Un modelo matemático estima que solo se ha contabilizado 1 de cada 5 casos de covid en el mundo

Modelos matemáticos desarrollados por el Colegio Médico de Georgia (Estados Unidos) han concluido que tan solo se han contabilizado uno de cada cinco casos de Covid-19 durante los primeros 29 meses de pandemia, dentro de los 500 millones de casos notificados oficialmente.

La Organización Mundial de la Salud (OMS) había registrado 513.955.910 de casos desde el 1 de enero de 2020 hasta el 6 de mayo de 2022, así como 6.190.349 muertes, cifras que ya han hecho que la covid se convierta en una de las principales causas de muerte en algunos países, justo por detrás de las enfermedades cardíacas y el cáncer.

Sin embargo, estos modelos matemáticos, cuyos resultados se han publicado en la revista científica “Current Science”, indican un subregistro general de casos que oscila entre 1 de cada 1,2 y 1 de cada 4,7. Esa infradeclaración se traduce en estimaciones de pandemia mundial de entre 600 y 2.400 millones de casos.

“Todos reconocemos el enorme impacto en nosotros como individuos, como nación y como mundo, pero es muy probable que el verdadero número de casos sea mucho mayor de lo que creemos. Estamos tratando de entender el alcance de los casos no declarados”, ha comentado el doctor Arni S.R. Srinivasa Rao, director del Laboratorio de Teoría y Modelización Matemática de la División de Enfermedades Infecciosas del Colegio Médico de Georgia.

La amplia gama de casos estimados generada por sus modelos indica los problemas de exactitud de las cifras notificadas, que incluyen la manipulación de los datos, la incapacidad de llevar a cabo un seguimiento preciso de los casos y la falta de uniformidad en la forma de notificarlos.

Estos modelos matemáticos utilizan cualquier información disponible, así como factores relevantes como las tasas de transmisión global y el número de personas en el mundo, incluyendo la media de la población durante el periodo de 29 meses. Esa media, denominada población efectiva, tiene más en cuenta a las personas que nacieron y murieron por cualquier motivo, por lo que proporciona una cifra más realista de las personas que podrían estar infectadas.

“Hay que conocer la verdadera carga que soportan los pacientes y sus familias, los hospitales y los cuidadores, la economía y el gobierno. Unas cifras más precisas también ayudan a evaluar las implicaciones indirectas, como el infradiagnóstico de trastornos neurológicos y mentales potencialmente prolongados que ahora se sabe que están directamente asociados a la infección”, afirma Rao.

Expertos en matemáticas habían publicado estimaciones similares basadas en modelos para ocho países al principio de la pandemia, en 2020, para ofrecer una mayor perspectiva sobre lo que, según ellos, era una clara infradeclaración.

Sus modelos preveían que países como Italia, a pesar de su diligencia en la notificación, probablemente estaban captando 1 de cada 4 casos reales, mientras que en China, donde las cifras de población son tremendas, calcularon un enorme rango de subnotificación potencial, de 1 de cada 149 a 1 de cada 1.104 casos.

Otros factores que contribuyen a la infradeclaración son el hecho de que todas las personas que han contraído la Covid-19 no se han sometido a las pruebas. Además, un porcentaje significativo de personas, incluso las vacunadas y reforzadas, se infectan más de una vez, y es posible que sólo acudan al médico para someterse a una PCR la primera vez y que utilicen potencialmente pruebas caseras o incluso ninguna prueba para las enfermedades posteriores.

Por ejemplo, un estudio reciente publicado en la revista ‘JAMA’ sobre las tasas de reinfección en Islandia durante los primeros 74 días de la ola de variantes de ómicron en ese país indica, basándose en las pruebas de PCR, que las tasas de reinfección se situaron en el 10,9 por ciento (un máximo del 15,1% entre las personas de 18 a 29 años) para quienes recibieron dos o más dosis de la vacuna. El número de personas totalmente vacunadas en todo el mundo alcanzó los 5.100 millones al final de los 29 meses de estudio.