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GEMVEP

EL PREOCUPANTE NIVEL DE CONTAGIO DE LAS COMUNAS MINERAS

By Noticias

Antofagasta, Calama y Rancagua son las comunas con más casos COVID/19 fuera de la RM. Esta columna grafica cómo se llegó a esta situación y lo atribuye a las erráticas decisiones de las autoridades, que han impuesto cuarentenas tardías o las han levantado antes de tiempo. Los autores llaman a las empresas mineras, uno de los focos de contagio, a “disminuir la interacción de sus trabajadores”.

Por GEMVEP USACH

Antofagasta, Calama y Rancagua no solo son zonas que comparten el alto porcentaje de producción minera en Chile, sino que, además, son las comunas con mayor número de casos confirmados de COVID- 19 en regiones (sin considerar la Región Metropolitana, la cual acumula a la fecha 248.352 casos). Esto, según el Informe Epidemiológico emitido el 17 de julio por el Ministerio de Salud.

En dicho informe se detalla que los confirmados acumulados desde el inicio de la pandemia en Antofagasta equivalen a 6.134 contagios. Luego, sigue Calama, con 5.711 casos y en Rancagua la cifra es levemente menor: 5.169 contagios (Figura 1). Asimismo, estas tres localidades también lideran en cuanto a la cantidad de casos activos con cifras que van desde los 585 a los 966 casos.  Estos dos indicadores – casos confirmados acumulados y casos activos- nos muestran una mirada global y actual de los contagios. Es decir, Antofagasta, Calama y Rancagua son las comunas de regiones que más casos acumulan desde el inicio de la pandemia y, además, la cantidad de personas que iniciaron síntomas en las dos semanas previas a este reporte (casos activos) es alta e indica que la pandemia aún no está controlada en estos lugares.

Figura 1: Diez  comunas con mayor cantidad de casos confirmados acumulados de regiones  (excepto Región Metropolitana).

Fuente: GEMVEP USACH

Este dato es preocupante ya que, si analizamos el total de casos por región, se puede notar que la Región de Antofagasta y la del Libertador Bernardo O’Higgins están dentro de las cinco con mayor cantidad de casos confirmados a nivel nacional (Figura 3) y, además, con tasas por habitantes superiores a las que presentan la Región del Bío-Bío y Valparaíso.

Figura 2: Cinco regiones con mayor cantidad de casos confirmados acumulados del país. Tasa Confirmados se calcula como tasa por habitantes cada 100.000 habitantes (datos al 22 de julio)


Fuente: GEMVEP USACH.

Ahora bien, hay que tener presente que los casos activos se encuentran subestimados por el rezago que existe entre que una persona inicia sus síntomas hasta que es confirmada como positivo, por lo que las cifras aquí presentadas podrían aumentar. Para anticiparse a esto, el Grupo Epidemiológico- Matemático para la Vigilancia de Epidemias y Pandemias (GEMVEP) de la Universidad de Santiago, aplicó una corrección al rezago en el reporte ajustado por las tendencias de las incidencias propuesto por Yan y Chowell (2019). Como resultado de ese ejercicio se obtuvo, para las comunas de Antofagasta y Calama, un comportamiento de crecimiento en el número de casos de personas que iniciaron síntomas en la semana epidemiológica 28 (que va del 5 al 11 de julio, ver Figura 2). En cuanto a la comuna de Rancagua, se observa un peak en la semana epidemiológica 25 y luego un descenso en las posteriores. Es decir, teniendo en cuenta el rezago con que la información es reportada por el ministerio, es probable que sigamos observando una importante cantidad de casos nuevos en las comunas de la región de Antofagasta en los próximos informes.

En la misma figura se puede observar el período en que se han mantenido en cuarentena estas comunas. La comuna de Antofagasta ha tenido dos periodos de confinamiento. El primero se inició el martes 5 de mayo y terminó – de manera muy cuestionable por diversos expertos y autoridades- el viernes 29 de mayo. El segundo período de cuarentena empezó el 23 de junio y se ha mantenido hasta la actualidad. En cuanto a la comuna de Calama, ésta dio inicio a su cuarentena el martes 9 de junio y no se ha dado de baja a la fecha. Finalmente, la comuna de Rancagua y otras aledañas, como Machalí y Graneros en la Región de O’Higgins, empezaron su confinamiento el 19 de junio. De acuerdo a la figura, la decisión respecto a la cuarentena se tomó cuando la curva epidémica iba bajando en las comunas de Calama y Rancagua, es decir, de manera tardía, lo que en la actualidad pasó a convertirse en una de las razones por las que estas comunas lideran los contagios de Covid-19 en regiones.

