Muchos países hoy están en cuarentena para reducir la tasa de crecimiento de los casos y muertes por el COVID-19. Dados los costos astronómicos de esos esfuerzos para “aplanar la curva” de las infecciones por el COVID-19, las autoridades están bajo una creciente presión para “reabrir la economía”. ¿Pero cómo pueden hacerlo de manera segura?
Considerando que transcurre un promedio de 5,2 días entre la infección y la aparición de síntomas, y 13 días desde la aparición de síntomas hasta la muerte, si el confinamiento lograra frenar las nuevas infecciones, la cantidad de nuevos casos y muertes debería caer a cero en el lapso de tres semanas. Según esta medida, el proceso real ha sido asombrosamente lento. Italia, por ejemplo, impuso un confinamiento severo el 9 de marzo, el día en que las autoridades locales confirmaron 1.797 nuevos casos y 97 nuevas muertes. El 18 de abril, las cifras eran 3.491 y 482 respectivamente. Los italianos se están muriendo a una tasa cuatro veces más alta que antes del aislamiento.
Sin embargo, hay quienes creen, entre ellos el presidente norteamericano, Donald Trump, que es hora de relajar las restricciones. Si la curva de la epidemia es una U invertida y hemos visto un pico, lo peor ha quedado atrás, ¿no es verdad?
Incorrecto. Y este error podría costar decenas de miles de vidas (si no muchas más) y derivar en una recesión en forma de W mucho más prolongada.
Sabemos lo suficiente sobre las “matemáticas” de la epidemia como para entender cuándo deberíamos esperar el pico del brote en un determinado lugar. El crecimiento exponencial ocurre si la cantidad de personas susceptibles infectadas por cada persona infectada es superior a uno. Esa cantidad es igual al factor R: la cantidad de personas a las que cada persona infectada transmite el virus multiplicada por la probabilidad de que la persona que recibe la carga viral sea susceptible.
El factor R previo al confinamiento en la mayoría de los países estaba más cerca de tres que de dos. Los confinamientos redujeron el factor R; cuando lo reducen por debajo de uno, la cantidad de casos y de muertes disminuye. De manera que el pico que hemos visto es el que está asociado con el factor R durante el confinamiento, no con el factor R del post-confinamiento que, sin controles, sería mucho más alto. Tenemos un pico por delante y su dimensión dependerá de lo que hagamos a continuación.
Dado el nivel de contagio del coronavirus, la única manera de superar la pandemia es que el 80-90% de la población tenga inmunidad. Esta cifra, en realidad, no es demasiado sensible al factor R. Hay dos maneras de adquirir inmunidad: enfermándose o vacunándose.
Sin una vacuna, el pico de la pandemia se produce cuando una proporción 1/R de la población todavía no ha estado expuesta. En consecuencia, un factor R de 1,5, dos o tres implica que el pico ocurre cuando el 33,3%, el 50% y el 66,7% respectivamente de la población ya haya estado expuesta.
¿Qué tan cerca estamos de esas cifras? El cálculo no es sencillo, pero en realidad estamos muy lejos, inclusive en las zonas más afectadas. El problema es que no podemos confiar en la cantidad oficial de casos, porque muy pocas de las personas expuestas al virus han sido testeadas. Por ejemplo, dividir la cantidad de casos confirmados en Italia por la población del país arroja una cifra de apenas el 0,27%.
Una manera de calcular el borde superior de la cantidad de personas expuestas es suponer una tasa de mortalidad optimista e intentar inferir la cantidad de personas expuestas a partir de allí y de la cantidad real de muertes. Si de manera optimista suponemos una tasa de mortalidad de apenas el 0,2%, en lugar del 0,3-3%, como han estimado otros, como mucho el 16,6% de italianos y el 22,5% de neoyorquinos han estado expuestos.
Abrir la economía implica permitir una mayor interacción humana y, por lo tanto, un mayor potencial de nuevas infecciones. Dos números son relevantes para decidir si esto se puede hacer de manera segura en lo inmediato: el factor R post-aislamiento que resulte de las medidas de relajamiento y el porcentaje de gente que ya ha estado expuesta.
El factor R es la variable en la que los gobiernos intentan influir a través de las políticas de distanciamiento social y de otros comportamientos recomendados, y hasta se puede estimar diariamente si se analiza la tasa de crecimiento diaria de casos y de muertes. Un factor R de dos generaría un pico a fines de este verano que haría que Lombardía y Nueva York parecieran una pequeña colina. La dimensión de muerte y de caos sería políticamente inaceptable, sobre todo después de tanto esfuerzo invertido en el confinamiento. Un factor R de 1,5 generaría un pico menos pronunciado, pero de todos modos abrumador, en algún momento entre noviembre y febrero, que tendría muchos meses desagradables después. Un factor R por encima de uno haría que, finalmente, la mayoría de los sistemas de salud colapsara.
Una estrategia alternativa es que los gobiernos le fijen una meta al factor R, tomando prestado del esquema de los bancos centrales que fijan metas de inflación de los bancos centrales. Primero, necesitamos establecer metodologías claras y sólidas para estimar el factor R todos los días. Luego viene la cuestión de elegir la meta.
La diferencia epidemiológica entre un factor R de uno y de 1,5 es inmensa: probablemente una diferencia en la cantidad de muertes de un factor de 50. La diferencia del PIB es difícil de calcular, porque es difícil proyectar el comportamiento de la gente en medio de un pandemonio inducido por un factor de 1,5. Puede ser peor que R<1.
Asimismo, un factor R de 1,5 ubicaría el pico no muy lejos del momento en que es razonable esperar que aparezca una vacuna. Dadas las escalas de tiempo implícitas, tiene sentido apuntar a un factor R que sea de uno o menos y esperar que la vacuna ofrezca inmunidad a la población.
Dado el período de incubación promedio antes de la aparición de los síntomas, las consecuencias de las medidas sanitarias adoptadas serán visibles recién durante la semana subsiguiente. Así, la estrategia de relajamiento debería ser gradual, adoptando pocas decisiones cada dos semanas para entender su impacto. Cuantos menos sean los cambios simultáneos, más fácil será aprender.
Una vacuna es una cuestión demasiado importante como para tomarla como un evento exógeno que se deja en manos de los expertos o de la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos. Muchas vidas y puntos de PIB están en juego. Los países deberían estar negociando ahora con las empresas que tienen vacunas en fase de pruebas clínicas para mostrarse dispuestos a participar en las mismas a cambio de acceso a la vacuna. Deberían estar en discusión también formas novedosas de testeos acelerados. Y los países deberían estar preparando toda la producción, empaquetado y logística necesarios para una vacunación masiva.
Un factor R>1 conduce a una tasa de mortalidad exorbitante y a ciclos económicos de auge y caída. Fijarle meta al factor R hasta que llegue una vacuna parece ser más sensato y humano, porque salvaría vidas y, al mismo tiempo, minimizaría el daño a la economía.
Ricardo Hausmann, a former minister of planning of Venezuela and former Chief Economist at the Inter-American Development Bank, is a professor at Harvard's John F. Kennedy School of Government and Director of the Harvard Growth Lab.