Introducción
Exponer una visión económica donde se recomiende una u otra política sanitaria es un ejercicio incómodo, en particular por el riesgo de abordar temas técnicos, propios de epidemiólogos, sin el conocimiento suficiente. No obstante, en el contexto del Covid-19, resulta claro que política sanitaria tiene implicancias económicas, y que el enfoque económico puede aportar argumentos que complementen una perspectiva técnica desde otro ángulo, por lo cual me atrevo a incursionar nuevamente en esta materia. Más generalmente, la situación crítica que ha adoptado la pandemia en el mundo y en nuestro país en particular, y la falta de claridad sobre algunas cuestiones fundamentales en la discusión pública, obligan a realizar cualquier aporte posible. Con esas disculpas anticipadas, expondré mi visión sin mayores complejos.
La política sanitaria óptima frente al Covid-19 plantea un sinnúmero de incógnitas. Por un lado, porque involucra una multitud inédita de dilemas en torno no sólo al cuidado de la salud sino también a las implicancias sobre el empleo, la economía, las libertades individuales, políticas, etc. Y por otro lado, porque las características intrínsecas del virus (el grado e instancias de contagiosidad, su sintomatología, la efectividad de distintas medidas precautorias para evitar su propagación, su estacionalidad, la efectividad de tratamientos alternativos, la aproximación a una cura efectiva, etc.) se van revelando a lo largo del tiempo, en base a la experiencia propia y de terceros países. Un enfoque adecuado, más allá de los sesgos que se derivan de distintas perspectivas dentro y fuera de los gobiernos a cargo en cada jurisdicción política del país (incluyendo el pánico como un impulso central al carecer de información, tal como han admitido recientemente las autoridades sanitarias y políticas de Noruega por ejemplo), requiere tanto comprender la interacción cualitativa de las distintas variables involucradas como actualizar constantemente los valores de los parámetros que inicialmente se desconocían. Y también, obviamente, sopesar toda la información y las incertidumbres para tomar decisiones muy difíciles.
Así, dado que –como ya examiné y propuse en una nota previa[1]–el aislamiento social impuesto para combatir la pandemia debe ser el mínimo necesario para “asegurar” la capacidad de reacción y atención médica de quienes deban recurrir al sistema de salud (y no minimizar el número de muertes por Covid-19, ya que en ausencia de una cura definitiva –un tratamiento simple altamente efectivo o vacuna– ello implicaría un aislamiento social estricto y sumamente extenso, con enormes consecuencias negativas sobre la economía, el empleo, la pobreza, la seguridad y finalmente la futura salud de tal población empobrecida), las decisiones sobre la flexibilización del aislamiento social deberían estar asociadas, entre otros elementos de juicio cualitativos y cuantitativos a ser determinados por los expertos en la materia, a la distancia existente entre la situación presente en cada momento y aquélla en la cual el sistema de atención médica se vería sobrepasado.
Al respecto, teniendo en cuenta no sólo las incertidumbres subyacentes sino también las perspectivas de mediano y largo plazo que supone cada curso de acción alternativo, y en contra de la intuición más elemental, la aproximación al “punto de choque” –donde la capacidad del sistema sanitario sea agotada por la demanda de pacientes críticos del Covid-19– no necesariamente debería conducir a reforzar el aislamiento social. En efecto, la anticipación de que en poco tiempo más –tal vez menos de un mes en el AMBA– no habrá margen de maniobra para cometer errores o hacer experimentos de flexibilización (porque no habrá tiempo para frenar un aumento súbito de los nuevos contagios sin que colapse el sistema sanitario), bien puede llevar a utilizar el tiempo disponible mientras todavía hay algún margen de maniobra para avanzar hacia un aislamiento social más flexible y focalizado, apelando a la responsabilidad de la sociedad civil en el ejercicio de sus libertades (limitadas en aspectos puntuales referidos fundamentalmente al transporte público, las aglomeraciones y los traslados entre diferentes jurisdicciones con distinto riesgo epidemiológico) y concentrando el esfuerzo del Estado en resguardar y atender a la población de mayor riesgo (incluyendo el personal de salud, geriátricos y especialmente la población de mayor edad de los barrios vulnerables). En otras palabras, al anticipar hoy que será económica y socialmente inviable mantener un aislamiento social severo por varios meses más, y al mismo tiempo reconocer que la situación epidemiológica tampoco podrá mostrar mejoras sustanciales en los próximos meses si dicho aislamiento social no puede ser cumplido de manera cabal, se vuelve imperiosa la necesidad de innovar en la política de aislamiento social, intentando cambios que permitan encontrar un conjunto de normas viables y al mismo tiempo suficientemente efectivas para evitar el colapso del sistema de salud y un número de muertes excesivas.