En el caso de Antofagasta, se observa en la figura 2, que durante la primera cuarentena, la cantidad de personas que iniciaron síntomas se mantuvo constante. Sin embargo, inmediatamente después que se levantó el confinamiento, la cantidad de casos comenzó a crecer. Este es un ejemplo muy ilustrativo de las consecuencias de levantar una cuarentena en un mal momento. Aquí se tomó una decisión de levantar la cuarentena con una tasa de positividad semanal de la región del 26% (valor superior a los establecidos en el programa “Paso a Paso” del gobierno) y en alza.

Figura 3: Casos Confirmados por Semana Epidemiológica con inicio de síntomas corregido por el rezago en el reporte en las comunas de Antofagasta (Línea Negra), Calama (Línea Roja) y Rancagua (Línea Verde) usando como base el Informe Epidemiológico del 17 de Julio


Fuente: GEMVEP USACH.

Antofagasta, Calama y Rancagua son las comunas de regiones que más casos acumulan desde el inicio de la pandemia y, además, la cantidad de personas que iniciaron síntomas en las dos semanas previas a este reporte (casos activos) es alta e indica que la pandemia aún no está controlada en estos lugares.

Adicionalmente, en estas comunas, la tasa de fallecidos confirmados por PCR positivo son las más altas fuera de la Región Metropolitana. En la Figura 3 se observa que, entre las comunas con más de 25.000 personas, Calama tiene la mayor tasa de mortalidad en regiones, ya que de los 190.336 habitantes que residen en esta localidad, han fallecido 155 por Covid-19, es decir, 81 de cada 100.000 personas. Además, Rancagua ocupa el quinto puesto entre las más altas tasas de mortalidad, con una cifra de 27,15.

Figura 4: Cinco comunas de más de 25.000 habitantes de regiones (excepto Región Metropolitana) con mayor tasa de fallecidos con confirmación de PCR. Tasa Mortalidad se obtiene como la tasa de fallecidos cada 100.000 habitantes. La tasa de letalidad se obtiene como la tasa de fallecidos cada 100 contagiados confirmados.

Fuente: GEMVEP USACH.

Para GEMVEP, es preocupante el nivel de positividad que poseen las dos comunas de la Región de Antofagasta, puesto que han presentado cifras superiores al 40% y éstas no han disminuido con el paso del tiempo. Por ejemplo: el 6 de julio, la positividad para Calama era de un 43%, mientras que la de Antofagasta alcanzaba un 45% – según lo informado por el infectólogo de la Seremi de Salud, Javier Mena-. Una semana después, 15 de julio, la positividad de la primera comuna alcanzó un 46,6% y Antofagasta disminuyó tres puntos porcentuales en relación a la fecha anterior situándose en un 42%, cifras muy superiores al 15% registrado a nivel nacional.

Por otro lado, en cuanto a los casos confirmados dentro de la industria minera, en un análisis realizado por el Consejo Minero, se informó que hasta el 9 de julio, el total de la cifra de trabajadores contagiados activos equivale a 1.554, siendo Codelco la que lidera con un total de 913 casos, seguido por BHP con 228 y Antofagasta Minerals con 86 contagios[1]. Ahora bien, la Superintendencia de Seguridad Social (Suseso) indicó que en el sector minero existía un total del 2% de casos confirmados de entre todo el sector productivo del país. Sin embargo, tres días después, los trabajadores de Codelco anunciaron que la cifra de contagios sería de 2.842 casos y los fallecidos (de todo el sector minero) correspondería a 10 personas[2].

