STEPHEN C. MILLER-NUEVO ESTUDIO SUGIERE QUE LAS CUARENTENAS Y ÓRDENES DE USAR MASCARILLAS NO CONDUCEN A UNA REDUCCIÓN DE LAS TAS

Cada vez más surgen estudios que cuestionan la creencia de que las cuarentenas generalizadas y otras medidas no farmacéuticas, fueron medidas convenientes para reducir la tasa de mortalidad y la transmisión del COVID-19.

NUEVO ESTUDIO SUGIERE QUE LAS CUARENTENAS Y ÓRDENES DE USAR MASCARILLAS NO CONDUCEN A UNA REDUCCIÓN DE LAS TASAS DE TRANSMISIÓN O MUERTES POR EL COVID

Por Stephen C. Miller
American Institute for Economic Research
26 de agosto 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 verlo en https://www.aier.org/article/lockdow...tudy-suggests/

Un nuevo artículo del National Bureau of Economic Research (NBER) (National Bureau of Economic Research (NBER) working paper) de Andrew Atkeson, Karen Kopecky y Tao Zha, se enfocó en países y estados de Estados Unidos con más de 1.000 muertes por el COVID a fines de julio. Así, el estudio incorporó a 25 estados de Estados Unidos y 23 países.

Basados en sus análisis, los autores presentan cuatro “Hechos Estilizados” acerca del COVID-19, que son:

1. Una vez que una región llega a un total de 25 muertes por el COVID, dentro de un mes la tasa de crecimiento de muertes diarias cae aproximadamente a cero. En otras palabras, sin importar el país o estado y sus políticas, las muertes por día dejan de crecer dentro de 20 a 30 días después de pasar un umbral de 25 muertes.

2. Una vez que eso sucede, las muertes por día ya sea que empiezan a caer o que la tendencia permanece aplanada.

3. La variabilidad en las tendencias la mortalidad entre regiones ha caído fuertemente desde el principio de la epidemia y permanece baja. Todos los estados estudiados, todos los países estudiados, han llegado a parecerse mucho en sus tendencias y así han permanecido.

4. Las observaciones 1 a 3 sugieren que el número de reproducción efectiva, R, ha oscilado en alrededor de uno en el mundo, después de los primeros 30 días de la pandemia.

La conclusión del artículo es que las tendencias de los datos observadas arriba posiblemente indican que las intervenciones no farmacéuticas (INF) -tales como cuarentenas, cierres, restricciones de viajes, órdenes de quedarse en casa, prohibiciones a actividades, cierres locales, restricción horaria que limita la circulación de personas o vehículos en las calles y órdenes de usar mascarillas- no parecen, en general, que afecten la transmisión del virus.

¿Por qué? Debido a que esas políticas han variado en su momento e implementación entre países y estados, pero las tendencias en los resultados no han variado.

El gráfico correspondiente puede verse en https://www.aier.org/article/lockdow...tudy-suggests/

Proveniente del estudio de los autores citado arriba:

“Incertidumbre acerca de la ubicación y el muestreo. La línea negra sólida en ambos cuadros representa la estimación de la mediana posterior. La línea magenta sólida representa la tasa de crecimiento de la mediana de muertes en 7 días, suavizada diariamente, para todas las 50 ubicaciones y corresponde sólo a la escala de la izquierda en el cuadro. Las dos bandas de rayas separadas por puntos en ambos cuadros contienen dos tercios de la probabilidad posterior en cada momento determinado y las dos bandas con rayas, el 0.90 de la probabilidad posterior. El crecimiento de las tasas de mortalidad se estima según la función ajustada Weibull. Los números de reproducción efectiva y las tasas de transmisión normalizadas se basan en el modelo SIR. El día 0 es la fecha más temprana cuando la tasa de muerte acumulativa alcanzó a 25 en cada ubicación.”

Este estudio va en contra de estudios previos que alegan que las INFs (Intervenciones No Farmacéuticas) fueron efectivas para reducir las tasas de transmisión durante las etapas tempranas de la epidemia. Lo explican los autores:

“Dada la observación de que las tasas de transmisión del COVID-19 virtualmente cayeron en todas partes del mundo durante este período temprano de la pandemia, estamos preocupados porque estos estudios pueden exagerar sustancialmente el papel de las INFs ordenadas por el gobierno para reducir la transmisión de enfermedades, debido a un sesgo de omisión de variable.”

Uno de los candidatos decisivos para la “variable omitida” clave; esto es, la causa real de la declinación en las tasas de transmisión después del primer mes de una epidemia, es que la interacción humana no se ajusta a modelos epidemiológicos simples. En el mundo real, las redes sociales humanas se superponen, de forma que un virus puede diseminarse rápidamente durante un período corto, cuando alguna gente contacta más redes que otras, pero llega a callejones sin salida naturales y hace rodeos donde nuevos huéspedes potenciales en una red social “nueva,” ya han sido expuestos a través de otras redes. El efecto puede parecerse a lo que algunos piensan es una “inmunidad de rebaño,” pero a tasas de infección relativamente bajas.

Los autores razonan que incluso si las INFs fueron efectivas en el principio, ellas no parecen serlo ya más:

“Aún más, dada la observación de que las tasas de transmisión de la enfermedad han permanecido bajas, con una dispersión relativamente baja a través de ubicaciones en todo el mundo, durante los varios meses que han pasado desde que se han levantado las INFs, nos inquieta que estimaciones acerca de la efectividad de la INFs para reducir la transmisión de la enfermedad desde el período previo, puede, no ser relevantes para predecir el impacto de la flexibilización de esas INFs en el período actual, debido a algún cambio no observado en el régimen.”

Este estudio brinda un fuerte apoyo estadístico a los que muchos han estado observando durante seis meses. La epidemia tiene una tendencia natural a expandirse rápidamente al principio y, luego, a reducirse, aparentemente por sí misma, un punto que no sólo es manifestado aquí, sino lo fue tan temprano como el 14 de abril (as early as April 14) por Isaac Ben-Israel. Entre tanto, los gobernadores se imaginan que reglas muy específicas (very specific rules) para abrir bares y restaurantes son claves para la contención.

Los gobiernos han conducido un experimento social, económico y político sin precedentes, para controlar el comportamiento de poblaciones en su totalidad, con un costo elevado en lo económico y lo humano. Los autores hacen la pregunta correcta: ¿ha hecho alguna diferencia este experimento administrado por el gobierno de control y supresión del virus? La respuesta sorprendente que ellos encontraron, después de examinar los datos de alrededor del país y del mundo, es que la evidencia simplemente no está allí.

Si es que nos preocupa la evidencia acerca de este experimento global, debemos conceder que es posible que la mayoría de las autoridades gubernamentales han actuado equivocadamente.

Nota del Traductor: el artículo del NBER citado arriba y analizado por el profesor Miller puede ser encontrado en https://www.aier.org/article/lockdow...tudy-suggests/

Stephen C. Miller tiene la Silla Adams Bibby de Libre Empresa y es profesor asociado de economía en el Centro Manuel H. Johnson de Economía Política en la Universidad Troy. También es ex alumno compañero durante el verano del American Institute for Economic Research (AIER) y miembro votante de AIER. Sus puntos de vista y opiniones expresados son aquellas del autor y no implican el endoso de la Universidad Troy.