Proyectar tal distancia hasta “el punto de choque” con la capacidad del sistema de salud es obviamente un ejercicio muy arriesgado y sujeto a errores, ya que la evolución futura de la demanda de atención médica por el Covid-19 puede diferir sustancialmente de la evolución pasada utilizada para proyectar (especialmente frente a cambios en la naturaleza del aislamiento social requerido y de las conductas y cuidados de la población), por lo cual deben guardarse márgenes de error apropiados.
En la nota que escribí el mes pasado, citada previamente, introduje mi perspectiva personal sobre la interacción y coincidencia de los enfoques epidemiológico y económico respecto del criterio de minimización de costos para lograr aplanar la curva de contagios (no para eliminarla), eventualmente con una perspectiva diferente entre ambos respecto de la consideración y cuantificación de las distintas alternativas debido a las especializaciones respectivas. También presenté datos y cálculos que, a principios de mayo, permitían apoyar una flexibilización sustancial de la cuarentena en todo el país, manteniendo restricciones o incluso prohibiciones en las actividades y áreas geográficas de mayor riesgo y costo de contagios potenciales (en el AMBA, aglomeraciones, transporte público, geriátricos, etc.), para avanzar decididamente hacia un esfuerzo público más orientado a reaccionar rápidamente ante los casos nuevos que se fueran presentando (vía testeo, seguimiento de contactos, etc.), reemplazando un control “ex–ante” (preventivo, costosísimo y fundado en carecer de una solución alternativa ante la falta de información, como la cuarentena) por otro “ex–post” (reactivo, para minimizar los contagios de los contactos de los nuevos casos observados, reduciendo fuertemente el costo económico y social del combate contra la pandemia). No reiteraré aquí estas consideraciones, pero basta señalar que aunque los discursos políticos no han sido claros al respecto y la flexibilización del aislamiento social observada en el AMBA pudo haber sido mayor, el mes de mayo ha sido testigo de una importante flexibilización de la cuarentena en prácticamente todo el país, con un grado de desacuerdo creciente, sin embargo, sobre cómo continuar la política sanitaria y de aislamiento social en el AMBA.
En esta nota presento una actualización de las cifras que caracterizan la evolución del Covid-19 en la Argentina, así como nuevos cálculosrespecto del espacio disponible para acentuar la flexibilización de la cuarentena en el país, particularmente en el AMBA. Para ello, pese a la dificultad para acceder a datos epidemiológicos oficiales (los distintos partes de la Nación, CABA y Provincia de Buenos Aires tienen cada uno sus propias limitaciones, francamente incomprensibles), debe actualizarse no sólo la velocidad de la evolución de los nuevos contagios y del número de contagios diarios iniciales, sino tambiénla disponibilidad del recurso más crítico del sistema de salud frente a esta pandemia (la cantidad de camas de terapia intensiva o cuidado intensivo –UTI o UCI, indistintamente–, acompañadas o no de respiradores mecánicos), la cantidad o porcentaje de contagiados que requieren atención crítica en UCI, y la permanencia media de los internados en UCI por Covid-19. Como se discute más adelante, pese a que la propia experiencia doméstica contiene varias novedades auspiciosas que podrían retardar el punto en que se agotará la capacidad del sistema y que actualmente los pacientes de Covid-19 que ocupan UCI en AMBA ocupan menos del 10% de la capacidad disponible, el curso de acción al presente llevará a agotar tal capacidad dentro de 1 a 3 meses.
En ese sentido, lejos de decidir reforzar el aislamiento social por la mayor proximidad de alcanzar esa capacidad máxima del sistema de salud, el menor margen de maniobra (y la anticipación de que desaparecerá en breve) debería conducir a intentar innovar cuanto antes, y corregir la política de distanciamiento social sólo luego de (si así fuera) haber fracasado en el intento: en caso de continuar con un aislamiento social estricto –como el anunciado en la última conferencia de prensa del jueves 4 de junio– en pocas semanas más no tendremos el margen de maniobra necesario –sin que haya pacientes que no puedan ser atendidos apropiadamente por el sistema de salud del AMBA– para intentar salirnos de una estrategia que, aunque fue correcta y exitosa para la primera fase de la pandemia, es social y económicamente insostenible considerando solamente lo que resta del año 2020.
