La importancia de la inmunidad colectiva en la vuelta a la normalidad | Blog Alternativas

Una vez contenida la expansión de la pandemia del COVID-19 en España, toca planificar la vuelta a una relativa normalidad. El proceso debe ser tan cauteloso y paulatino como sea necesario para evitar rebrotes que echarían a perder lo que tanto ha costado conseguir, pero también –siempre dentro de dicha restricción– tan rápido como sea posible, ya que cada día que perdura el confinamiento incrementa la colosal factura económica y prolonga el drama que puede suponer particularmente para niños, mujeres maltratadas, trastornados psíquicos, inquilinos de pequeños y oscuros pisos sobreocupados o incluso infraviviendas, etc.

Dado que el virus sigue circulando, no podemos aspirar a erradicar los contagios por completo, sino que se trata de evitar una nueva expansión de la epidemia, lo que equivale a mantener su ritmo reproductivo(R) por debajo del umbral crítico de 1. R es el número de personas que cada infectado contagia de media antes de curarse o fallecer. Para valores por debajo de 1 los infectados disminuyen con el tiempo, y para valores por encima aumentan, y además de forma acelerada: por ejemplo, con R = 2 cada infectado contagia de media a dos personas, que a su vez contagian de media a otras dos, es decir, cuatro entre ambos, que a su vez entre todos contagian (de media) a ocho, que en el siguiente ciclo se convierten en 16, etc. La leyenda sobre la recompensa solicitada por el inventor del ajedrez ilustra lo vertiginoso que acaba siendo este tipo de crecimiento, denominado exponencial.

Sin embargo, el modelo exponencial solo es válido mientras R se mantiene constante, lo cual solo se da cuando no se toman medidas de contención y cuando toda la población es susceptible de infectarse, es decir, que aun nadie se ha hecho inmune contra la enfermedad al superarla ni tampoco hay vacuna que proporcione inmunidad. El ritmo reproductivo en estas circunstancias (sin medidas de contención ni inmunidad en la población) se llama ritmo reproductivo básico (R0), y se considera una constante de la epidemia, que inicialmente la mayoría de las fuentes estimaron entre 2 y 3 para el COVID-19, aunque posteriormente se publicaron también valores sustancialmente superiores. (A menudo este término se usa erróneamente para referirse al ritmo reproductivo en general, también cuando ya hay en marcha medidas y ha surgido inmunidad en la población). Para entender, de forma simplificada, cómo puede reducirse R, conviene expresarlo como el producto de los siguientes cuatro factores:

1. El número de días que el infectado es capaz de transmitir la enfermedad (es decir, hasta que se le aísla, o bien, si eso no ocurre, hasta que termina el ciclo infeccioso).

2. El promedio de contactos diarios de una persona.

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3. La proporción de contactos potencialmente contagiosos con otra persona (es decir, que resultan en contagio, a no ser que la otra persona es inmune).

4. La proporción de la población que no es inmune y por tanto susceptible de infectarse.

¿Y cómo se puede influir en cada uno de estos factores, para conseguir (como se ha hecho en España) que R caiga por debajo de 1?

1. El ciclo infeccioso podría disminuirse gracias al arsenal terapéutico cada vez mayor, pero la clave para bajar este factor pasa sobre todo por detectar en la mayor medida posible los casos (aun) ocultos para aislarlos, teniendo en cuenta también la elevada contagiosidad antes de la aparición de síntomas. Tecnologías de rastreo pueden ayudar a identificar a personas que han estado en contacto con un infectado, si bien la disponibilidad de kits de prueba supone una limitación en estos momentos.

2. Este factor se ha reducido drásticamente con el confinamiento, pero con su levantamiento inevitablemente volverá a subir, por lo que debe compensarse con una bajada en algunos de los demás factores.

3. Este factor se ha reducido mediante precauciones como distanciamiento, lavado de manos, mascarillas, etc., y cabe la esperanza de que también la previsible subida de la temperaturas en los próximos meses podría ayudar, al dificultar (sin llegar a anular) la transmisión del virus.

4. No habiendo vacuna, al principio de una epidemia este factor no influye, ya que con el 100% de la población susceptible de infectarse su valor es 1, pero va cayendo conforme los que superan la enfermedad se vuelven inmunes.

Vamos a centrarnos en este cuarto factor que ahora cobra relevancia y puede suponer una importante ayuda. No hay ninguna duda de que los casos de COVID-19 notificados son solo una pequeña minoría de los casos reales, ya que sobre todo entre los jóvenes la enfermedad trascurre mayoritariamente de forma leve o asintomática, por lo que se da por hecho que hay un gran número de casos no diagnosticados, si bien desconocemos su magnitud. Ignoramos tanto la prevalencia actual de la enfermedad –la proporción de la población actualmente contagiosa al tener el virus, detectable mediante prueba de PCR– como la seroprevalencia – la proporción de la población que se ha hecho inmune. Estos últimos son los que al superar la enfermedad han desarrollado anticuerpos contra el virus, detectables mediante los llamados tests rápidos.

