también existieron cambios en otros parámetros (como periodos infecciosos), es plausible ver cambios radicales en los escenarios. Si bien los nuevos parámetros epidemiológicos son más adecuados, estos siguen teniendo un grado de incertidumbre y por lo tanto puede haber modificaciones futuras.

En segundo lugar, se diseñó e implementó un modelo más flexible que permite capturar de mejor manera las probabilidades de recuperación y muerte. Se tenía implementado un modelo en el cual un infectado accedía a un estado crítico por medio de un estado severo (que requiere hospitalización general). Sin embargo, se ha podido observar que la mayoría de los individuos críticos empeoran su condición tan rápidamente de tal manera que requieren una unidad de cuidados intensivos una vez son admitidos en el hospital. Este supuesto se implementó en el actual modelo y este es otro cambio que impacta los estimados de requerimientos hospitalarios.

Es posible argumentar que en el largo plazo las proyecciones daban como resultado cifras abultadas y que estas cambiaron de un momento a otro. Sin embargo, como se menciona en el documento metodológico publicado con el modelo anterior, “los resultados aquí presentados se ven como simulaciones de un escenario hipotético y no como un pronóstico de lo que va a suceder. Se observa que, después del 28 de abril, los conteos de casos moderados, severos y críticos son elevados (…) Conforme se tenga nueva evidencia se ajustarán los parámetros del modelo”. También se reconoce en la sección de conclusiones que “la incertidumbre de parámetros sensibles y la falta de una estructura de grupos de edad hacen de este modelo una herramienta para la evaluación cualitativa de las acciones de intervención en escenarios hipotéticos mas no como un modelo para pronosticar la cantidad de casos futuros”. Lo anterior indica que el modelo pasado poseía una alta incertidumbre por motivos que son intrínsecos a la situación actual y que se debía confiar en mayor medida en los resultados a corto plazo. Gracias a los comentarios y sugerencias de profesionales de diversas áreas internos y externos a la Secretaría Distrital de Salud (SDS) se logró actualizar el modelo y obtener simulaciones más cercanas a la realidad pero que aún poseen un grado alto de incertidumbre por razones ya mencionadas y gracias a que el comportamiento de la población influye significativamente en la transmisión de la enfermedad.

Finalmente, es importante señalar que la ocupación de unidades de cuidados intensivos y de hospitalización general son mutuamente excluyentes. Afirmaciones como “las nuevas proyecciones a 28 de julio estiman más de 29 mil hospitalizados, de los cuales cerca de 10 mil ocuparán camas en Unidades de Cuidado Intensivo” no son correctas puesto que la demanda de unidades de cuidados intensivos no está incluida dentro de la demanda de hospitalización general. Adicionalmente, es impreciso pensar en el escenario 2 como la única proyección de la SDS dado que se tienen tres proyecciones que reflejan situaciones distintas: El primer escenario hace una simulación en la cual no existía intervención, el segundo escenario muestra una simulación asumiendo un 40% de distanciamiento social en promedio y el tercer escenario muestra una simulación con un 60% de distanciamiento social en promedio. Es muy complicado saber en la práctica en que escenario nos encontramos puesto que el distanciamiento social depende fuertemente de la adherencia a las medidas de autocuidado de la ciudadanía. Por lo tanto, se espera que la realidad se encuentre entre los últimos dos escenarios.

Para resumir, dado que nos encontramos en presencia de una enfermedad zoonótica nueva, es normal que los parámetros epidemiológicos sufran cambios conforme nueva evidencia tiene lugar. También es usual, como en todos los procesos científicos, que las hipótesis y los modelos sufran modificaciones con el fin otorgar aproximaciones más acertadas. Por lo tanto, los escenarios proyectados están sujetos a revisión constante y pueden cambiar en el futuro.