La actualización de la evolución de la pandemia
El control del contagio ha sido muy efectivo luego del inicio de la cuarentena el 20 de marzo, aunque con dos sub-períodos que muestran cierto contraste: hasta principios de mayo, la cantidad de nuevos casos diarios oscilaba alrededor del centenar sin una tendencia creciente definida, mientras que desde la segunda semana de mayo, como se muestra en el Gráfico 1, se evidenció un crecimiento marcado hasta superar 900 casos en los últimos días. Ello ocurrió, por otro lado, en el contexto de un número creciente de tests PCR diarios, que sin embargo representan un nivel de medición muy baja a nivel internacional, pudiendo por ende omitir un universo muy importante de nuevos casos (asintomáticos, o con síntomas leves) no registrados.[2]
En todo caso, esta información puede exponerse en términos de la cantidad de días requeridos para la duplicación de casos, con apertura por jurisdicción provincial o municipal: los Gráficos 2 y 3 muestran estas evoluciones considerando distintos sub-períodos, concentrando el análisis en un puñado de provincias y de municipios de GBA en la Provincia de Buenos Aires (PBA).[3]
Tomados en conjunto, los Gráficos 2 y 3 muestran el aumento de los nuevos casos de Covid-19 detectados desde principios de mayo, particularmente durante la tercera semana del mes, presentando una leve contracción desde entonces, existiendo al presente una duplicación de casos totales detectados cada 15 días en el país pero en torno a 12 días en GBA y 14 días en CABA (en conjunto, AMBA). En la PBA, la situación de algunos partidos (Avellaneda, Lanús y Quilmes en particular –además de Lomas de Zamora, no incluido en la figura)luce más compleja que en el resto de la provincia, siendo la velocidad promedio en GBA levemente mayor que la del interior de la provincia (duplicación cada 12 días vs. cada 16 días, respectivamente). En CABA, junto con PBA las dos únicas jurisdicciones con una duplicación más rápida que a nivel nacional, por otra parte, la situación crítica de los barrios de emergencia ha dominado su crecimiento (en buena medida producto de una estrategia de testeo diferente bajo el Plan Detectar, por medio del cual desde la segunda semana de mayo se intensificaron los exámenes a contactos potenciales de nuevos casos en los lugares visitados).
La creciente importancia y los aspectos distintivos del AMBA en materia del Covid-19 quedan expuestos en los Gráficos 4 a 6 que muestran la incidencia media y marginal de CABA y PBA en la cantidad de contagios en todo el país (Gráfico 4, donde cabe agregar que el 90% de los nuevos casos en PBA están en GBA), la creciente importancia en los barrios de emergencia de CABA (Gráfico 5)y en los barrios de emergencia en GBA (Gráfico 6), siendo en este último caso un efecto más rezagado (en CABA, los contagios acumulados representan el 46% del total, mientras que en GBA, tal porcentaje es de sólo un 18%). En los últimos dos gráficos puede verse también que la velocidad de crecimiento de los contagios fue inicialmente superior en los barrios de emergencia que en el resto del AMBA (tanto en CABA como en GBA ello fue así hasta la tercera semana de mayo inclusive), mientras que en la última semana ha habido una reducción en dicha velocidad, particularmente en CABA donde pasó a ser incluso menor que la velocidad del crecimiento delos contagios fuera de dichos barrios vulnerables (situación aún no verificada en GBA, donde la duplicación en los barrios vulnerables se produce cada 7 días y en el resto del área cada 12 días).
Proyectando el choque con la capacidad de atención hospitalaria
Esta información, junto con la disponibilidad de oferta sanitaria de cada jurisdicción y la posibilidad de aislamiento geográfico global (para cerrar o controlar fuertemente las eventuales “fronteras internas”, esto es, la división entre áreas de riesgo elevado y de riesgo menor), junto con aspectos cualitativos propios de especialistas epidemiológicos que exceden obviamente el alcance de esta nota (y el conocimiento de un economista), seguramente deberían estar entre los indicadores más importantes para la toma de decisiones. En la medida en que exista capacidad de atención hospitalaria crítica suficiente para atender futuros pacientes de Covid-19, respecto de la cantidad de contagiados actual y de su progresión prevista, es posible estimar cuánto tiempo llevará agotar esa capacidad existente, y por ende tomar medidas restrictivas adicionales a tiempo (previendo que la demanda de atención crítica se determina por la cantidad de contagiados 10 a 20 días antes del ingreso a tal estadio), así como también explorar la efectividad de estrategias de aislamiento social más flexibles y focalizadas mientras exista “margen de maniobra” (es decir, capacidad de reaccionar a tiempo frente a resultados inesperados o indeseables de la nueva estrategia intentada).
Pero, ¿cuántas camas UCI hay en el país, cuál es su distribución geográfica, cuál es el porcentaje que está y que estará disponible en los próximos meses para atender enfermos de Covid-19, cuántos de los nuevos contagios requerirán tal tratamiento, cuánto tiempo deberán estar internados en UCI quienes requieran tal tratamiento?
