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La respuesta a la COVID-19 no fue un error ni el resultado de apresurarse para abordar una crisis causada por un patógeno desconocido. Fueron muchas personas, en su mayoría profesionales del sector, quienes, de forma sistemática y colectiva, hicieron lo que sabían que estaba mal. Resulta útil exponer esto sistemáticamente, ya que estos hechos pueden servir de base para evitar que se repita.
A principios de 2025, algunos estadísticos de Escocia y Suiza escribieron un documento de debate con un título típicamente (para escoceses y suizos) discreto, incluso aburrido: “Algunos aspectos estadísticos de la respuesta al Covid-19La buena ciencia se presenta con claridad y sin fanfarrias, mientras que los anuncios explosivos o diatribas similares indican la necesidad de embellecer. Los buenos datos hablan por sí solos. Sin embargo, solo se transmiten ampliamente si la gente los lee.
El artículo, de Wood y sus coautores, se redactó para su presentación en una reunión de la Royal Statistical Society en abril de 2025 en Londres. Sigue siendo uno de los mejores análisis de la respuesta temprana a la COVID-19, en este caso centrado en el Reino Unido, pero con relevancia global. Sin embargo, algunas personas no lo leen con entusiasmo. Revista de la Royal Statistical Society – Serie A: Estadística en la sociedad, o asistir a sus reuniones en Londres. Una lástima, ya que Londres es agradable durante tres días en verano y esta Royal Society en particular parece comprender la realidad. carente de algo de sus hermanos.
El artículo presenta verdades estadísticas sencillas, como corresponde a los estadísticos. Las verdades son especialmente valiosas cuando se aplican a temas donde las falacias son más rentables. Por eso, en salud pública, se han vuelto tan escasas y, por lo tanto, tan valiosas de leer. Exponer verdades desapasionadamente sobre la COVID-19 ayuda a comprender la verdadera gravedad de la respuesta de salud pública.
Covid y la economía
La salud pública siempre ha dependido en gran medida de la salud económica, por lo que los autores preparan el terreno al plantear lo obvio de la economía de la respuesta de los gobiernos occidentales que decidieron a principios de 2020 que imprimir dinero era más sencillo que hacer trabajar a la gente para generar impuestos:
Crear dinero mientras se reduce la actividad económica real es obviamente inflacionario.
Y en consecuencia:
El fuerte aumento subsiguiente de la inflación es una de las vías por las cuales la perturbación ha contribuido a aumentar la privación económica… del tipo claramente vinculado a una reducción sustancial de la esperanza y la calidad de vida.
Esto es importante, porque lo sabíamos mucho antes de 2020 (los romanos lo sabían) y también sabíamos que la privación económica resultante acortaría la esperanza de vida. Esto es fundamental en la salud pública, y todos los médicos de salud pública lo sabían cuando empezó la COVID-101.
En salud pública, reconocemos que existe una disyuntiva entre gastar dinero para salvar a una persona o asignarlo a otras áreas para salvar a muchas más. Si gastamos sin límite, todos nos empobrecemos y entonces no podemos financiar la atención médica. Esto no es complicado, la gente lo entiende. Por eso no tenemos escáneres de resonancia magnética en cada pueblo. Por lo tanto, hacemos estimaciones de cuánto se puede salvar una vida sin empobrecer excesivamente a la sociedad y luego perder más. Wood y sus colegas analizaron el estándar del Reino Unido para esto en comparación con los costos de los confinamientos:
…cualquier estimación razonable del costo por año de vida salvado de Covid mediante intervenciones no farmacéuticas excede sustancialmente el umbral de £30 000 por año de vida que suele aplicar NICE (el Instituto Nacional para la Excelencia en la Salud y la Atención del Reino Unido) al aprobar la introducción de una intervención farmacéutica…
[Utilizando la alta mortalidad prevista de 500,000 con una intervención mínima de Neil Ferguson et al. en el Imperial College, esto] da un coste por año de vida salvado superior a 10 veces el umbral NICE.
De nuevo, esto es salud pública básica. Asignar recursos sanitarios es un asunto complejo, ya que está (con razón) ligado a la ética y la emoción, pero a escala social se trata de cómo gestionamos nuestros presupuestos de salud. En este caso, las cifras que se preveía ahorrar gracias a los enormes costes de los confinamientos nunca tuvieron sentido.
