EQUIPO DE AIER-LAS CUARENTENAS NO CONTROLAN AL CORONAVIRUS-LA EVIDENCIA

El título de este artículo lo dice todo: es largo, pero bien documentado con resúmenes de investigaciones de científicos que señalan que las cuarentenas no controlan al virus. Ármese de paciencia y léalo (en algunas partes es muy “elevado”, pero siga). Sirve cuando los burócratas y políticos nos dicen que hay que tomar medidas no farmacéuticas para controlar la enfermedad.

LAS CUARENTENAS NO CONTROLAN AL CORONAVIRUS: LA EVIDENCIA

Por el Equipo de AIER
19 de diciembre del 2020

NOTA DEL TRADUCTOR: Para utilizar los ligámenes de las fuentes del artículo, entre paréntesis y en azul, si es de su interés, puede buscarlo en su buscador (Google) como AIER staff institute for economic research evidence December 19, 2020 y si quiere acceder a las fuentes, dele clic en los paréntesis azules.

El uso de cuarentenas universales en caso de la aparición de un nuevo patógeno no tiene precedente. Ha sido un experimento científico en tiempo real, con la mayoría de la población humana usada como ratas de laboratorio. Los costos son legión.

La cuestión es si las cuarentenas funcionaron para controlar el virus de forma científicamente verificable. Basada en los estudios citados a continuación, la respuesta es no y por una diversidad de razones: malos datos, nada de correlaciones, no hay demostración causal, excepciones anómalas, etcétera. No existe una relación entre las cuarentenas (o como otra gente quiera llamarlas, para enmascarar su verdadera naturaleza) y el control del virus.

Tal vez, esta sea una revelación impactante, dado que los controles sociales y económicos universales se están convirtiendo en la nueva ortodoxia. En un mundo más sano, la carga de la prueba debería, en realidad, estar en los creyentes de las cuarentenas, pues son quienes tiraron por la borda 100 años de sabiduría en salud pública y la reemplazaron por una imposición no probada, desde arriba hacia abajo, sobre la libertad y los derechos humanos. Ellos nunca aceptaron esa carga. Tomaron como axiomático que un virus pudiera ser intimidado y asustado por credenciales, edictos, discursos y gendarmes enmascarados.

La evidencia a favor de la cuarentena es impactantemente débil y principalmente se basa en comparar resultados del mundo real contra predicciones terribles generadas por computadoras, y, luego, postulando tan sólo que los niveles de exigencia y las “intervenciones no farmacéuticas” explican la diferencia entre el resultado de la ficción versus el de la realidad. Los estudios anti cuarentena, por otra parte, se basan en la evidencia, la robustez, y lidian en su totalidad con los datos que tenemos (con todo y sus fallas) y miran los resultados a la luz de controles estadísticos sobre la población.

Gran parte de la lista que sigue a continuación ha sido conjuntada por el ingeniero de datos Ivor Cummins, quien ha librado un esfuerzo educacional de todo un año para hacer añicos el apoyo intelectual de las cuarentenas. AIER ha agregado unos propios y sus resúmenes. El resultado es que el virus va a hacer lo que los virus hacen, lo mismo de siempre en la historia de las enfermedades infecciosas. Tenemos un control extremamente limitado de ellos, y aquello que hacemos está sujeto a tiempo y lugar. El temor, pánico y coerción no son estrategias ideales para administrar virus. A la inteligencia y terapéutica médica les va mucho mejor.

(Estos estudios se enfocan sólo en las cuarentenas y su relación con el control del virus. No se meten en la miríada de temas asociados que han irritado al mundo, como la obligación de usar mascarillas, las pruebas PCR, el problema de la mala clasificación de las muertes, u otros asuntos particulares asociados con restricciones a viajes, cierres de restaurantes y cientos de otros detalles acerca de los que, en el futuro, se escribirán bibliotecas enteras.)

