Los 252 curados del coronavirus

En los últimos días de la crisis del llamado coronavirus de Wuham miles de personas en todo el mundo se han vuelto adictas a la contemplación de un mapa. Es el mapa interactivo en el que la Universidad Johns Hopkins sirve de manera gratuita en internet. Contabiliza en tiempo real (con actualizaciones diarias) los datos que sirven el Centro de Control de Enfermedades de Estados Unidos, la OMS, el Centro Europeo de Control y Prevención de Enfermedades y el Centro Chino de Control de Enfermedades. Los datos usados por las mayores autoridades del mundo en la contención del virus 2019-nCov aparecen reflejados como en la sala de control del lanzamiento de un cohete espacial. A la hora de escribir estas letras, el número de afectados superaba los 12.000, con más de 259 muertes… y creciendo. Cuando usted lea esto, las cifras serán mucho mayores.

Entre los números iluminados por colores, uno parece llamar menos la atención: 252, al cierre de esta edición. Es el número de personas que han contraído el virus, se han curado y ya están dadas de alta. Una suerte de goteo regional, como una lotería: 169 agraciados en la ciudad de Hubei, 14 en Zhejiang, 9 en Shanghai, 7 en Tailandia, 5 en Pekín, 1 en Japón.

Es una lotería que toca poco. Porque de momento el número de personas que mueren por culpa del coronavirus excede al número de personas que se curan de él. El resto de los miles de infectados solo pueden evolucionar hacia una de las dos cifras: la de los fallecidos, o la de los curados. Dependiendo de la velocidad a la que crezcan los datos en una u otra dirección estaremos ante una crisis mayúscula o una alarma pasajera e injustificada. ¿Por qué a día de hoy muere más gente de la que se cura? ¿Debemos alarmarnos por ello? En realidad, las cosas son más complicadas que una simple respuesta.

Incertidumbre en la curación

La clave para entender estos datos está en el tiempo de recuperación de una enfermedad. Una gripe común suele curarse en unos 7 días. Poco después de iniciarse un brote comienzan a aparecer a toda velocidad los primeros casos de alta médica. La ratio de curados es velocísima. En el caso de las enfermedades respiratorias que cursan con neumonía, como este que nos ocupa, el tiempo de recuperación es mucho más largo. Pueden llegar a tardarse seis meses antes de recibir el alta definitiva. En la mayoría de las ocasiones los pacientes dejan de presentar fiebre una semana después de aparecer los primeros síntomas, pero la afectación respiratoria puede durar semanas. Pero si el paciente presenta riesgos añadidos al ser contagiado (depresión inmunitaria, patologías previas…) la muerte puede sobrevenir en la primera semana. Esa es la razón por la que en algunas de estas epidemias la cifra de muertos crezca más deprisa que la de recuperados en las primeras fases de evolución.

En este momento de la crisis, con demasiadas incertidumbres todavía ante nosotros, la única proyección posible es estadística. Los científicos trabajan denodadamente en una doble dirección: por un lado, la batalla clínica trata de encontrar una respuesta terapéutica eficaz y una futura vacuna contra el mal. Por otro, la batalla epidemiológica intenta averiguar cómo y con qué velocidad se expandirá el virus y cuándo llegaremos al punto de mayor extensión de la infección.

Para esto último se utilizan herramientas matemáticas. La base de datos más sencilla para intuir la evolución de una epidemia es el llamado modelo SIR, que incluye en un algoritmo el número de personas susceptibles de ser infectadas (S), el número de personas infectadas (I) y el número de personas recuperadas (R). El modelo puede complicarse con variables como las personas infectadas que aún no tienen síntomas o la movilidad de la población.

Discrepancia en las cifras

Todos estos datos sirven de alimento a otra herramienta que en los últimos días ha puesto los pelos de punta a más de un analista: el coeficiente R0 (r-sub cero). Mide el número medio de personas susceptibles de ser contagiados por para persona infectada. En términos muy básicos, si metemos a una persona infectada en una habitación con otras 100, R0 dirá cuántas de esas personas acabarán enfermando. Evidentemente es un factor exponencial. Si una enfermedad presenta por ejemplo un R0 de 2, quiere decir que un paciente infectará a otros dos, cada uno de ellos a otros dos, y así sucesivamente. Es lógico que un R0 alto signifique que estamos ante una enfermedad muy difícil de controlar. ¿Pero cuánto es un R0 alto? La gripe de 1918 (mal llamada española) presentaba un varo de 2 o 3, igual que el del ébola. El R0 de la epidemia de SARS fue de entre 2 y 5. El de las paperas es de entre 4 y 7, la viruela andaba cerca del 7 y el sarampión supera un R0 de 18.

En el caso del actual coronavirus las cosas no están aún claras. La OMS considera que este virus tiene un R0 menor de 2,5, pero algunos informes de la Academia de las Ciencias Chinas han apuntado algo más alto: al 4,8 e incluso se ha llegado ha hablar de valores de 5,5.

Las discrepancias entre estas cifras residen en la incertidumbre a la hora de valorar algunas variables. El periodo de latencia del virus (tiempo que tarda en aparecer la sintomatología) no es bien conocido. Podrían ser 7 días. El periodo de contagio (tiempo en que una persona es contagiosa), tampoco está claro. Como no lo está la existencia de supercontagiadores: personas capaces de infectar a decenas de individuos antes de sufrir síntomas.

Un estudio de la Universidad de Hong Kong ha estimado que el número de contagiados superará los 45.000 y que el pico de la epidemia llegará a finales de abril. A día de hoy, la mortalidad del virus está siendo muy baja (el 3 por 100), muy inferior al SARS o el MERS… Pero también lo está siendo la ratio de ciuración. Aún hay que esperar algo más para poder hacer afirmaciones con certeza. Aun así, seguiremos mirando en las pantallas de la Universidad Johns Hopkins como crecen los números verdes de curaciones y blancos de defunciones para poder entender qué demonios va a pasar con esta epidemia.