Sin embargo, el gobierno del Reino Unido, al igual que otros gobiernos bajo el mismo aparente yugo mediático-farmacéutico, simplemente ignoró los cálculos de costos y beneficios y siguió adelante sin más. Guiado por su Grupo Científico de Gripe Pandémica sobre el Comportamiento (SPI-B), el gobierno del Reino Unido emprendió una campaña para engañar a la población y lograr que tomara medidas que razonablemente podrían prever como enormemente perjudiciales a nivel individual y nacional. Sabían que la campaña para infundir miedo era injustificada; una campaña de desinformación dirigida al mismo público que les pagó. Wood y sus colegas ofrecen "uno de los ejemplos más leves":
…un cartel gubernamental ampliamente difundido que representa a una mujer sana de veintitantos años con mascarilla y el lema «Me pongo esto para protegerte. Por favor, ponte el tuyo para protegerme».
El perfil de riesgo real que tenían el gobierno del Reino Unido y el SPI-B en ese momento se muestra en la siguiente figura, incluida en el documento.
Aquí es donde los estadísticos son útiles: para proporcionar contexto en lugar de anécdotas y temores. Y ofrecen un buen contexto:
…la mejor estimación actual del tiempo de retorno de una erupción supervolcánica de una magnitud que podría acabar con la civilización y que los habitantes de las ciudades probablemente no sobrevivan es de 17 000 años (Rougier et al., 2018). Incluso considerando solo los dos años de pandemia, es probable que este tiempo sea mayor que el riesgo de COVID-19 para la mujer de la imagen.
Así que, lógicamente, si fueran lógicos con respecto a la COVID-19, el gobierno del Reino Unido debería estar desmantelando su economía para prepararse para las consecuencias de un supervolcán. Pero no lo sugiéramos, ya que podrían hacerlo.
Explicando la carga de la COVID
Los esfuerzos del gobierno del Reino Unido por engañar al público respecto del riesgo del Covid-19 no fueron un caso de lidiar con un virus desconocido, como muchos ahora afirman:
El riesgo se conocía a principios de 2020: Diamond Princess y, por ejemplo, Verity et al., 2020; Wood et al., 2020, a partir de datos chinos.
Datos de letalidad de la Figura 3 (B) en Verity et al. publicado en marzo de 2020 por el Imperial College de Londres, señalando un riesgo mínimo de mortalidad por Covid entre personas jóvenes y de mediana edad (es decir, aquellas retiradas del trabajo y la escuela).
Independientemente de ello, el gobierno del Reino Unido sostuvo que la COVID-19 era grave y debilitante en jóvenes en buen estado físico, posiblemente (como señalan Wood y sus coautores) utilizando actores e historias inventadas, mintiendo así a la gente. La Oficina Nacional de Estadística del Reino Unido (ONS) también contribuyó a su parte, como demuestran los autores en diversos estudios, tergiversando la frecuencia de la COVID-19 prolongada.
El consejo del SPI-B sobre el uso de mascarillas también fue extraño, pues contradecía sus propias citas, exagerando enormemente su impacto. Esto es curioso: ¿por qué un gobierno convencería a la población de cubrirse el rostro, sabiendo que basa sus consejos en falsedades, contradice consejos previos y que no beneficiará significativamente a nadie? Aquí es donde la mala intención empieza a ser cada vez más evidente en el enfoque.
Los autores señalan luego:
Este tipo de uso engañoso y selectivo de la evidencia estadística no se limitó a los medios de comunicación. Por ejemplo, en 2021, el consejo oficial en línea del gobierno escocés sobre el uso de mascarillas afirmaba que
La evidencia científica y los consejos clínicos y de salud pública son claros en cuanto a que los tapabocas son una parte importante para detener la propagación del coronavirus.
y proporcionó un enlace a la evidencia científica. Este resultó ser un resumen de asesoramiento de SPI-B/SAGE18, que citaba dos piezas de evidencia científica, aparentemente sugiriendo reducciones de transmisión por el uso de mascarillas del 6-15%, o hasta el 45%, respectivamente. El artículo citado como evidencia para la primera cifra era, de hecho, un editorial (Cowling y Leung, 2020), que también señalaba que el artículo citado para la cifra del 45% (Mitze et al., 2020) tenía fallas (el diseño parece incapaz de detectar el caso en el que el uso de mascarillas es realmente perjudicial, por ejemplo). La cifra del editorial cita un metaanálisis realizado correctamente (Brainard et al., 2020) que, de hecho, concluyó
...usar una mascarilla puede reducir levemente las probabilidades de infección primaria con [enfermedad similar a la influenza] en alrededor de un 6 a un 15% [. . . ] Esta fue una evidencia de baja calidad.
