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Discutimos la efectividad de las intervenciones no farmacéuticas para reducir las interacciones sociales y frenar la propagación del covid en el corto plazo.
Esta columna fue escrita en co-autoría con David Bardey y Alexis Gravel.
En días pasados, el centro que hace seguimiento a la pandemia del covid de la Universidad de Johns Hopkins reportó que pasamos el millón de muertes a nivel mundial. Diez meses después de que se identificó el virus, los esfuerzos para contener su propagación continúan, a un costo humano y económico sin antecedentes en la historia reciente.
En ausencia de una vacuna, la mayoría de los países han basado sus estrategias de mitigación en las llamadas Intervenciones No Farmacéuticas (NPI por sus siglas en inglés). Estas estrategias consisten en medidas para reducir las interacciones sociales y frenar así la propagación del virus, evitando el colapso de los sistemas de salud. El tiempo que tardaron los gobiernos nacionales en implementar estas medidas al comienzo de la pandemia fue muy variable entre los países. En un estudio reciente usamos esa variabilidad para tratar de entender la efectividad de estas medidas en el corto plazo.
El brote de covid se identificó por primera vez en Wuhan, China, en diciembre de 2019, y se extendió rápidamente por los países vecinos. Japón, Corea del Sur y Vietnam notificaron casos en enero de 2020. Para el 30 de enero, la Organización Mundial de la Salud (OMS) declaró una emergencia sanitaria mundial. Pero fue en marzo cuando la pandemia se volvió verdaderamente global. Según los datos del Centro Europeo para la Prevención y Control de Enfermedades (Ecdc), durante las dos primeras semanas de marzo se reportaron muertes por covid en 11 países asiáticos, 18 países europeos, 3 países africanos, 3 países de América Latina y el Caribe, Australia, Estados Unidos y Canadá (ver figura 1). A finales de marzo, el virus estaba presente en 122 países.
Figura 1. Número de países con al menos una muerte por covid. Notas: Cálculos de los autores con base en los datos del Centro Europeo para la Prevención y Control de Enfermedades (Ecdc).
El virus se propagó rápidamente, pero los países en los que el virus llegó más tarde tuvieron tiempo para aprender sobre el peligro al que se enfrentaban y reaccionar con mayor rapidez. La figura 2 muestra la relación entre la fecha del primer caso (panel (a)) o muerte (panel (b)) reportada, y el número de días que pasaron para que los gobiernos nacionales implementaran requerimientos para que las personas se quedaran en su casa, la NPI más común. La información sobre la fecha en la que se implementan las políticas la tomamos de los datos reportados por la Escuela de Gobierno Blavatnik de la Universidad de Oxford.
Los países en los que el virus llegó más tarde fueron mucho más rápidos en implementar políticas de mitigación. En promedio, el tiempo entre el primer caso notificado en un país y la promulgación de un requerimiento para quedarse en casa fue de 22 días, pero tener un día más sin el virus redujo el tiempo de respuesta entre 0.65 y 0.71 días. Por ejemplo, los países con casos notificados en enero y febrero tardaron en promedio 40.2 días en imponer este requerimiento, mientras que los países con el primer caso notificado después de principios de marzo tardaron 16.1 días. En muchos países, las intervenciones se implementaron incluso antes de la primera muerte notificada.
Panel (a): primer caso Panel (b): primera muerte
Figura 2: Correlación entre la fecha del primer caso o muerte por covid y la velocidad de implementación de intervenciones no farmacéuticas. Notas: Cálculos de los autores con base en los datos del Centro Europeo para la Prevención y Control de Enfermedades (Ecdc) y de la Escuela de Gobierno Blavatnik de la Universidad de Oxford.
Dado el crecimiento exponencial del virus, si estas intervenciones son efectivas, la velocidad en la implementación de las intervenciones debió tener efectos significativos sobre la evolución de la pandemia en cada país, al menos en el corto plazo. La figura 3 muestra la relación entre la fecha de la primera muerte relacionada con covid en cada país y el número acumulativo de muertes después de 30 días. Existe una clara relación negativa entre el momento de la llegada del virus y lo letal que fue al final del primer mes: tener un día extra sin el virus está relacionado con una disminución en el número acumulativo de muertes en el día 30 de 4.2 por ciento.
En resumen, la fecha de llegada del virus está estrechamente relacionada con la velocidad de la respuesta de la política y lo letal que fue al comienzo de la pandemia.
Figura 3.Correlación entre la fecha de la primera muerte y el (log) número acumulativo de muertes 30 días después. Notas: Cálculos de los autores con base en los datos del Centro Europeo para la Prevención y Control de Enfermedades (ECDC) y de la Escuela de Gobierno Blavatnik de la Universidad de Oxford.
