(Segunda Parte)

En la entrega anterior me referí al modelo epidemiológico adoptado por México conocido como Centinela. Este modelo, que no requiere de la aplicación de pruebas masivas para enfrentar la pandemia, ha sido duramente criticado por expertos y especialistas al considerar que subestima el número de contagios así como la tasa de letalidad.

La pregunta obvia es ¿por qué no combinar la estrategia de confinamiento con la aplicación estratégica de pruebas masivas para interrumpir las cadenas de transmisión y evitar así la saturación de hospitales? Sobre todo, considerando que esta es la vía adoptada en la mayoría de los países que exitosamente han logrado “achatar” la curva de contagios.

Una posible explicación de por qué la autoridad de salud sigue defendiendo el modelo Centinela es la planteada por el analista Javier Flores (Nexos 2020). Desde su perspectiva, la autoridad de gobierno hizo el siguiente cálculo:

Es imposible que, al menos la mitad, de la Población Económicamente Activa (PEA) se quede en casa, sencillamente porque tienen que salir a trabajar para subsistir. Por tanto, es innecesaria la aplicación masiva de pruebas si, de cualquier manera, este sector que saldrá a trabajar quedará infectado. En esta lógica, el gobierno habría optado por aplanar la curva solo con la participación de la otra mitad de la PEA que sí tiene posibilidades económicas de quedarse en casa.

Ahora bien, del total de personas que no se quedarán en casa y que se infectarán, se estima que el 80% no tendrá síntomas y que solo el 20% tendría que acudir al hospital y solo 6% requeriría cuidados intensivos. López-Gatell ha calculado que 250 mil mexicanos se contagiarán y que solo 10 o 15 mil requerirán hospitalización especializada y que habrá entre 6 mil y 8 mil fallecimientos.

El cálculo, es que este gran segmento de la PEA, que vive al día y que no tiene opción de quedarse en casa, pronto quedaría inmune, “construyendo una barrera a la transmisión, lo que se conoce como ‘inmunidad de rebaño’, que abatiría el número de nuevos casos y haría más lenta la velocidad de transmisión” (Flores, 202).

De ser ésta la lógica subyacente que justifica el modelo Centinela, el problema sería que, a la fecha, no existe evidencia científica de que una persona contagiada y recuperada, no pueda contagiarse nuevamente.

El desconocimiento que se tiene acerca del virus es una de las principales razones por las que diversos países han acompañado la estrategia de confinamiento con la aplicación masiva de pruebas y el seguimiento de cadenas de transmisión.

En el caso de la influenza estacional el modelo Centinela funciona muy bien porque ya se conoce el comportamiento del virus. Pero con el Covid-19, nadie sabe a ciencia cierta si una vez recuperada, la persona es capaz de desarrollar cierto grado de inmunidad.

Otro problema del modelo Centinela es que solo se concentra en “vigilar” los casos sintomáticos severos o graves que acaban hospitalizados, pero no da seguimiento a cadenas de transmisión de casos positivos que tuvieron contacto con estos enfermos, por lo que no procura su aislamiento. Además, el Centinela deja fuera de su alcance a los asintomáticos, que siguen siendo focos de contagio.

Muchos gobiernos locales y estatales ya se dieron cuenta de esta inconsistencia en la estrategia Centinela y han comenzado a tomar “sana distancia” del modelo. Por ejemplo, el gobierno de Jalisco, ha comenzado la compra y aplicación masiva de pruebas de Reacción en Cadena de la Polimerasa (aprobada por el InDRE). En esa entidad se están aplicando 500 pruebas diarias con una inversión de 47 millones de pesos.

La única forma de saber si una colonia, alcaldía o municipio está libre de Covid-19, es mediante la aplicación de pruebas aleatorias y seguimiento de cadenas de transmisión, acompañadas de confinamiento obligatorio de casos positivos.

Es urgente convocar un panel amplio de expertos para revisar la estrategia Centinela y evaluar exhaustivamente la situación de salud de cara a fases más álgidas de la pandemia en próximas fechas. Hacerlo a tiempo podría salvar muchas vidas.

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