La cifra de infectados de coronavirus en Silicon Valley es 85 veces mayor a lo reportado, advierte estudio

SAN JOSÉ, California. – Un estudio de la prestigiosa Universidad de Stanford donde se estima que el número de infectados de coronavirus en un condado de California es hasta 85 veces mayor al reportado, está bajo ataque por parte de la comunidad científica internacional.

Los resultados fueron publicados por la revista medRxiv y en ellos se revela una abrumadora disparidad con las cifras oficiales del Departamento de Salud del condado de Santa Clara, donde se llevó a cabo el muestreo estadístico.

Según el reporte, tantas como 81,000 personas en esta región de Silicon Valley pudieron haber estado contagiadas de covid-19 sin saberlo, una cifra que representa el 4.16% de la población total del condado.

Aún con el margen de error atribuido al ejercicio, los investigadores de Stanford estiman que el parámetro menor es de 48,000 residentes identificados como portadores del virus durante los primeros días de abril, fecha en que se realizó el análisis. Con cualquier cifra que se elija, el número se ubica muy por encima a los 1,000 casos positivos que las autoridades de salud reportaban al momento de estudio.

“La implicación más importante es que el número de infecciones es mucho más grande que el número de casos reportados”, dijeron los investigadores de Stanford, cuyos resultados se publicaron sin el escrutinio de la comunidad científica, una práctica que en inglés como ‘peer reviewed’.

Los dos principales indicadores de los datos recabados se pueden resumir en que la verdadera tasa de mortalidad del virus es menor a la estimada (en el estudio osciló entre 0.12% y 0.20%), y que la enfermedad se ha propagado entre la comunidad en mucho mayor medida, pero sin que sea la suficiente para alcanzar la llamada "inmunidad poblacional".

Cómo se llegó a los resultados

El estudio de la Universidad de Stanford fue el primero en el país enfocado en la búsqueda de anticuerpos a través de pruebas serológicas que, en otras palabras, permiten saber, a través de las muestras de sangre, si una persona ha tenido una respuesta inmune al coronavirus y determinar si estuvo o no infectada.

Pero los críticos señalan que el muestreo estuvo lleno de pifias y no es representativo de la demografía del condado de Santa Clara. “Creo que los autores nos deben una disculpa a todos (…) no solo a nosotros, sino a (la Universidad de) Stanford”, escribió sobre el estudio Andew Gelman, director del Centro de Estadística Aplicada de la Universidad de Columbia.

Y es que el método para conseguir voluntarios no fue el más convencional desde su arranque. Los investigadores recurrieron a la red social Facebook para encontrar a cerca de 3,300 residentes que llegaron hasta una estación móvil entre el 3 y el 4 de abril, donde se les tomó una muestra de sangre a través de una pinchadura en el dedo índice.

Los análisis concluyeron que una de cada 66 pruebas arrojó resultados positivos sobre la presencia de anticuerpos de covid-19. Sin embargo, los hispanos estuvieron subrepresentados en el muestreo, aún y cuando se encuentran entre la población más afectada por el virus.

“Pudieron haber tomado a un sector de la población que era más o menos propenso a estar infectado, eso no lo sabemos”, dijo a la revista LiveSciense George Rutherford, profesor de Epidemiología y Bioestadística de la Universidad de California en San Francisco.

Esta es apenas una de las decenas de investigaciones sobre anticuerpos para el covid-19 que están en marcha en el mundo. Alemania lidera uno de los estudios de mayor envergadura: se proponen realizar la prueba de anticuerpos a toda la población, mientras que, en Estados Unidos, el Instituto Nacional de la Salud anunció que hará pruebas a 10,000 voluntarios saludables para detectar la presencia de anticuerpos.

Toma de decisiones clave

La premura para que ejércitos de investigadores salgan a las calles a realizar muestreos serológicos responde a una cuestión clave: sus resultados pueden ayudar a las autoridades de salud a definir los siguientes pasos en la lucha contra el coronavirus y al mismo tiempo determinar cuándo es conveniente relajar las medidas de distanciamiento social.

En el Área de la Bahía, por ejemplo, dos comunidades diametralmente opuestas fueron elegidas para este propósito. Investigadores de enfermedades infecciosas en UCSF se embarcaron en la labor titánica de aplicar ‘tests’ de covid-19 a los casi 2,000 habitantes de Bolinda, una comunidad en el condado de Marin, y a la mayor cantidad de residentes en el sector más poblado del vecindario latino de San Francisco.

El estudio tiene como objetivo contrarrestar la falta de datos sobre el comportamiento del coronavirus en comunidades con distintas características, uno de los principales retos para combatir su rápida propagación a nivel local.

Mientras que en la comunidad rural y predominantemente blanca de Bolinda sus residentes se han aislado desde que la pandemia alcanzó la costa oeste de Estados Unidos, en el barrio hispano de San Francisco, donde muchas familias viven hacinadas a causa de los elevados precios del alquiler, el número de contagios de coronavirus supera por mucho al resto de la ciudad.

Para los científicos, ambas pruebas son fundamentales para comprender el grado de propagación real de la enfermedad en estas comunidades, sobretodo porque los ‘tests’ de covid-19 no pueden detectar el virus una vez que éste ha sido eliminado del sistema, un común denominador entre pacientes asintomáticos o que recuperaron sin necesidad de visitar al médico.

“Estudiar a detalle cómo se propaga el virus en dos comunidades tan distintas nos dará la información necesaria para poder predecir de mejor manera cómo controlarlo en comunidades similares a lo largo de todo el país”, dijo Bryan Greenhouse, el investigador de UCSF a cargo del estudio.

A la fecha, todas las decisiones de las autoridades de salud, incluida la de cómo y cuándo se podrán relajar las medidas de distanciamiento social, se han tomado con base en conjeturas sobre la forma en la que el virus se comporta, las cuales son obtenidas de datos limitados a las pruebas de pacientes con síntomas u hospitalizados.

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