Entrevistas

¿Las matemáticas pueden decirnos cómo contener una pandemia?

Las proyecciones matemáticas no son predicciones sobre el futuro. Son los cálculos que la ciencia puede hacer con datos reales para prever los efectos del coronavirus en el tiempo. En esta entrevista, la epidemióloga colombiana Zulma Cucunubá nos explica cómo los gobiernos y autoridades sanitarias han aprovechado este recurso para tomar decisiones en medio de la emergencia.

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La epidemióloga colombiana Zulma Cucunubá trabaja en el Centro de Análisis de Infecciones Globales de la Facultad de Medicina en Imperial College en modelos matemáticos que proyectan distintos escenarios de la pandemia.

La epidemióloga Zulma Cucunubá tenía 500 seguidores en Twitter a principios de enero. Diez meses después cuenta con más de 50.000. No lo ve como un gran logro sino como el resultado de la pandemia: la gente necesitaba entender lo que estaba sucediendo y ella empezó a explicarlo en la red social.

La hoja de vida que colgó junto a su perfil le daba credibilidad y autoridad ante el público. Cucunubá estudió medicina y salud pública en Colombia, realizó un posgrado en enfermedades Tropicales en España y Brasil, luego hizo un doctorado en epidemiología de enfermedades infecciosas en el Imperial College de Londres y dos postdoctorados en modelamiento: uno en vacunas (ha trabajado con las de sarampión, hepatitis, meningitis, fiebre amarilla, entre otras) y otro que está en curso sobre epidemias globales.

Se ha especializado en el uso de métodos estadísticos y modelos matemáticos para entender los factores determinantes de transmisión y el impacto de las estrategias de control de enfermedades infecciosas, en especial en América Latina. Antes del Covid-19, había trabajado para el Instituto Nacional de Salud colombiano, donde diseñó y coordinó el programa de investigación de Chagas, y con otras enfermedades que han afectado a la región como Zika, Malaria o Chikungunya.

Desde que empezó la pandemia, ha estado trabajando junto a sus colegas del Centro de Análisis de Infecciones Globales de la Facultad de Medicina en Imperial College en modelos matemáticos que proyectan distintos escenarios. Estos modelos pueden ayudar a las autoridades sanitarias y a los gobiernos a tomar mejores decisiones, como sucedió en el Reino Unido, que tras leer un reporte de este grupo de investigación, cambió su estrategia frente al Covid-19. Varios gobiernos y grupos de expertos en América Latina también han consultado los modelos elaborados por Cucunubá y el resto del equipo de científicos.

Salud con lupa entrevistó a la epidemióloga acerca de estas proyecciones matemáticas, el manejo de la emergencia en la región y la “infodemia” que circula en las redes sociales, donde ella ha asumido un papel muy activo.

La importancia de los datos y los modelos en una pandemia

Usted es de las epidemiologas que trabaja con modelos matemáticos. ¿Qué pasaría en una pandemia si no existieran esos modelos?

Hemos tenido pandemias sin que existieran modelos, por ejemplo la de Influenza en 1918-19. Es una disciplina relativamente nueva, pero los modelos nos permiten prever cosas, por ejemplo: el aumento de la demanda hospitalaria y de UCI en Colombia. Hablo de este caso porque es el que conozco más de cerca, pero en otros países también lograron construir esa capacidad, para que nadie se quedara sin una cama de UCI. Ese me parece un logro inmenso que solo es posible gracias a las proyecciones.

¿Las proyecciones que el grupo de ustedes en Imperial College hicieron se han cumplido o se equivocaron? Porque los países han manejado la pandemia de una forma tan distinta.

Creo que hay una gran confusión entre lo que es proyectar y predecir. Nosotros no hacemos predicciones. Predecir es estimar la probabilidad de que algo suceda, independientemente de lo que hagamos. Por ejemplo: hay 80 por ciento de probabilidad de que llueva hoy. El trabajo que nosotros hacemos no tiene nada que ver con predecir, sino con proyectar a una escala temporal más larga. Por ejemplo: simulamos la epidemia en ciertos lugares, con ciertas características y parámetros que son “universales” para ver qué pasaría bajo diversos escenarios de control de esa epidemia. Siempre simulamos muchos escenarios, desde el no control hasta el máximo control posible.

Por ejemplo, la mejor proyección que hicimos ha sido la del Reino Unido. En marzo proyectamos que bajo un escenario de supresión (cuando se baja el número de casos a niveles muy bajos) el número de muertes en la primera ola estaría entre 5.000 y 50.000. Y eso fue exactamente lo que sucedió en el Reino Unido; en la primera ola ocurrieron aproximadamente 40.000 muertes porque se hizo supresión. Si no, el número de muertes hubiera sido mayor.