Una vez más, este gobierno estaba engañando inequívocamente a su propio pueblo para que hiciera un cambio de comportamiento importante mientras tenía evidencia de que no sería de utilidad: fue negligencia o simplemente mintió.
Mortalidad
El debate de Wood y sus colegas sobre la cuantificación de la mortalidad se vuelve realmente interesante, demostrando lo difícil que es en realidad. En primer lugar, cuando la COVID-19 llegó en 2020, los bebés nacidos inmediatamente después de la Segunda Guerra Mundial apenas cumplían 75 años. En el Reino Unido, nacieron un 31 % más de bebés el año posterior al fin de la guerra que el año anterior, y las altas tasas de natalidad se mantuvieron en los años posteriores. No hay nada mágico en los 75 años, pero la cuestión es que una gran parte de la población británica, nacida en los pocos años posteriores a la guerra, estaba entrando en edades de mortalidad en rápido aumento.
Este es un factor de "exceso de mortalidad" del que no se habla mucho. Significa que debería haber habido un aumento de la mortalidad en 2020 y en los años posteriores (es decir, superior a lo normal en comparación con antes de 2020, pero no un exceso si se estandariza por edad). Esto es importante para comprender el exceso total, ya sea que se afirme que se debe a la COVID-19, la vacunación o cualquier otra causa. Sin embargo, no explica el aumento de la mortalidad en los grupos de edad más jóvenes ni la y de muerte a cualquier edad.
El otro problema obvio con las cifras de COVID es que, como señalan los autores, las personas generalmente solo mueren una vez. Por lo tanto,
Exceso acumulado de muertes [fueron] Mucho menor que los 212,247 casos considerados oficialmente como "Covid". Muchos casos de Covid habrían muerto de todos modos. [ya viejo y muy enfermo], o no hubo muertes por COVID. El exceso acumulado… es mucho menor que el total de muertes registradas por COVID (212,247 con COVID mencionado en el certificado de defunción a finales de 2022, según el panel de datos del gobierno del Reino Unido). Hay varios mecanismos que probablemente expliquen esto. Uno obvio es el hecho de que solo unas 17 personas tenían solo COVID y nada más registrado en su certificado de defunción.
Esos fueron 212,247 con COVID-19 en un certificado de defunción; solo 17,000 tenían COVID-19 únicamente. Sin embargo, las cifras oficiales suelen implicar que los 212,247 fallecieron a causa de la COVID-19. Los eventos de mortalidad por COVID-19 no solo se suman a la mortalidad causada por otras comorbilidades. La infección viral, al igual que otras infecciones virales, a menudo simplemente acelera la muerte de personas muy enfermas y moribundas.
Las cifras equivalentes para el Reino Unido en 2020 fueron una caída de la esperanza de vida de aproximadamente un año y una pérdida de vida de aproximadamente seis días por persona.
Es muy importante entender esto. Las personas que fallecieron por/con COVID perdieron, en promedio, un año de vida. Sin embargo, la gran mayoría de la población no falleció. Por lo tanto, solo se perdieron 6 días de media en toda la población del Reino Unido.
Esto plantea un problema que los gobiernos y los funcionarios de salud pública conocían bien antes de imponer confinamientos: el impacto conocido El impacto de la pobreza y la desigualdad en la esperanza de vida. Para cuantificarlo, datos bien aceptados del Reino Unido, de Marmott et al. (2020), muestran una diferencia de 5 años entre la esperanza de vida del decil superior (ricos) y el decil inferior (más pobres) del país. En comparación, la COVID-19 provocó una reducción de 6 días en la esperanza de vida (promediada para toda la población). Por lo tanto, es casi inconcebible que una intervención que aumenta considerablemente la pobreza sea menos perjudicial que la COVID-19, desde el punto de vista de la salud pública.
