Aislamiento Social Preventivo Obligatorio (Cuarentena) y COVID-19: Como Discontinuarlo para Evitar el Rebrote de la Pandemia y el Desborde del Sistema de Salud

La Pandemia de COVID-19 constituye uno de los desafíos más trascendentes y dramáticos que ha debido enfrentar la Salud Pública mundial en los últimos cien años. Quizás la magnitud haya sido subvalorada en sus comienzos en China en diciembre de 2019, pero la propagación posterior de manera exponencial en Europa y América del Norte no dejo dudas de que podría colapsar los recursos humanos y de insumos, descartables y tecnológicos, en la mayor parte del planeta. El 5 de marzo se comunicó el primes caso importado en nuestro país y el 11 de marzo la OMS declaró la Pandemia a nivel mundial, cuando ya la incidencia de casos era más que preocupante. Desde entonces, se están observando las consecuencias a nivel sanitario y, por otro lado, el período de incubación del virus puede llegar a ser hasta 14 días y se desconocen otros parámetros de su comportamiento. En este sentido, el nivel de anticipación en la planificación de las estrategias de Salud Pública resulta esencial para minimizar las consecuencias graves en términos de morbimortalidad. El aislamiento social y la cuarentena obligatorios han sido elementos de esa estrategia y, en Argentina, están vigentes desde el 20 de marzo, fueron renovados el 31 de ese mes y continuarán, al menos, hasta el 27 de abril, acorde al anuncio presidencial del viernes 10 de abril pasado (Aislamiento Social Preventivo y Obligatorio).

Un trabajo muy importante sobre el modelo de simulación de escenarios posibles para la presentación del COVID-19 se publicó en el Lancet Public Health el día 25 de marzo de 2020, titulado: “The effect of control strategies to reduce social mixing on outcomes of the COVID-19 epidemic in Wuhan,China: a modelling study” (1). Un grupo de investigadores argentinos utilizó ese modelo epidemiológico para plantear los resultados a nivel sanitario de las distintas estrategias de contención de la epidemia, a fin de ofrecer una visión más completa a las autoridades locales (2). Se plantearon distintos escenarios para la salida de la cuarentena, teniendo en cuenta su extensión y la manera de concluirla, completamente en un mismo día o por etapas. El objetivo del trabajo fue realizar una simulación de casos de COVID-19 para el Área Metropolitana de Buenos Aires (AMBA), con diferentes estrategias para controlar la propagación del virus y la reapertura de la cuarentena.

En cuanto al método, se simuló el brote del virus utilizando un modelo epidemiológico SEIR, por el período de un año. El modelo tiene en cuenta que la población se divide en cuatro grupos, en relación al estatus de la infección: Susceptible (S) – Expuesto (E) – Infectado (I) y -Recuperado (R). Los individuos susceptibles pueden adquirir la infección al entrar en contacto con una persona infectada y, entonces, pasar al estado de expuestos y, luego, al de infectados. En su evolución la persona puede recuperarse o morir, y, a los efectos de los cálculos del modelo, ambos estados se incluyen en el grupo denominado recuperados. Se consideró la población total del Área Metropolitana de Buenos Aires (AMBA) para el año 2020 y se dividió en 16 grupos etarios con bandas de 5 años (por ejemplo: grupo de 0 a 5 años de 60 a 65 años de edad) siendo el último grupo el que incluye todos los individuos de más de 75 años. Esto se realizó para tener en cuenta patrones específicos de contacto para cada grupo etario. Se utilizaron las matrices de contacto descriptas por Prem et. al (1)

Simulaciones modelo SEIR

Simulación 1: Post Cuarentena escalonada

Se plantean cuatro escenarios.

