¿Qué tan mortal es el coronavirus? Los científicos están cerca de una respuesta

Los investigadores de salud pública utilizan la tasa de mortalidad por infección para medir cómo responder a una nueva enfermedad, pero es difícil de calcular.

Una de las preguntas más cruciales sobre una enfermedad infecciosa emergente como el nuevo coronavirus es lo mortal que es. Después de meses de recopilación de datos, los científicos están cada vez más cerca de una respuesta. Los investigadores utilizan una métrica llamada tasa de mortalidad por infección (IFR) para calcular cuán mortal es una nueva enfermedad. Es la proporción de personas infectadas que morirán como resultado, incluidas aquellas que no se hacen la prueba o muestran síntomas. "El IFR es uno de los números importantes junto con el umbral de inmunidad del rebaño, y tiene implicaciones para la escala de una epidemia y cuán en serio deberíamos tomar una nueva enfermedad", dice Robert Verity, epidemiólogo del Imperial College de Londres.

Calcular una IFR precisa es un desafío en medio de cualquier brote porque se basa en conocer el número total de personas infectadas, no solo aquellas que se confirman mediante pruebas. Pero la tasa de mortalidad es especialmente difícil de detectar COVID-19, la enfermedad causada por el virus SARS-CoV-2, dice Timothy Russell, un epidemiólogo matemático de la Escuela de Higiene y Medicina Tropical de Londres. Eso es en parte porque hay muchas personas con síntomas leves o no, cuya infección ha pasado desapercibida, y también porque el tiempo entre la infección y la muerte puede ser de hasta dos meses. Muchos países también están luchando para contar todas sus muertes relacionadas con el virus, dice. Los registros de muerte sugieren que algunos de ellos se están perdiendo en los conteos oficiales.

Los datos de principios de la pandemia sobrestimaron cuán mortal era el virus, y luego los análisis subestimaron su letalidad. Ahora, numerosos estudios, utilizando una serie de métodos, estiman que en muchos países unas 5 a 10 personas morirán por cada 1000 personas con COVID-19. "Los estudios en los que tengo fe tienden a converger alrededor del 0,5-1%", dice Russell.

Pero algunos investigadores dicen que la convergencia entre los estudios podría ser sólo una coincidencia. Para una verdadera comprensión de lo mortal que es el virus, los científicos necesitan saber con qué facilidad mata a diferentes grupos de personas. El riesgo de morir de COVID-19 puede variar considerablemente dependiendo de la edad, la etnia, el acceso a la atención sanitaria, el estado socioeconómico y las condiciones de salud subyacentes. Se necesitan más encuestas de alta calidad de diferentes grupos, dicen estos investigadores.

La IFR también es específica de una población y cambia con el tiempo a medida que los médicos mejoran en el tratamiento de la enfermedad, lo que puede complicar aún más los esfuerzos para fijarla.

Conseguir el número correcto es importante porque ayuda a los gobiernos y a las personas a determinar las respuestas adecuadas. "Calcule un IFR demasiado bajo, y una comunidad podría estar poco reaccionada y estar mal preparada. Demasiado alto, y la sobrerreacción podría ser en el mejor de los casos, y en el peor (podría) también añadir daños por el uso excesivo de intervenciones como los bloqueos", dice Hilda Bastian, quien estudia medicina basada en evidencia, y es candidata a doctorado en la Universidad Bond en Gold Coast, Australia.

Acortar la brecha

Algunos de los primeros indicios de los plazos del virus se extraen del número total de casos confirmados en China. A finales de febrero, la Organización Mundial de la Salud estimó crudamente que 38 personas habían muerto por cada 1.000 con diagnósticos COVID-19 confirmados. La tasa de mortalidad entre estas personas, conocida como la tasa de letalidad (CFR), alcanzó hasta 58 de las 1000 en Wuhan, la ciudad donde surgió el virus. Pero esas estimaciones exageraron los plazos de la enfermedad porque no representaban a las muchas personas que tenían el virus pero no se probaron, oscureciendo la verdadera propagación del brote.

Los investigadores trataron de abordar esta brecha estimando el IFR a partir de modelos que proyectaban la propagación del virus. El resultado de estos primeros análisis rondaba el 0,9%, 9 muertes por cada 1000 personas infectadas, con un rango más amplio de 0,4-3,6%, dice Verity. Su propio modelaje estimó un IFR global para China de 7 muertes por cada 1000 personas infectadas, aumentando a 33 por mil entre los mayores de 60 años¹.

El equipo de Russell también utilizó datos recopilados de un gran brote COVID-19 en el crucero Diamond Princess a principios de febrero para estimar una IFR en China. Casi todos los 3711 pasajeros y la tripulación fueron probados, lo que permitió a los investigadores contar el número total de infecciones, incluidas las asintomáticas, y las muertes en una población conocida. A partir de esto, su equipo estimó un IFR del 0,6%, o 6 muertes por cada 1000 personas infectadas².