O sea, son escenarios que ustedes van planteando para que las autoridades o ministerios de cada país puedan tomar mejores decisiones.

Exacto, los países pueden verse reflejados ahí y decir: nuestra capacidad hospitalaria es de tanto, eso significa que yo más o menos podría recibir tantos pacientes por día en unidades de cuidados intensivos, y eso significa que si no controlo la transmisión (por ejemplo, si no bajo rápidamente las tasas de contacto en cierta proporción), mi sistema va a colapsar.

En una de las recientes charlas virtuales sobre el tema, usted dijo que para los epidemiólogos es muy difícil contar con información confiable en una pandemia. ¿Por qué?

No puedo hablar por toda la epidemiología, pero el tipo de análisis que nuestro grupo hace utiliza varios tipos de información. Una es la más “confiable” o “segura”, que proviene de estudios clínicos controlados o de laboratorio y nos da ciertos parámetros certeros. Por ejemplo: cuánto dura una persona infecciosa, cuál es el periodo de incubación o cuál es la probabilidad de morir en cierta edad con o sin acceso a ventilación mecánica. Son aspectos biológicos que por lo general no cambian de un país a otro y son los que utilizamos en nuestros modelos para simular la epidemia en cualquier lugar.

Pero a quién le corresponde recopilar esos datos con los que ustedes trabajan, ¿a las entidades de salud de cada lugar?

No, son datos que recogen grupos de investigación científica con mucha experiencia e infraestructura para garantizar que son muy estandarizados. Hay otro tipo de información que utilizamos que sí cambia de un país o de un contexto a otro. Por ejemplo: el número de casos reportados o el número de muertes reportadas al sistema de salud. Y es difícil tenerla en tiempo real, que sea estandarizada, en medio de una pandemia, porque depende de la infraestructura para recolectarla en cada país.

Entonces, cuando obtienes esos datos de los sistemas de salud tienes que verlos con unas gafas enormes y mucha precaución. Ver cuáles son los filtros por los que pasaron y preguntar: ¿estos datos a quién representan? Tenemos que entender cuáles son los subregistros que puede haber detrás de ellos, y tratar de suplir esos subregistros con los modelos, que nos pueden dar una idea mucho más precisa que esos datos, que vienen algo sesgados.

Es paradójico. Hoy en día los datos son todo y se ha desarrollado mucha tecnología para adquirir la mayor cantidad de información, pero aún así hay una brecha enorme y nunca logran recabar lo suficiente para tener una imagen más certera de la realidad.

Exacto. Y el error es asumir que los datos como vienen de los sistemas de salud son la verdad absoluta. Los datos son producto de un procesamiento, una infraestructura, de la voluntad de la gente para reportar sus síntomas, del acceso al sistema, etc. Son muchos factores y cosas que pasan en una sociedad y cuando te llegan unos datos lo primero que tienes que preguntar es: ¿qué están representando realmente?

Interrogarlos primero para poder trabajar con ellos después, ¿no?

Correcto. Entonces en esta clasificación, tienes por ejemplo los datos de muertes y los de casos, que es lo super básico que reporta cada sistema de salud. Sabemos ya desde hace muchos años que en situaciones como estas, una pandemia grande, los sistemas llegan a un punto en que se quedan sin pruebas diagnósticas, que no tienen el suficiente personal para lidiar con todas las personas que consultan, etc. Empieza un subreporte mayor del que normalmente habría en una epidemia más pequeña y los datos supuestamente confiables lo son cada vez menos.

De todas maneras, estos datos de los sistemas de salud son muy útiles y los utilizamos, solo que con precaución. Y dentro de estos dos, casos y muertes, confiamos un poco más en las muertes porque, de alguna manera, es difícil “ocultar” o pasar por alto cuando una persona muere.

Hablando de eso, ¿por qué es tan problemático comparar cifras de casos y muertes entre países?

Los países que tienen mucho testeo reportan más y hace que se vean muchos casos. Y los países que hacen muy poco testeo sólo reportan los casos más graves y artificialmente pareciera que tuvieran menos. Entonces, comparar casos entre países es casi que inoficioso, honestamente.

