Agradezco a don Rodrigo Vega P. que me haya hecho llegar este comentario del profesor Reilly, para que lo tradujera y lo compartiera con ustedes.

NO HAY EVIDENCIA EMPÍRICA PARA ESTOS CIERRES

Por Wilfred Reilly

Spiked
22 de abril del 2020


NOTA DEL TRADUCTOR: Para utilizar los ligámenes de las fuentes del artículo, con letras en rojo y entre paréntesis, si es de su interés puede verlo en https://www.spiked-online.com/2020/0...ese-lockdowns/

Una comparación de estados de los Estados Unidos muestra que no hay una relación entre los cierres y menos muertes por el COVID-19.

Hace varias semanas, uno de los mejores científicos cuantitativos de Estados Unidos, John Ioannidis, de Stanford, planteó un punto críticamente importante (critically important point). Durante la pandemia del coronavirus, “nosotros estamos tomando decisiones sin datos confiables,” dijo él.

Tal como lo han señalado Ioannidis y otros, ni siquiera sabemos la verdadera tasa de muerte por el Covid-19. Tasas de casos fatales, aterradora y ampliamente citadas, como de un “tres por ciento” vienen de comparar muertes conocidas con la pequeña muestra de gente que oficialmente ha sido sujeta a prueba. Estos casos examinados se componen principalmente de gente enferma y sintomática o por quienes han tenido contacto directo con alguien conocido por tener el Covid-19 ̶ en vez del grupo mucho más amplio de gente que puede haber tenido una versión liviana de la enfermedad. Debido al problema de un mismo denominador, tampoco sabemos la verdadera tasa de infección. Un estudio reciente de Alemania indica que podía ser tan elevada como un 15 por ciento (15 per cent).

Finalmente, no parece que conocemos la efectividad de las diversas estrategias adoptadas por gobiernos nacionales y regionales, como respuesta a la enfermedad ̶ que varían desde la promoción del distanciamiento social hasta cuarentenas totales.

Esta pieza trata ese tema. Como científico político profesional, he analizado datos del proyecto Worldometers Coronavirus (Worldometers Coronavirus project), junto con información acerca de la población, densidad de ella, medianas de ingresos, medianas de edades y diversidad en cada estado de Estados Unidos, para determinar si los estados que han adoptado órdenes de cuarentenas o de “quedarse en casa” experimentan menos casos de Covid-19 y muertes, que aquellos que prosiguen una estrategia de distanciamiento social sin un cierre formal.
Luego, brevemente, extiendo este análisis a la comparación con otros países. En resumen, no encuentro que los cierres sean una forma más efectiva de manejar el coronavirus, que medidas de distanciamiento social bien realizadas.

La forma esencial de sujetar a prueba esta tesis es por comparación directa. Al 6 de abril, siete estados de Estados Unidos no habían adoptado órdenes de quedarse en casa, imponiendo, por el contrario, restricciones de distanciamiento social, como prohibir reuniones grandes y ordenando espacios entre la gente de dos metros y que haya un número de consumidores limitado en el interior de todas las tiendas al menudeo. Esos siete estados son Arkansas, Iowa, Nebraska, Dakota del Norte, Dakota del Sur, Utah y Wyoming. Estos estados reportaron 1.620, 2.141, 952, 343, 1.311, 2.542 y 288 casos de Covid-19, respectivamente, al ser las 3:40 p.m. hora del Este del 16 de abril ̶ con un promedio de 1.321 casos. Los estados reportaron 37, 60, 21, 9, 7, 20 y 2 muertes, respectivamente, para un promedio de 22.3 muertes. Si se incluye a Carolina del Sur, que no adoptó una orden de quedarse en casa sino hasta el 6 de abril, y que aún permite la mayoría de servicios religiosos, no se alteran dramáticamente esas cifras ̶ estos estados promediaron 1.613 casos y 33 muertes.