1. “A country level analysis measuring the impact of government actions, country preparedness and socioeconomic factors on COVID-19 mortality and related health outcomes” [“Análisis a nivel de país que mide el impacto de las acciones gubernamentales, estado de preparación del país y factores socioeconómicos sobre los resultados del COVID-19 en la mortalidad y salud relacionada”] por Rabail Chaudhry, George Dranitsaris, Talha Mubashir, Justyna Bartoszko, Sheila Riazi. Eclinical Medicine 25 (2020) 100464. “Las cuarentas plenas y las pruebas de la amplia diseminación del COVID-19 no estuvieron asociadas con reducciones en el número de casos críticos o la mortalidad general.”

2. “Was Germany’s Corona Lockdown Necessary?” [“¿Fue Necesaria la Cuarentena por el Corona en Alemania Occidental?”] por Christof Kuhbandner, Stefan Homburg, Harrald Walach, Stefan Hockertz. Adelanto: Preimpresión de Sage, 23 de junio del 2020. “Datos oficiales de la agencia alemana RKI [Instituto de Salud Pública Alemana Robert Koch] sugieren fuertemente que la diseminación del coronavirus en Alemania retrocedió autónomamente, antes que algunas intervenciones se pusieran en efecto. Se han sugerido varias razones para esta declinación autónoma. Una es que las diferencias en la susceptibilidad y comportamiento de los anfitriones pueden resultar en inmunidad de rebaño a un nivel de prevalencia relativamente bajo. Tomar en cuenta la variación individual en susceptibilidad o exposición al coronavirus, rinde un máximo del 17 al 20% de la población que necesita ser infectada para arribar a una inmunidad de rebaño, una estimación que tiene apoyo empírico en la cohorte del barco de cruceros Diamond Princess. Otra razón es que también la estacionalidad puede jugar un papel importante en la disipación.”

3. “Estimation of the current development of the SARS-CoV-2 epidemic in Germany” [Estimación del desarrollo actual de la epidemia del SARS-CoV-2 en Alemania] por Matthias an der Heiden, Osamah Hamouda. Robert Koch-Institut, 22 de abril del 2020. “En general, sin embargo, no toda la gente infectada desarrolla síntomas, tampoco que todos aquellos quienes desarrollan síntomas acuden a la oficina de un médico, que no todos los que van donde un médico son sujetos a pruebas y que no todos los que resultan positivos son también registrados en un sistema de recolección de datos. Además, hay cierta cantidad de tiempo entre esos pasos individuales, de forma que ningún sistema de encuesta, sin importar qué tan bueno sea, puede hacer una declaración acerca del proceso actual de infección, sin supuestos y cálculos adicionales.”

4. Did COVID-19 infections decline before UK lockdown? [¿Declinaron las infecciones por COVID-19 antes de la cuarentena en el Reino Unido?] por Simon N. Wood. Preimpresión de Cornell University, el 8 de agosto del 2020. “Un enfoque Bayesiano inverso del problema aplicado a datos del Reino Unido acerca de muertes por el COVID-19 y la distribución de la duración de la enfermedad, sugiere que las infecciones iban en declinación antes de la plena cuarentena del Reino Unido (24 de marzo del 2020), y que las infecciones en Suecia empezaron a declinar sólo un día o dos después. Un análisis de los datos del Reino Unido usando el modelo de Flaxman et al. (2020, Nature 584) da el mismo resultado cuando se relajan sus suposiciones previas acerca de R.”

5. “Comment on Flaxman et al. (2020): The illusory effects of non-pharmaceutical interventions on COVID-19 in Europe” [“Comentario acerca de Flaxman et al. (2020): Los efectos ilusorios de las intervenciones no farmacéuticas sobre el COVID-19 en Europa”] por Stefan Homburg y Christof Kuhbandner. 17 de junio del 2020. Avance, Pre impresión de Sage. “En un artículo reciente, Flaxman et al. alegan que las intervenciones no farmacéuticas impuestas por 11 países europeos salvaron a millones de personas. Mostramos que sus métodos involucran un razonamiento circular. Los efectos supuestos son simples artefactos, que los datos contradicen. Es más, demostramos que las cuarentenas del Reino Unido fueron tanto superfluas como inefectivas.”

