La salud y la economía van de la mano

La experiencia de los últimos meses dejó claras dos verdades igual de innegables: el distanciamiento social es la única “vacuna” efectiva contra el covid-19, y el impacto económico del mismo es muy severo. Así como el virus, la recesión económica también tiene sus víctimas y no se las debe dejar de lado. Por ello, el objetivo de cualquier política sanitaria debe buscar disminuir el sufrimiento ocasionado por ambos males: la enfermedad como los que puede provocar la cura.

Transcurridos más de 100 días desde el inicio del aislamiento, la economía nacional demanda la implementación de una estrategia inteligente de distanciamiento. El problema que enfrentamos es de tal envergadura que necesita una solución integral. La infectología debe liderar un equipo de expertos para abordar soluciones que no sólo dependen de la medicina junto a matemáticos, estadísticos y economistas.

Para lograr un aislamiento eficiente, que logre cumplir con el objetivo sanitario y económico, resultaría óptimo conocer el estado de salud de cada uno de los habitantes del país. De esta manera se sabría con exactitud entre quienes, y donde circula el virus, a la vez que también se podría afirmar con seguridad donde no lo hace, permitiendo limitar al mínimo el aislamiento.

Ahora bien, dada la imposibilidad llevar a cabo la estrategia de testear, rastrear y aislar a toda la población, es necesario seleccionar una muestra, la cual debe conservar las mismas características de la población total. De esta manera, realizando el seguimiento de este grupo se pueden tomar decisiones de política generalizables para toda la población basadas en un método científico, minimizando el margen de error.

El contrargumento que sostiene al confinamiento total de la población como la forma de reducir el error a cero tiene dos problemas: por un lado, es una medida impracticable dada las necesidades no solo económicas de las personas, y por el otro ignora el incremento en la mortalidad debido a las crisis económicas.

Asimismo, la no utilización de un método científico para el relevamiento y el análisis de los datos pueden llevar a conclusiones inexactas o incluso erróneas, lo que afecta la eficiencia de las medidas adoptadas. Cuando se está tratando un tema tan sensible como la salud, la calidad de la información que se comunica es clave, ya que afecta a la percepción de la realidad que tiene la población. Un claro podría ser el fuerte incremento en los casos de covid-19 anunciados días tras día.

Si la fuente de información fuese el relevamiento de una población muestral bien diseñada, el incremento en la cantidad de casos dentro de la misma nos estaría indicando que el virus esta avanzado en la población, con lo cual habría que tomar medidas al respecto.

Ahora bien, si el incremento no surgió del análisis muestral, sino que es resultado de la realización de más testeos sobre gente que presente algún tipo de síntoma, es de esperarse que la cantidad de positivos sea creciente. En este caso no se estaría acelerando la pandemia, sino que estaríamos descubriendo parte del universo de infectados.

Al mismo tiempo, la baja en la tasa de letalidad respaldaría la hipótesis de que inicialmente solo se testeaba a los enfermos con claros síntomas y con el transcurso del tiempo, al testearse más, se fueron descubriendo otros infectados no letales.

El costo de la falta de una estrategia que busque al mismo tiempo el achatamiento de la curva de infectados y minimizar el aislamiento, se paga con la prolongación de la cuarentena de forma indefinida, con el consecuente impacto en términos de actividad económica y sobre la salud de la población.

Miremos el caso de Australia, país que comparte características demográficas y climáticas con la Argentina. Como todos los países, Australia comenzó testeando a la gente que podría portar el virus, lo que resultaba en una tasa de positividad inicial (positivos sobre testeos) del 15%. Sin embargo, el país oceánico se ocupo de testear de forma masiva (actualmente realiza en promedio 1.716 tests diarios por cada millón de habitantes), y su índice de positivos cayó conforme testeaba.

Mientras tanto, Argentina comenzó con una muy baja capacidad de testeo que raquíticamente fue creciendo con el tiempo, pero nunca superó los 160 por cada millón de habitantes. Al revés que Australia, la cantidad de positivos que encontraba crecía. Los datos finales hablan por si solos: Argentina realizó 318 mil test y encontró más de 52 mil casos. Australia realizó más de 2 millones de pruebas, y sus casos totales ascienden a 7.595. En Australia fallecieron 104 personas, a nosotros la pandemia y nuestra estrategia nos costó la pérdida de 1.167 vidas.

La falsa dicotomía planteada entre salud y economía quizá podría explicarse utilizando el concepto estadístico de error de tipo I y de tipo II. Mientras que el primero consiste en el diagnóstico de falsos positivos, lo que tendería a sobreestimar la población infectada, el segundo consistiría en que en post de minimizar el aislamiento existan muchos falsos negativos y el virus se propague fuertemente.

Quizás desde la lógica de quien tiene que decir la evolución del aislamiento resulte más racional tender al error de tipo I, exceso de prudencia, bajo la lógica de que el descalabro sanitario tendría un culpable mientras que la victimas de la implosión económica son anónimas. Australia nos demuestra que no existe tal dicotomía, existe un camino mejor en ambos sentidos. ■