Ahora bien, estas cifras no son algo reciente, sino que se vienen observando desde hace semanas y, por lo mismo, las autoridades locales han pedido al Gobierno implementar medidas más estrictas para combatir la pandemia. Karen Rojo, Alcaldesa de Antofagasta, indicó que “el ministro de Salud debe extremar las medidas de seguridad. Por ejemplo: cerrar ahora ya el aeropuerto de Antofagasta y Calama, incluso en terminales de buses, tiene que paralizar por completo las faenas mineras y sólo operar en casos de emergencia”[3]. En esta misma línea van las exigencias del Alcalde de Calama, Daniel Agusto, quien además  -en conversaciones con CNN- señaló que “en los cambios de turno se sigue dando una aglomeración terrible de personas. Eso sí que es un contagio de rebaño, pero de un rebaño que va al matadero”3.

Pese a que el pasado jueves 16 de julio la Subsecretaría de Salud Pública, Paula Daza, informara que “nos hemos reunido y estamos en conversaciones permanente con el consejo minero que está muy preocupado por la situación. Ellos han disminuido su actividad en un 50% principalmente en todas las nuevas construcciones y han limitado su actividad minera”, las cuarentenas no han influido en los trabajadores de la industria, ya que igualmente han debido seguir con sus funciones durante este periodo al ser considerada la industria como una actividad esencial.

En consecuencia, como grupo planteamos que las empresas mineras deben extremar medidas para el cuidado de sus trabajadores, aislando oportunamente tanto a los contagiados nuevos como a sus contactos estrechos, ampliando las distancias entre los trabajadores en las faenas y disminuyendo la interacción entre ellos. Si bien el daño a los habitantes de estas comunas es irreparable, esperamos que estas empresas tomen medidas prontamente, para al fin controlar la pandemia  lo antes posible en estas comunas.

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Notas y referencias

Yan P., & Chowell G. Quantitative Methods for Investigating Infectious Disease Outbreak. Text in Applied Mathematics.  August 2019. Springer Nature. (Book) ISBN: 978-3-030-21923-9; 978-3-030-21922-2.

[1] Casos activos de Covid-19 en mineras superan los 1.500 y más de la mitad son de Codelco (13/07/2020). Recuperado el 15 de julio. Disponible aquí.

[2] “Estamos produciendo cobre manchado”: Trabajadores de Codelco denuncian 2.843 contagios y 8 fallecidos (12/07/2020). Recuperado el 15 de julio. Disponible aquí.

[3] Karen Rojo pide extremar medidas: Cierre de aeropuertos, paralización de faenas mineras e hibernación (29/06/2020). Recuperado el 15 de julio. Disponible aquí.

RAZONES PARA DUDAR DE LA “LEVE MEJORÍA”

By Noticias
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Gestión de prensa: Unidad de Estudios e Instrumentos VIME

“Creemos que hablar de una “leve mejoría” o “incipiente mejoría” podría no ser apropiado cuando no se consideran factores tan importantes como el número de exámenes que se realizan, la tasa de positividad, el rezago en los reportes o la heterogeneidad de la pandemia dentro de la Región Metropolitana”, sostienen los investigadores del Grupo Epidemiológico-Matemático para la Vigilancia de Epidemias y Pandemias (USACH).

Por GEMVEP USACH

Desde la semana pasada el Gobierno ha instaurado un discurso apelando a una “leve mejoría” con respecto al panorama del COVID-19 en nuestro país. Esto, a raíz de declaraciones realizadas por el ministro de Salud, Enrique Paris, quien fue respaldado por el Presidente Sebastián Piñera al agregar que “estamos experimentando una leve mejoría”, pero ¿qué tan acertados son los dichos de las autoridades?

Sí, efectivamente hay indicadores que han ido a la baja en las últimas semanas y, por ende, dan una sensación de optimismo en cuanto al escenario actual de la pandemia. Un ejemplo de esto es el hecho de que en los últimos días se han observado entre 3.000 y 4.000 casos nuevos de coronavirus por día, lo cual es una disminución respecto a los casi 7.000 del domingo 14 de junio. Sin embargo, no se puede obviar que esta cantidad de casos confirmados se obtuvo en días donde también se realizaron menos exámenes PCR de lo habitual.