Cuando comparas muertes, es un poquito mejor, porque el orden de magnitud de la diferencia entre lo real y lo reportado nunca es tan grande como el de casos. Sin embargo, idealmente querrías tener el mismo tipo de registro de muertes en todos los países. Pero eso no sucede así, en América Latina ya hay un subregistro importante de las causas de muerte. Eso llevó a que en algunos países haya menos muertes por Covid de las que debería haber registradas.

Algunos optaron por registrar solo muertes confirmadas y otros también muertes sospechosas (sin confirmación). Estas últimas se hacen mediante un sistema que lo llaman autopsia verbal. Es decir, los profesionales que reportan la muerte se basan en entrevistas que hacen con los familiares sobre los síntomas de la persona que murió, si tuvo contacto con casos confirmados, etc.... entonces reportan que la persona murió sin pruebas, pero es sospechoso. Luego los departamentos de estadística junto con los ministerios de salud hacen unas comisiones, se sientan y analizan cada caso. Y al final le dan una clasificación definitiva, si lo pasan al grupo confirmado o si lo descartan.

Con ese tipo de comisiones y análisis, que además es posterior, la cifra de muertos puede ir variando también muchísimo…

Correcto, si ves por ejemplo Our World in Data (un portal de la Universidad de Oxford que reúne datos e indicadores sobre distintos temas: pobreza, conflicto, enfermedades, entre ellas Covid-19) se ven claramente países que ya han hecho conciliaciones de esos datos, como Ecuador, Perú, Chile, por dar algunos ejemplos. Se sentaron esas comisiones y dijeron uy, se nos habían pasado estos y los reportaron posteriormente (ver figura abajo). Pero hay otros países que van haciendo las conciliaciones en tiempo real y otros que se demoran un año o más en hacerlo. Incluso puede que nunca las hagan, depende de los protocolos e infraestructura en cada país. Eso hace que sea muy complejo tener todos los datos de muertes y compararlos también entre países.

Un punto clave y muy discutido ha sido el de la inmunidad de rebaño. ¿Por qué era tan problemático apostarle a una estrategia de no hacer nada para lograr una inmunidad de rebaño?

Si, creo que ahí hay mucha confusión también. La inmunidad de rebaño es un proceso biológico.

No una estrategia

No una estrategia, es un proceso biológico que tiene una aplicación para cualquier enfermedad infecciosa y un concepto que se acuñó desde el modelamiento matemático. Hoy en día es tan importante y tan usado, no solo por la pandemia, sino en general. Cada país tiene unas metas de vacunación y así programa cuántas vacunas debe comprar, cuándo y a quién debe suministrarlas para alcanzar su inmunidad de rebaño frente a cada enfermedad infecciosa para evitar epidemias, por ejemplo de sarampión.

Ahora, en esta pandemia estamos frente a una situación de alta mortalidad donde no tenemos vacuna y no tenemos ninguna alternativa terapéutica de gran impacto, de manera que no podemos llegar a la inmunidad de rebaño sin pasar por un alto número de muertes. Además, no sabemos si la inmunidad sería solo temporal (por algunos meses o años). Entonces, pasa de ser un asunto científico a uno moral y ético. Y hay como esos bandos de pensamiento que se formaron, uno que dice que es mejor salir de esto ya, así sea a un costo de alta mortalidad, versus otro que dice no: esperen, tenemos herramientas, la ciencia ha progresado, podemos controlar la propagación con ciertas medidas para no llegar a un impacto tan grande en el corto plazo y así darle una oportunidad a que vengan mejores tratamientos, mayor capacidad hospitalaria, o una vacuna. Y claro, ese balance, que al final termina siendo una decisión política, pues es muy complicado para los gobiernos y para los ciudadanos.

Covid-19 en América Latina

Cuando empezó la pandemia mucha gente decía que a América Latina quizás no iba a llegar o si nos llegaba pues sería después, entonces tendríamos tiempo de aprender de lo que había sucedido en otros países y diseñar una respuesta más apropiada. ¿Cree que eso pasó?

Efectivamente a América Latina llegó unas semanas después. Pero no es tan fácil como que todo el continente tuvo tiempo suficiente de aprender o no, porque también depende de lo que había de base.

¿Se refiere a nuestra propia infraestructura de salud, presupuestos y capacidad?

Sí, tú puedes aprender y querer hacer muchas cosas pero si no tienes los recursos, la infraestructura, es complicado. Yo sí creo que para América Latina la pandemia era más difícil. Porque al menos el sudeste asiático tuvo la experiencia de Sars (2003) y Mers (2012), y estaban familiarizados con lo que era el rastreo de contactos, las cuarentenas -más cortas en ese momento- y con lo que se llama “la contención”. La misma Europa tampoco tenía esa experiencia reciente, para ser honesta, tomó decisiones relativamente tardías. Y eso luego lo vimos en el resto del mundo.