Las NPIs afectan la propagación del virus al reducir las interacciones entre las personas y la probabilidad de contagio. Para estudiar este mecanismo, usamos información sobre patrones de movilidad diarios reportados por Google para cada país. Estos índices de movilidad nos permiten aproximar, de manera imperfecta, la intensidad de las interacciones sociales y el grado de distanciamiento social. La figura 4 muestra la evolución de dos índices de movilidad: tiempo que la persona pasa en su residencia (movilidad residencial), y número de visitas al lugar de trabajo (movilidad trabajo), entre diez días antes y 25 días después de la implementación por primera vez del requerimiento de quedarse en casa.
Los valores reportados corresponden a promedios entre países. Para facilitar la interpretación, los índices de movilidad están normalizados, de modo que toman el valor de cero en la fecha en que se implementó la política en cada país y tienen una varianza entre países de uno.
Hay dos mensajes que se derivan de la figura 4. Primero, los patrones de movilidad comenzaron a cambiar antes de la implementación de los requerimientos para quedarse en casa. En otras palabras, las personas ya habían reducido su movilidad incluso antes de que se aplicaran restricciones formales. En segundo lugar, parece haber una aceleración de la reducción de la movilidad en el momento en que se implementó la política. En ese sentido, las NPIs en las primeras etapas reforzaron un patrón que ya estaba en marcha.
Panel (a): movilidad residencial
Panel (b): movilidad trabajoFigura 4. Índice de movilidad antes y después de la implementación del requerimiento para quedarse en casa.Notas: Cálculos de los autores con base en los datos del Centro Europeo para la Prevención y Control de Enfermedades (Ecdc), de la Escuela de Gobierno Blavatnik de la Universidad de Oxford, y de los índices de movilidad de Google.
Para estimar el efecto de la implementación del requerimiento de quedarse en casa sobre los niveles de contagio y letalidad del virus, es necesario desligar los cambios en la movilidad inducidos por la política de los cambios en la movilidad que ya se estaban presentando aún antes de su implementación. En el estudio usamos la estructura panel de los datos, así como técnicas econométricas para el análisis de estudios de evento, para hacer esa separación. En el ejercicio nos concentramos en ventanas cortas de tiempo alrededor de la implementación inicial de la política, entre diez días antes y 25 días después de su promulgación. Esto con el fin de reducir la influencia de otros factores que afectan el comportamiento de la movilidad a medida que avanza la pandemia.
Los paneles (a) y (b) de la figura 5 muestran los resultados de este ejercicio. La implementación de requerimientos para quedarse en casa aumentó la movilidad residencial (tiempo que se pasa en casa) y redujo la movilidad hacia el trabajo en 0.5 desviaciones estándar. Un efecto para nada despreciable.
Usando técnicas similares, podemos estudiar el comportamiento del número de casos y del número de muertes antes y después de la implementación del requerimiento para quedarse en casa. Los resultados se muestran en los paneles (c) y (d) de la figura 5. En el caso del número de muertes, permitimos un rezago de 15 días dado periodo de incubación del virus. Las estimaciones muestran una reducción casi inmediata en los casos diarios entre 5 por ciento y 15 por ciento, al menos en el corto plazo. La reducción en el número de muertes es del mismo orden de magnitud: entre 3 por ciento y 11 por ciento.
Panel (a): movilidad residencial
Panel (b): movilidad trabajo
Panel (c): Casos
Panel (d) Muertes
Figura 5. Índice de movilidad y (log) número acumulativo de casos y muertes. Cambios antes antes y después de la implementación del requerimiento para quedarse en casa. Notas: Cálculos de los autores con base en los datos del Centro Europeo para la Prevención y Control de Enfermedades (Ecdc), de la Escuela de Gobierno Blavatnik de la Universidad de Oxford, y de los índices de movilidad de Google.
El tiempo de aprendizaje que tuvieron los países en los que el virus llegó más tarde les permitió reaccionar más rápido. Esta reacción se manifestó en medidas de contención que limitaron la interacción entre las personas, reduciendo su probabilidad de contagio. A pesar de que las personas ya venían reduciendo su movilidad, las medidas aceleraron este proceso. Nuestras estimaciones sugieren que durante la etapa temprana de la expansión del virus, las restricciones a la movilidad redujeron los casos y muertes diarias de manera significativa, en un rango entre -5 por ciento y -15 por ciento por día, al menos en el corto plazo.
Empezar temprano, sin embargo, puede llevar a que se aplace el pico, alargando la duración de las medidas e intensificando el impacto económico. Esto es en parte lo que sucedió en Colombia. Más aún, los ganadores en el corto plazo no son necesariamente los mismos que en el largo plazo: la necesidad económica hace que parte de la población no pueda acatar periodos sostenidos de confinamiento. Las disyuntivas que enfrentan los hacedores de política continuarán por un tiempo. Nuestros resultados pueden ser útiles en un momento que hay otro rebrote en Europa y una nueva ola de restricciones.