En este sentido, como Grupo Epidemiológico-Matemático para la Vigilancia de Epidemias y Pandemias (GEMVEP USACH), hemos observado la existencia de un ritmo hebdomadario – es decir, que se repite cada semana – en el número de exámenes PCR informados en los reportes diarios del Gobierno, donde los días lunes, martes y miércoles se muestra una baja en la cantidad de estos exámenes. Ahora bien, lo inquietante de este ritmo es que impide detectar, con mayor exactitud, la dimensión de la pandemia en el país, ya que solo demuestra que existe una baja en la cantidad de exámenes realizados y no en la tasa de positividad. Por lo tanto, si no se aclara, esta “mejoría” podría terminar desinformando a la población generando un “relajo” en cuanto a los precauciones a tomar contra el virus, como ya ha ocurrido en el pasado con la llamada “nueva normalidad”.

Siendo más específicos, si observamos el número de exámenes PCR y casos confirmados en la Región Metropolitana, podemos notar que en el informe del 24/06 se da claramente un ritmo hebdomadario, ya que se ve un descenso en los casos confirmados, pero -igualmente- los exámenes PCR disminuyeron en 2.000 aproximadamente respecto a la semana anterior (Figura 1).

Figura 1: Tasa de positividad Región Metropolitana

Fuente: GEMVEP (https://gemvep.cl – Reportes COVID-19 – Monitoreo Nacional -Seguimiento Cifras Acumuladas)


Una forma de controlar este efecto es a través del análisis de la tasa de positividad, que se calcula a partir del número de casos confirmados – que es entregado en el Informe Diario del Ministerio de Salud- dividido por la cantidad de exámenes que son realizados durante un periodo de tiempo. Siguiendo con el ejemplo del 24 de junio, se obtuvo una tasa de positividad del 36% (el valor más alto de las últimas dos semanas). Esto significa que aproximadamente 4 de cada 10 exámenes realizados dieron positivo, lo que hace difícil hablar de “leve mejoría”, sobre todo teniendo en cuenta que a nivel nacional la tasa de positividad se ha mantenido igualmente alta (entre un 20% y 30%), con cifras muy superiores a las recomendadas por la OMS, quienes proponen una tasa de positividad del 5% para hablar de un control de la epidemia1.

Por consiguiente, creemos que una manera más acertada de evaluar el comportamiento de la pandemia es a partir de la revisión de las curvas epidémicas por semana epidemiológica de inicio de síntomas. Para esto, son necesarios los Informes Epidemiológicos entregados por el Ministerio de Salud cada día lunes y viernes, ya que proporcionan información por comuna y semana epidemiológica de inicio de síntomas. Del análisis de la progresión de casos reportados por semana epidemiológica de inicio de síntomas, hemos notado que pueden pasar varios días, o incluso semanas, desde que el paciente inicia su periodo infeccioso hasta que deja huella en los datos.

Una consecuencia de este retraso es la subestimación de los casos activos reportados en estos informes, ya que deja fuera todos aquellos que ya iniciaron síntomas, pero aún no son contabilizados en EPIVIGILA (el sistema de registro informático electrónico para vigilancia epidemiológica del Minsal). Esta subestimación puede llegar a ser de hasta un 40 a 50%, por ende, además de la necesidad de realizar un análisis por semana de inicio de síntomas, es importante corregir esta subestimación.

Si analizamos los casos confirmados en cada informe epidemiológico por fecha de inicio de síntomas (Figura 2), notamos que durante las últimas semanas el crecimiento de las cifras ha sido más lento en la Región Metropolitana, en relación a las semanas previas. Ejemplo de esto es la semana 24, donde las cifras han parecido converger a un menor número de casos confirmados en comparación a las anteriores, ya que en la última actualización de la curva de esta semana epidemiológica el aumento de casos que iniciaron síntomas fue de un poco más de 1.000. Por lo tanto, la disminución de cifras en la semana 24 puede explicar esta sensación de leve mejoría en la Región Metropolitana.

Figura 2: Evolución casos PCR positivos según semana epidemiológica de inicio de síntomas en la Región Metropolitana.

Fuente: GEMVEP (https://gemvep.cl – Reportes COVID-19 – Monitoreo Comunal y Zonal – Evolución de brotes por semana epidemiológica)


Sin embargo, un análisis de la RM completa puede resultar engañoso para entender el comportamiento de la epidemia, ya que no en todas las comunas de ésta se puede apreciar un comportamiento de “leve mejoría”. Para analizar correctamente la curva por semana epidemiológica usamos el método de estimación del Rezago en el Reporte Ajustado por las tendencias de las incidencias (Pág 252, Yan & Chowell2), el cual nos permite estimar el número de casos confirmados en las últimas semanas corrigiendo los rezagos en el reporte.

