Una de las preguntas más apremiantes de las últimas semanas es en qué momento empezar a relajar las medidas de aislamiento que se han puesto en marcha como respuesta a la pandemia. El dilema que enfrentan los gobiernos federal y estatales de México es determinar si en los municipios que hasta el momento no han registrado casos o muertes por Covid-19, puede asumirse que la situación es de bajo riesgo y que no habrá un brote inesperado ni nuevos contagios que desborden al de por si frágil sistema de salud pública. La apuesta del gobierno federal es que podremos empezar a reabrir el país conforme a un plan gradual que reactive la economía sin producir más muertes.
La estrategia del gobierno federal se basa en la información recolectada por el sistema de salud. La oportunidad de la información depende de la velocidad con que ésta es recogida, reportada y analizada. Casi toda la información de las conferencias de prensa del Dr. Hugo López Gatell proviene de pruebas realizadas a pacientes bajo estudio. En México, las pruebas siguen siendo menos frecuentes que en otros países. Se cuenta con información sobre la intensidad del uso de los escasos recursos médicos disponibles, y algunos datos complementarios de los sistemas de vigilancia epidemiológica. Pero no se tienen datos oportunos sobre el exceso de mortalidad. Éste se puede calcular a través de los certificados de defunción, comparando las tendencias actuales con los patrones históricos. Eventos como el nacimiento, el matrimonio y la defunción son registrados por el Estado cuando quedan inscritos en el registro civil. El INEGI recoge y procesa todas las evidencias legales de muertes (certificadas por autoridades médicas y no médicas) produciendo nuestra estadística de mortalidad. Los datos municipales de defunción se publican por lo general con un retraso de al menos un año.(2) A falta de una fuente independiente de información a la que ofrece el sector salud, ¿cómo saber si el virus está provocando muertes inusitadas en municipios remotos y con deficientes servicios de salud, donde prácticamente no hay pruebas de Covid-19?
Con las 154 mil pruebas que se habían realizado hasta el 14 de mayo, en lo que se conoce como “pacientes estudiados”, se puede elaborar un cartograma (distinto al mapa provisto hace unos días por el gobierno federal) que revela con mayor claridad cuál es el estado de ignorancia del proceso epidemiológico que se vive en el territorio nacional. En un cartograma se busca privilegiar la visualización del fenómeno que nos interesa, en este caso, exagerando el tamaño de los municipios muy pequeños y reduciendo el de los más extensos, y tomando en cuenta los lugares más poblados.(3)
Aquí se catalogan cuatro tipos de municipios. Primero, existen de los que no tenemos información, en el sentido de que no hay ningún caso bajo estudio en la base de datos; y esto es claramente distinto a decir que ahí no se tienen casos de Covid-19. Lo que sabemos sobre esos 645 municipios es que, hasta el momento, el sistema de salud, incluyendo las 475 clínicas USMER (Unidades Monitoras de Enfermedad Respiratoria Viral) que realizan la vigilancia centinela, así como los otros establecimientos de salud (como consultorios, clínicas y hospitales del sector público o privado), no han referido personas que habiten en esos territorios a hacerse una prueba y ser estudiados.
En el cartograma se puede apreciar un segundo grupo: el más nutrido con 981 municipios, que debido al bajo número de pruebas que se realizan en México, prefiero categorizarlo como “territorios de casos sospechosos”. Son jurisdicciones donde, por lo menos, un paciente entró a la base de datos por haber buscado cuidado médico. En esos municipios no se han experimentado muertes; pero podrían tener exceso de mortalidad por causas no detectadas en otras enfermedades, que serían en realidad casos de Covid-19. Pero con la información disponible, proveniente de los pacientes a quienes se les realizan pruebas (sin importar sus resultados, positivos, negativos o pendientes), en estos lugares, por fortuna y hasta el momento, no ha habido fatalidades. Como en esos lugares ya hay resultados positivos, son los que deberían considerarse territorios “de esperanza”. Algunos son lugares muy pequeños, en donde quizá es sólo cuestión de tiempo y mayor número de casos acumulados para que se observe alguna muerte. Pero también podrían ser lugares en donde una intervención médica oportuna, las medidas oficiales de distanciamiento social, las prácticas informales de prevención, o condiciones de salud preexistentes entre su población se han combinado virtuosamente para que, con una circulación del virus todavía limitada, no se hayan reportado muertes.
Hay luego dos tipos de municipios que han reportado muertes dentro de la base de datos. Los que tienen pruebas positivas, donde por lo menos un paciente que radica en esa jurisdicción ha fallecido por SARS-CoV-2; es ahí altamente probable que el virus está circulando entre la población. Y los municipios en donde por lo menos una persona buscó cuidado médico, se le hizo prueba, ésta resultó negativa o está todavía pendiente, pero el paciente murió. Los pacientes negativos, o pendientes que fallecen, tienden a presentar otros factores de gravedad: se trata en general de hombres con un diagnóstico clínico de pulmonía al ingresar, que requieren ser intubados y atendidos en una unidad de cuidado intensivo en un hospital, y presentan factores de comorbilidad incluyendo diabetes y otras enfermedades crónicas. Para esos pacientes, aunque no hay evidencia clínica de que su causa de muerte sea SARS-CoV-2, es posible que hayan muerto por la enfermedad; y para esos municipios, es probable que el virus esté circulando entre la población, aunque no haya todavía una muerte confirmada.