¿Cómo se comparan estos estados con el resto de Estados Unidos? Según Worldometers, para el mismo momento, el número de casos oficialmente comprobados con el Covid-19 a través de Estados Unidos -incluyendo Guam, Puerto Rico y Washington, D.C.- oscilaron desde 226.343 en Nueva York hasta 135 en Guam. El número promedio de casos de Covid en un estado de Estados Unidos fue de 12.520. El número de muertes estado por estado varió desde 16.251 (Nueva York) hasta dos (Wyoming), con una cifra promedio de muertes de 642. Si se remueve el caso atípico de Nueva York, en donde aproximadamente se ha dado la mitad de todas las muertes por Covid-19, esas cifras se redujeron en algún grado ̶ hasta 8.408 casos y 342 muertes en el estado promedio. Sin embargo, los estados con distanciamiento social experimentaron sustancialmente mucho menos casos, incluso si se deja por fuera a Nueva York.

Un promotor de las cuarentenas podría objetar que los estados de distanciamiento social son lugares pequeños, ubicados en tierra estadounidenses sobre la que “se vuela rápidamente.” Si bien esta aseveración puede basarse tanto en un sesgo como en una realidad -Utah, Nebraska y Carolina del Sur son sitios grandes- el siguiente paso en mi análisis fue ajustarlo por la población, usando una métrica estándar de muertes por cada millón. En orden alfabético, los siete estados con distanciamiento social experimentaron 12, 19, 11,12, 8, 7 y tres muertes por millón ̶ para un promedio de 10 muertes por millón cuando se excluye a Carolina del Sur y de 12 cuando se incluye a Carolina del Sur.

De nuevo, estos números se comparan muy favorablemente para los Estados Unidos como un todo, a pesar de ser ajustados por la población. A través de todos los estados de Estados Unidos, el número de muertes por millón varió desde 828 (Nueva York) a tres (Wyoming), para un promedio de 69. Si se excluye a Nueva York de la mezcla, el restante estado más golpeado que permanece es Nueva Jersey, con 8.480 casos y 396 muertes. El número promedio de casos por millón a través de los estados excepto Nueva York, fue de 1.392 y el número promedio de muertes por millón fue de 54. Comparando a los estados con distanciamiento social, más Carolina de Sur, con los estados de Estados Unidos menos Nueva York, los estados con distanciamiento social experimentaron 663 menos casos por millón y 42 menos muertes por millón, en promedio, que los estados con cuarentenas.

Después, corrí un modelo de regresión. Para aquellos que no están familiarizados con métodos estadísticos, una regresión -en ese caso una regresión linear- es una técnica matemática computarizada, que permite a los investigadores medir la influencia de una variable sobre otra, manteniendo constantes a todos los otros factores que pueden ser relevantes. En este caso, las variables de cada estado incluidas en mi modelo fueron: población, densidad de ella, medianas de ingresos, mediana de edades, diversidad (medida por el porcentaje de minoría en una población), y estrategia de respuesta del estado ante el Covid-19 (0 = cierre; 1 = distanciamiento social). El conjunto de datos usado para construir este modelo está disponible para cualquiera que lo solicite (to request it).

La pregunta que el modelo se propuso responder fue si los estados que cerraron experimentaron menos casos de Covid-19 y muertes, que los estados que pusieron el distanciamiento social, ajustado por todas las variables arriba citadas. ¿La respuesta? No. El impacto de la estrategia de respuesta del estado en ambos casos y las mediciones de muertes, fue altamente insignificante. El “valor-p” para la variable que representa la estrategia fue de 0.94 cuando se regresó contra la métrica de muertes, lo que significa que hay una probabilidad del 94 por ciento, de que cualquier relación entre las diferentes mediciones y las muertes por el Covid-19, fue resultado de pura probabilidad del azar.

La única variable que fue estadísticamente significativa, en términos de casos y muertes, fue la población (p = 0.006 y 0.021, respectivamente). A través de los estados de Estados Unidos, cada incremento en la población de 100.000 se correlacionó con 1.779 casos adicionales de Covid-19, aún con ajustes por múltiples factores. Las áreas grandes, densamente pobladas es mucho más posible que luchen con el Covid-19, sin importar la estrategia que adoptaron ̶ aunque errar por el lado de la cautela puede tener sentido para megaciudades globales, como Nueva York y Chicago.