6. Professor Ben Israel’s Analysis of virus transmission [Análisis del Profesor Ben Israel de la transmisión del virus]. 16 de abril del 2020, “Algunos pueden afirmar que la declinación en el número diario de pacientes adicionales es resultado de la fuerte cuarentena impuesta por el gobierno y autoridades de salud. El examen de datos de diferentes países alrededor del mundo pone un fuerte signo de pregunta a la afirmación de arriba. Resulta que un patrón similar -un rápido incremento en infecciones que llega a un pico en la sexta semana y declina desde la octava semana- es común para todos los países en los que se descubrió la enfermedad, con independencia de las políticas de respuesta: algunos impusieron una cuarentena severa e inmediata que incluyó no solo ‘distanciamiento social’ y prohibición de aglomeraciones, sino también cierre de la economía (como en Israel); otros ‘ignoraron’ la infección y casi que continuaron una vida normal (como Taiwán, Corea o Suecia), y algunos, al inicio, adoptaron una política indulgente, pero pronto se voltearon hacia una cuarentena completa (como Italia o el estado de Nueva York). Sin embargo, los datos muestran similares constantes en el tiempo entre todos estos países, en relación con el rápido crecimiento inicial y la declinación de la enfermedad.”

7. “Impact of non-pharmaceutical interventions against COVID-19 in Europe: a quasi-experimental study” [“Impacto de intervenciones no farmacéuticas contra el COVID-19 en Europa: un estudio cuasiexperimental”] por Paul Raymond Hunter, Felipe Colón-González, Julii Suzanne Brainard, Steve Rushton. Preimpresión de MedRxiv, 1 de mayo del 2020. “La epidemia actual de COVID-19 no tiene paralelo en la historia reciente, tal como lo son las intervenciones de distanciamiento social que han conducido a un freno significativo en la vida económica y social de tantos países. Sin embargo, hay muy poca evidencia empírica acerca de cuáles de las medidas de distanciamiento social tienen el mayor impacto… A partir de ambos conjuntos de modelado, encontramos que cerrar las instalaciones educativas, prohibir reuniones masivas y cerrar algunos negocios no esenciales, estaban asociados con una incidencia reducida, mientras que órdenes de quedarse en casa y cierre de todos los no negocios no estaban asociados con algún impacto adicional independiente.”

8. “Full lockdown policies in Western Europe countries have no evident impacts on the COVID-19 epidemic” [Las políticas de cuarentena total en países de Europa Occidental no tienen impactos evidentes sobre la epidemia del COVID-19”] por Thomas Meunier. Preimpresión de MedRxiv, 1 de mayo del 2020. “Este estudio fenomenológico valora los impactos de las estrategias de cuarentena total aplicada en Italia, Francia, España y el Reino Unido, en la ralentización, en el 2020, del brote del COVID-19. Al comparar la trayectoria de la epidemia antes y después de la cuarentena, no encontramos evidencia de discontinuidad alguna en la tasa de crecimiento, tiempo de duplicación y tendencias en los números de reproducción. Al extrapolar las tasas de crecimiento pre cuarentena, proveemos estimaciones de la tasa de mortalidad en ausencia de políticas de cualquier cuarentena, y mostramos que estas estrategias pueden no haber salvado vida alguna en Europa Occidental. También, mostramos que países vecinos que aplican medidas de distanciamiento social menos restrictivas (en contraste con la contención en los hogares impuesta por la policía) experimentan una evolución muy similar de la epidemia en el tiempo.”