Modelado
El artículo señala las fallas fundamentales de los modelos del Imperial College de Londres y otros para predecir el impacto de la COVID-19. Estos modelos impulsaron las respuestas de muchos gobiernos, aunque en aquel momento era evidente, y quienes los modelaron lo sabían, que estaban diseñados para exagerar los daños. En particular, no ajustaron la heterogeneidad poblacional, que tiende a ralentizar la propagación y reducir los daños (los más vulnerables abandonan la población, dejando una población más resiliente). No tener en cuenta la heterogeneidad sobreestimará la transmisión futura por diseño.
Quizás la característica más sorprendente de los modelos epidémicos utilizados para justificar la política de Covid fue la omisión del papel fundamental de la heterogeneidad de la tasa de transmisión de persona a persona investigada por Novozhilov (2008).
También ignoraron el hecho de que cerca de la mitad de las infecciones tempranas se adquirieron en hospitales (China, norte de Italia) en lugar de en la comunidad, lo que llevó a que se incorporaran tasas de transmisión comunitaria falsamente altas a los modelos.
El grupo de modelado Imperial, cabe recordar, fue el Mismo grupo que se publicó en el un artículo del XNUMX de Lancet, En marzo de 2020, se observó una mortalidad casi nula en personas jóvenes y de mediana edad (segundo gráfico arriba). Sabían, cuando fingieron que se esperaba una mortalidad muy alta, que la realidad era muy diferente.
En consecuencia, las predicciones del Reino Unido estuvieron muy por encima de la realidad, al igual que las predicciones sobre el impacto del confinamiento. Los modelos de confinamiento asumieron una tasa reproductiva (R0) sería constante antes o después de los confinamientos sin intervención, mientras que en realidad siempre varía con el tiempo, disminuyendo de forma constante desde un pico inicial a medida que menos personas siguen siendo susceptibles de infectarse por caso, ya que una mayor proporción de la población es inmune. De nuevo, se trata de un modelo de brote muy básico. Los fallos constantes (por ejemplo, que Suecia, sin confinamientos, tuviera unas 6,000 muertes en lugar de 35,000) no lograron modificar ni rectificar estos errores básicos.
Si bien el impacto real de los confinamientos en la pobreza y la salud económica es evidente, persiste la controversia sobre su impacto en la transmisión y la mortalidad por COVID-19. Wood y sus coautores abordan este tema señalando que casi todos los confinamientos comenzaron después de que la transmisión ya había comenzado a disminuir (véase la figura). Casi parece como si los confinamientos se hubieran impuesto en un momento que los hiciera parecer eficaces, en lugar de con la expectativa de evitar más infecciones.
Es hora de dejar de fingir.
Aunque la COVID-19 comenzó hace más de cinco años, la gente quiere superar la situación, y existen innumerables artículos que defienden una postura u otra. Sin embargo, el artículo de Wood y sus coautores destaca. No se basa en argumentos de defensa ni especula sobre motivos políticos, sino que simplemente presenta cifras y hechos. Desde la perspectiva de la industria pandémica, ofrece un argumento muy sólido para censurar los hechos y reivindicar el dogma. Al ser expuesta con matemáticas y estadísticas en lugar de modelos patrocinados, la respuesta a la COVID-19 se asemeja terriblemente a una incompetencia que no fue del todo involuntaria.
Quizás los modeladores, cuyas cifras justificaban la histeria por la COVID-19, simplemente hicieron lo que les pagaban y no esperaban que los políticos y los medios de comunicación los tomaran en serio. Quizás los médicos de salud pública que promovían la pobreza y la desigualdad a largo plazo solo intentaban mantener sus carreras en marcha y financiar sus hipotecas.
Quizás los políticos simplemente se hayan resignado a la realidad de que deben representar a sus patrocinadores corporativos ante sus electores para sobrevivir. Quizás simplemente no seamos tan inteligentes, virtuosos y morales como nos gusta aparentar. Sean cuales sean los problemas subyacentes, es hora de que todos dejen de fingir que la respuesta a la COVID-19 fue todo menos un desastre, o que no sabíamos que lo sería. Aún hay lugar para la verdad.
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David Bell, investigador principal del Brownstone Institute, es médico de salud pública y consultor de biotecnología en materia de salud global. David es ex funcionario médico y científico de la Organización Mundial de la Salud (OMS), director del programa de malaria y enfermedades febriles de la Fundación para Nuevos Diagnósticos Innovadores (FIND) en Ginebra, Suiza, y director de Tecnologías de Salud Global en Intellectual Ventures Global Good Fund en Bellevue, Washington, EE. UU.
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