A estas alturas de la película todos sabemos lo que es el R0 y cómo nos ayuda a medir la evolución de la pandemia, pero estos últimos días hemos empezamos a oír hablar de otro parámetro importante: el factor de dispersión. Este factor – al que designamos con la letra K – ha ido ganando importancia mediática y nos indica cómo de homogénea es la dispersión de la enfermedad. Cuanto más bajo sea este número, mayor es el número de casos que proceden de un menor número de casos originales.
Expliquemos el concepto un poco mejor.
Pongamos, por ejemplo, que el R0 del SARS-CoV-2 es 3. Eso siginfica que en ausencia de medidas de contención cada persona infecta de media a 3 personas. Pero podemos tener el mismo R0 teniendo factores de dispersión muy diferentes. Por ejemplo, podríamos tener un escenario en el que 27 personas se han infectado porque de un grupo de 9 personas cada una de ellas ha infectado a 3 personas, o porque de esas 9 personas originales, 5 no han infectado a ninguna, 3 han infectado a 2 y una persona ha infectado a 21 personas. Los dos ejemplos responden a un R0 de 3, pero a una dinámica de expansión muy diferente. En este segundo ejemplo, la persona que ha infectado a 21 personas es lo que solemos llamar un supertransmisor.
En el año 2005 se publicó un artículo en Nature en el que se analizaba este valor (k) en diferentes enfermedades. De todas ellas, SARS -prima hermana de COVID-19- fue precisamente la enfermedad que obtuvo un factor de dispersión menor, es decir, fue la enfermedad en la que hubo mayor variabilidad en el número de casos que cada paciente infecta. Analizaron los datos del brote de SARS en Singapur y observaron que de media, el 73% de los casos de SARS infectaron a menos de una persona, mientras que un 6% de los pacientes infectó a más de 8 personas. Y los datos fueron consistentes con otras regiones y brotes.
A día de hoy, todo parece indicar que el SARS-CoV-2 comparte esta característica con SARS y MERS. Conforme ha ido avanzando la pandemia, hemos ido oyendo casos de eventos que han sido focos importantes de contagio. Por ejemplo, el 10 de marzo, un coro de 61 personas se reunió para practicar en una iglesia de Washington. Uno de los asistentes había estado sufriendo lo que parecía ser un resfríado durante los tres días anteriores, pero desgraciadamente, el resfríado resultó ser COVID-19. De los 61 asistentes al evento, se infectaron 53. Lo mismo ha ocurrido con cruceros, clases de zumba o en cárceles. Empieza a parecer obvio que el virus arrasa en determinadas ocasiones mientras que en otras la transmisión es mucho más baja.
El por qué de este fenómeno es algo que interesa mucho conocer. Claramente, el comportamiento individual del paciente, así como el número de sus contactos sociales, va a tener un impacto inmediato en el número de casos secundarios que se generen a partir de ese paciente. Pero es posible que haya otros factores que pueden estar influyendo, como la actividad en cuestión que se esté realizando, o la cantidad de partículas víricas que el paciente particular emite.
Una teoría que podría explicar la dinámica de la transmisión es que los supertransmisores se produzcan en cadenas. De ser cierto, una persona contagiada por un supertransmisor tendría mayores probabilidades de ser altamente infeccioso. Se ha propuesto que las diferentes cargas virales podrían ayudar a explicar este fenómeno, aunque no está demostrado. Sea o no sea cierto, el concepto nos obliga a reconsiderar cómo contamos el número de infectados durante una epidemia. Hemos pensado tradicionalmente en el estado infeccioso de una persona como una calidad binaria: una persona está infectada o no lo está. La realidad -como suele ocurrir- es posible que sea más complicada, y probablemente necesitamos mirar a la intensidad de la infección como una variable continua.
El conocer todos estos factores puede ser de utilidad para aplicar políticas de contención. Qué factores dependen de la actividad realizada, de la localización o de las características del paciente son factores que si conseguimos identificar correctamente deberían permitir que pusiésemos nuestros esfuerzos de contención en los escenarios con más probabilidad de contagio, al mismo tiempo que nos permitiría seguir realizando actividades de bajo riesgo. Por ejemplo, sospechamos que el hecho de cantar puede facilitar el contagio más que hablar, lo que podría explicar por qué los coros no son buena idea estos días. En otro ejemplo, hemos sabido que China ha realizado un estudio de estos clusters (ojo! preprint), estos agrupamientos de contagios, y ha concluido que de los 318 identificados, solo uno ocurrió al aire libre. Según estos resultados, las actividades al aire libre son mucho más seguras que la práctica del coro, y las políticas que se apliquen deberían tener en cuenta todos estos datos. Y así podríamos continuar analizando para tomar decisiones basadas en evidencia.
Mucho más difícil es identificar las características personales que nos ayudarían a identificar a un supertransmisor para poder aislarlo. Desgraciadamente es algo que todavía no conocemos, aunque sí que sabemos que los pacientes son más infecciosos en los primeros días de la enfermedad.
Es posible que sea una combinación de factores la que hace que un evento se convierta en un nido de infección. Necesitamos un paciente altamente contagioso, que tenga contacto cercano durante un tiempo suficientemente largo con un número alto de personas.
Como os comentaba en el último post hablando de la transmisión en niños, cuando nos falta información es interesante ver el resultado de las políticas que cada país ha decidido aplicar, especialmente cuando países parecidos adoptan políticas diferentes. En ese sentido, Japón es un caso interesante porque a día de hoy ha centrado su política en limitar los eventos supertransmisores. A diferencia de otros países, Japón no ha realizado muchos tests a los ciudadanos y ha evitado un confinamiento estricto. La piedra fundamental de la política de contención japonesa se ha basado en recomendar a sus ciudadanos que eviten las “3 C”: Espacios Cerrados, Multitudes y Contactos cercanos (tiene mucho más sentido en inglés: Closed spaces, Crowds and Close contacts). Aunque esta política no va a conseguir nunca bajar el riesgo de infección a cero, se centra en mantenerlo en niveles manejables para el sistema de salud y en espera de que tengamos la ansiada vacuna.
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