¿Cuándo terminará la pandemia de COVID-19 en los EE.UU.?
Desde julio, hemos visto los mínimos y los máximos de la pandemia de COVID-19. A mediados de septiembre, las infecciones activas de COVID-19 notificadas en los EE.UU. cayeron por debajo de 160 por cada 100.000. Pero a mediados de noviembre, superamos los 500 por 100.000 y hemos seguido subiendo. La fatiga de la COVID-19, la reapertura de las escuelas y los negocios, el clima frío y las colas para votar se han atribuido al aumento.
Al mismo tiempo, recibimos la noticia de que no una, sino dos (y tal vez tres) vacunas estaban viendo más del 90% de las tasas de eficacia en la etapa 3 de pruebas.
Con esto en mente, hemos actualizado las proyecciones de COVID-19 que hicimos hace cuatro largos meses. Además de tener cuatro meses adicionales de datos, también hemos aprendido que COVID-19 es más cíclico que lineal: A las épocas de buena experiencia le siguen las de mala experiencia y viceversa.
Al examinar las nuevas proyecciones de COVID-19, aprendemos que incluso con una vacuna ampliamente disponible y altamente eficaz, los comportamientos de la comunidad para frenar la propagación de la pandemia -como el uso de mascarillas, mantener la distancia social y evitar las reuniones en lugares cerrados- seguirán siendo de suma importancia durante los próximos seis meses.
Tasa de nuevas infecciones
En nuestro artículo anterior, en el que exploramos diferentes escenarios para alcanzar la inmunidad de grupo, definimos la tasa de nuevas infecciones (TIN) como las nuevas infecciones de hoy divididas por las nuevas infecciones de los 14 días anteriores. A continuación se muestra la media de las TIN de los últimos siete meses.
Porcentaje de RNI de COVID-19 de abril a octubre de 2020
La media de todo el periodo de siete meses de abril a octubre fue del 7,6%. Si imaginamos que la TIN seguirá siendo cíclica, entonces una futura TIN cercana a la media del 7,6% parece una estimación razonable. Si observamos la gama de experiencias mensuales, también parece razonable creer que la media futura del TIN se situará entre el 6,5% y el 8,5%.
El NIR se rige por lo siguiente:
- La transmisibilidad natural de la enfermedad
- Las costumbres sociales de una población que pueden dar lugar a variaciones locales en la transmisibilidad real
- Los esfuerzos de la comunidad para reducir la transmisión de la enfermedad
- La inmunidad a la enfermedad en la población de las personas que se infectaron y se recuperaron
- Las personas que son inmunes porque recibieron una vacuna eficaz
Todos estos factores (excepto posiblemente el primero) cambian con el tiempo. En nuestro modelo de la pandemia, establecemos una suposición para la RNI base futura y el modelo incorpora los cambios futuros debidos a los factores de inmunidad (4) y (5) que reducirán gradualmente la RNI observada.
Vacuna
Dos, posiblemente tres vacunas han aparecido en las noticias promocionando los resultados de las pruebas de la fase 3 que muestran una eficacia superior al 90%. Al menos una de ellas podría estar disponible en enero. La operación «Warp Speed» del gobierno estadounidense promete entregar las vacunas en los puntos de distribución de cada estado lo antes posible. Para las siguientes proyecciones, se analizó la posible velocidad de entrega de las vacunas efectivas.
Velocidad de entrega de vacunas e inmunización
| Velocidad de entrega | Porcentaje de población vacunada e inmune en los próximos 12 meses |
|---|---|
| Bajo | 12% |
| Medio | 27% |
| Alto | 50% |
| Velocidad de giro | 78% |
Con la noticia de dos o tres vacunas con eficacia del 90% o superior, dejaremos de lado la hipótesis de la velocidad de entrega «baja».
Así que con tres supuestos para la tasa de nuevas infecciones y tres supuestos para la velocidad de entrega de la vacuna, tenemos nueve escenarios para el futuro de la pandemia. Estas proyecciones no reflejan el impacto potencial de un sistema sanitario desbordado.
