COVID-19 en Cuba: la ciencia como política

    La pandemia provocada por el nuevo coronavirus (SARS-CoV-2) ha provocado ya cerca de 180 000 muertes a nivel mundial. Este número podría ser inferior a la cifra real, según un trabajo recientemente publicado por The New York Times que, tras analizar los datos de once países, estima en cerca de 25 000 el número de muertes no contabilizadas. La investigación del New York Times concuerda con estudios retrospectivos que demostraron que el SARS-CoV-2 ya circulaba en Lombardía desde enero de 2020, un mes antes del primer caso confirmado (20 de febrero), y con el reciente hallazgo de que la COVID-19 fue la causa de muerte de un ciudadano de California el 6 de febrero, 20 días antes del primer fallecimiento reconocido oficialmente en los Estados Unidos.

    Un mes y medio después de que Cuba informara sobre sus primeros tres casos, el país ha confirmado por pruebas de laboratorio (RT-qPCR) un acumulado de 1189 positivos a SARS-CoV-2 y 40 fallecidos por COVID-19, lo que representa una relación de casos confirmados/muertes (case fatality rate-CRF) del 3,36%. Este valor es inferior al informado para el área de las Américas (5,31%) y el resto del mundo (4.3%), según datos de la Johns Hopkins University.

    El avance del COVID-19 en Cuba le ha dado combustible al ya polarizado escenario de debate político de la isla. Desde hace un par de semanas, y con más velocidad que la curva epidemiológica, presenciamos el crecimiento de acusaciones –sin datos, análisis científicos o pruebas documentales– sobre la falsedad de las cifras oficiales en la isla, informadas diariamente por el Dr. Francisco Durán, Director Nacional de Higiene y Epidemiología del MINSAP.

    Desde mi posición de científico dedicaré este texto a hablar de datos, no de polémicas, de teorías conspirativas o de predicciones salidas de cartas astrales. Sin embargo, me interesa apuntar algo desde ya. Existe una diferencia abismal entre sugerir que el gobierno de Cuba podría estar cometiendo algún error que condicionaría el crecimiento lineal de la curva epidemiológica y asegurar que miente. Lo primero muestra una preocupación genuina basada en el análisis de datos y curvas epidemiológicas con algún nivel de razonamiento científico fundamentado. Lo segundo, ignorancia y desinformación.

    ¿Qué está pasando con las cifras de Cuba y cuáles son los hot spots que concentran las críticas a los datos oficiales? Me interesa dialogar con los análisis que creen imposible que se esté produciendo un crecimiento lineal en el número de casos diarios en la isla. Sobre esa tesis he visto modelos que proponen que Cuba debería estar reportando más de 5000 casos en este momento. Una segunda tesis afirma que el gobierno está ocultando las cifras de fallecidos por COVID-19.

    Veamos los números. Es cierto que desde hace varios días la curva con el acumulado de casos confirmados en Cuba ha venido mostrando un crecimiento lineal (Figura 1). No es cierto, sin embargo, que Cuba sea el único país que ha mostrado este comportamiento. Existen al menos diez países con un comportamiento similar. Nueva Zelanda, por ejemplo, que ha sido uno de los referentes en el control de la pandemia, mostró esta tendencia en un período semejante de su epidemia. Es cierto también que el per capita de test/millón de habitantes para Cuba (2,685) es aún modesto y que esto dificulta parcialmente tener una foto más real de la epidemia en la isla.

    En trabajos anteriores hemos insistido en la necesidad de aumentar el promedio diario de tests en la isla, el cual en la última semana estuvo alrededor de 1600 test/día. Sin embargo, es importante notar que el per capita de Cuba ya es superior al de Costa Rica (2,310 test/millón de habitantes), República Dominicana (1,683 test/millón habitantes), El Salvador (2,216 test/millón habitantes) o México (384 test/millón habitantes), por mencionar países de la región, algunos de los cuales han mostrado una evolución muy positiva en su enfrentamiento a la COVID-19. Resulta importante resaltar también que el per cápita de Cuba, con 1189 confirmados, es 16 veces superior al de Estados Unidos (166 test/millón) el 20 de marzo, cuando ya tenía 22000 confirmados, y casi 12 veces superior al de Francia (225 test/millón de habitantes) en el momento en que su número de casos confirmados era semejante al nuestro (1412).

    Total de casos confirmados de coronavirus
    Total de casos confirmados de coronavirus / Fuente: Our World in Data

    Un dato que resulta muy interesante es el porcentaje de positividad de los test realizados en Cuba y que en la última semana (15.04/21.04) se ha mantenido bajo, con un promedio de 3.19%. Numéricamente el porcentaje fue incluso inferior al promedio de la semana precedente (08.04/14.04) (3.35%). Estos valores de positividad colocan a Cuba entre los de Corea del Sur (1,89%), Nueva Zelanda (1.4%), Costa Rica (5,7%) y Alemania (8.9%). De la misma manera, lo aleja de países con situaciones más críticas como Estados Unidos (19.5%), Inglaterra (24.8%), Francia (32.9%) o España (21.5%). Este sería el primer indicio de que, contrario a lo que se sugiere, no habría en Cuba una epidemia oculta fuera de control.

