Nueva y reciente información acerca de los efectos de las cuarentenas en los estados de Estados Unidos (que al diferir en las prácticas de cierre facilita la comparación de los resultados) y que podrían ser aplicables a nuestro país.

LAS ESTADÍSTICAS TIENEN UNA SORPRESA: LAS CUARENTENAS PUEDEN HABER TENIDO MUY POCO EFECTO SOBRE LA DISEMINACIÓN DEL COVID-19

Por Jay W. Richards, William M. Briggs & Douglas Axe

National Review
4 de octubre 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.nationalreview.com/2020/...vid-19-spread/

Datos sugieren que las cuarentenas obligatorias implicaron un gran costo, con un efecto cuestionable sobre la transmisión.

En 1932, el juez de la Corte Suprema de Justicia de Estados Unidos, Louis Brandeis, llamó a los estados de ese país “laboratorios de la democracia.” Diferentes estados pueden poner a prueba diferentes políticas, y ellos pueden aprender entre sí. Eso fue cierto en el 2020. Los gobernadores de diferentes estados respondieron a la pandemia del COVID-19 en momentos y formas diferentes. Algunos estados, como California, ordenaron cierres generalizados. Otros, como Florida, tuvieron un enfoque más dirigido. Aún otros, como Dakota del Sur, diseminaron información, pero del todo no tuvieron cuarentenas.

Como producto de ello, ahora podemos comparar los resultados en diferentes estados, para poner a prueba la pregunta que nadie quiere hacer: ¿Hicieron una diferencia las cuarentenas?

Si los cierres en realidad alteraron el curso de la pandemia, entonces, la cantidad de casos de coronavirus debería haber disminuido en todo momento y lugar en que hubo cuarentenas. El efecto debería haber sido obvio, aunque con un rezago. Toma tiempo para que las nuevas infecciones por el coronavirus sean oficialmente medidas, así que esperaríamos que los números caigan tan pronto como pase esa espera.

¿Qué tanto tiempo? Las nuevas infecciones pueden caer desde el primer día y ser notadas alrededor de diez u once días desde el inicio de la cuarentena. Para el sexto día, el número de gente con primeros síntomas de infección debería disminuir (seis días es el tiempo promedio para que aparezcan síntomas). Para el noveno o décimo día, menos gente estaría yendo adonde los médicos con síntomas de empeoramiento. Si las pruebas por el COVID-19 se hicieran inmediatamente, esperaríamos que los positivos claramente descendieran para el décimo o undécimo día (asumiendo retornos rápidos de resultados de los exámenes).

Juzgando a partir de la evidencia, la respuesta es clara: Los cierres obligados tuvieron poco efecto sobre la diseminación del coronavirus. Los cuadros, que pueden ser vistos en https://www.nationalreview.com/2020/...vid-19-spread/, muestran las curvas diarias de casos para Estados Unidos como un todo, y para trece estados de los Estados Unidos. Al igual que casi con todos los países, vemos consistentemente un rápido aumento al diseminarse el virus, seguido de una transición (marcada en los gráficos con círculos grises) hacia una curva más plana. En cierto momento, las curvas siempre muestran una pendiente descendente, aunque eso no fue obvio para todos sino hasta el verano boreal.

LAS CUARENTENAS NO SON LA CAUSA

Los cierres no pueden ser la causa de estas transiciones. En primer lugar, la transición sucedió incluso en lugares sin órdenes de cierres (ver Iowa y Arkansas). Y, en donde hubo cuarentenas, las transiciones tendieron a ocurrir mucho antes que las cuarentenas pudieran haber tenido un efecto importante. Las únicas excepciones son California, que el 19 de marzo se convirtió en el primer estado en cerrar oficialmente (lock down), y Connecticut, que le siguió cuatro días más tarde.