Estos parámetros básicos del problema, llamativamente, no forman parte de la información pública provista desde el gobierno nacional, limitada a partes diarios con los datos de los contagios detectados (por jurisdicción), altas, fallecimientos y tests realizados (para el agregado del país), origen delos contagiosacumulados (importados, contactos estrechos y circulación comunitaria), edad promedio de los contagiados, y –esporádicamente y de manera oral– la cantidad de pacientes en UCI (sin apertura jurisdiccional).
A continuación, presento algunos cómputos posibles considerando el país en su conjunto (permitiendo una revisión y actualización del cómputo hecho en la nota del mes pasado) y CABA y GBA por separado. Para ello, debo adoptar un conjunto de supuestos sobre la cantidad de UCI, su disponibilidad para pacientes de Covid-19, el porcentaje de casos (detectados) que requieren tratamiento en UCI y la estadía promedio de los pacientes por Covid-19 en UCI, además obviamente de la proyección de los contagios. Los mismos se sintetizan en la tabla adjunta.
| Nación | CABA | GBA | |
| Camas UCI | 11.400 | 1.027 | 3.029 |
| Camas UCI disponibles Covid-19 (60%) | 6.000 | 620 | 1.730 |
| Casos Covid-19 que requieren internación UCI | 3% | 3% | 3% |
| Extensión promedio de internación en UCI por Covid-19 | 15 días | 15 días | 15 días |
| Velocidad de crecimiento diario de pacientes que requerirán internación en UCI contagios, según 3 opciones: 1. Según contagios observados en cada jurisdicción (28/5-4/6) 2. Según internados en UCI en el país (27/5-3/6) 3. Según la cantidad de fallecidos en cada jurisdicción (28/5-4/6) | 4,6% 2,1% 2,7% | 4,9% 2,1% 3,0% | 6,0% 2,1% 3,0% |
Los distintos supuestos tienen sus fundamentos explicados a continuación:
- Camas UCI: a nivel nacional, las 11.400 camas UCI (de los sistemas público y privado en conjunto) surgen de un informe presentado en TN el 01-05; en CABA se incluye el total de camas UCI en hospitales públicos y clínicas privadas; en GBA se supone la existencia del 65% del total de UCI que dispondría la Provincia de Buenos Aires (4.660 según el mismo informe de TN); se supone que el resto de los elementos críticos (personal especializado, insumos, etc.) estarán disponibles para la atención del pico de pacientes de Covid-19 durantela pandemia (para lo cual se tomarán las medidas e insumos para la protección de los profesionales intervinientes);
- Camas UCI disponibles para atención de enfermos de Covid-19: el informe de TN referido estima en 63% la disponibilidada nivel nacional (siendo la ocupación actual para todo tipo de enfermos, incluyendo pacientes con Covid-19 –un total de 272 al 31-05); en CABA los hospitales públicos con camas UCI para tratamiento de Covid-19 en principio tienen una utilización del 50% y las clínicas privadas en torno al 66%, por lo cual es razonable suponer 60% de disponibilidad; en el informe de TN mencionado previamente, el grado de utilización de las UCI en PBA se estima en 42%; en términos generales, cabe notar que la ocupación de UCI para atender patologías distintas del Covid-19 podría disminuir aún más en momentos críticos de la pandemia (tal como ya disminuyó desde antes de iniciarse la pandemia), y que la capacidad disponible para atender pacientes de Covid-19 debe incluir la capacidad que actualmente está siendo utilizada por tales pacientes ya que su evolución esperada, liberando tal unidad al cabo de 10 días en promedio, está contemplada en la proyección; por simplicidad, entonces, se supone un 60% de disponibilidad en las 3 jurisdicciones;
- Casos Covid-19 que requieren internación UCI: es frecuente suponer que el 5% de los contagios detectados requerirán internación UCI (ese fue el supuesto adoptado en los cálculos presentados en la nota pasada sobre este tema, y también es el indicado en las recomendaciones tempranas del Ministerio de Salud a los Dirigentes y Jefes de Servicios Hospitalarios)[4];sin embargo, en la Argentina, durante abril la cantidad de internados en UCI representaban aproximadamente el 6% del total de casos activos, mientras que tal porcentaje cayó hasta rondar2,5% desde la última semana de mayo; esta caída está fuertemente asociada con una importante reducción en la edad promedio de la población contagiada, y eventualmente también por posibles mejoras en la calidad del tratamiento médico frente al Covid-19, de manera tal que –comose discute más adelante– podríacontinuar cayendo en el futuro; así, el 3% es un supuesto razonablemente conservador en este momento;
- Extensión promedio de internación en UCI de pacientes por Covid-19: en la nota publicada el mes pasado adopté como supuesto una internación promedio de 12 días, pero en esta instancia parece más apropiado considerar una internación promedio de 15 días;[5]
- Velocidad de crecimiento de pacientes que requerirán internación en UCI: se consideran 3 opciones (en todos los casos, proyectando la velocidad promedio de crecimiento de los casos medida en la semana previa a cuando se hace la evaluación): 1. Según la evolución del número de contagios observados en cada jurisdicción; 2. Según la evolución del número de internados en UCI en todo el país; y 3. Según la evolución de la cantidad de fallecidos en cada jurisdicción.[6]
Bajo tales condiciones, la capacidad de atención de pacientes críticos infectados con el Covid-19 por parte del sistema hospitalario a nivel nacional alcanza para incorporar 451 enfermos críticos por día (previendo que, al estabilizarse el número de casos diarios, cada día coexistirán 15 cohortes de pacientes ingresados en distintos días hasta totalizar los 6.840–el 60% de las 11.400 UCI existentes– que agotan la capacidad máxima existente), mientras que en CABA y GBA es posible incorporar a la internación en UCI, de forma permanente, unos 41 y 130 pacientes por día, respectivamente.