Nueve proyecciones para el futuro de la pandemia
| Acumulado | Nuevos casos |
Nuevos casos |
Nuevos casos |
||
|---|---|---|---|---|---|
| Transmisión | Vacuna | Casos – 31 de diciembre |
1er trimestre |
2do trimestre |
3er trimestre |
| 6.50% | Medio | 12.1 M | 1,6 M | 0,3 M | 0 |
| 6,50% | Alto | 12,1 M | 1.5 M | 0,2 M | 0 |
| 6,50% | Velocidad de giro | 12,1 M | 1.4 M | 0,1 M | 0 |
| Total de muertes | 300 K | ||||
| 7.50% | Medio | 14,8 M | 10,2 M | 6.0 M | 1,1 M |
| 7,50% | Alto | 14,8 M | 9,7 M | 4.3 M | 0,3 M |
| 7,50% | Velocidad de giro | 14,8 M | 8,6 M | 1.5 M | 0 |
| Total de muertes | 400 K – 500 K |
||||
| 8.50% | Medio | 20,2 M | 46,0 M | 22,8 M | 1.3 M |
| 8,50% | Alto | 20,2 M | 43,4 M | 17,4 M | 0.4 M |
| 8,50% | Velocidad de giro | 20,2 M | 38,0 M | 7.1 M | 0 |
| Total de muertes | 900 – 1,2M |
En los nueve escenarios, la mayor incidencia de nuevos casos se produce en el segundo trimestre del próximo año. Y en los nueve escenarios, la pandemia ha terminado o se ha reducido a un nivel muy bajo en el cuarto trimestre de 2021.
Pero lo más importante a destacar de los nueve escenarios es la extrema importancia del comportamiento de la comunidad, que impulsa las diferencias en la tasa de transmisión.
Los contagios reales ya han superado el nivel proyectado para finales de 2020, lo que demuestra que utilizar la proyección del 6,5% de la TIN alineada con la observada en mayo y agosto es irrealmente optimista. Una cifra del 7,5% de TIN, similar a la media de los últimos siete meses, indica que podríamos ver entre 10 y 20 millones de nuevas infecciones por encima de los aproximadamente 14 millones que se registran actualmente, y entre 130.000 y 230.000 muertes adicionales más allá de las 270.000 vidas que ya se han perdido.
Pero con un comportamiento comunitario que siga la experiencia reciente de octubre y principios de noviembre (cerca del 8,5%), vemos hasta 40 millones de infecciones adicionales y entre 600.000 y 900.000 muertes más.
Por otro lado, la rapidez de la aplicación de la vacuna tiene el efecto de reducir las infecciones en 7 millones con la TIN del 7,5% y en 25 millones con la TIN del 8,5%.
De estas proyecciones se desprende que el comportamiento de la comunidad es casi dos veces más importante que la velocidad de aplicación de la vacuna.
Motores de la transmisión
El comportamiento de la comunidad sigue siendo muy importante
Cuando una persona infectada expulsa el virus activo en puede resultar en
- transmisión efectiva con nueva infección,
- Transmisión efectiva por otras causas,
- Transmisión efectiva por conductas atenuantes o
- Transmisión efectiva pero a una persona inmune por estar infectada y recuperada o vacunada.
Durante las primeras fases de una pandemia, cuando una persona infectada expulsa el virus activo, se produce una transmisión efectiva o ineficaz. En ese momento, las personas de la comunidad pueden tener poca o ninguna conciencia de la existencia del virus. Una vez que se conoce el virus, la gente suele empezar a adoptar sus propias conductas de mitigación y, eventualmente, los funcionarios de salud pública y otras personas con cargos públicos empezarán a promover mitigaciones específicas que, con el tiempo, cambiarán a medida que se conozcan las mitigaciones más eficaces. Dichas mitigaciones conducirán a transmisiones inefectivas.
A medida que la enfermedad avanza entre la población, algunas de las transmisiones, por lo demás eficaces, no darán lugar a nuevas infecciones porque la persona que las recibe es inmune. Al principio esto se deberá a que algunas personas se han recuperado de infecciones anteriores y han desarrollado inmunidad de forma natural. En el momento actual en los EE.UU., incluso con la notificación de registros diarios de infecciones, es probable que esto no sea un factor significativo. Las infecciones anteriores reportadas en los EE.UU. fueron menos del 3% de la población a finales de octubre. Por último, cuando se disponga de una vacuna, significará que más personas serán inmunes.
