MUNDO
Epidemiólogo de Stanford explicó por qué es tiempo de levantar las cuarentenas
El experto aseguró que ya no es "una respuesta proporcionada", explicando que el riesgo de morir por covid-19 es bajo.
Se trata de John Ioannidis, científico y matemático grecoestadounidense de la Universidad de Stanford, quien publicó una columna en The Sunday Times argumentando por qué la orden de confinamiento, para prevenir el incremento de contagios por coronavirus, ya no es necesaria en ningún país.
Entre los motivos que considera Ioannidis está que el coronavirus “es mucho menos letal de lo que se temía” y que las medidas de aislamiento "ya no son efectivas" en este tiempo. En la columna escrita junto a Rohan Silva, exasesor del Gobierno inglés y empresario, señalaron que cuando se presentaron los primeros informes en Wuhan sobre la pandemia, se contaba con datos muy limitados, por lo que los Gobiernos se vieron obligados a tomar decisiones de gran escala a pesar de la poca información con la que contaban.
Para el experto, ‘‘el rastreo de contactos tiene sentido cuando hay un pequeño número de casos‘‘, y destacó que tampoco se debería pensar un levantamiento de la cuarentena como un intento para ‘‘alcanzar la inmunidad del rebaño‘‘, un tema que consideró como ‘‘una estrategia desaconsejable para una infección que infesta tan fácilmente a los hospitales y hogares de ancianos‘‘.
¿Falta de datos?
Pese a los miles de muertos que ha dejado el coronavirus, Ioannidis afirmó que “la evidencia muestra claramente que la covid-19 es mucho menos letal de lo que se temía. Una vez que corrige la gran cantidad de casos no detectados tiene una tasa de mortalidad comparable a la de una temporada de gripe severa, al menos en áreas donde los hospitales y hogares de ancianos no se han visto abrumados‘‘.
También se refirió a que de acuerdo con los datos de uso público, los más perjudicados son quellas personas de tercera edad, con alrededor del 90-95 % de las muertes en Europa, mientras que ‘‘para los niños y jóvenes sabemos que la covid-19 es menos letal que la gripe”, por lo que aseguró que este virus era ‘‘más común de lo que se suponía‘‘. También señaló que las pruebas que se tienen deberían ser usadas ‘‘de manera precisa‘‘ para guiar un levantamiento de la cuarentena.
El científico añadió que: “En un momento en que todos necesitan mejor información, desde los modeladores de enfermedades y los gobiernos hasta las personas en cuarentena o solo en distanciamiento social, carecemos de evidencia confiable sobre cuántas personas han sido infectadas con SARS-CoV-2 o que continúan infectadas. Se necesita mejor información para guiar las decisiones y acciones de importancia monumental y para monitorear su impacto”, agregó Ioannidis.
Entonces, ¿cuánto tiempo más debería durar la cuarentena?
Para el académico se han adoptado medidas ‘‘draconianas en muchos países‘‘, sin saber a cabalidad si el virus podría disiparse solo, o si la pandemia podría agitarse. De la misma forma enfatizó en que ‘‘los datos recopilados hasta ahora sobre cuántas personas están infectadas y cómo está evolucionando la epidemia son poco confiables por completo‘‘, por lo que ningún país tiene los números claros sobre la permanencia del virus en una muestra incierta que represente a la población general.
Respecto al fin de las medidas de confinamiento, el científico considera que ‘‘dado que el riesgo de morir por covid-19 es bajo, los políticos pueden asegurar al público que nuestros peores días han terminado‘‘. Bajo esa misma idea manifestó que: ‘‘Un bloqueo o cuarentena ya no es una respuesta proporcionada particularmente dado su profundo impacto negativo: desempleo masivo y aumentos en la violencia doméstica, problemas de salud mental y abuso infantil, así como muertes causadas por el tratamiento médico retrasado o cancelado‘‘.
“Las tasas de mortalidad de casos reportados, como la tasa oficial de 3,4 % de la Organización Mundial de la Salud, causan horror, y no tienen sentido. Los pacientes que han sido evaluados por el SARS-CoV-2 son desproporcionadamente aquellos con síntomas severos y malos resultados. Como la mayoría de los sistemas de salud tienen una capacidad de prueba limitada, el sesgo de selección puede incluso empeorar en el futuro cercano”, señala Ioannidis.