"La intención de estos estudios era obtener algunas estimaciones de parques de bolas de lo mortal que es COVID-19", dice Verity.

Pero los investigadores también tuvieron que hacer estimaciones complicadas, que todavía deben verificarse, sobre el número de casos confirmados y el número real de personas infectadas. "Hay valor para obtener estimaciones tempranas rápidas del IFR, (pero) éstas deben actualizarse con carácter de urgencia una vez que se disponga de mejores datos", dice.

Encuestas de anticuerpos

Se esperaba que las encuestas de población generalizada que prueban a las personas en busca de anticuerpos contra el virus, conocidas como encuestas de seroprevalencia, ayudaran a refinar aún más las estimaciones de IFR. Alrededor de 120 encuestas de seroprevalencia están en marcha en todo el mundo. Pero los resultados de los primeros estudios de anticuerpos sólo enturbiaron el agua, lo que sugiere que el virus era menos mortal de lo que se pensaba. "Se puso un poco desordenado", dice Russell.

Uno de los primeros estudios probó a 919 personas en la ciudad alemana de Gangelt, donde se había producido un gran brote³. De estas personas, alrededor del 15,5% tenían anticuerpos contra el virus, cinco veces más alto que el porcentaje de personas que se sabe que habían tenido COVID-19 en la ciudad en ese momento. La cifra se utilizó para estimar un IFR del 0,28%. Pero los investigadores señalaron que el estudio se basaba en un número relativamente pequeño de personas.

Otros estudios tempranos de seroprevalencia no tuvieron debidamente en cuenta la falta de sensibilidad y especificidad en los kits de pruebas de anticuerpos que se utilizaron, o las discrepancias entre las poblaciones muestreadas y subyacentes, dice Verity.

Estos problemas podrían haber inflado las estimaciones del número total de personas infectadas, por lo que el virus parecía menos mortal, dice. Igualmente, si las muertes por COVID-19 pasan desapercibidas —un problema en muchos países que no están probando el virus a todas las personas fallecidas— eso también puede sesgar la tasa de mortalidad, dice Gideon Meyerowitz-Katz, epidemiólogo y candidato a doctorado en la Universidad de Wollongong, Australia.

Algunos estudios de seroprevalencia más grandes han surgido en las últimas semanas, y estos estiman una tasa de mortalidad más alta que los estudios tempranos. Una encuesta⁴, publicado en medRxiv, de más de 25000 personas en todo Brasil, estimó un IFR del 1%.

Otra encuesta que ha probado a más de 60000 personas en toda España presenta una prevalencia del 5%, aunque los resultados no han sido analizados formalmente. El equipo de la encuesta no calificó por sí mismo una tasa de mortalidad, pero sobre la base de los resultados, Verity estima que España tiene un IFR de alrededor del 1% , o 10 muertes por cada 1000 individuos infectados.

Varios investigadores, entre ellos Russell y Verity, encuentran interesante que un número creciente de estudios de diferentes regiones hayan estimado las NIIF en el rango de 0.5-1%. Pero otros científicos son cautelosos con respecto a las sugerencias de acuerdo. "La tendencia es potencialmente más suerte que cualquier otra cosa", dice Meyerowitz-Katz.

Marm Kilpatrick, investigador de enfermedades infecciosas de la Universidad de California en Santa Cruz, también señala que la mayoría de los datos serológicos no han sido publicados en manuscritos científicos. Es difícil saber cuándo y cómo se recolectaron, y calcular adecuadamente un IFR que explica el retraso entre las personas que se infectan y mueren, dice.

Kilpatrick y otros dicen que están esperando con ansias grandes estudios que estiman las tasas de mortalidad en todos los grupos de edad y entre aquellos con condiciones de salud preexistentes, lo que proporcionará la imagen más precisa de lo mortal que es la enfermedad. Uno de los primeros estudios en tener en cuenta el efecto de la edad se publicó en un servidor de preimpresión. El estudio, basado en datos de seroprevalencia de Ginebra, Suiza, estima un IFR del 0,6% para la población total y un IFR del 5,6% para las personas de 65 años o más.

Los resultados no han sido revisados por pares, pero Kilpatrick dice que el estudio aborda muchos de los problemas en encuestas de seroprevalencia anteriores. "Este estudio es fantástico. Es precisamente lo que se debe hacer con todos los datos serológicos", dice.

Fuente: Revista Semanal Internacional Nature (www.nature.com), Smriti Mallapaty (autor).

Referencias

1. Lancet 20, 669–677 (2020).

2. 25, 2000256 (2020).

3. Streeck, H. et al. Preimpresión en medRxiv, https://doi.org/10.1101/2020.05.04.20090076 (2020).

4. Hallal, P. C. et al. Preimpresión en medRxiv, https://doi.org/10.1101/2020.05.30.20117531 (2020).