9. “Trajectory of COVID-19 epidemic in Europe” [Trayectoria de la epidemia del COVID-19 en Europa] por Marco Colombo, Joseph Mellor, Helen M Colhoun, M. Gabriela M. Gomes, Paul M McKeigue. Preimpreso de MedRxiv. Puesto el 28 de setiembre del 2020. “El modelo clásico de Susceptible-Infectado-Recuperado, formulado por Kermack y McKendrick, asume que todos los individuos en la población son igualmente susceptibles a la infección. Al ajustar ese modelo a la trayectoria de mortalidad por el COVID-19 en 11 países europeos hasta el 4 de mayo del 2020, Flaxman et al. concluyeron que ‘importantes intervenciones no farmacéuticas -y las cuarentenas en particular- han tenido un efecto grande en reducir la transmisión.’ Nosotros mostramos que, al suavizar el supuesto de homogeneidad, para permitir la variación individual en susceptibilidad o conectividad, rinde un modelo que tiene un mejor ajuste con los datos y una mejor predicción de la mortalidad 14 días a futuro. Permitir la heterogeneidad reduce la estimación de muertes ‘contrafactuales,’ que habrían ocurrido si no hubiera habido intervenciones, desde 2.3 millones a 262.000, implicando que la mayoría de la ralentización y reversión de la mortalidad por el COVID-19 se explica por la construcción de la inmunidad de rebaño. La estimación del umbral de la inmunidad de rebaño depende del valor especificado para la tasa de mortalidad por las infecciones (TMI): un valor de 0.3% para el TMI da un umbral del 15% para el umbral promedio de la inmunidad de rebaño.”

10. “Effect of school closures on mortality from coronavirus disease 2019: old and new predictions” [Efectos de cierres de escuelas sobre la mortalidad por la enfermedad del coronavirus 2019: predicciones viejas y nuevas”] por Ken Rice, Ben Wynne, Victoria Martin, Graeme J Ackland. British Medical Journal, 15 de setiembre del 2020. “Los hallazgos de este estudio sugieren que intervenciones rápidas mostraron ser altamente efectivas en reducir el pico de la demanda de camas de unidades de cuidado intensivo (UCI), pero que, también, prolongan la epidemia, en algunos casos resultando con más muertes a largo plazo. Esto sucede porque la mortalidad relacionada con el covid-19 está altamente sesgada hacia grupos de mayor edad. En ausencia de un programa de vacunas efectivo, ninguna de las estrategias de mitigación propuestas en el Reino Unido reduciría el número predicho del total de muertes debajo de 200.000.”

11. “Modeling social distancing strategies to prevent SARS-CoV2 spread in Israel- A Cost-effectiveness analysis” [“Modelando estrategias de distanciamiento social para prevenir la diseminación del SARS-CoV2 en Israel- Un análisis de costo-efectividad” por Amir Shlomoai, Ari Leshno, Ella H Sklan, Moshe Leshno. Preimpresión de MedRxiv, 20 de setiembre del 2020. “Se espera que una cuarentena nacional salve en promedio 274 vidas (una mediana de 124, un rango de inter cuartiles (ICR): 71-221), en comparación con el enfoque de ‘examen, trazado, y aislamiento.’ Sin embargo, el resultado del índice de costo efectividad (ICER en inglés) será, en promedio, de $45.104.156 (una mediana de $49.6 millones, ICR: 22.7-220.1) para prevenir un caso de muerte. Conclusiones: una cuarentena nacional tiene una ventaja moderada en salvar vidas, con costos tremendos y posiblemente efectos económicos abrumadores. Estos hallazgos deberían asistir a quienes toman decisiones para lidiar con oleadas adicionales de esta pandemia.”

12. Too Little of a Good Thing A Paradox of Moderate Infection Control [Muy Poco de una Cosa Buena Una Paradoja del Control Moderado de la Infección] por Ted Cohen y Marc Lipsitch. Epidemiology. Julio del 2008; 19(4): 588-589. “El ligamen entre limitar la exposición del patógeno y mejorar la salud pública no siempre es tan claro. Reducir el riesgo al que será expuesto cada miembro de una comunidad a un patógeno, tiene el efecto consiguiente de aumentar la edad promedio a la que ocurren las infecciones. Para patógenos que infligen mayor morbilidad a edades más altas, intervenciones que reducen, pero no eliminan la exposición, pueden paradójicamente aumentar el número de casos de enfermedad severa, al trasladar el peso de la infección hacia individuos de mayor edad.”