  1. El primero de ellos plantea que habría ocurrido si no se hubiera establecido una cuarentena obligatoria.
  2. El segundo es el escenario base realizado en Argentina, donde se planteó una cuarentena obligatoria desde el día 20/03 con fuerza de trabajo habilitada del 15% (tomado en función del personal autorizado). En este escenario la cuarentena finalizaría el 13/04/2020, día a partir del cual se habilitaría la fuerza de trabajo en tres fases cada 2 semanas (ejemplo: el día 13/04 la fuerza de trabajo habilitada del 30%, el día 27/04 el 50% y el 11/05 el 100%).
  3. El tercer escenario plantea la extensión de la cuarentena obligatoria hasta el día 01/05 y se habilita la fuerza de trabajo de forma similar al escenario anterior en 3 fases cada 2 semanas (30%, 50% y 100%).
  4. En el cuarto escenario la cuarentena finaliza el día 01/06/2020, fecha a partir de la cual se habilitan los trabajadores en 3 fases cada 2 semanas (30%, 50% y 100%).

 

En las Figuras 1 y 2 se pueden observar los efectos del retardo de la aparición del rebrote de COVID-19 debido al escalonamiento de la cuarentena. Se observa que 15 días extra de cuarentena retardarían 1 mes el rebrote. Sin embargo, mantener la cuarentena con una fuerza de trabajo del 15% podría ser insostenible para la economía. Por lo que se sugiere abrir la cuarentena de forma paulatina y cerrarla nuevamente en caso de que sea necesario. El mayor impacto parecería estar en aumentar la proporción de trabajadores de la forma más escalonada posible (aumentando la cantidad de semanas entre las distintas aperturas o agregando un escalón más).

Fig. 1: (izq.) Mediana de los casos infectados diarios (Infectados – Recuperados) para todo el período simulado y (der.) Incidencias acumuladas (Infectados acumulados) para los primeros 100 días. Las zonas sombreadas en verde indican las aperturas de la cuarentena escalonada propuestas correspondientes al escenario número 2 (comienzo de apertura del 13/04) y el porcentaje sobre cada zona es la fuerza de trabajo propuesta durante el tiempo de cuarentena. En línea punteada gris se encuentra resaltada la fecha en la que se confirmó el primer caso de COVID-19 en el país
Fig. 2: Mediana de los casos nuevos para (izq.) todo el período simulado y (der.) los primeros 100 días

Frente al escenario de supresión escalonada de la cuarentena y partiendo de la estimación que un 5% de los individuos infectados podrían requerir internación en terapia intensiva, habría aproximadamente 97.000 infectados simultáneamente (Ver Figura 1), lo que implicaría 4.830 internados en terapia intensiva por día entre los meses de agosto y octubre.
Suponiendo que la cuarentena se extiende 15 días más, la mayor cantidad de infectados simultáneamente resultaría de 69.600, requiriendo 3.480 camas en terapia intensiva.

Simulación 2: Post cuarentena y luego vida normal. Para confirmar la hipótesis del beneficio del escalonamiento en la apertura de la cuarentena se plantea también el escenario de apertura completa de la fuerza de trabajo post cuarentena.

Fig. 3: Mediana de los casos infectados diarios (Infectados – Recuperados) para todo el período simulado.

Fig. 4: Mediana de las incidencias para todo el período simulado

En esta simulación puede verse que abrir la cuarentena abruptamente podría disparar el rebrote mucho tiempo antes, lo que confirma el impacto de realizar el esfuerzo para lograr una apertura escalonada de la cuarentena obligatoria. En términos de requerimientos hospitalarios con las mismas estimaciones anteriores, abrir la cuarentena de un día para el otro podría resultar en casi 160.000 infectados simultáneamente, con 7.970 internados en terapia intensiva diarios entre los meses de junio y agosto, un 65 % más de infectados simultáneamente que en el escenario de apertura escalonada.

Comentarios finales

El modelo confirma, por un lado, la importancia de haber impuesto la cuarentena en el momento que se hizo ya que impidió la rápida propagación inicial del virus. Esta primera medida de mitigación permitió al sistema de salud absorber a todos los infectados del primer brote, pero no debería ser considerada como suficiente para que no colapse una vez terminada la misma. 

Como se puede ver en el diagrama anterior, el peor caso sería finalizar la cuarentena el día 13/04/2020 permitiendo al 100% de la población circular y trabajar. Esto generaría en el mes de agosto una necesidad de 8000 camas de terapia intensiva de manera simultánea para atender los pacientes infectados.

