• Arduino Tomasi

¿Relajar medidas?

Frente a la situación del COVID-19 en Ecuador, hay dos agendas que están siendo empujadas: relajar y no relajar las medidas de confinamiento. La primera está siendo empujada por distintas federaciones de médicos y epidemiólogos, quienes instan a autoridades políticas a favorecer el principio de precaución: en una carta al alcalde de Quito, han recomendado que "no abra aún la capital, pues dicen que no hay resultados de riesgo y beneficios a favor de la vida" (ver acá); además, cuestionan el argumento de que la capital está cerca de alcanzar la inmunidad de rebaño dado que no se ha transparentado el estudio realizado (ver acá).


La segunda agenda es empujada por cierto sector de la clase política liberal ecuatoriana. Pablo Arosemena, presidente del directorio de la Cámara de Comercio de Guayaquil, ha dicho que "[l]os países que más se demoren en abrir, serán a los que más les cueste salir adelante" (ver acá), y que "Imagínate un impuesto al 100% de tus ventas. Existe y hoy lo pagan los negocios formales. Se llama semáforo rojo. Para sobrevivir hay que abrir. Con responsabilidad y bioseguridad" (ver acá).  Gabriela Calderón de Burgos, editora e investigadora de El Cato Institute, escribió en diario El Universo que "La prosperidad y el bienestar de la humanidad continuaron mejorando a pesar de los desastres que sobrevinieron [con epidemias anteriores]. Y todo eso gracias a que se aumentó paulatinamente la libertad para experimentar y aventurarse ante lo desconocido (sic)" (ver acá)" —quien además parece calificar a la agenda de precaución como proveniente de "agoreros del desastre".


En mi opinión, la segunda agenda sufre de al menos dos problemas.


Primer problema. Ausencia de evidencia no es evidencia de ausencia.


Defensores de la segunda agenda parecen tomar la ausencia de evidencia como evidencia de la ausencia: dado que ninguna epidemia registrada en la historia ha llevado al desastre económico completo, debe ser que ninguna epidemia puede hacerlo.


Sin embargo, la carga de la prueba recae en demostrar que desastres económicos producto de posibles desenlaces de una epidemia son un evento de probabilidad cero. Mi perspectiva es que esto es difícil de sostener: por ejemplo, existe evidencia de que la precariedad en provisión de salud puede llevar a conmociones internas, como conflictos internos en general e insurgencias en particular. Aquí dos botones:


  • Quinn, J. M., Mason, T. D., & Gurses, M. (2007), acá: Usando datos de 124 guerras civiles entre 1944 y 1997, los autores utilizan un modelo de regresión logística para estimar la probabilidad de que un país que ha experimentado una guerra civil en el pasado la vuelva a tener, dado una batería de variables explicativas; entre ellas, la mortalidad infantil —que es un proxy de la precariedad en salud de una población. Encuentran que, como podemos esperar, la mortalidad infantil está correlacionada positivamente con la probabilidad de tener un conflicto interno nuevamente.


  • Fearon, J. D., & Laitin, D. D. (2003), acá: Usando datos de 127 guerras civiles, los autores emplean un model de regresión logística para estimar la probabilidad de que un país experimente una guerra civil. Ellos encuentran que, en general, las condiciones que favorecen la insurgencia son "debilidades de un Estado marcado por pobreza, una población extensa e inestabilidad política"; y, en particular, ser un país exportador de petróleo e inestabilidad política están positivamente correlacionadas con la probabilidad de que un país experimente una guerra civil.


Lógicamente, la segunda agenda debería de demostrar que los efectos posibles de la pandemia no tienen un impacto directo en ninguna de estas variables explicativas. Es decir, si demuestra que, cuando existe una pandemia de esta gravedad, todo lo demás se mantiene relativamente constante [efectos de una epidemia no afectan probabilidades de connmociones internas, ni a derrocamientos de un presidente para la instalación de un régimen dictatorial, etc, etc], solo entonces la segunda agenda tiene un buen punto.


Hasta donde sé, quienes defienden la segunda agenda no han demostrado aquello: dan por hecho lo que precisamente deberían de demostrar.


