Junio 2020

COVID-19: EL IECS DESARROLLÓ UNA HERRAMIENTA INTERACTIVA PARA EVALUAR EL IMPACTO DE LA PANDEMIA EN LOS SISTEMAS DE SALUD DE AMÉRICA LATINA Y EL CARIBE

CON FINANCIAMIENTO DEL BANCO INTERAMERICANO DE DESARROLLO (BID), ESTÁ DESTINADA A DECISORES SANITARIOS Y SUS EQUIPOS DE TRABAJO DE 26 PAÍSES DE LA REGIÓN Y PERMITE ANTICIPAR DE QUÉ MANERA LA IMPLEMENTACIÓN DE DISTINTAS MEDIDAS TIENE EFECTO EN LA EVOLUCIÓN DE LA CURVA DE CASOS Y LA POSIBLE FECHA DE SATURACIÓN DE LOS RECURSOS SANITARIOS (CAMAS DE TERAPIA INTENSIVA Y RESPIRADORES). 

Una herramienta amigable, interactiva y de acceso libre desarrollada por el Instituto de Efectividad Clínica y Sanitaria (IECS) permitirá que los decisores sanitarios de América Latina y el Caribe y sus equipos de trabajo puedan proyectar con la suficiente antelación el resultado de las distintas medidas de salud pública sobre la evolución de la curva de contagios de COVID-19, de muertes y de ocupación de camas de terapia intensiva y respiradores, informaron directivos de la institución.

El modelo, que fue financiado del Banco Interamericano de Desarrollado (BID) y estará disponible en una plataforma on line, fue realizado por dos áreas del IECS: el Centro de Implementación e Innovación de Políticas Públicas (CIIPS) y el Departamento de Evaluación de Tecnologías Sanitarias. 

 “Aspira a ser una herramienta de utilidad para los tomadores de decisiones locales que les permita enmarcar problemas y soluciones potenciales, ya que proporciona información clave tanto sobre la dinámica de transmisión viral como sobre el impacto de las políticas públicas implementadas sobre los sistemas de salud, en particular sobre sus recursos críticos, bajo diversos escenarios, adaptados a las características específicas del país”, señalan los investigadores que trabajaron en el desarrollo de la herramienta, quienes harán este martes 30 en un webinar organizado por el BID. 

Entre otras preguntas, el modelo intenta responder: ¿Cuántas infecciones y muertes podrían esperarse por día de acuerdo a las medidas implementadas?  ¿Para cuándo se esperan los picos de casos y muertes en los distintos escenarios? ¿Cómo evolucionará la curva de ocupación de camas de cuidados intensivos y de uso de respiradores? ¿Cuándo se podrían saturar los servicios de salud críticos? 

Pero, fundamentalmente, orienta respecto de cómo pueden cambiar esos indicadores en función de las políticas adoptadas, de su duración y de su grado de cumplimiento. Y permitiría, por ejemplo, regular ciclos de mayor o menor flexibilización del confinamiento y otras medidas de distanciamiento social sin que se desborde la capacidad de respuesta del sistema de salud.  

“Más allá de que este modelo no intenta ser un modelo de predicción, el objetivo es que el tomador de decisión o su equipo técnico pueda parametrizar [asignar valor a] las variables y ajustarlas a su propio contexto para aplicar las políticas de salud pública necesarias y tener un panorama de sus efectos con la debida anticipación”, subraya el doctor Adolfo Rubinstein, director del CIIPS, del IECS.

“Es un ejemplo de cómo la evidencia puede guiar la ejecución de políticas públicas, incluso en contextos de alta incertidumbre”, destaca el Dr. Andrés Pichon Riviere, director ejecutivo del IECS. 

El llamado “Modelo Integral de Preparación y Respuesta de los Sistemas de Salud de Latinoamérica y el Caribe” está enfocado a los siguientes países: Argentina, Bahamas, Barbados, Belice, Bolivia, Brasil, Colombia, Costa Rica, Chile, Ecuador, El Salvador, Guatemala, Guayana, Haití, Honduras, Jamaica, México, Nicaragua, Panamá, Paraguay, Perú, República Dominicana, Surinam, Trinidad y Tobago, Uruguay y Venezuela.

CÓMO SE HIZO Y CÓMO FUNCIONA

Para el desarrollo de la herramienta, los investigadores del IECS realizaron una revisión sistemática de todas las fuentes disponibles (desde publicaciones en revistas científicas y servidores de preimpresión hasta sitios web de organizaciones, reportes de medios de comunicación y posteos en redes sociales) para definir distintos parámetros epidemiológicos y sanitarios. Por ejemplo, tiempo de incubación, días con síntomas previo a hospitalización o duración de la internación en unidades de cuidados críticos.

“Estos indicadores se pueden modificar fácilmente en función de la aparición de nueva evidencia o según la realidad de cada país”, aclara el Dr. Rubinstein. 

Por otra parte, se efectuó un relevamiento exhaustivo de los recursos e insumos críticos de los sistemas de salud de cada país, incluyendo la cantidad de camas generales y de terapia intensiva, el número de respiradores y la disponibilidad de médicos, enfermeros o kinesiólogos respiratorios. 

En la pantalla, los usuarios del modelo pueden observar un semáforo que representa los distintos niveles de restricción de las medidas de salud pública: desde no tomar ninguna hasta suspender clases, ampliar testeos y decretar un aislamiento social obligatorio (cuarentena). La implementación de estas medidas y el nivel de adherencia de la población se vinculan con un R0 o “número reproductivo básico”, que es una medida promedio de la cantidad de personas que se contagian a partir de cada caso positivo.   

“A diferencia de los sitios tradicionales de pronóstico, se pueden modificar las intervenciones de salud pública, los recursos sanitarios (por ejemplo, la cantidad de camas o médicos) y los parámetros epidemiológicos para ejecutar nuevamente la computación del modelo y obtener resultados diferentes”, agrega Pichón Riviere. 

Así, las autoridades pueden proyectar la evolución de las curvas en los próximos meses y cuánto se podrían saturar las camas si aplican una cuarentena más o menos flexible, que, a su vez, se relacionará con un R0 distinto que también se puede configurar. Por ejemplo, se puede anticipar qué pasaría si se intercalan meses con un R0 de 1,1 y 1,3, o si se aplana el R0 en 1,0 o 1,1 durante tres meses y luego se lo suelta para que llegue a 1,2 o 1,3. O que pasaría si ese indicador se mantiene en 1,5.

En todos los casos, no es un modelo que predice de manera inevitable qué va a pasar con COVID-19 en un país o qué política van a adoptar. “Esta herramienta interactiva permite generar escenarios, actualizar resultados y ver el impacto de las medidas en términos de la evolución de la curva y de la capacidad del sistema sanitario, de forma tal que ayuda a decidir una estrategia para contener, mitigar o suprimir la epidemia”, sostiene Rubinstein. 

En las próximas semanas, los autores de esta herramienta contemplan capacitar a equipos técnicos de la región para su utilización.