Acá en América Latina estábamos más acostumbrados a trabajar enfermedades transmitidas por vectores (como malaria, dengue, Zika que se contagian vía mosquitos, por ejemplo) pero en realidad no había una experiencia de contención de infecciones respiratorias y mucho menos de esta magnitud. Estamos hablando de una realidad que iba evolucionando con el paso de los días y en unas pocas semanas, a una situación muy difícil, con poquísima infraestructura de biología molecular, por ejemplo. Prácticamente no había en algunos países de la región, ni siquiera profesionales capacitados. Para darte una idea: Colombia, a marzo, tenía como 6 a 8 laboratorios que lograban hacer, entre todos, como mil pruebas diarias. Y se tardó varios meses en construir esa capacidad de hoy (50.000/día) que, si la hubiera tenido al inicio, otra historia estaríamos contando.

Pero no se puede juzgar una situación por cosas que no existían y cada país ha tratado de hacer lo que ha podido. Muchos sí han aumentado sus capacidades hospitalarias y de pruebas rápidamente, y las cuarentenas lograron que se retrasara la propagación del virus por varios meses. Por eso la mayoría de los primeros picos grandes de muertes en América Latina fueron entre junio y agosto, a más tardar septiembre y menos altos pero más largos comparados con los de marzo-abril en Europa.

Esa idea del pico creo que ha sido una de las más difíciles de entender para mucha gente, que se fue enterando luego que el pico podía ser más bien una cordillera, que podía haber una larga meseta, que ese dibujito que todos veíamos en las gráficas de “aplanar la curva” podía variar muchísimo. ¿Nos puede ayudar a entender por qué es así?

Por las diferentes decisiones que las autoridades toman en cada país, básicamente es eso, lo puedes retrasar, escalonar, etc.

Por ejemplo el caso de Argentina tiene desconcertada a mucha gente, porque se creía que habían tomado las decisiones correctas para contener y ahora se disparó de una manera impresionante.

La forma como sucedieron las cosas en Europa es muy distinta a como sucedieron en América Latina. Europa tenía un número de casos alto cuando entraron en las cuarentenas, entonces lograron en ese momento una supresión (bajar el número de casos a niveles muy bajos), que luego mantuvieron una vez los números bajaron durante unos meses largos con unas capacidades de testeo y rastreo grandísimas. Esas capacidades en América Latina, con la excepción de Uruguay, no están y eso hace muy difícil que con solo cuarentenas lograran supresión.

Sobre todo el rastreo, ¿no? Yo tengo la sensación que aquí fallamos todos en rastreo de contactos.

Sí. Es muy difícil el tema de rastreo. No estábamos acostumbrados y la infraestructura para eso es muy complicada, y cuando ya tienes un número de casos alto es muy difícil que funcione. Entonces, volviendo con el tema de Argentina, hicieron un gran esfuerzo de contención inicial pero eso tiene un límite. Y en países tan grandes como Argentina o Brasil es muy difícil que logres controlar todos los pequeños brotes. Si no lo haces antes de hacer reaperturas, una vez abres pues ya es difícil contenerlos.

Siendo realistas, en los modelos que ustedes han venido trabajando, ¿qué podemos esperar en los países de América Latina con una vacuna?

El punto con las vacunas es que hay de diversos tipos. Hay unas que protegen de la progresión de la enfermedad, mientras que hay otras que protegen de la infección. Entonces, las que protegen de la infección, generarían inmunidad de rebaño, las que protegen de la enfermedad no. Pero ambas tienen impacto en la mortalidad. Dependiendo de qué vacuna nuestros países puedan tener acceso primero, el impacto va a ser menor o mayor. Es muy difícil saber hoy qué va a pasar porque no sabemos qué tipo de vacuna va a estar disponible.

Pero sí es una buena noticia que la mayoría de los países de América Latina se han adherido al mecanismo Covax y eso les va a garantizar, apenas se pueda, en algún punto del otro año, acceso a la cantidad de vacunas necesarias para entre el 10-20 por ciento de la población de cada uno de los países. Según los ejercicios que nosotros hicimos, si solo hay una cantidad de vacunas suficientes para el 20 por ciento de la población, entonces los primeros que deben vacunarse pues son los que tendrían más impacto en la mortalidad: los mayores de cierta edad o con comorbilidades y el personal de salud. Si hay más vacunas disponibles se puede ampliar a grupos que son altamente transmisores como las poblaciones un poco más jóvenes, que son más activas en contacto social y que logran esparcir más rápido el virus.