13. “Smart Thinking, Lockdown and COVID-19: Implications for Public Policy” [“Pensamiento Inteligente, Cuarentena y COVID-19: Implicaciones para la Política Pública”] por Morris Altman. Journal of Behavioral Economics for Policy, 2020. “Abrumadoramente, la respuesta al COVID-19 ha sido poner en cuarentena a muchas de las economías del mundo, para minimizar las tasas de mortalidad, así como los efectos negativos inmediatos del COVID-19. Afirmo que esa política está, muy a menudo, descontextualizada al ignorar las externalidades de la política, asumir que los cálculos de tasas de mortalidad son apropiadamente correctos y, por igual, suponer que es apropiado enfocarse directamente en los efectos del Covid-19 para maximizar el bienestar humano. Como resultado de este enfoque, la política actual puede ser mal direccionada y con efectos altamente negativos sobre el bienestar humano. Es más, esas políticas pueden inadvertidamente no resultar del todo en una minimización de las tasas de mortalidad (incorporando externalidades), en especial a largo plazo. Esa política mal orientada y subóptima es producto de quienes las toman al usar modelos mentales inapropiados, que tienen carencias en varias áreas claves; el fracaso en tomar una macro perspectiva más integral para encarar al virus, usando mala heurística o herramientas de toma de decisiones, además de no reconocer los efectos diferenciales del virus, y no adoptar una estrategia de pastoreo (sigan al líder) al desarrollar la política. Mejorar el ambiente de la toma de decisiones, incluso proveyendo una gobernanza más amplia y mejora de los modelos mentales, podría lograr así que las cuarentenas alrededor del mundo rindan niveles mucho más altos de bienestar humano.”

14. “SARS-CoV-2 waves in Europe: A 2-stratum SEIRS model solution” [Oleadas de SARS-CoV-2 en Europa: Una solución del modelo SEIRS de dos estratos”] por Levan Djaparidze y Federico Lois. Preimpresión de MedRxiv, 23 de octubre del 2020. “Encontramos que los aislamientos obligatorios de 180 días a personas sanas menores de 60 (esto es, cierres de escuelas y sitios de trabajo) producen más muertes finales si la fecha de vacunación es posterior a (Madrid: 23 de febrero del 2021; Cataluña: 28 de diciembre del 2020; París; 14 de enero del 2021; Londres; 22 de enero del 2021). También, modelamos cómo los niveles promedio de aislamiento cambian la probabilidad de infectarse para un individuo único que se aísla de manera distinta al promedio. Esto condujo a darnos cuenta que daños de la enfermedad a terceros debido a la dispersión del virus, se pueden calcular, y postular que un individuo tiene el derecho a evitar el aislamiento durante la epidemia (SARS-CoV-2 o cualquier otra).”

15. “Did Lockdown Work? An Economist’s Cross-Country Comparison” [¿Funciona la Cuarentena? Una Comparación entre Países por un Economista”] por Christian Bjørnskov. Artículo del SSRN, 2 de agosto del 2020. “Las cuarentenas en la mayoría de los países de Occidente han lanzado al mundo hacia la recesión más severa desde la Segunda Guerra Mundial y a la recesión más rápidamente desarrollada jamás vista en economías de mercado maduras. También, causaron una erosión de los derechos fundamentales y una separación de los poderes en gran parte del mundo, cuando tanto regímenes democráticos como autocráticos han usado mal sus poderes de emergencia e ignorado los límites constitucionales para la elaboración de la política (Bjørnskov y Voigt, 2020). Por tanto, es importante evaluar si, y hasta qué grado, las cuarentenas han funcionado como se intentó oficialmente: suprimir la diseminación del virus SARS-CoV-2 y prevenir muertes asociados con él. Al comparar la mortalidad semanal en 24 países europeos, los hallazgos en este artículo sugieren que las políticas de cuarentena más severas no han estado asociadas con una menor mortalidad. En otras palabras, las cuarentenas no han funcionado tal como se pretendió.”