Como se observa en el Cuadro 1, aplicando los parámetros supuestos en latabla anterior y considerando la primera opción de cálculo (proyectando la velocidad del crecimiento de la demanda según la tasa de crecimiento de los casos detectados), alos puntos de partida dados por el número de contagios detectados en promedio en la última semana de mayoen cada jurisdicción –simplificado en 900 diarios a nivel país, 400 en CABA y 400 en GBA– se obtienen los siguientes resultados: considerando el país en su conjunto, dentro de 64 días se alcanzaría un nivel de contagios que, aproximadamente 2 semanas después, llevaría a colmar totalmente la capacidad de atención crítica del sistema de salud; en el caso de CABA ello ocurriría en 31 días, mientras que en GBA tardaría 42 días. En consecuencia, descontando un período de 15 días antes de alcanzar el “punto de no retorno” (cuando ya no se puede evitar que los contagiados en ese momento no vayan luego a demandar tratamiento médico y por ende resulte inevitable sobrepasar la capacidad máxima de cada sistema sin detener el crecimiento de casos adicionales), habría un espacio de poco menos de 2 meses antes de tener que tomar medidas más restrictivas a nivel país, pero de sólo 2 semanas en CABA y de 4 semanas en GBA.
Por otro lado, si se proyecta la demanda de UCI en base a la tasa de crecimiento del número de fallecidos diarios (la tercera opción referida), como se muestra en el Cuadro 2, los resultados presentados previamente se modificanen forma sustancial debido a una velocidad de crecimiento mucho menor, que oscila entre 2,7%y 3,0% (en vez de tasas de crecimiento del número de contagios entre4,6% y 6,0% en las distintas jurisdicciones), ampliando así la distancia al “punto de no retorno” hasta 3,5 meses a nivel país, 5 semanas en CABA y 2,5meses en GBA. En tal sentido, si bien la disponibilidad de tiempo antes de alcanzar el “punto de no retorno” puede ser mayor a la estimada en el primer cálculo del Cuadro 1, el rezago entre los contagios y los fallecimientos implica ponderar cuidadosamente la relevancia de este último cómputo.[7]
En particular, debe evaluarse críticamente si la diferencia de velocidades en el número de contagios y de fallecimientos entre los Cuadros 1 y 2 está asociada al desfasaje temporal entre ambos (al respecto, la tasa de crecimiento de casos diarios entre el 7 y el 13 de mayo, comparable con la tasa del 2,4% de fallecimientos entre el 28 de mayo y el 3 de junio, fue de 3,2% a nivel país, por lo cual todavía es posible que dentro de pocos días debamos observar una aceleración en el crecimiento del número de fallecidos diarios asociada a la aceleración del crecimiento del número de contagios observada en la segunda mitad del mes), o por el contrario está fuertemente asociada con cambios en la composición de los contagiados (un mayor cuidado por parte de la población de mayor riesgo, entre otros factores, debería llevar a una menor tasa de crecimiento de los fallecimientos vs. los contagios) y/o a mejoras en la calidad de los tratamientos médicos para lidiar con el Covid-19.
Sobre la utilización de estos indicadores
Más allá de la precaución requerida en cuanto a verificar la renovada validez de los supuestos adoptados y el seguimiento en tiempo real de la evolución de los casos en cada jurisdicción, más la fundamental participación del Estado Nacional coordinando y atendiendo a las provincias en el proceso (en particular frente a shocks y desequilibrios imprevistos durante la flexibilización), su construcción requiere que el Estado informe de modo transparente y periódico la evolución de todas las variables relevantes, permitiendo a cualquier observador interesado realizar sus propios cálculos o consideraciones.
