Los casos asintomáticos de coronavirus le ponen otra presión a las respuestas políticas y al efecto económico
El estudio plantea que las acciones diseñadas por los gobiernos serían distintas si se conociera el total de contagiados. De los confirmados en EEUU, un 30% se estima que no manifiesta ni fiebre ni tos.
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El 1 de abril fue la primera vez que la Comisión Nacional de Salud de China incluyó en su reporte diario de nuevos infectados de coronavirus el número de casos asintomáticos, o sea, quienes dieron positivo al examen pero sin manifestar síntomas, como por ejemplo fiebre o tos.
Estos casos menos evidentes serían un problema fundamental al momento de responder al brote, según el académico de la Universidad de Harvard James Stock, quien publicó el 23 de marzo la investigación “Lagunas de datos y la respuesta la política al nuevo coronavirus”.
En ella, el doctor en economía de la Universidad de Berkeley plantea que “la tasa asintomática -entendida como la fracción de infectados que no se testean según las pautas actuales-, no se estima bien porque las pruebas para el coronavirus se han dirigido a los enfermos y vulnerables, pero podría ser estimada por un muestreo aleatorio de la población”.
Esto tendría enormes impactos, ya que en el documento afirma que “la respuesta política y sus consecuencias económicas dependen del valor de la tasa asintomática”.
Stock señala en conversación con DF que “comprender la dinámica de la epidemia es centralmente importante para modelar los costos económicos y para guiar las opciones de políticas que minimizarán el daño económico y evitarán el exceso de muertes”.
Una visión similar tiene Guillermo Quiroga, académico de la Escuela de Tecnología Médica de la Universidad Diego Portales, quien explica que si bien los planteamientos del autor se basan en gran medida en la realidad de Estados Unidos, su enfoque -de que el test se aplica a la población que presenta síntomas- es una conducta que se ha visto de manera generalizada en varios países.
El autor del paper comenta que “la única forma en que podemos tomar una decisión informada es tener una estimación confiable de cuántas personas infectadas ya hay”, y aclara que aunque los datos no están disponibles actualmente, según sus estimaciones el 30% de las personas infectadas son asintomáticas, mientras que el 86% de los infectados no se detectan según las pautas de prueba actuales.
“Si una gran parte de los infectados tienen síntomas leves o nulos, significa que el virus ya se ha propagado ampliamente, y los esfuerzos para reducirlo llevarán mucho tiempo y el número de muertes evitadas en realidad será bastante bajo, simplemente porque la mayoría de las personas ya han sido infectadas. Por lo tanto, los costos económicos y potencialmente humanos de no saber son enormes”, afirma el académico de Harvard.
Capacidad diagnóstica
En la misma línea, Quiroga recuerda que las recomendaciones de la Organización Mundial de la Salud (OMS) indican que la manera de pasar a la ofensiva en la lucha contra la pandemia es aumentar la capacidad diagnóstica para poder realizar aislamientos y seguimientos efectivos.
El experto de la UDP plantea que a nivel local plantea “los test rápidos podrían venir a aliviar esta situación, ya que en vez de hacer a los enfermos sospechosos directamente el examen PCR (reacción de polimerasa en cadena), podrían realizarse los test que no son tan específicos pero sí sensibles, lo que serviría de tamizaje y la PCR se utilizaría sólo para confirmar. Así se podría ser más eficiente con el recurso”.
En consecuencia, Quiroga sostiene que al conocer los casos asintomáticos como plantea el doctor de Berkeley, “las cuarentenas se optimizarían, ya que se separarían de mejor manera las personas realmente infectadas asintomáticas y sintomáticas de las que no tienen el virus -ya que en estos momentos se separa toda la población por igual- lo que evidentemente repercutiría en las políticas públicas”.