“Estamos presentando modelos y tratando de brindar herramientas ante tanta incertidumbre”, dijo la Diputada Nacional y ex ministra de Salud de Mendoza, Claudia Najul, al dar comienzo a la actividad.
El ex ministro de Salud de la Nación, Adolfo Rubinstein, presentó junto a Alejandro López Osornio un Modelo Epidemiológico y Sanitario Interactivo para Evaluar la preparación y capacidad de respuesta de los sistemas de salud en Latinoamérica y el Caribe.
Manuel Terrádez y Pedro Antenucci expusieron sobre el Uso de la información en la gestión del COVID-19.
El Vicepresidente de la Fundación, Jesús Rodríguez, agradeció a los panelistas y recordó una de las razones de ser de nuestra institución: “Desde siempre buscamos proveer un puente entre la academia y la política para que las políticas públicas sean resultado de los saberes académicos pero también teniendo en cuenta las consideraciones políticas y me parece que de esto se ha tratado este intercambio”.
Compartimos a continuación algunos puntos centrales de las exposiciones:
Adolfo Rubinstein:
El Modelo Epidemiológico y Sanitario Interactivo para Evaluar la preparación y capacidad de respuesta de los sistemas de salud en Latinoamérica y el Caribe está siendo desarrollado por el Centro de Implementación e Innovación de Políticas de Salud (CIIPS), Departamento de Evaluación de Tecnologías Sanitarias y Economía de la Salud. Se trata de un proyecto en curso que cuenta con el financiamiento del Banco Interamericano de Desarrollo (BID) y que está siendo adaptado a todos los países de nuestra región.
Tiene dos importantes objetivos:
1- Estimar la dinámica de transmisión del COVID-19 y su impacto sobre la preparación y capacidad de respuesta del sistema de salud de Latinoamérica y el Caribe, en función de diferentes escenarios y políticas públicas implementadas en cada país para controlar, mitigar o suprimir la propagación de la epidemia.
2- Facilitar la toma de decisiones por parte de analistas y políticos ya que el modelo permite ajustar sus parámetros según el contexto específico de cada país, y por lo tanto construir escenarios personalizados que permitan anticipar el efecto de las intervenciones a ser implementadas.
Los modelos epidemiológicos -y ahora tenemos una suerte de saturación de modelos- en general pretenden predecir qué va a suceder con la epidemia pero, en muchos casos, no tienen en cuenta el comportamiento de la población y no alcanza solamente con tener en cuenta las variables clínicas. El comportamiento de la población en Dinamarca no es el mismo que en España o Estados Unidos.
Los modelos epidemiológicos tienen muchísimas limitaciones. Como decía el reconocido epidemiólogo George E.P Box, “Todos los modelos están equivocados pero algunos pueden ser útiles”. ¿Cuando pueden ser útiles? Cuando nos permiten tomar decisiones anticipadas .
Este modelo presenta algunas ventajas:
– Establece el impacto de la epidemia según distintos escenarios y medidas implementadas.
– Parametriza las variables según el contexto específico del país permitiendo la total interacción del usuario con el modelo.
– Presenta los recursos críticos del sistema de salud en cada país consultando todas las fuentes disponibles y validando los datos en cada país con informantes clave.
– Permite anticipar cuándo se deberían tomar las medidas para evitar el colapso de servicios críticos.
– Puede utilizarse en cada país tanto a nivel nacional como subnacional si se cuenta con un mínimo set de datos epidemiológicos, políticos y sanitarios.
Manuel Terrádez:
– Presentación de la movilidad comparada GBA – CABA desde el inicio de la cuarentena hasta el 17/07, con datos de movilidad generados por la empresa Grandata para PNUD, construidos a partir de un hash del Mobile Advertising ID que es único para cada teléfono celular.
– La movilidad fue aumentando progresivamente con el paso del tiempo y con la flexibilización de las medidas de aislamiento en el GBA y en CABA.
– El regreso a la cuarentena estricta (fase 1) tuvo un efecto limitado sobre la movilidad.
– Posteriormente, se realizó una correlación entre la movilidad de la población y el Índice de Progreso Social del conurbano bonaerense (herramienta construida por la provincia de Buenos Aires, CIPPEC, GDFE y AVINA/IPS).
– Los resultados muestran una asociación negativa estadísticamente significativa entre la movilidad y el IPS. La cuarentena y las medidas de aislamiento son menos efectivas en los municipios que tienen peores desempeños en sus indicadores sociales y medioambientales.
Pedro Antenucci:
– Presentación de algunos instrumentos disponibles para reducir la incertidumbre y monitorear lo que está sucediendo con la pandemia y su reproducción.
– Una de las fuentes que tenemos para obtener información y que se ha usado en Wuhan, China, son las imágenes satelitales. En este caso vemos las imágenes de los estacionamientos de los hospitales, la cantidad de autos en 2018 y en el período de diciembre 2019, podemos ver cómo aumentó la cantidad de autos y concluir que algo estaba pasando. Si compatibilizamos esto con los resultados de las búsquedas en Internet podemos ver también que durante el período que aparecieron más autos en los estacionamientos también aparecieron más consultas en Internet relacionadas con los síntomas de diarrea y enfermedades respiratorias. Esto permitió anticipar cuál iba a ser el comportamiento de la enfermedad.
– Otra herramienta que también se está usando para obtener información es el análisis de los desechos cloacales. La materia fecal incluye en su ARN rastros del COVID -19.
– Encuestas de sintomas, incluso Facebook en conjunto con universidades, está lanzando encuestas a través de las cuales es posible ir monitoreando síntomas.
– En Alemania se lleva adelante una estrategia similar basándose en la donación de datos. Desarrollaron una aplicación para smart watch o pulseras inteligentes que registra la velocidad cardíaca y los pasos. Si se registra más frecuencia cardíaca pero menos pasos, es más probable que eso esté asociado a una enfermedad. Con esta información se esta mapeando y monitoreando para intentar predecir la enfermedad.
– El lado oscuro de la luna. Así como podemos conocer la movilidad a través de los celulares tambien podemos saber qué personas fueron a una manifestación, podemos saber dónde viven y trabajan. Esto se hizo con algunas de las personas que fueron a la manifestación Black lives matter, por ejemplo.
– Otro ejemplo del lado oscuro: una aplicación (Alerta Guate) que se desarrolló para Guatemala y fue donada por un empresario, en realidad le permitía a los que la donaron quedarse con los datos de las personas por 10 años y además se comprobó que el empresario (un empresario de loterías) empezó a hacer publicidad de sus empresas a través de la aplicación.
