DW.- Dos estudios han intentado calcular cuántas infecciones de Covid-19 se evitaron con las cuarentenas, el paro de la actividad económica, las restricciones de movimiento, medidas de higiene y distanciamiento social.
El pasado 8 de junio, investigadores de la Universidad de California en Berkeley y del Imperial College de Londres publicaron simultáneamente estudios que intentan dar respuesta a una pregunta clave: ¿cómo se habría desarrollado la pandemia del nuevo coronavirus si los gobiernos un hubieran puesto en marcha medidas de confinamiento y distanciamiento social?
El equipo de Solomon Hsiang en el Global Policy Laborator de Berkeley investigó la situación en seis grandes países: China, Corea del Sir, Italia, Francia, Irán y Estados Unidos. Su conclusión: las medidas de emergencia “frenaron de forma significativa y sustancial” la pandemia.
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Hasta 530 millones de personas escaparon a la infección
En este estudio aprobado científicamente los autores escriben que las restricciones de viaje, el cierre de negocios y colegios, los confinamientos y otras “intervenciones no farmacéuticas”, como la obligatoriedad de portar tapabocas y mantener una distancia interpersonal, evitaron 530 millones de infecciones.
De esos casos, solo se habrían registrado 63 millones de positivos, pues las capacidades de detección de los países eran limitadas. El equipo de investigadores tomó como objeto de estudio el período hasta el 6 de abril y analizó 1,717 medidas políticas.
Hsiang realza lo importante que han sido los esfuerzos individuales en la crisis de la Covid-19: “Los últimos meses han sido excepcionalmente difíciles, pero a través del sacrificio individual cada persona ha contribuido a una conquista colectiva de la humanidad”, dice el investigador.
“Ningún otro esfuerzo humano ha logrado salvar tantas vidas en tan poco tiempo. Los costes personales de quedarse en casa y la cancelación de los eventos han sido enormes”, subraya el politólogo. “Pero los datos muestran que cada día se ha marcado una diferencia fundamental. Mediante el uso de la ciencia y la colaboración conjunta hemos cambiado el curso de la Historia”.
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Los autores del estudio de Berkeley no determinaron cuántas vidas humanas se salvaron gracias a estas medidas. Tomaron esta decisión porque un análisis de este tipo crearía muchas incertidumbres dado factor del aumento dramático de las infecciones y la consecuente saturación de los sistemas sanitarios.
Más de tres millones de vidas humanas salvadas en 11 países
El equipo de investigación de Samit Bhatt en el Centro de Análisis de Enfermedades Infecciosas Globales del Imperial College sí se atrevió a realizar ese delicado cálculo. Teniendo en cuenta el período hasta el 4 de mayo, muestra que las medidas de confinamiento frenaron en gran medida la pandemia. El punto de atención de este estudio se fijó en la famosa tasa de reproducción del virus.
Los investigadores calculan que hasta ese día se habrían infectado con el SAR-CoV-2 entre 12 y 15 millones de personas. Esto es, entre un 3.2 y un 4% de la población de los países estudiados. Según sus cálculos, las diferentes medidas de protección salvaron la vida de 3.1 millones de personas.
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No hay que descuidarse: el peligro de una segunda ola
“Nuestro modelo muestra que las medidas que se implementaron en marzo de 2020 en diferentes países tuvieron éxito y bajaron la tasa de reproducción por debajo de 1”, dice Seth Flaxman, que formó parte del estudio como parte de la Facultad de Matemáticas del Imperial College.
En este sentido, es necesario que en el futuro se preste atención al desarrollo de la pandemia para evitar un nuevo repunte de las infecciones, opina su compañero Bhatt.
No obstante, la investigación también presentó incertidumbres: “Una debilidad del modelo es que parte de la base de que cada medida tuvo el mismo efecto en todos los países. La realidad es que hubo grandes variaciones en relación con cómo se puso en marcha el confinamiento en los diferentes países”. En cualquier caso, concluye el epidemiólogo Bhatt, eso no modifica en absoluto las conclusiones del estudio.
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