Vale la pena resaltar que las categorías de municipios del cartograma corresponden a características territoriales: los municipios sin pruebas están en las regiones más remotas y montañosas del país, lugares de difícil acceso, con alto grado de marginación social; y en el caso de los estados del norte, regiones de refugio bien conocidas de organizaciones criminales de narcotráfico. Los municipios con muertes son invariablemente parte de las ciudades y las grandes concentraciones urbanas, conectadas por las redes carreteras del país.
Así, el conocimiento sobre la Covid-19 en los municipios del país se puede resumir de la siguiente manera. Sabemos que el virus circula en nuestras ciudades. Pero en realidad, no sabemos mucho sobre el resto del país. En lugares remotos y pobres no sabemos si no se tienen casos de estudio porque no hay contagios o simplemente porque las personas no acuden a los servicios de salud. En los lugares donde hay contagio, pero no ha habido muertes atribuibles al Covid-19, no sabemos si es porque las autoridades de salud, civiles y los médicos están haciendo algo que les permite afrontar mejor al virus, o se está fallando en términos de la sensibilidad de la prueba en detectar casos (falsos negativos), o simplemente porque no se tienen (todavía) datos suficientes sobre lo que se estará experimentando durante las próximas semanas.
Varios académicos han discutido el problema de cuántas pruebas se necesitan por municipio para tener cierto grado de poder estadístico; es decir, cuántas pruebas son necesarias para detectar efectos relativamente pequeños, pues sólo una fracción de la población es la que se enferma en un momento determinado (aunque eventualmente puede ser que todos los habitantes sean expuestos y la mayoría se recupere saludablemente). El cálculo de la potencia estadística de una muestra depende de conocer la prevalencia de un evento entre la población. Si se usan datos internacionales de regiones que sufrieron epidemias intensas, como Bérgamo, puede pensarse que la prevalencia es muy alta (de 30 o 40%). Con una circulación así de elevada, unas cuantas pruebas de serotipo serían suficientes para tener un alto grado de confianza sobre la presencia de SARS-CoV-2 circulando entre la población.
Pero para detectar un evento con baja prevalencia entre la población, la cantidad de pruebas tiene que ser mucho mayor. Si un municipio mexicano tuviera la seroprevalencia que parece hay en el condado donde vivo en Santa Clara, California, del 2.8%, se necesitaría una cantidad enorme de pruebas para detectar el virus. Para ser más preciso, con una muestra aleatoria que recogiera 30 datos por municipio, sólo podría detectarse estadísticamente una enfermedad con una prevalencia de 14 % de la población. Para poder detectar una enfermedad con prevalencia del 5 %, se necesitan 531 pruebas. En sólo 418 municipios (de 2,456) se cuenta con información de más de 30 pruebas realizadas dentro de la base de datos de estudio. Y sólo 69 municipios, en áreas metropolitanas, tienen más de 531 pruebas. Si la prevalencia es más reducida, se necesitarían más pruebas serológicas para aumentar la potencia estadística; aunque conforme avance el contagio se volverá quizá menos necesario tener muchas pruebas.
¿Cómo se podría pensar en un mapeo municipal o territorial más útil para tomar decisiones? El punto de partida sería reconocer explícitamente la ignorancia sobre lo que está sucediendo en muchos lugares, o por lo menos incorporar en el método estadístico la información incompleta con la que se cuenta, así como el amplio margen de incertidumbre. Cuando se tiene un número reducido de pruebas, se puede aprovechar que la geografía de la contigüidad ayuda a aumentar la potencia estadística, pues en lugares cercanos es probable que experimenten fenómenos similares. Así, un lugar que reporte tener cero casos de contagio no debe ser considerado como un verdadero cero (a menos de que esté rodeado de muchos ceros). Y si se tiene información de un municipio con muchas pruebas, éste debe tener un mayor peso relativo para estimar el verdadero valor de la información de un municipio contiguo con pocas pruebas.
Un método estadístico que incorpora ambas intuiciones y, sobre todo, pone fuerte énfasis en los huecos de información y conocimiento, es el que usa los principios del teorema de Bayes. Estoy seguro de que hay epidemiólogos en México que en este momento utilizan métodos bayesianos para tener mejores estimaciones del comportamiento de la epidemia. Un ejercicio sencillo de visualización puede calcular las características espaciales del contagio con una tasa empírica bayesiana. En lugar de calcular la prevalencia de la enfermedad de un modo que considera al municipio como una jurisdicción cerrada, se puede calcular una tasa espacial que incorpora la media móvil de los lugares vecinos, pero que pondera más a los municipios con más casos (por un criterio informacional, son lugares donde se conoce más del fenómeno). Se toma en cuenta la contigüidad de municipios como parte de la información relevante, que permite actualizar de una manera más sensata la información puntual de un municipio. Este método afecta el cálculo de las tasas sobre todo cuando se trata de municipios reportando ceros.(4)
Los mapas propuestos incluyen una estimación de lo que se conoce como la tasa de fatalidad por caso (el Case Fatality Ratio, CFR).(5) Ésta es estimada con los casos positivos como denominador. Para complementar esa información, debido a que puede haber muchos casos de resultado negativo —que sin embargo son muertes por COVID-19—, se ofrece la tasa de fatalidad por caso, calculada para toda la base de datos, incluyendo todos los fallecimientos.