Para ver esto gráficamente, empezamos con una situación hipotética en la que no hay comportamientos mitigadores futuros y no hay vacuna futura, y el NIR es muy alto, del 12%. En este escenario poco realista, el peor de los casos, sólo existiría el impacto de la inmunidad de las infecciones anteriores. Esa pandemia seguiría un patrón como el del gráfico siguiente.
Si no hay inmunización, entonces la infección y la recuperación se convierten en la razón principal de la transmisión bloqueada y alcanza una meseta en marzo.
Podemos comparar esto con una de las proyecciones en el medio de nuestro conjunto de nueve con una TIN del 7,5%.
Con una tasa de vacunación media, los comportamientos mitigadores como las máscaras se convierten en el principal medio para bloquear la transmisión de la infección hasta octubre, cuando la inmunización y los comportamientos son casi iguales.
Y para nuestra comparación final, observamos el 8,5% NIR y la vacunación a velocidad de urdimbre.
Con una tasa de vacunación de velocidad warp, las nuevas infecciones se estabilizarán en mayo, pero los comportamientos de mitigación pueden terminar en julio.
Se puede ver en esta ilustración que incluso con la tasa de vacunación a velocidad de urdimbre, el comportamiento es el factor principal para los próximos seis meses hasta que el número de personas vacunadas comienza a convertirse en un factor importante para bloquear las transmisiones.
Comparando proyecciones
En nuestras proyecciones de julio, mostramos el impacto de las RIN del 6%, 8% y 10% en el curso de la pandemia. Con la RIN real desde entonces mostrada arriba, se puede ver que la RIN del 10% no se acercaba en absoluto al curso emergente de la enfermedad. Pero el curso real de la enfermedad cayó entre la proyección del 6% de RIN y las proyecciones del 8% de RIN de julio.
Los casos reales de COVID-19 tendieron a acercarse al 6% de RIN proyectado en julio de 2020
Llamamos a este enfoque para modelar la pandemia un enfoque bootstrap. En este enfoque, se proyectan las nuevas infecciones diarias; la RIN es la tasa observada de las nuevas infecciones diarias que se han producido en el pasado en comparación con las infecciones activas. Esto conducirá a una proyección realista si el comportamiento de la comunidad en el futuro es comparable al comportamiento de la comunidad en el pasado. Además, este modelo puede reflejar los cambios en la TIN observada en el futuro que resultan del crecimiento futuro de la parte de la población que es inmune. A continuación se muestra un ejemplo de ese efecto para el escenario de 8,5% de RIN, inmunizaciones a velocidad warp.
Escenario de inmunizaciones a velocidad de urdimbre
| Tasa supuesta de nuevas infecciones |
Tasa observada de nuevas infecciones |
||
|---|---|---|---|
| 2020 | Octubre | 8.5% | 7.95% |
| 20 | Noviembre | 8,5% | 8.46% |
| 20 | Diciembre | 8,5% | 8,30% |
| 2021 | Enero | 8.5% | 7,92% |
| 20 | Febrero | 8,5% | 7,29% |
| 20 | Marzo | 8,5% | 6.45% |
| 20 | Abril | 8,5% | 5,52% |
| 2021 | Mayo | 8.5% | 4,64% |
| 2021 | Junio | 8,5% | 3.81% |
| 2021 | Julio | 8,5% | 3,01% |
| 2021 | Agosto | 8.5% | 2,19% |
| 2021 | Septiembre | 8.5% | 1,38% |
| 2021 | Octubre | 8,5% | 0,58% |
Aguanta
Las buenas noticias sobre las vacunas son, sin duda, motivo de celebración, pero en cualquier escenario realista de adopción por parte de la población estadounidense.La buena noticia de las vacunas es sin duda motivo de celebración, pero en cualquier escenario realista de aceptación por parte de la población estadounidense, pasarán hasta seis meses antes de que las vacunas tengan un impacto significativo en el curso de la pandemia. Durante ese tiempo, es fundamental que todos sigamos con las prácticas de mitigación que se han aplicado en todo el país. La vuelta a la normalidad sólo se producirá cuando los nuevos casos de COVID-19 se hayan reducido a un nivel de infecciones cercano a cero.
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