Ahora, no sabemos cómo son las reinfecciones, entonces no sabemos si al final todos necesitaremos la vacuna o si ya nos infectamos, tal vez ya no la necesitaremos. Eso no se sabe.

En las proyecciones que ustedes habían hecho para la región, ¿cómo evaluaban el impacto que iban a tener las cuarentenas? Porque hemos pasado por cuarentenas larguísimas con unos costos sociales y económicos durísimos también, y se creó esa falsa dicotomía de: la vida o la economía.

En el mes de junio, publicamos proyecciones de escenarios generales de supresión y mitigación para países de baja y mediana renta. Advertimos que en países de baja renta la desigualdad y las características sociales estructurales harían mucho más difícil el control y que esto en últimas iba a afectar más a las poblaciones vulnerables.

Creo que entrar en la dicotomía de salud o economía cada vez es más insulso. Ambos son aspectos interconectados en la vida social. Quienes más sufren tanto por la pandemia (casos y muertes) como por las restricciones (trabajo informal, desempleo) son los más pobres. Así que abordar la desigualdad era y sigue siendo una tarea prioritaria para reducir el impacto de la pandemia, como lo sugerimos desde los primeros reportes.

Nosotros no recomendamos en ningún momento seguir una u otra estrategia, así como tampoco evaluamos costos sociales o económicos de ninguna de ellas, pero sí sugerimos que cada país debía evaluar según sus posibilidades. Y eso en algunos sitios puede significar cuarentenas y en otros uso de mascarillas, por ejemplo. Pero a veces el uso de mascarillas no necesariamente funciona, que es otro de los temas culturales. En Asia llevan años usando tapabocas sin poner ninguna resistencia. Para ellos es una cosa buena. En América Latina ha sido difícil crear esa cultura.

Y eso que no ha sido tan difícil como en Estados Unidos. Fue un tema que se politizó muchísimo.

Sí, países que han logrado no politizar el asunto son los que justamente tienen mayores éxitos. La confrontación es muy problemática y sí, lamentablemente nos tocó un año de elecciones en Estados Unidos.

La epidemiología por Twitter

¿Esperaba una reacción tan politizada y radicalizada de algunos sectores en contra de la ciencia?

De alguna manera ya teníamos algo de consciencia de que podía pasar por la experiencia creciente con los grupos antivacunas que también implican una enorme politización. Los que trabajamos en estos temas llevábamos estudiando que alguna pandemia de esta magnitud podría ocurrir. Y lo decíamos también sabiendo que sería una situación con profundas implicaciones sociales y políticas, como lo han dicho los científicos del cambio climático.

Pero tengo la sensación de que por más de que los epidemiólogos lo venían diciendo, y venían advirtiendo a los países que debían tener sus planes de contingencia, no sé si la idea de una pandemia era una cosa tan popularizada entre el común de la gente. Me atrevería a decir que, quizás, estaba más presente la amenaza del cambio climático, al menos en América Latina.

Sí, de acuerdo. Mira, es tan complejo el asunto que la OMS lo venía advirtiendo hace años, lo denominaba enfermedad X, por no saber qué virus exactamente sería el implicado. Y los grupos de modeladores de epidemias estudiaban varios escenarios. Luego en el 2009 hubo la de Influenza AH1N1 o mal llamada “gripe porcina”, y producto de esta se generaron muchas capacitaciones y equipos de preparación pandémica que se reunirían esporádicamente. Todos los países fueron creando sus planes de respuesta anti-pandemia y algo se logró. Pero realmente la AH1N1 fue bastante leve y no generó cambios tan profundos en la preparación de los países.

En América Latina no estábamos preparados y de alguna forma se creó, no tengo muy claro a partir de cuándo, cierta idea de que una región que ha estado superándose y desarrollándose económicamente va a tener menos enfermedades infecciosas y cada vez más crónicas. Esto es una realidad, que la mayor carga de enfermedad (cantidad de patologías, consultas, hospitalizaciones) en países que se desarrollan más es por enfermedades crónicas. Pero esto en la práctica se ha traducido en que la mayor parte de los epidemiólogos y salubristas, en los últimos años, se han dedicado más a las enfermedades crónicas, pero son menos los que nos ocupamos de las enfermedades infecciosas. Mientras que en otros países desarrollados de todos modos sí siguieron avanzando en esto, acá nos quedamos un poco relegados.