Entre otras cuestiones, surgirían reflexiones más sólidas que las expuestas aquí, o que la asociación construida en base a estimaciones y datos de dudosa precisión, incluidos en el Cuadro 3.
Como puede observarse allí, la edad promedio de los contagiadosde Covid-19 informada oficialmentedisminuyó 9 años (de 45 a 35 años) en menos de 2 meses (de hecho, tomando el 04/06 por sí solo, la edad promedio bajó hasta los 33 años). A partir de allí, cálculos propios permiten estimar que la edad promedio de los contagios marginales(esto es, de los nuevos contagiados) bajó drásticamente en dicho lapso, desde 42 años hasta 21 años a principios de junio. Esta reducción en la edad media (y marginal) de los nuevos contagios puede estar asociada con la reducción de la cantidad de casos importados (siendo que las edades promedio de quienes viajan al exterior son mayores que las de la población en su conjunto) y al fuerte crecimiento del número de casos y del testeo de casos sospechosos o cercanos en los barrios de emergencia del AMBA (asociado a su vez con el mayor porcentaje de positividad de los testsPCR realizados que se observa en el Cuadro 3), donde la edad promedio de la población también es menor que fuera de ellos. Todo ello a su vez, permite explicar –o al menos es consistente con– que el uso de UCI haya caído desde porcentajes superiores al 6% de los casos activos en abril, hasta valores debajo del 3% desde la última semana del mes de mayo, posiblemente también asociado a un mayor cuidado –aislamiento social e higiene– de la población de mayor riesgo (mayores de 70 años en geriátricos o fuera de ellos) que pudiera existir (ya que son los más jóvenes quienes vuelven a la actividad económica cuando ello es posible), a partir de lo cual es posible también sostener un mayor optimismo sobre una menor demanda futura sobre el sistema médico (cuando, dadas las menores edades marginales de contagio, la edad media de los casos activos continúe cayendo por debajo de los 33 años).
En efecto, lo anterior es a su vez interesante (y auspicioso) dado que la menor edad promedio de los nuevos contagios podría llevar a una reducción adicional del porcentaje de los nuevos casos detectados que luego requieren internación en UCI, lo cual en la práctica equivaldría a (tendría igual efecto que) un aumento de la capacidad hospitalaria medida en camas de UCI: al pasar del 6% al 3% la utilización de UCI por parte de los contagios detectados entre mediados de abril y mediados de mayo, dicha capacidad (medida en relación al número de contagios detectados) de hecho se duplicó, y si tal frecuencia de uso cayera por ejemplo al 2% ello representaría un incremento adicional del 50% de la capacidad efectiva de las UCI vis-à-vis los casos de Covid-19 que sean detectados en el futuro.
Conclusiones
La discusión pública sobre la cuarentena en la Argentina reconoce 2 posiciones extremas opuestas: 1) “ha sido un éxito” (y debe extenderse hasta que aparezca la vacuna) vs. 2) “pudo haberse evitado cerrando las fronteras y adquiriendo kits de testeo en febrero” (y hay que abandonar la cuarentena y priorizar la economía cuanto antes). Ambas son incorrectas, por insostenibles (resulta inviable en varios sentidos un aislamiento social extremo durante tal vez más de un año, y por lo menos 6 meses más) o irrelevantes (la discusión sobre el pasado, gozando de la información del “diario del lunes”, no ayuda a construir alternativas a futuro –excepto que se adopte una actitud autocrítica como la evidenciada por las autoridades noruegas, claramente excepcional),[8]pero además no coinciden con una secuencia sanitaria lógica (como la discutida en mi nota anterior): es razonable requerir un aislamiento social estricto (“Fase 1”) cuando se carece de información y preparación para defenderse de la pandemia, con el fin de ganar tiempo para preparar el sistema de salud para el pico de casos y asegurarse la capacidad de medición que permita avanzar hacia un aislamiento social más flexible, focalizado y relevante, con un mínimo costo económico (“Fase 2”).[9]
Parece importante llegar a –o recuperar– cierto consenso, en cuanto a que la estrategia inicial fue razonable y correcta (con la información disponible entonces al menos), pero que al mismo tiempo, de aquí en adelante, deben agotarse los esfuerzos no sólo para cuidar la salud de la población frente a la amenaza de la pandemia sino también para minimizar los costos presentes y futuros que tal combate implicará, en especial en un país como la Argentina, con mínima holgura fiscal, sin acceso al crédito internacional, etc. Hasta aquí, la preparación lograda durante la Fase 1 por medio del equipamiento del sistema de salud y el reciente aumento de la capacidad de medición PCR (vía el Neokit-Covid-19 doméstico), habilitan a pensar más agresivamente sobre la flexibilización del aislamiento social también en el AMBA, donde todavía es muy estricto.