16.”Four Stylized Facts about COVID-19” (alt-link) [“Cuatro Hechos Estilizados acerca del COVID-19” (enlace alternativo)] por Andrew Atkeson, Karen Kopecky y Tao Zha. Artículo 27719 del NBER, agosto del 2020. “Una de las preguntas centrales de política relacionada con la pandemia del COVID-19, es la cuestión de cuáles intervenciones no farmacéuticas (INF) pueden usar los gobiernos para influir en la transmisión de la enfermedad. Nuestra habilidad para identificar empíricamente cuales INFs tienen un impacto sobre la transmisión de la enfermedad, depende de que haya suficiente variación independiente, tanto en las INFs, como en la transmisión de la enfermedad a través de localidades, así como tener procedimientos robustos para controlar los otros factores observados y no observados, que pueden estar influyendo en la transmisión de la enfermedad. Los hechos que documentamos en este artículo lanzan dudas sobre esta premisa. …La literatura existente ha concluido que la política de INF y el distanciamiento social han sido esenciales en reducir la diseminación del COVID-19 y el número de muertes debido a esta pandemia mortal. Los hechos estilizados establecidos en este artículo desafían dicha conclusión.”

17. “How does Belarus have one of the lowest death rates in Europe?” [¿Cómo es que Bielorrusia tiene una de las tasas más bajas de mortalidad en Europa?] por Kata Karáth. British Medical Journal, 15 de setiembre del 2020. “El acosado gobierno de Bielorrusia permanece imperturbable ante el Covid-19. El presidente Aleksander Lukashenko, quien ha estado en el poder desde 1994, ha negado totalmente la seriedad de la pandemia, rehusándose a imponer una cuarentena, cerrar escuelas o cancelar actividades masivas, como la liga de futbol bielorrusa o el desfile del Día de la Victoria. Aun así, la tasa de mortalidad está entre las más bajas en Europa ̶ apenas por encima de 700 en una población de 9.5 millones y con más de 73.000 casos confirmados.”

18. “Association between living with children and outcomes from COVID-19: an OpenSAFELY cohort study of 12 million adults in England” [“Asociación entre vivir con niños y resultados del COVID-19: un estudio de OpenSAFELY de cohortes de 12 millones de adultos en Inglaterra”] por Harriet Forbes, Carolina E Morton, Seb Bacon et al., en MedRxiv, del 2 de noviembre del 2020. “Entre 9.157.814 adultos de 65 años o menos, vivir con niños de edades entre 0 a 11 no fue asociado con riesgos incrementados de infecciones registradas de SARS-CoV-2, con admisiones hospitalarias o a las UCIs relacionadas con el COVID-19, pero estuvo asociado con un riesgo reducido de muerte por el COVID-19 (Tasa de Riesgo 0.75, Intervalo de Confianza al 95% 0.62.0.92). Vivir con niños en edades entre 12 y 18 años estuvo asociado con un pequeño aumento en el riesgo de infección registrada de SARS-CoV-2 (Tasa de Riesgo 1.08, Intervalo de Confianza al 95% 1.03-1.13), pero no estuvo asociado con otros resultados del COVID-19. También, vivir con niños de cualquier edad estuvo asociado con un riesgo menor de morir por causas no del COVID-19. Entre 2.567.671 adultos mayores de 65 años no hubo asociación entre vivir con niños y resultados relacionados con el SARS-CoV-2. Observamos que no hubo cambios consistentes en el riesgo con posterioridad a los cierres de escuela.”

