Parafraseando parcialmente a Evans (1979) (1) podemos definir a la Epidemiología como el análisis cuantitativo de circunstancias y procesos de enfermedad en diferentes grupos poblacionales, su incidencia, distribución y factores que los afectan con el objeto de utilizar todo este conocimiento en la prevención y efectivo control de estas enfermedades.
En este contexto, una revisión actualizada de datos estadísticos relevantes, estaría señalando algunos cambios significativos en los comportamientos observados del SARS-CoV-2. En primer lugar debemos observar el caso de Israel, país en el que más se ha avanzado a nivel mundial con la vacunación de la población adulta (vacuna Pfizer), y en el cual existe ahora un crecimiento significativo de la tasa de infección de niños y adolescentes.
Al inicio de la pandemia se registraron en ese país pocos contagios correspondientes a estas edades, en noviembre del 2020 los niños y adolescentes alcanzaron casi un 25% de la totalidad de infectados, y al presente representan casi un 35 % de todos los nuevos contagios observados. Correlacionando estas modificaciones etáreas con el avance de vacunación de adultos, ahora se habría decidido avanzar en ese país con la vacunación de jóvenes a partir de los 16 años.
Según un informe de la CDC también en Estados Unidos se observó en noviembre de 2020 la mayor tasa de incidencia del SARS-CoV-2 (aprox. 330 casos por 100.000 habitantes) en el rango etário entre 18 y 24 años.
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Especialistas internacionales señalan que estos mayores contagios infantiles y juveniles, pueden estar también asociados con la mutación de cepas ya diseminadas, tales como la inglesa (B1.1.7) la cual produciría un 70% de mayores contagios y un 30% de mayor letalidad. Aunque la gravedad clínica y letalidad en niños, aun se mantiene estadísticamente reducida (tal como se observa en la Tabla 1 según datos relevados en Estados Unidos), es importante reconocer que se han registrado casos del Síndrome Multisistémico Inflamatorio Pediátrico (MISC-C) vinculado con SARS-CoV-2 en casi todos los países.
Según los registros de mortalidad ocurrida en Estados Unidos entre el 01/1/20 y 27/01/21 (Tabla 1), emergen las siguientes conclusiones:
- Con diagnostico específico de SARS-CoV-2 (ICD–10 código U07.1.) se registraron en ese país un total de 359.352 óbitos.
- Con un criterio más extensivo y eventual sospecha por diagnósticos de neumonía, Influenza, o SARS COV2 ICD–10 (códigos U07.1 o J09–J18.9), estos guarismos alcanzarían los 538.034 óbitos, es decir el fallecimiento de un 0,16 % de toda la población.
Utilizando este último criterio más inclusivo, es dable también observar en la Tabla 1 la siguiente distribución de fallecimientos según rangos etários:
- El 0,05% de los óbitos ocurrieron en menores de 1 año y el 0,04% en niños entre 1 y 4 años.
- Un 0,05% de los fallecimientos ocurrieron en las edades entre 5 y 14 años y 0,21% entre 15 y 24 años.
- Claramente la mortalidad aumenta significativamente a partir de los 55–64 años con 12,07 % de los óbitos, un 21,37% en edades entre 65–74 años, un 27,42% entre 75–84 años, y un 31,58% a partir de 85 o más años.
Resulta evidente en muchos países la existencia de eventuales subregistros de cada condición (contagiado o fallecido a causa de o con), por ello es altamente probable la existencia de muchas más personas cursando o que hayan cursado la enfermedad así como también fallecimientos sin un registro clínico más preciso.
La relación de edades observada en hospitalizaciones (Tabla 2) permite analizar la gravedad clínica con que la enfermedad es cursada por los diferentes grupos etáreos:
- El grupo etário entre 0–4 años posee una probabilidad 4 veces menor de ser hospitalizado que el grupo de 18–29 años.
- El grupo etário entre 5–17 años posee una probabilidad 9 veces menor de ser hospitalizado que el grupo de 18–29 años.
- El grupo etário entre 75–84 años posee una probabilidad 9 veces mayor de ser hospitalizado que el grupo de 18–29 años.
- El grupo etário mayor de 85 años posee una probabilidad 13 veces mayor de ser hospitalizado que el grupo de 18–29 años.
En estadística la ley fuerte de grandes números plantea que el valor esperado de una variable aleatoria será el promedio a largo plazo de efectuar un muestreo repetitivamente, por consiguiente muestras al azar de una población de gran tamaño tenderán a estar cerca de la verdadera distribución de toda la población.
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Con estos criterios es posible entonces efectuar diferentes inferencias epidemiológicas sobre un conjunto de cifras internacionales agregadas y disponibles en varias fuentes de información:
- De los casos activos al presente 26.074.758 un 99,6% o 25.969.434 personas están cursando la enfermedad de un modo leve o moderado; pero un 0.4% o 109,021 personas se encuentran atravesando la enfermedad en condición clínica seria o crítica.
- Al mismo tiempo de los 76.517.946 casos clínicos finalizados un 97% o 74.299.923 se han recuperado pero un 3% o 2.214.326 han fallecido por o con la enfermedad.
Esta última cifra resultante de comparar óbitos efectivos contra casos clínicos finalizados constituye la verdadera tasa de letalidad observada, es decir un 3% que parece repetirse consistentemente en diferentes lugares y contextos (y no la de aproximadamente un 2% de fallecidos versus infectados).
Resulta evidente que nos encontramos aun lejos de poder cerrar capítulos de este nuevo libro de ciencia abierta , el cual esta caracterizado por reiteradas refutaciones y variada experimentación empírica de tecnologías conocidas y nuevas disruptivas (tales como las nuevas plataformas de vacunas RNA mensajero). Seguramente durante los próximos meses podrán dictarse con mayor certeza algunas nuevas páginas para este libro que hoy ocupa a la humanidad entera.
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En el mientras tanto la prudencia debería imperar en todos los campos y lugares, tanto en los científico como en lo clínico, pero también y al mismo tiempo en lo económico, en lo social y desde luego en lo político.
Parafraseando a Thomas Kuhn (2) debemos recordar que: “lo que sucede durante una revolución científica (y esta sin duda lo es) no puede reducirse a una reinterpretación de datos estables e individuales…aunque pueda argumentarse que el mundo no cambia por un cambio de paradigma lo cierto es que los científicos trabajarán después en un mundo ciertamente distinto..”; seguramente para el resto de los mortales como nosotros el mundo también lo será.
- Evans A.S. "Definitions of epidemiology". Am J Epidemiol. 1979 Mar; 109(3):379-82.
- Kuhn T. “La estructura de las revoluciones científicas” Fondo de Cultura Económica de Argentina 1996 Quinta reimpresión.
* Martin A. Morgenstern. Dr. Econ, MBA y Bsc.- Profesor e Investigador Economía de la Salud.