    Hay un gráfico muy importante que puede ser consultado en varias bases de datos públicas relacionadas con la pandemia de COVID-19 y que –al menos hasta el momento– refuerza este punto. Se trata de la curva de velocidad de crecimiento del número de fallecidos. La curva, normalizada a partir de la fecha de notificación de los primeros cinco fallecidos en cada nación, muestra que Cuba es de los países que menos crece, y está bien alejada del recorrido de los territorios con situación más crítica (Figura 2). Este es un gráfico muy confiable, porque a diferencia del total de casos positivos, que depende de número de test realizado por cada país, contabiliza el número de fallecidos.

    Velocidad de crecimiento de las muertes
    Velocidad de crecimiento de las muertes/ Fuente: Our World in Data

    Hay quien afirma que este gráfico demuestra en realidad que Cuba está ocultando muertes. Según esta teoría, Cuba ya debería rondar los 5000 casos confirmados. Sucede que, según un estudio de The Journal of American Medical Associaton (JAMA), una de las revistas de ciencias biomédicas más prestigiosas del mundo, el 9% de los casos 1529 casos confirmados de COVID-19 en Italia necesitaron una unidad de cuidados intensivos (UCI). Si consideramos estos valores y los datos de los modelos de quienes supuestamente demuestran que el gobierno cubano miente, hoy tendrían que haber cerca de 450 enfermos de COVID-19 en UCI en Cuba. Si ese dato y, en consecuencia, los análisis y acusaciones fueran ciertas, ya nos habríamos enterado. Por mucho que Cuba tenga uno de los per capitas más elevados de camas hospitalarias/millón de habitantes en la región, y un control férreo de la información, no hay forma de ocultar semejante explosión en la demanda de camas de UCI en tan corto período de tiempo.

    Hay varios elementos que son obviados sistemáticamente en los análisis matemáticos que intentan demostrar la falsedad de los datos informados por el gobierno de Cuba. Esto es, variables epidemiológicas, demografía, y datos relacionados con las medidas de supresión/mitigación implementadas por el Estado. Para que se tenga una idea, Cuba implementó el cierre de sus fronteras, escuelas, el aislamiento social y limitó la transportación de pasajeros el 23 de marzo, con apenas 40 casos confirmados y una muerte. Estos datos son muy cercanos a los de Costa Rica (35casos/0 fallecidos), y diametralmente distintos a los de Italia (>7000 confirmados/463 muertes) o España (>24900 confirmados/1720 fallecidos). Con un per capita de tests superior, y habiendo tomado medidas en momentos semejantes, es esperable que Cuba tenga un desempeño general más cercano a Costa Rica –aunque, repito, no son las únicas variables– que a los países más críticos.

    Hay otra variable. Se llama índice de astringencia (Oxford Stringency Index), y evalúa el impacto de las intervenciones del Estado en la curva epidemiológica (Figura 3). Cualquier modelo que no tenga en cuenta el impacto de estas intervenciones en Cuba es un modelo errado.

    Modelos supresión_mitigación
    Modelos supresión_mitigación/ Fuente: Our World in Data

    Otro dato positivo en Cuba es la relación entre el número de casos confirmados/número de fallecidos (CFR) (3.36%) y que hasta hoy (22/04) es cercano al de Alemania (Gráfico 4). Por último, la serie de datos relacionada con los casos activos de COVID-19 muestra un escenario de epidemia controlada. Entre las últimas dos semanas la diferencia es de apenas 153 casos, de 611 (13/04) a 764 (19/04). Dentro de ese grupo, el porcentaje de casos estables se ha mantenido alrededor del 97.5%-98%.

    Total de casos confirmados contra fallecimientos
    Total de casos confirmados contra fallecimientos/ Fuente: Our World in Data

    Ninguno de los datos analizados configura un escenario de epidemia descontrolada para Cuba. Las iniciativas ciudadanas pueden aportar mucho a la respuesta que los gobiernos dan a la pandemia de COVID-19. Y el espectro de herramientas de ese aporte pasa también por la crítica y la alerta de posibles fallos en la estrategia sanitaria y comunicativa. Pero estas deben estar basadas ante todo en datos, en análisis científicos serios, incluyendo la mayor cantidad de variables epidemiológicas posibles. Disminuir el impacto de la COVID-19 en Cuba, aumentar la percepción de riesgo y la responsabilidad ciudadana depende en gran medida de que hagamos más ciencia y menos tertulia política.

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    Amilcar Pérez Riverol
    Amilcar Pérez Riverol
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    6 COMENTARIOS

    1. Interesante análisis, sin embargo, y sin ser un experto en el tema, he escuchado que existen distintos tipos de test: algunos más certeros, otros menos, otros más rápidos y otros menos. Creo que esta es una variable que no se debe obviar, aquí se presentan todos los resultados y casos de cada país partiendo de que en todos se aplican las mismas pruebas.
      Sé que es muy difícil plantearse un escenario ideal de análisis, pero en estos casos se debiera incluir un paréntesis de dudas respecto a las variables analizadas.

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