Los patrones territoriales que surgen de este ejercicio presentan un panorama distinto al que se ha discutido recientemente. Primero que nada, se puede apreciar que en realidad todo el territorio nacional tiene, desde esta perspectiva estadística, una probabilidad de tener casos de Covid-19. Aunque hay zonas importantes en las cuales se debe indicar con claridad que no se cuenta con información para poder afirmar con certeza que el virus SARS-CoV-2 no está presente entre la población.
La tasa de fatalidad por caso (ya sea la general, o específica a Covid-19) se concentra en lugares específicos sobre todo en el sur y el oriente y en algunos estados del norte. Municipios en algunos estados relativamente pobres muestran que han logrado mantener vivos a los pacientes infectados, pero hay que recordar que muchos de ellos tienen pocos casos.
Los verdaderos municipios de esperanza, desde la perspectiva de la mortalidad, son los lugares que han tenido un número considerable de casos y, sin embargo, han logrado mantener la tasa de fatalidad relativamente baja. Llaman la atención con este criterio municipios que no han tenido ninguna muerte, a pesar de tener casos positivos, como Zapotlán (164 casos), Ojuelos (38) y Ameca (59) en Jalisco; o General Sauzo (38), Montemorelos (111) y Linares (98) en Nuevo León y Maravatío (69) en Guanajuato. Entre estos municipios con una tasa relativamente baja de fallecimiento hay que mencionar León (Guanajuato), Guadalupe (Nuevo León) y Aguascalientes, que si bien han experimentado algunas muertes tienen un gran número de casos registrados y una tasa bayesiana de mortalidad muy baja.
En el otro extremo, este ejercicio muestra algunos focos rojos insospechados en zonas rurales y poco desarrolladas del país, como los municipios más pequeños de Xochihuehuetlán, (Guerrero, que ya tiene 6 muertes, 4 de ellas positivas de Covid-19), Nanchital (Veracruz, 9 y 6), Nativitas (Tlaxcala, 5 y 3) o Tezontepec (Hidalgo, 9 muertes, todas de Covid-19). Entre estos focos rojos también se cuentan las ciudades fronterizas de Tijuana y Ciudad Juárez, así como Juchitán, Navolato y Cozumel.
La tentación de abrir prematuramente las actividades necesita contrarrestarse con un mejor análisis de datos disponibles. No se debe asumir que porque en los municipios remotos —de los que el centro sabe poco— no se reportan casos, significa que hayan logrado triunfar sobre la epidemia. Es posible que las comunidades indígenas del país tengan respuestas únicas que, aprovechando sus organizaciones comunitarias, pueden contener el contagio mejor que otros municipios del país. Pero muchos de los territorios que cuentan con servicios de salud pública menos robustos se encuentran justo en los territorios más remotos, mucho de ellos, verdaderas naciones indígenas. Lo que está sucediendo en tantas comunidades en Brasil, y en otros lugares donde la epidemia no se ha logrado controlar, nos debe advertir sobre la importancia de no bajar la guardia. Y si se piensa apostar a un futuro mejor, hacerlo con una mayor capacidad analítica para estimar mejor las probabilidades de éxito.
1 Este criterio no implica que no sea un portador asintomático y se haya contagiado con el virus SARS-CoV-2. Pero a nivel individual, es relativamente razonable apostar a que alguien que no ha tenido síntomas del padecimiento, y que no tiene personas contiguas que presenten síntomas, no sea contagiosa. Esta apuesta se podría hacer independientemente de que acuda a un médico o se le realice una prueba.
2 En países con registros civiles relativamente más eficientes, se puede comparar la información estadística de muerte recolectada por la profesión médica con los registros de mortalidad colectados por la autoridad civil, semana por semana. Para el caso de Brasil, un reciente estudio de Fiocruz muestra el tipo de información que debería generarse en México, comparando datos del sector salud con los del registro civil.
3 La visualización, hecha en Gelphi por el Laboratorio de Pobreza, Violencia y Gobernanza en la Universidad Stanford del que soy miembro, ofrece una imagen más clara de lo que está sucediendo en el país dada la información disponible.
4 Para la contigüidad se utiliza una matriz de tipo reina (como un tablero de ajedrez, los movimientos de la reina pueden ser en las 8 casillas contiguas), pero además se incluyen en el cálculo a los municipios vecinos de los vecinos (contigüidad orden dos). Las tasas son generadas con el programa GeoDA.
5 CFR debe ser distinguido de la fatalidad por caso de infección (IFR), que en México, como en la mayor parte del mundo, no se conoce, por la ausencia de datos sobre la prevalencia de infección entre asintomáticos.