Para poner un ejemplo (que va en línea con una estimación muy gruesa para España del Imperial College de Londres de finales de marzo o los primeros resultados preliminares de un estudio de campo en un pueblo alemán en la frontera con Holanda, muy afectado por la epidemia), supongamos que hay una seroprevalencia del 15%. Implicaría que solo el 85% de la población seguiría siendo susceptible de infectarse, con lo que el cuarto factor habría bajado a 0,85, suponiendo una reducción de R en un 15%. (Téngase en cuenta que por el efecto multiplicativo del factor 0,85, que aparece en cada nuevo ciclo de contagios, el número total de contagios se reduce en mucho más de un 15%.) De esta forma, la inmunidad individual de algunos proporciona indirectamente también cierta protección a los que aún son susceptibles de infectarse, al ralentizar la diseminación de la epidemia. Gracias a este fenómeno, R puede caer por debajo de 1, según las circunstancias con o sin la ayuda de medidas de contención, en cuyo caso se habla de inmunidad colectiva (o también de grupo o de rebaño).

Por tanto, conocer la seroprevalencia es fundamental para poder estimar la magnitud de este efecto beneficioso. Con este fin, el Instituto de Salud Carlos III está poniendo en marcha un estudio seroepidemiológico con el apoyo del Instituto Nacional de Estadística sobre una muestra aleatoria de unas 62 mil personas, que se someterán a las pruebas de detección de anticuerpos. Se ha optado por una muestra tan grande para obtener estimaciones representativas de seroprevalencia para todas las provincias y ciudades autónomas, teniendo en cuenta que se esperan grandes diferencias geográficas, que pueden llevar a una discriminación geográfica en la estrategia de desescalada. Presumiblemente la seroprevalencia en las zonas más afectadas será mayor que en aquellas en las que la epidemia aún no se había expandido tanto antes del confinamiento. Por ello, aquellos que más sufrieron la epidemia podrían beneficiarse de un levantamiento más rápido al disponer de una mayor inmunidad colectiva. Sería el caso de Madrid, si bien por otro lado hay que tener en cuenta que en las grandes ciudades densamente pobladas el distanciamiento social es más difícil, lo que obliga a una mayor precaución al revertir las medidas.

Dependiendo del tiempo que perdura la inmunidad, que aún es una incógnita, podría suponer también una ayuda frente a futuras oleadas de la epidemia, mientras no dispongamos de vacuna. Por otro lado, una mayor seroprevalencia implicaría una menor virulencia del virus, ya que, ante un mayor número de incidencia acumulada, los fallecidos y hospitalizados supondrían una proporción menor. Con los correspondientes ajustes por las diferentes estructuras de edad, estas tasas deberían de ser parecidas en los diferentes territorios españoles, y también en los diferentes países de nuestro entorno, que igualmente pondrán en marcha estudios parecidos. Pueden persistir ciertas diferencias, entre otras cosas dependiendo del reparto de los infectados sobre las diferentes franjas de edad, pero seguramente ya no serán tan grandes como las diferencias que se observan ahora mismo en base a los casos notificados, que presumiblemente se deben en buena parte a que en algunos sitios los casos se han detectado en mayor medida que en otros. En definitiva, se aprenderá mucho sobre la enfermedad con estos estudios, que por otro lado deberían de tener continuidad en el tiempo para seguir la evolución de la situación.

Resulta interesante preguntarse qué seroprevalencia haría falta para tener teóricamente la suficiente inmunidad colectiva para evitar la diseminación de la enfermedad sin necesidad de medidas adicionales. En enfermedades poco contagiosas en los que R0 es solo ligeramente superior a 1, como ocurre en algunas epidemias de la gripe, basta con una pequeña minoría para conseguir que R caiga por debajo de 1, pero para R0 = 2, teóricamente la mitad de la población tendría que estar inmunizada, y para R0 = 3 incluso dos tercios, y como ya dijimos, ese es el rango en que nos movemos en el caso del COVID-19, si no es mayor aún. El estudio serológico dirá cómo de lejos estamos de estos valores, pero probablemente nos harían falta unas cuantas oleadas de la epidemia para alcanzarlo, o bien –mucho mejor– una vacuna que proporcione la inmunidad sin necesidad de pasar la enfermedad (habiendo ya candidatos en ensayos clínicos de fase II).

Ante estos datos, las propuestas que hubo sobre todo en el Reino Unido, los Países Bajos o Suecia de limitar las restricciones a la tercera edad, y de permitir la libre expansión de la epidemia en el resto de la población hasta que se frene por si solo gracias a la inmunidad colectiva, parecen como mínimo temerarias, dado que antes de llegar a frenarse dejaría en un espacio de pocas semanas un número de infectados tan elevado que pondría en serio peligro hasta el sistema sanitario mejor preparado, por mucho que solo una pequeña parte necesite hospitalización. A la vez supondría una circulación tan generalizada del virus que seguramente acabaría afectando también a los mayores, ya que su aislamiento del resto de la población difícilmente podría ser totalmente hermético.

* Ansgar Seyfferth es director para España y Portugal de la empresa STAT-UP Statistical Consulting & Data Science Services

que inicialmente la mayoría de las fuentes estimaron entre 2 y 3 para el COVID-19, aunque posteriormente se publicaron también valores sustancialmente superiores

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