Patricia Fitzpatrick, University College Dublin
Taiwán ha recibido un aplauso unánime por su gestión de la pandemia, con una de las tasas de COVID-19 per cápita más bajas del mundo y una situación que tiende en gran medida a la normalidad.
Sólo 11 personas han muerto de COVID-19 en Taiwán desde el comienzo de la pandemia, una hazaña impresionante para un país que nunca llegó a estar confinado.
Al comienzo de la pandemia, Taiwán fue considerado un país de alto riesgo para la COVID-19 debido a su proximidad a China y a los frecuentes viajes que se realizan entre ambos países.
Con un historial de SARS en 2003 que no se gestionó particularmente bien, esta vez el Gobierno taiwanés actuó rápidamente para cerrar sus fronteras. El 20 de enero de 2020 creó un Mando Central de Epidemias para coordinar la cooperación entre los diferentes ministerios y agencias gubernamentales, y entre el gobierno y las empresas.
Un nuevo estudio ha examinado más a fondo por qué a Taiwán le ha ido tan bien en la lucha contra la COVID-19. Los autores del estudio, procedentes de diversos institutos de salud y hospitales de Taiwán y Estados Unidos, compararon la eficacia estimada de dos tipos de políticas en los primeros meses de la pandemia: medidas basadas en casos y medidas basadas en la población.
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Las medidas basadas en casos incluyen la detección de personas infectadas mediante pruebas, el aislamiento de los casos positivos, el rastreo de contactos y la cuarentena de 14 días de los contactos cercanos.
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Las medidas basadas en la población incluían uso de mascarilla, higiene personal y distanciamiento social.
Los efectos de estas medidas se cuantificaron mediante la estimación del número efectivo de reproducción (número R).
El número R es una forma de calificar la capacidad de propagación de una enfermedad infecciosa: representa el número medio de personas a las que una persona infectada transmitirá la infección. Un número R superior a 1 significa que el virus seguirá propagándose y los brotes continuarán. Un número R inferior a 1 significa que el número de casos empezará a reducirse.
Mientras que los estudios anteriores en otros países han simulado escenarios hipotéticos, este trabajo combinó la modelización de la transmisión con datos reales detallados para estimar la eficacia.
Los autores recopilaron datos sobre 158 casos entre el 10 de enero y el 1 de junio de 2020 de los Centros de Control de Enfermedades de Taiwán. Todos los casos se confirmaron mediante pruebas de PCR. Los datos se referían a infecciones locales, a grupos confirmados y a casos importados de personas que entraron en Taiwán antes del 21 de marzo 2020.
A continuación, compararon los resultados que encontraron en Taiwán con un R de 2,5, basado en el número equivalente estimado en la vecina China al comienzo de su brote de COVID-19.
La combinación ganadora
El estudio descubrió que las políticas basadas en casos por sí solas, como el rastreo de contactos y la cuarentena, podían reducir el número R de 2,5 a 1,53. El confinamiento fue el que más contribuyó a reducir el número R.
Las intervenciones basadas en casos no pudieron prevenir sustancialmente la transmisión de una persona a otra, pero sí lograron reducir la transmisión posterior a una tercera o cuarta persona, siempre que esos contactos próximos hicieran cuarentena.
Por su parte, las medidas basadas en la población, como el distanciamiento social y las mascarillas, redujeron el número R de 2,5 a 1,3.
Los autores concluyeron que la combinación de medidas basadas en casos y en la población fue lo que condujo al éxito de Taiwán en la contención del COVID. La combinación de ambos enfoques condujo a un número R, estimado mediante dos métodos diferentes, de 0,82 y o incluso de un 0,62. También descubrieron que se necesitaban medidas basadas en la población contundentes para lograr la contención, aunque el número de infecciones circulantes fuera pequeño.
Ninguno de los dos enfoques habría sido suficiente por sí solo, incluso en un país con un sistema de salud pública eficaz y un sofisticado sistema de rastreo de contactos.
¿Cómo afecta esto a otros países?
Reconociendo que todos los modelos hacen suposiciones, y este análisis no es diferente, este documento confirma que todo el conjunto de medidas de salud pública que hemos estado utilizando de forma bastante consistente en todo el mundo –en diferentes grados de temporalidad y rigor– han sido necesarias. Aunque cabe destacar que los resultados del estudio reflejan un periodo en el que las nuevas variantes con mayor transmisibilidad no eran un problema.
Los autores asumieron que las pruebas y el aislamiento se produjeron simultáneamente. Este fue el caso en Taiwán, pero no en otros países como Inglaterra, donde los retrasos entre las pruebas, los resultados y el confinamiento disminuyen la eficacia de las medidas basadas en casos.
Taiwán es una nación insular con capacidad para controlar la introducción de nuevos casos a través del control fronterizo, y los autores reconocen que las conclusiones de este estudio pueden no ser totalmente aplicables a otros países. Esta es la razón por la que los autores se centraron en la eficacia de las intervenciones basadas en casos y en la población sobre la transmisión local, y no en los controles fronterizos sobre el número de casos importados de COVID-19.
Los autores concluyeron que el rastreo intensivo de contactos no es posible cuando los sistemas de salud pública están desbordados. Esto nunca ocurrió en Taiwán debido al éxito de sus estrategias, pero sí tuvo lugar, por ejemplo, en Irlanda en enero de 2021, cuando experimentó una dañina tercera ola de COVID-19.
Este documento también encontró resultados similares para la cuarentena de siete y 14 días y sugiere que el periodo de confinamiento podría acortarse. Algunos países están considerando esta posibilidad, incluido Estados Unidos, pero hasta la fecha no se ha introducido de forma generalizada.
Ya sabíamos que había mucho que aprender del éxito de Taiwán a la hora de evitar que se afianzara la epidemia. Ahora, a medida que se despliegan las vacunas y surgen nuevas variantes, tenemos más información sobre las contribuciones comparativas y combinadas de las medidas de salud pública.
Patricia Fitzpatrick, Full Professor of Epidemiology & Biomedical Statistics, University College Dublin
Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Lea el original.