Sin embargo, hasta en estos lugares las transiciones hacia abajo probablemente empezaron antes que los cierres pudieran haber alterado las curvas. La razón es que la devolución de resultados de los exámenes en un día probablemente no se logró en cada uno de esos dos estados. El 30 de marzo, Los Angeles Times reportó (reported) que el tiempo de devolución era de ocho días. Esto haría que el retraso entre infección y confirmación no fueran los 10 que asumimos, sino más bien como de 17 días (6 días para la aparición de los síntomas, 3 para el desarrollo y 8 para el procesamiento de las pruebas). A principios de abril, el Hartford Courant reportó (reported) problemas similares que retrasaron los resultados de las pruebas en Connecticut.

Es más, no hay una caída decisiva en las fechas cuando las cuarentenas deberían haber cambiado el curso de las curvas. En vez de ello, las curvas se doblaron gradualmente hacia abajo por razones previas a los cierres, sin cambios claros diez días después.

Los partidarios de las cuarentenas podrían decir que las curvas habrían sido más altas después de la marca de diez días sin cierre. Si bien no podemos rehacer la historia para probar que están equivocados, el punto es que los cambios súbitos y dramáticos que deberíamos ver si ellos estuvieron en lo correcto, no aparecen allí. Si le mostráramos a las personas estas curvas sin ninguna de las marcas, ellas no podrían discernir cuando o aún si las cuarentenas empezaron a operar.

Las líneas verticales en los gráficos citados marcan la fecha cuando el número de muertes atribuidas al coronavirus llegó a cinco por cada millón de personas en la población. Esta probablemente es la mejor forma de marcar alcances similares de avance del virus en cada estado, pues no sabemos cuántos casos totales había. Las curvas inicialmente empiezan a doblarse en cierto momento alrededor de la misma tasa de mortalidad (más o menos cinco por cada millón de personas), lo cual sugiere que el enfoque de inmunidad de rebaño ocasionó las curvaturas. En otras palabras, vemos en esos datos no sólo una ausencia de evidencia de que las cuarentenas ocasionaron que las curvas se doblaran, sino también evidencia de etapas tempranas de inmunidad de rebaño.

De hecho, una columna (column) del 18 de mayo en el New York Times aseveró que los casos de coronavirus en la Ciudad de Nueva York probablemente llegaron a un pico antes que empezara la cuarentena en el estado el 22 de marzo. Aunque ese periódico no es conocido por asumir una posición crítica de las cuarentenas, este punto implica que la diseminación estaba disminuyendo antes que el alcalde y el gobernador siquiera hubieran ordenado la cuarentena.

Algo ocasionó esta declinación general. No pueden haber sido los cierres, que no se mantuvieron (o tomaron en cuenta) a plena fuerza a lo largo de junio. Al momento, sólo podemos especular. Pero, si el virus es como otros, su declinación es posible atribuirla a alguna mezcla de cambio de las estaciones y el comienzo gradual de la inmunidad de rebaño. Otro factor, por supuesto, podría ser el uso generalizado de mascarillas al ir avanzando el año.

Entonces, la evidencia sugiere que las órdenes de cierres generalizados que fueron posteriores a las respuestas voluntarias, implicaron un gran costo, con poco efecto sobre la transmisión. No podemos cambiar el pasado, pero deberíamos evitar cometer de nuevo el mismo error.

Tal como se indicó arriba, en https://www.nationalreview.com/2020/...vid-19-spread/ pueden verse los datos de casos diarios del virus tanto para Estados Unidos como para 13 estados de ese país. Las fuentes son Doug Axe, William Briggs y Jay W. Richards, The Price Of Panic: How The Tyranny Of Experts Turned A Pandemic Into A Catastrophe; https://ourworldindata.org/ (para los casos de Estados Unidos); Https://Covidtracking.Com/Api (para los casos de los estados de ese país); https://www.nytimes.com/Interactive/...ome-Order.Html (para las fechas de las cuarentenas).

Jay W. Richards es un profesor investigador asistente en la Escuela de Negocios y de Economía en la Universidad Católica de los Estados Unidos; William Briggs es consultor de estadística del Instituto Heartland y Douglas Axe es el profesor Maxwell de Biología Molecular en la Universidad Biola.

Traducido por Jorge Corrales Quesada.