Finalmente, extendí mi análisis a la arena internacional. Tal como se ha reportado ampliamente (widely reported), Suecia ha optado por no cerrar a causa del COVID-19 y, en vez de ello, los suecos siguieron medidas similares de distanciamiento social a aquellas adoptadas en los siete estados de Estados Unidos en los que me enfoqué.

De nuevo, hay poca evidencia de que Suecia se ha convertido en un hervidero invivible de Covid-19. Al 17 de abril, las estadísticas de Suecia acerca del Covid-19 eran: 13.216 del total de casos, 1.400 de la totalidad de muertes, 1.309 casos por millón y 139 muertes por millón. En términos de casos por millón de residentes, Suecia califica ligeramente por encima de su vecina cercana, Dinamarca (1.221) y Noruega (1.274). Pero, en Europa como un todo, Suecia está en el lugar 23 en términos de casos por millón y décimo en términos de muertes por millón.

Soy reacio a comparar los ejemplos europeos con los muchos de países del Este de Asia, los que evitaron cierres importantes ̶ particularmente porque esos países tuvieron estrategias mejores de respuesta temprana y porque puede haber circunstancias culturales mayores que son difíciles de cuantificar. Pero, en esencia, el mismo esquema parece darse. Cuando conduje mi análisis, el Japón tenía 9.231 casos en total, 190 de total de muertes, 73 casos por millón de ciudadanos y dos muertes por millón. Corea del Sur tenía 10.635 casos, 230 muertes, 207 casos por millón y cuatro muertes por millón. Taiwán tenía un total de 395 casos y sólo seis muertes, junto con 17 casos por millón y 0.03 muertes por millón.

Por supuesto, ningún análisis único puede brindar una respuesta verdaderamente concluyente a preguntas tan enormes como aquellas postuladas por el Covid-19. Académicos y ciudadanos curiosos que leen esto, pueden querer volver a correr mi análisis con casos activos actuales como una variable dependiente, en vez de casos totales o casos por millón ̶ aunque dudo que eso haría mucha diferencia.
Ciertamente, puede tener sentido volver a hacer mi regresión con “fechas del primer caso” puestas como una variable. Mantuve el modelo limitado a cinco variables independientes, debido al número pequeño de observaciones disponibles en el nivel estatal, y dejé por fuera a esa pues los datos de aparición eran bastante similares para la mayoría de los estados de Estados Unidos. Sin embargo, incluir esa información podría teóricamente producir resultados diferentes. Entre más datos, mejor.

A pesar de lo anterior, sin embargo, es notable el hecho de que regiones de buen tamaño, desde Utah a Suecia a mucho del Este de Asia, han evitado cuarentenas duras sin que hayan sido desbordadas por el Covid-19.

La respuesta original al Covid19 fue impulsada por un temor entendible ante una enfermedad desconocida. El epidemiólogo Neil Ferguson proyectó que 2.2 millones de personas podían morir tan sólo en Estados Unidos, y pocos líderes mundiales estaban dispuestos a arriesgarse en ser los únicos que permitirían que sucediera esa cosecha macabra.

No obstante, al haber pasado el tiempo, han emergido nuevos datos. Un equipo de alta calidad de la Universidad Stanford ha señalado (pointed out) que la tasa de infección por el Covid-19 debe ser lógicamente muy superior a la tasa oficial examinada, y que así la tasa de fatalidad por el virus podría ser más cercana al 0.1 por ciento que al 2-4 por ciento que inicialmente se esperó. Y, el análisis empírico de las estrategias de respuestas nacionales y regionales, incluyendo esta, no necesariamente encuentra que cierres costosos funcionen mejor contra el virus que el distanciamiento social.

Discutir estos hechos no debería ser un tabú.

Wilfred Reilly es autor de Taboo: 10 Facts You Can’t Talk About, publicado por Regnery. Es profesor asociado de Ciencias Políticas de la Universidad Estatal de Kentucky. Doctorado en Ciencias Políticas de la Southern Illinois University, también tiene un título en derecho de la Universidad de Illinois.