19. “Exploring inter-country coronavirus mortality“ [Explorando la mortalidad por el coronavirus entre países”] por Trevor Nell, Ian McGorian, Nick Hudson. Pandata, 7 de julio del 2020. “Para cada país puesto como ejemplo, usualmente en una comparación de pares y con una explicación de una sola causa concomitante, hay una serie de países que fallan en lo esperado. Nos propusimos modelar la enfermedad con toda expectativa de fracaso. Al escoger las variables era obvio, desde su inicio, que en el mundo real habría resultados contradictorios. Pero, hubo ciertas variables que parecían ser marcadores confiables, que habían aparecido en gran parte de los medios y artículos preimpresos. Estos incluyen edad, prevalencia de comorbilidades y las aparentemente bajas tasas de mortalidad de la población en países más pobres, que en naciones más ricas. Aún las peores de las naciones en desarrollo -un grupo de países en Latinoamérica ecuatorial- han visto menor mortalidad general de la población en general que en el mundo desarrollado. Por tanto, nuestro objetivo fue no desarrollar la respuesta final, sino, más bien, buscar una causa en común que avanzaría en algún grado para darnos una explicación y discusión estimulantes. Hay algunos valores atípicos muy obvios en esta teoría, no siendo el menor de estos el Japón. Pusimos a prueba y encontramos insuficientes las nociones populares de que las cuarentenas, con su consiguiente distanciamiento social y varios otros INFs, confieren protección.”

20. “Covid-19 Mortality: A Matter of Vulnerability Among Nations Facing Limited Margins of Adaptation” [“Mortalidad del Covid-19: Un Asunto de Vulnerabilidad entre Naciones que Encaran Márgenes Limitados de Adaptación”] por Quentin Larochelambert, Andy Marc, Juliana Antero, Eric Le Bourg, y Jean-François Toussaint. Frontiers in Public Health, 19 de noviembre del 2020. “Se han observado tasas de mortalidad por el Covid más altas en la latitud [25/65°] y en los rangos de longitud [-35/-125°]. El criterio nacional más asociado con la tasa de mortalidad son la esperanza de vida y su ralentización, el contexto de salud pública (la carga de enfermedades metabólicas y no comunicables (ENC) versus la prevalencia de enfermedades infecciosas), economía (producto nacional bruto, apoyo financiero), y medio ambiente (temperatura, índice ultravioleta). La severidad de las medidas establecidas para luchar contra la pandemia, incluyendo la cuarentena, no parece estar ligada con la tasa de mortalidad. Los países que ya experimentaban un estancamiento o una regresión de la esperanza de vida, con altas tasas de ingresos y de enfermedades no comunicables (ENC), tuvieron que pagar el mayor precio. Esta carga no se alivió por decisiones públicas más severas. Factores inherentes han predeterminado la mortalidad por el Covid-19: entenderlas puede mejorar las estrategias de prevención, al aumentar la resiliencia de la población por medio de una mejor salud física e inmunidad.”

21. “States with the Fewest Coronavirus Restrictions” [“Estados con las Menores Restricciones por el Coronavirus”] por Adam McCann. WalletHub, 6 de octubre del 2020. Este estudio evalúa y califica las severidades de los estados de Estados Unidos. Los resultados se trazan contra muertes per cápita y desempleo. Los gráficos no revelan relación entre los niveles de severidad en lo que tiene que ver con las tasas de mortalidad, pero, encuentra una relación clara entre severidad y desempleo.

22. The Mystery of Taiwan: Commentary on the Lancet Study of Taiwan and New Zealand [El Misterio de Taiwán: Comentario al Estudio de Lancet acerca de Taiwán y Nueva Zelandia] por Amelia Janaskie. American Institute for Economic Research, 2 de noviembre del 2020. “El caso taiwanés revela algo extraordinario acerca de la respuesta a la pandemia. En el grado en que las autoridades de salud pública se imaginan que la trayectoria de un nuevo virus puede ser influenciada e incluso controlada por políticas y respuestas, las experiencias actuales y pasadas de coronavirus ilustran un punto diferente. La severidad de un nuevo virus puede tener mucho más que ver con factores endógenos dentro de una población, que con la respuesta política. Según la narrativa de la cuarentena, Taiwán hizo casi todo lo “equivocado”, pero generó los que, de hecho, pueden ser los mejores resultados en términos de la salud pública de cualquier país en el mundo.”