Por ejemplo, una comuna donde aún no vemos la “leve mejoría”, es la de Puente Alto. En la figura 3, se puede observar que los casos estimados llegan a un peak en la Semana Epidemiológica 23, manteniéndose en este nivel durante las 3 semanas siguientes.

Por el contrario, en la comuna de Santiago sí se ha observado una mejoría, puesto que a pesar de que el peak se dio en la semana epidemiológica 21, la curva ha ido en un decrecimiento constante en el número de casos estimados (Figura 4).

Figura 3: Casos Observados y Estimados en la comuna de Puente Alto usando como base el Informe Epidemiológico del 28 de Junio

Figura 4: Casos Observados y Estimados en la comuna de Santiago usando como base el Informe Epidemiológico del 28 de Junio

Por estas razones, creemos que hablar de una “leve mejoría” o “incipiente mejoría” pareciese no ser apropiado cuando no se consideran factores tan importantes como el número de exámenes que se realizan, la tasa de positividad, el rezago en los reportes o la heterogeneidad de la pandemia dentro de la Región Metropolitana.

Por lo mismo, es de suma importancia que las autoridades del gobierno, y todos en general, comuniquen adecuadamente el panorama de la pandemia, para así no volver a caer en los mismos errores discursivos con respecto al tema, ya que frases como la “nueva normalidad” y “retorno seguro” han dejado consecuencias para el país, tales como brotes no controlados en la Región Metropolitana y otras regiones del país, con una expansión del virus a un nivel tal de estar al borde del colapso del sistema de salud, con alrededor del 95% de las camas UCI ocupadas, con traslado de pacientes a otras regiones, entre otros.

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GRUPO EPIDEMIOLÓGICO Y MATEMÁTICO DE LA UNIVERSIDAD DE SANTIAGO ESTUDIA LOS DATOS DE LA PANDEMIA

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Gestión de prensa: Unidad de Estudios e Instrumentos VIME

Tras adjudicarse un Fondo VIME, el equipo dirigido por el académico del Departamento de Matemática y Ciencia de la Computación, Felipe Elorrieta, ha hecho un seguimiento de los datos de COVID-19 en Chile, observando aspectos como la tasa de positividad y mortalidad potencial de la enfermedad.

 

Grupo Epidemiológico-Matemático para la Vigilancia de Epidemias y Pandemias (GEMVEP) Usach, es el nombre del equipo compuesto por siete académicos, profesionales y estudiantes que, tras adjudicarse un fondo de la Vicerrectoría de Vinculación con el Medio (VIME) de nuestra Casa de Estudios, enfocaron todos sus esfuerzos en analizar las cifras que, cada día, va generando la pandemia de COVID-19 en Chile.

GEMVEP USACH es dirigido por el académico del Departamento de Matemática y Ciencia de la Computación, Felipe Elorrieta, con la colaboración del médico epidemiólogo Claudio Vargas; un ingeniero de la Universidad Mayor, un ingeniero estadístico y tres alumnos de la carrera de Ingeniería Estadística de nuestro Plantel. 

Luego de obtener un Fondo VIME 2020, Línea Regular, inicialmente proyectado para analizar los datos estadísticos de la influenza estacional, el equipo decidió cambiar su objetivo original con la llegada del Coronavirus y dedicarse a observar las cifras generadas por esta nueva enfermedad, en aspectos como su tasa de positividad y mortalidad potencial.

“Nos estamos dedicando a varias cosas”, detalla Elorrieta. “Entre ellas, a hacer modelos sobre la curva de los datos del COVID-19”, esto es, intentar reproducir la posible curva de contagio. “Por otro lado, hemos estado haciendo un seguimiento de los datos del virus”.

Hallazgos

Uno de los primeros aspectos estudiados por el grupo fueron las tasas de positividad alcanzadas por el Coronavirus en Chile.

