Es razonable suponer que el desarrollo de una pandemia siga un mismo patrón en cualquier país y que desviaciones de un tal patrón tengan alguna explicación racional específica sin cuestionar la validez general de la hipótesis. Esto ha permitido describir y proponer explicaciones de diferentes características de la pandemia debida al COVID-19, y estimar por ejemplo el número de los contagios con débil o ningún síntoma.
Los factores por considerar para explicar desviaciones de un patrón común son muy variados y pueden ser demográficos, económicos, de eficiencia del sistema sanitario, sociológicos, ambientales.
Mostraremos evidencia de que la rapidez del desarrollo de la pandemia en América Latina y en los países, en su mayoría europeos, donde se está registrando el mayor número de contagios, responde sí a un patrón común, pero solamente al interior de cada grupo de países, mientras hay definitivamente una diferencia entre los dos grupos.
No pretendemos explicar esas diferencias, lo cual requiere una investigación dedicada, sino solamente mostrar que no puede tratarse de fluctuaciones accidentales y consideraremos algunas posibles hipótesis acerca de su causa.
Nuestro estudio analiza el periodo durante el cual el número de contagios confirmados en un país pasa de un valor del orden de 50 a uno del orden de 1500. Con 50 contagios confirmados ya se puede asumir que la evolución de la pandemia siga lo que prevén los usuales métodos estadísticos y no dependa del país considerado. El valor de 1500 contagios permite analizar una muestra suficientemente amplia de países.
Los objetos de nuestra comparación son dos: el número N de días del intervalo de tiempo entre esos dos umbrales y la ley temporal que lo describe.
El primer grupo de países incluye los nueve países latino americanos, Brasil, Chile, Ecuador, Perú, México, Panamá, República Dominicana, Colombia y Argentina que a la fecha del 5 de abril habían registrado al menos alrededor de 1500 contagios confirmados y el segundo incluye los diez países de mayor desarrollo de la pandemia, Italia, España, Francia, Reino Unido, Irán, Turquía, Suiza, Estados Unidos, Bélgica y Alemania.
Se asume que los datos del crecimiento de N puedan ser descritos por un comportamiento exponencial, lo cual implica que log10N tiene un desarrollo lineal, log10N = mx + b. La pendiente m de la recta permite evaluar el tiempo de duplicación de N, dividiendo 0.30 entre m si los valores de x varían diariamente.
En la mayoría de los casos examinados, el valor de N en el primer grupo de países es menor que en el segundo. N varía entre 11 (Brasil) y 21 días (Colombia), con un valor promedio de 16.1 en el primer grupo, y entre 6 (Turquía) y 17 días (Estados Unidos), con valor promedio 10.4 en el segundo grupo.
La diferencia entre los dos grupos es aun mayor si se considera m. En el primer grupo m varía entre 0.0058 (Colombia) y 0.085 Brasil, con un valor promedio de 0.065 y en el segundo entre 0.109 (Reino Unido) y 0.26 (Turquía) con un valor promedio de 0.15.
Aunque con menor evidencia, este resultado es confirmado por los países de América Central y del Caribe, donde solamente tres países tienen al menos 250 casos confirmados. Estudiando en esos países la evolución del contagio entre 50 contagios y el valor actual, se obtienen para m los valores 0.049 (Costa Rica) y 0.07 (Cuba y Honduras).
Esto permite afirmar que la existencia de una diferencia a nivel global entre América Latina y los países de mayor desarrollo de la pandemia es demostrada, y vale a nivel nacional.
¿Qué consecuencia conlleva un diferente valor de m?
Ya se mencionó que el valor de m permite calcular el tiempo necesario para que los contagios se dupliquen. Sin embargo, hay que recordar que obviamente el desarrollo de la epidemia no puede ser indefinidamente exponencial y de hecho m va disminuyendo al mantener fijo el primer día de análisis y alargar el periodo estudiado. Si, cuando esto sea posible, se calcula, a partir de los valores de m determinados por nuestro análisis, el tiempo de aumento de N desde 1500 hasta 3000 y se lo compara con el tiempo real, el acuerdo es satisfactorio, compatiblemente con la consideración hecha acerca de la variación de m.
¿Cuál puede ser la causa de esta diferencia?
Las posibles causas se pueden dividir en dos categorías: una que toma en cuenta factores cuantificables como una posible distinta resiliencia ligada a la edad o a características étnicas, influencia de factores ambientales como la temperatura, número de los controles; otra que considera factores como la fiabilidad de los datos, el efecto de normas de contención y distintos comportamientos sociales. Cabe decir que la limitada información sobre el numero de controles en América Latina pone este dato más bien en la segunda categoría.
La generalidad del patrón latinoamericano parece excluir las características étnicas, Al contrario, la edad podría ser un factor importante, ya que la edad promedio de los países del primer grupo es de 29 años contra 40.6 del segundo grupo.
Con respecto a la temperatura hemos considerado una o dos ciudades por país, escogiendo ciudades de la zona de mayor difusión de la pandemia en cada país.
Las ciudades consideradas son San Pablo, Rio de Janeiro, Santiago de Chile, Guayaquil, Lima, Ciudad de México, Ciudad de Panamá, Santo Domingo, San Francisco de Macorís, Bogotá, Buenos Aires y Resistencia en el primer grupo y Milán, Barcelona, Madrid, París, Colmar, Birmingham, Teherán, Istanbul, Lausana, Nueva York, Amberes, Mons, Berlín y Munich en el segundo.
En el primer grupo el promedio de las temperaturas mínima y máxima en marzo es 17.9⸰ y 27.8⸰, mientras en el segundo 4.2⸰ y 12.4⸰. Son resultados que, sin pretender tener significado estadístico, muestran que la hipótesis de una correlación merece atención.
Los datos sobre el numero de controles y el criterio de decisión si someter un paciente a controles son por lo general escasos y difíciles de encontrar. Pero es posible que sean mucho menores en el primer grupo de países.
Es muy probable que las medidas de contención sean relevantes. Gran parte de ellas fueron tomadas casi contemporáneamente hacia la mitad de marzo e incluyeron cierre de fronteras, cierre de universidades y colegios, distanciación social, cuarentena, toque de queda, pero en ese momento, mientras en el segundo grupo la epidemia había alcanzado niveles elevados, en América Latina estaba todavía en una etapa incipiente, lo cual puede haber reducido su impacto.
El último tema es el de la fiabilidad de los datos. Hay países donde el seguimiento de los casos ha sido muy cuidadoso, por ejemplo Colombia, pero esto no es general. Sin embargo, no parece probable que en la evolución exponencial de su desarrollo no se vea el efecto de de una eventual subestimación de los datos.
Esto no quiere decir que no haya elementos de la estadística latino americana que llamen la atención y puedan sugerir alguna falla en el conteo de los contagios. Por ejemplo, el número de contagios por millón de habitantes de algunos países centro americanos está muy por debajo del de numerosos estados caribeños insulares. Se trata de todas maneras de números pequeños y puede tratarse de una fluctuación.
Para apreciar en todo su alcance la validez de estas consideraciones se requiere por supuesto un análisis mucho más detallado, pero todo parece sugerir que el desarrollo de la pandemia en América Latina será más lento que en los países del segundo grupo, lo cual es de suma importancia en función de la presión que la pandemia ejerce sobre el sistema hospitalario de los países y de la planificación de las acciones a tomar.