Por otra parte, teniendo en cuenta que resulta social y económicamente inviable mantener un aislamiento social tan o más severo que el actual (en el AMBA) por varios meses, los datos y el análisis presentados en esta nota también sugieren que el único camino (económicamente) sostenible para salir del aislamiento social es extremar el cuidado sobre la población de mayor edad y con enfermedades pre-existentes (manteniendo otros cuidados globales y prohibiciones de aglomeraciones seguramente, pero sin restringir la libertad de circulación y de trabajo de la población de menor riesgo). Así, la distancia estimada hasta agotar la capacidad de atención del sistema sanitario en AMBA es demasiado acotada como para mantener la actual estrategia sin cambios por varios meses, pero al mismo tiempo es suficiente como para intentar cuanto antes avanzar hacia una estrategia más focalizada y flexible que, si fuera exitosa, podría ser social y económicamente sostenible (obviamente que sin eliminar los costos ya incurridos ni los que aún resta enfrentar hasta el final de la pandemia).
Debe tenerse presente que, en caso de avanzar hacia una mayor flexibilización, necesariamente habrá marchas y retrocesos según sea la evolución de contagios e indicadores de alerta a monitorear, ya que deberemos convivir con la amenaza de este virus durante varios meses más, por lo cual resulta razonable reforzar el aislamiento social sólo cuando la capacidad sanitaria muestre signos de agotamiento inminente (provisto un suficiente margen precautorio de error, claro). Dado que buena parte de la población (sino toda, pero eso es parte de otra discusión una vez que identificamos la finitud de la capacidad del Estado de mantener ingresos mínimos del sector privado y al mismo tiempo renunciar a gran parte de sus propios ingresos fiscales) debe salir a la calle a procurar su sustento económico (y ejercer sus libertades individuales, pero ese también es otro tema), aun cuando sólo pueda lograrlo muy parcialmente por la contracción de la demanda en la pandemia, mantener un fuerte aislamiento social cuando tal amenaza no es mayúscula hará aún más difícil reforzarlo cuando sea imprescindible hacerlo.
[1]Urbiztondo, S.: “Covid-19: Reflexiones sobre coincidencias entre el enfoque sanitario y el enfoque económico, con aplicación al caso argentino”, Indicadores de Coyuntura 619, Mayo 2020.
[2]Los datos del Gráfico 1 permiten ver la fuerte correlación existente entre nuevos casos detectados y cantidad de tests PCR realizados diariamente, sobre la cual existen distintas interpretaciones de causalidad posible: en una primera lectura, la interpretación es que sólo se testean los casos sintomáticos, y entonces es la manifestación del virus la que determina la contabilización de nuevos contagios; en una segunda lectura, la disponibilidad limitada de kits para el testeo es la que lleva a realizar menos tests y por ende a no detectar muchos casos existentes; y en una tercera lectura, la dirección de la causalidad puede variar a lo largo del tiempo. Sin realizar un ejercicio econométrico ni pretender dirimir esta cuestión aquí,parece claro que cambios en la definición de lo que constituye un caso sospechoso –reduciendo la temperatura a partir de la cual ingresa en esa categoría–, en la estrategia de ir a buscar los contagios donde se presume que están en vez de esperar que los pacientes asintomáticos busquen testearse –como ocurre de manera creciente desde la segunda semana de mayo con la aplicación del Plan Detectar en los barrios de emergencia de CABA y GBA–, y en la disponibilidad presente y anticipada de kits para testeo, inciden (exógenamente) en la cantidad de tests realizados y en la cantidad de casos detectados; simétricamente, también tiene perfecta lógica que, dadas estas variables de política sanitaria, la mayor cantidad de contagios sintomáticos induce la realización de mayor cantidad de tests, por lo cual es perfectamente posible que exista causalidad bidireccional.
[3] Contabilizando las últimas 2 semanas, en las 19 provincias no incluidas en el Gráfico 2 se acumularon menos de 125 nuevos casos, es decir, menos de 9 casos por día en conjuntoy menos de 1 caso cada 2 días en cada provincia en promedio.
[4] Ver http://www.msal.gob.ar/images/stories/bes/graficos/0000001890cnt-covid19-recomendaciones-para-directivos-y-jefes-de-servicio-hospitales.pdf.