“Cuando se produjo el salto de contagios en la Región Metropolitana, el Ministro decía que esto se producía por el aumento de exámenes. Nosotros pensamos que sí, pero que no todos (los casos extra) son atribuibles a la cantidad de exámenes sino que también había un aumento significativo en la proporción de exámenes positivos. Nos hemos centrado mucho en analizar eso”, comentó el académico.

Como segundo punto, GEMVEP analizó las cifras de fallecidos en el país.

“Dimos una estimación de lo que, nosotros creemos, puede ser la letalidad asociada al COVID-19, si es que en algún momento llegásemos a obtener la inmunidad de rebaño. Esto tiene que ver con las declaraciones de la subsecretaria de Salud, Paula Daza, que, en su momento, dijo que ella esperaba que en algún minuto llegásemos a ese tipo de inmunidad. Bueno, nosotros decimos que si queremos llegar a esa inmunidad vamos a tener que lamentar muchas muertes, por lo tanto, tal vez no sea la mejor idea”, apuntó Elorrieta.

Entre los otros proyectos que se fija el Grupo Epidemiológico Matemático, se encuentra el análisis estadístico de los pacientes internados en Unidades de Cuidados Intensivos y en el comportamiento según grupo etario, aunque advierten que hace falta que la autoridad transparente más los datos oficiales.

“Por ejemplo, nosotros tenemos las cifras de casos acumulados en UCI; sabemos cuántas personas hay en UCI por día, pero no sabemos cuántas ingresan y cuántas salen por jornada. Eso permitiría reflejar mucho mejor lo que pasa en las UCI”, sostuvo Elorrieta.

Fondo VIME

Según señaló el director del proyecto, la adjudicación del Fondo de la Vicerrectoría de Vinculación con el Medio constituye un importante aporte para la difusión de los conocimientos obtenidos.

En palabras de Elorrieta, «a nosotros nos interesa generar discusiones en la ciudadanía y hacer llegar un análisis que permita informarnos mejor sobre lo que está pasando, con una visión distinta a la de los medios oficiales. La idea es generar debate, informar y mostrar otra visión de lo que nos muestran los datos”.

En este sentido, el Fondo VIME “nos ha servido mucho para trabajar en la divulgación que creemos que es sumamente relevante en este tema”, puntualizó el académico.

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¿CUÁL ES LA MORTALIDAD POTENCIAL DE LA PANDEMIA EN CHILE? ¿QUÉ SIGNIFICA CAMINAR LENTO, PERO SEGURO, HACIA LA INMUNIDAD DE REBAÑO?

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Gestión de prensa: Unidad de Estudios e Instrumentos VIME

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::: Este artículo fue  parte de los 15 artículos de CIPER más leídos, en el mes de mayo :::

“Hay un consenso amplio respecto a que el número de muertes con diagnóstico confirmado de Covid-19 en nuestro país ha sido hasta la fecha bajo o moderado. ¿Pero, qué debemos esperar al final de esta historia? ¿Cuál sería la mortalidad potencial que observaríamos si llegamos a la inmunidad de rebaño antes de que dispongamos de una vacuna o un tratamiento efectivo?”. En esta columna de opinión los investigadores del Grupo Epidemiológico-Matemático para la Vigilancia de Epidemias y Pandemias (GEMVIP) USACH, realizan una proyección de la mortalidad potencial que tendría en Chile el Covid-19 en cada grupo etario si hubiera un millón de infectados.

Por GEMVEP USACH

Actualmente, en nuestro país tenemos una tasa de 1,66 personas fallecidas por coronavirus cada 100.000 habitantes y una tasa de letalidad de 1,07 fallecidos cada 100 personas diagnosticadas (según el reporte diario del pasado 11 de Mayo). A pesar de que estas cifras son preliminares, hay un consenso amplio respecto a que el número de muertes con diagnóstico confirmado de Covid-19 en nuestro país ha sido hasta la fecha bajo o moderado. ¿Pero, qué debemos esperar al final de esta historia? ¿Cuál sería la mortalidad potencial que observaríamos si llegamos a la inmunidad de rebaño antes de que dispongamos de una vacuna o un tratamiento efectivo asequible?

Las evaluaciones iniciales de la tasa de letalidad de la enfermedad Covid-19 en China y las estimaciones modeladas publicadas en revistas científicas muestran una dependencia muy fuerte de la edad. Las estimaciones de la letalidad aumentan abruptamente desde los 50 años en adelante.