Nos encontramos en América Latina con muchas carencias, no solo de infraestructura y tecnológicas, sino también de formación científica. Nosotros (Imperial College) llevábamos ya dos años haciendo cursos de modelamiento matemático y análisis de epidemias en Colombia, porque no puedes entenderlas sin estos modelos matemáticos, pero eso era visto como una super rareza aquí.

¿Había cierto desdén hacia ustedes, llamándolos “futurólogos” dentro del mismo campo?

Sí, me acuerdo que una vez alguien me entrevistó en una universidad en Colombia y me preguntó: doctora, ¿a usted le gustaría trabajar alguna vez en algo más práctico y menos teórico? (Se ríe) Estaba hablando con una persona que tenía un doctorado en salud pública. Yo todo lo que hago es supremamente práctico, le decía yo.….

El alcance hacia el público y hacia el mismo gremio no es fácil, es una comunicación que requiere de parte y parte, con mucha voluntad de aprendizaje y enseñanza, y que se vea que lo que hacemos tiene una aplicación, que no es algo teórico sobre lo que podría pasar pero no pasa.

¿Cómo ha sido esa experiencia, como científica, de estar haciendo hilos explicativos en Twitter y participando en conferencias para un público general? ¿Qué ha aprendido en esas interacciones sobre la forma como las personas que no tenemos una formación en ese campo entendemos el conocimiento científico?

Es un tema que me ha preocupado desde hace tiempo, antes de la pandemia, como te digo, por los movimientos antivacunas y un montón de pseudo ciencia, de medicamentos no probados, el mal uso de los antibióticos y la emergencia de la resistencia antibacteriana...Muchas veces pensé: ¿qué hacemos para que las personas se interesen en lo científico? Entonces cuando llegó la pandemia me sorprendió mucho la curiosidad que mucha gente tenía de aprender.

Y la necesidad. Es que no nos quedó otra opción.

Exacto, fue la necesidad y la curiosidad. Pero yo me he sorprendido porque explicar todo esto es difícil y la gente se queda sentada dos horas escuchando en los encuentros virtuales. Y preguntan mucho: ¿pero por qué pasa esto? ¿y ésto cómo lo hizo? Esa curiosidad me parece buena y lleva a que cada persona pueda actuar un poco mejor, que todos podamos entender que hacemos parte de la propagación del virus. Y también es bueno que la gente se interese por cómo se produce ese conocimiento científico y cuáles son sus limitaciones.

Ahora, con tanta desinformación y noticias falsas, me pregunto si también se ha sentido desbordada por la cantidad de cosas que circulan por ahí. Si ha sido difícil tratar de tener discusiones que aporten y no peleas tuiteras.

Sí, eso es un círculo vicioso muy complicado. Yo he tratado de no enfrascarme en ninguna pelea insulza. A veces sí estoy en discusiones académicas que me parecen importantes o en otras que no necesariamente son académicas, sino que están en esa conexión entre la academia y la política porque es muy complicado trazar una línea y decir: esto es científico y de aquí para allá no lo es. Y a veces eso termina en discusiones, que me parecen totalmente sanas y en el mundo académico son muy normales, pero de pronto la gente no está acostumbrada y piensa que son peleas.

En medio de tanta desinformación, hoy sabemos mucho más sobre el virus, su transmisión, cómo se comporta, y varios de sus efectos. ¿Cuáles son algunas interrogantes que todavía están pendientes y que usted quisiera saber para poder hacer mejor su trabajo?

Me gustaría poder entender, por ejemplo, cómo ocurre el contacto social en América Latina, con nuestras formas de socializar que suelen tener mayor contacto físico. En Europa se ha estudiado bastante ese tema pero honestamente aquí no sabemos mucho de eso y me parecería muy útil saber cómo la gente está ejerciendo ese contacto y qué tan distinto es de lo que hacen en Asia o en Europa.

Otras cosas, que no son muy propias de América Latina sino del mundo, es si existe o no una estacionalidad que marque la diferencia. Y pues la duración de la respuesta inmune, definitivamente. Tampoco sabemos, ni siquiera las personas que estudian inmunidad de rebaño todo el tiempo, cómo es en cada país o en cada zona. Probablemente cada lugar tiene una inmunidad de rebaño distinta porque depende de la estructura de los contactos sociales…. Son muchas cosas que apenas empezamos a entender al respecto, ojalá que de aquí al otro año logremos saberlas.

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