[5] Por un lado, según las recomendaciones tempranas del Ministerio de Salud referidas previamente, la internación promedio estimada en UCI de pacientes Covid-19 sería de 8 días, admitiendo +/- 4 días según los casos; también, aunque la mediana de la estadía en UCI para COVID-19 fue de 8 días en un informe chino (ver https://www.intramed.net/contenidover.asp?contenidoid=95932), hay casos de internación con duración mucho mayor (particularmente en pacientes ventilados); según médicos practicantes en Europa, los casos con pronóstico favorable que ingresan a UCI por Covid-19 se recuperan luego de 7 a 11 días de internación, y los casos que tienen pronóstico muy negativo son los que pueden estar internados más de un mes (y finalmente fallecen en una altísima proporción) –ver https://www.lavanguardia.com/vida/20200322/4817187506/los-que-van-a-ir-mal-estan-28-dias-en-la-uci-los-que-van-bien-11-hay-que-pensarlo.html; esto implica que la duración promedio de una internación en UCI por Covid-19, que en principio podría oscilar entre 8 y 20 días, es relativamente endógena a la decisión médica de aceptar o no la internación de un paciente con pronóstico muy negativo, la cual tenderá a ser negativa cuando las UCI sean escasas y la internación arriesgue negar el tratamiento de pacientes con pronóstico de recuperación mucho mayor, de modo tal que en el contexto de una situación crítica parece ser bastante razonable estimar una duración media de 15 días.
[6]Cada medida alternativa tiene ventajas y desventajas relativas: la primera tiene la ventaja de incluir información que anticipa la evolución de los enfermos críticos que requerirán internación en UCI, pero tiene la desventaja de presentar una perspectiva sesgada (sobreestimar el crecimiento de la demanda de atención sanitaria crítica) ante el cambio en la estrategia de medición a partir de la aplicación del Plan Detectar, y más generalmente por el mayor testeo que resulte por la mayor disponibilidad de tests PCR a partir del desarrollo de kits autóctonos; la segunda, simétricamente, tiene la ventaja de que evita contabilizar efectos emergentes de cambios de estrategias de testeo pero la desventaja de detectar los pacientes una vez que ellos requieren internación en UCI (demorando entre 1 y 2 semanas la información que podría obtenerse desde el momento de los primeros síntomas y el testeo respectivo); la tercera, aunque capta la realidad de cada momento con mayor rezago aún, permite reflejar eventuales mejoras en los tratamientos y los porcentajes de éxito (de forma tal que sean dados de alta un porcentaje mayor de pacientes, incluso luego de haber transitado por UCI). En todo caso, dado que los resultados de las dos últimas opciones arrojan cálculos muy similares (porque las velocidades de crecimiento lo son), sólo se reportan la primera y la tercera alternativas.
[7] Dado que la velocidad de crecimiento del número de internados en UCI entre el 27/05 y el 03/06 en todo el país fue del 2,1% por día (menor que la velocidad diaria de crecimiento del número de fallecidos en el país y también en CABA y GBA), la cantidad de días disponibles hasta agotar la capacidad hospitalaria en base a la segunda opción de cálculo mencionada sería mayor que bajo la tercera opción: pasando de 108 días a 139 días a nivel país, de 50 a 72 días en CABA y de 84 a 119 días en GBA. Por otra parte, en caso de considerarse la cantidad de pacientes internados en UCI entre el 28/05 y el 04/06, que incluye una reducción sustancial en el último día (eventualmente un dato erróneo –como lo fue la edad promedio informada en los partes oficiales en los días 2 y 3 de junio–, desde 293 hasta 248 entre el 3 y 4 junio), la cantidad de UCI ocupadas por Covid-19 habría caído al 0,6% por día en promedio, y la proyección de esa velocidad obviamente no conduciría a agotar la capacidad del sistema.
[8] Ver https://www.infobae.com/america/mundo/2020/06/01/el-gobierno-de-noruega-admitio-que-tomo-decisiones-por-miedo-y-no-volveria-a-una-cuarentena-si-hay-una-segunda-ola-de-coronavirus/
[9]Un tercer aspecto en discusión, mucho más relevante, tiene que ver con la relación pandemia-cuarentena-economía: ¿cuál es el receso causado por la pandemia y cuál es el receso incremental que provoca un aislamiento social extremo (la cuarentena)? Sin dudas este es un tema fundamental, propio del análisis económico estrictamente, sobre el cual todavía no hay respuestas definitivas ni mucho menos generales (algo para nada sorprendente a partir de la heterogeneidad de cada contexto particular en materia de estructura económica, comportamientos individuales, conformación social, etc.), sin las cuales igualmente deben tomarse decisiones que inciden al respecto de distinta manera.