Por otro lado, el escenario más optimista simulado se da para el caso en que la cuarentena finalice el día 01/06/2020, día a partir del cual se habilita la fuerza de trabajo de manera escalonada en tres fases separadas en dos semanas cada una. En este caso, la cantidad máxima de camas de terapia intensiva requeridas serán 2000 durante el mes de diciembre.

Es importante destacar que nuestro sistema de salud presenta algunas dificultades adicionales que, básicamente, podríamos resumir en tres aspectos: 

1-. La marcada fragmentación y heterogeneidad de nuestro sistema de salud, fraccionado en subsector público, privado y sistema de obras sociales. En el subsistema público se encuentran los pacientes sin otra cobertura (30% aproximadamente en nuestro país), en una situación muy diferente al subsector privado.  Distinta es la realidad de la medicina prepaga y, podría asumirse, que el subsector de la seguridad social se encuentra inserto en medio de esos dos panoramas. 

2-. Un aspecto crucial es la disponibilidad de camas, respiradores y recursos físicos (áreas de aislamiento adecuadas y de terapia intensiva), tecnológicos y humanos en todo el sistema de salud. Fundamentalmente, además de la adecuada provisión de insumos descartables y equipos de ventilación mecánica y asistencia circulatoria, el recurso humano capacitado y disponible para conformar un equipo de salud adecuado sería el factor limitante más significativo. Sumado a esto, su potencial reducción por la eventualidad del contagio (está sucediendo en países relevantes como España e Italia) obligaría a la incorporación de voluntarios, personal mal equipado o insuficientemente preparado e instruido, que podría resultar menos eficiente y expandir la ola de contagios en forma significativa.

3-. El sistema de atención ambulatoria, domiciliaria o en geriátricos, los sistemas de traslados prehospitalarios y el de cuidados crónicos de pacientes afectados, se verán severamente alterados durante el curso de la pandemia.

Como limitación del estudio, debería aclararse que las simulaciones se hicieron teniendo en cuenta a AMBA como un sistema cerrado, por lo que el modelo tomó en cuenta cambios demográficos en el área, incluyendo aquellos dados por migraciones e inmigraciones. No se consideran, por lo tanto, los efectos que podrían tener las masas poblacionales ingresando y egresando del área metropolitana a otras zonas del país, lo que afectaría de manera negativa los resultados al aumentar la población expuesta e infectada. Ese tipo de migraciones internas o entre provincias vecinas podría cambiar la propagación del virus, con el consecuente peligro de un “rebrote”, sumado a cualquier otra patología crónica que haya sufrido limitaciones en su atención

Por último, como también señalan los autores, debe advertirse que este modelo no considera la influencia del factor climático en los cambios de la velocidad de propagación y que todavía desconocemos la reacción del virus frente a los cambios estacionales. Esto implica que un invierno muy crudo o cualquier fenómeno natural imprevisto podría variar la afectación poblacional y la necesidad de internaciones por factores relacionados a ello, sobre todo en las poblaciones socioeconómicamente más vulnerables del tercer cordón del conurbano. 

Conclusiones

Independientemente de las dudas y limitaciones planteadas en este comentario, relacionadas con la eficacia de los modelos matemáticos experimentales en el mundo real, surge una comprobación relevante desde el punto de vista epidemiológico. 

Las intervenciones no farmacológicas o mecánicas, basadas en el distanciamiento social sostenido, tienen un gran potencial para reducir la magnitud del pico y conducir a un número general menor de casos. La reducción y el aplanamiento del pico epidémico es particularmente importante, ya que reduce la presión aguda sobre el sistema de salud. El levantamiento prematuro y repentino de las intervenciones podría conducir a un pico secundario que se puede aplanar relajando las intervenciones gradualmente.

Referencias

1-. www.Thelancet.com/public-health. https:// doi.org/10.1016/s2468-2667(20)30073-6

2-. https://saludbydiaz.com/2020/04/08/modelacion-matematica-de-la-propagacion-del-covid-19-area-metropolitana-de-buenos-aires-amba/

Dr. Horacio Pomés Iparraguirre
Dr. Sebastian Peralta
SAC Móvil

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