23. “Predicting the Trajectory of Any COVID19 Epidemic From the Best Straight Line” [“Prediciendo la Trayectoria de Cualquier Epidemia de COVID19 a Partir de la Mejor Línea Recta”] por Michael Levitt, Andrea Scaiewicz, Francesco Zonta. Pre impresión de MedRxiv, 30 de junio del 2020. “Una comparación de las localidades con más de 50 muertes muestra que todos los brotes tienen una característica en común: H(t) definida como el loge(X(t)/X(t-1) desciende linealmente en una escala logarítmica, en donde X(t) es el número total de Casos o Muertes en el día, t (usamos ln para el loge). Las pendientes en descenso varían en cerca de un factor de tres con las constantes de tiempo (1/pendiente) de entre 1 y 3 semanas; esto sugiere que es posible predecir cuándo terminará un brote. ¿Es posible ir más allá de esto y llevar a cabo una predicción temprana del resultado, en términos de un eventual número de meseta final del total de casos o muertes confirmadas? Sometemos a prueba esta hipótesis, mostrando que las trayectorias de casos o muertes de cualquier brote pueden ser convertidas en una línea recta. Específicamente Y(t)≡-ln(ln(N/X(t)), es una línea recta para el valor correcto N de la meseta, que es determinada por un nuevo método, el Ajuste de Mejor Línea (AML). El AML involucra una extrapolación que es facilitada por una línea recta necesaria para la predicción; es deslumbrantemente rápida y susceptible a la optimización. Encontramos que, en algunas localidades, esa trayectoria completa puede ser predicha tempranamente, mientras que otras requieren de un tiempo mayor para seguir esta forma funcional simple.”

24. “Government mandated lockdowns do not reduce Covid-19 deaths: implications for evaluating the stringent New Zealand response” [Cuarentenas ordenadas por el gobierno no reducen las muertes por el Covid-19: consecuencias para evaluar la respuesta severa de Nueva Zelandia”] por John Gibson. New Zealand Economic Papers, 25 de agosto del 2020. “La respuesta de política de Nueva Zelandia al Coronavirus fue la más estricta en el mundo durante la cuarentena de Nivel 4. Se perdieron hasta 10 mil millones de dólares de producción (≈3.3% del PIB) al moverse al Nivel 4, en vez de permanecer en el Nivel 2, según los cálculos del ministerio de Hacienda. Para que la cuarentena sea óptima, se requiere de grandes beneficios en salud que compensen esa pérdida de producción. Las muertes predichas a partir de modelos epidemiológicos no son contrafactuales válidas, debido a la pobre identificación. En vez de ello, uso datos empíricos, basados en la variación entre condados de Estados Unidos, en que una quinta parte de ellos tan solo tenía distanciamiento social, en vez de cuarentena. Los impulsores políticos de la cuarentena brindan la identificación. Las cuarentenas no reducen las muertes por el Covid-19. Este patrón es visible en cada fecha en que se tomaron decisiones claves acerca de cuarentenas en Nueva Zelandia. La inefectividad aparente sugiere que Nueva Zelandia sufrió grandes costos económicos, a cambio de poco beneficio en términos de vidas salvadas.”


El Institute for Economic Research (AIER), fundado en 1933, es una de las más antiguas y más respetadas organizaciones en el país, dedicadas a la investigación y promoción económica no partisana. Con un alcance e influencia global, AIER se dedica a desarrollar y promover las ideas de libertad pura y gobernabilidad privada, al combinar la investigación económica avanzada con una difusión mediática accesible y programas educativos, para cultivar un mejor y más amplio entendimiento de los principios fundamentales que permiten la paz y prosperidad alrededor del mundo.

Traducido por Jorge Corrales Quesada.