Una aproximación posible para responder la pregunta enunciada debe, por lo tanto, considerar la estructura etaria de la población de Chile y usar las tasas de letalidad por infectado –sea este sintomático o asintomático– estimadas para diferentes categorías de edad. En lo que sigue usamos las tasas reportadas por Verity et al. en el Lancet of Infectious Diseases (1). Estas tasas son por construcción menores a las reportadas como tasas de letalidad por caso (Case Fatality Ratio), entendiendo por caso la enfermedad sintomática reconocida. Pese a esto, veremos más adelante que los resultados no serán tranquilizadores.

Usando las tasas de letalidad por infección (no por caso detectado) estratificadas por edad según Verity, y asumiendo una tasa de infección constante por grupo etario, estimamos cuántas muertes esperaríamos en cada grupo de edad si hubiera 1 millón de infectados en total (Tabla 1).

Según la Tabla 1, las muertes que esperamos son 7.297 por cada millón de infectados, afectando de manera más pronunciada a las personas mayores de 60 años. Del total de muertes, el 59,8% pertenecería al grupo de edad con más de 70 años. Sin embargo, casi dos tercios (61,3%) de las muertes restantes ocurrirían en el grupo de edad de 60 a 69 años.

A modo de comparación, y sólo por la diferente estructura etaria de sus respectivas poblaciones, en el Reino Unido se esperarían 10.614 muertes, 10.090 en Canadá, 9.253 en Estados Unidos y 3.822 en India, por cada millón de infectados. Es decir, en Chile esperamos una tasa de fallecidos por millón de infectados más baja respecto a países europeos o de Norteamérica debido a nuestra estructura etaria más joven.

Si asumimos que la inmunidad de rebaño puede alcanzarse una vez que se infecten y adquieran defensas entre un 40% a 70 % de la población3 y considerando la tasa esperada de muertes por millón de infectados obtenida en la Tabla 1 (7.297 muertes), debiésemos esperar un número de muertes entre 56.795 y 95.131 personas, si no logramos proteger a la población de mayor edad. Incluso, si fuésemos completamente eficientes en la protección de las personas sobre 60 años deberíamos lamentar la muerte de entre 10.657 y 18.651 personas menores de 60.4

Para tener una idea de lo que estas cifras representan, basta con señalar que en Chile mueren al año alrededor de 105.000 personas. Sin embargo, al ritmo del número de personas que se infectan por semana en nuestro país actualmente, llegar a la inmunidad de rebaño podría tardar varios años. Por el contrario, una liberalización total de las medidas de contención podría desencadenar una epidemia tal que los totales reportados se materialicen en el curso del año.

Estas cifras pueden incluso ser conservadoras, ya que suponen que el Sistema de Salud se mantiene sin ser sobrepasado, y no hay un impacto de la epidemia sobre la mortalidad de otras patologías, al trastocar severamente la atención de salud de éstas.

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Notas y referencias

Verity R, Okell LC, Dorigatti I, et al. Estimates of the severity of coronavirus disease 2019: a model-based analysis  Lancet Infect Dis. 2020;S1473-3099(20)30243-7.

Glynn JR: Protecting worker aged 60–69 years from COVID-19 Lancet  Infect Dis 2020 Disponible aquí.

Tasas de mortalidad por infección de Verity et al1

Estructura de la proyección de la población de Chile en 2020 de Instituto Nacional de Estadísticas (INE)2

Para obtener el porcentaje de población con defensas necesario para llegar a una inmunidad de rebaño se debe hacer el siguiente cálculo: Inmunidad de rebaño = 1-1/R_0. Donde R_0 es la tasa básica de reproducción. Es decir, para el caso en que se necesita que tengan defensas el 40% de la población asumimos que el R_0 es 1.67 y para el caso en que se necesita que tengan defensas el 70% asumimos un R_0 de 3.33. Esta definición la pueden encontrar en la página 292 y 293 del libro Modeling Infectious Diseases in Human and Animals de Matt J Keeling y Pejman Rohani. 3

Valores obtenidos usando la población de Chile el 30 de junio de 2020 estimada por el Instituto Nacional de Estadísticas (INE) (19.458.340 habitantes).4