Segundo problema. No sabemos lo suficiente del virus.


Conocemos tan poco del virus, que ni siquiera sabemos si los contagiados que se han recuperado pueden volver a infectarse, sufrir de los síntomas y/o volver a contagiar (ver acá). Esto es algo que la OMS ha advertido (ver acá y acá). En una entrevista reciente a Shane Crotty, Professor del La Jolla Institute for Immunology, ha dicho que "la mejor apuesta ahora mismo es mantener distancia y asumir que no somos inmunes" (ver acá). Es decir, en línea a lo que han sugerido en Ecuador el conglomerado de federaciones de médicos.


Supongamos, por ejemplo, que existe una probabilidad positiva de que un contagiado recuperado pueda volver a contraer el virus, sufrir sintómas y contagiar. Al igual que en mi post anterior (acá), utilicemos las condiciones de Ecuador donde grandes sectores de la población se encuentran en condiciones de hacinamiento y quienes tienen falta de acceso a servicios básicos como agua potable —condiciones que, dice el sentido común, deben impactar las probabilidades de que una persona contraiga el virus (margen intensivo) e infecte a otros (margen extensivo).


Tabla 1. Network por provincias y por condiciones de hacinamiento


Supongamos que seguimos los consejos de la segunda agenda para el caso de Guayas (que es el epicentro de contagios en Ecuador), y que se opera bajo una regla: cuando la cantidad de infectados llegue al 40%, se relajan las medidas de confinamiento. Para la simulación, asumo que con confinamiento la probabilidad de interacción entre individuos es del 15% y, tras relajarlas, aumentan al 50%. Aquí posibles resultados.


Tabla 2. Simulación: Guayas con y sin relajamiento de medidas,

bajo probabilidades de reinfección


¿Cuál agenda se impondrá en el proceso político?

Nota. Aquí el código con dos modificaciones adicionales al anterior: (a) un recuperado puede volver a contagiarse con cierta probabilidad, y (b) cuando el número de infectados llega al 40%, se relajan las medidas y, por ende, se aumenta la probabilidad de interacción entre individuos.


turtles-own [
 infected?
 infected-on
 sick?
 hospital?
 immune?
]
breed [people a-person]
breed [people2 a-person2]
globals [
 pen-color
 exp-risk
 exp-interaction
 max-sick-proportion
 max-hospitalization
 max-hospital-occupation
 ]
 
to setup
 ca
 create-people number-of-people [
 setxy random-xcor random-ycor
 set infected? false
 set sick? false
 set immune? false
 set color blue
 set shape "person"
 ]
 repeat count people * avg-relationships-per-person [
 ask one-of people [
 create-link-with min-one-of other people with [not member? self [link-neighbors] of myself] [distance myself]
 ]
 ]
 create-people2 number-of-people2 [
 setxy random-xcor random-ycor
 set infected? false
 set sick? false
 set immune? false
 set color blue
 set shape "person"
 ]
 repeat count people2 * 6 [
 ask one-of people2 [
 create-link-with min-one-of other people with [not member? self [link-neighbors] of myself] [distance myself]
 ]
 ]
 set exp-interaction 0
end
 
to setup-experiment
 reset-ticks
 set max-sick-proportion 0
 set max-hospitalization 0
 set max-hospital-occupation 0
 if exp-interaction != probability-of-interaction [
 set pen-color 12 + (6 * probability-of-interaction) / 100
 ]
 ask people [
 set infected? false
 set immune? false
 set sick? false
 set hospital? false
 set infected-on 0
 set color blue
 ]
 ask people2 [
 set infected? false
 set immune? false
 set sick? false
 set hospital? false
 set infected-on 0
 set color blue
 ]
 set-current-plot "Infected"
 create-temporary-plot-pen (word "Interaction: " probability-of-interaction)
 set-plot-pen-color pen-color
 plot-pen-down
 set exp-interaction probability-of-interaction
 ask one-of people [
 set infected? true
 set color 45
 set infected-on ticks
 ]
 ask one-of people2 [
 set infected? true
 set color 45
 set infected-on ticks
 ]
end
 
to go
 if not any? turtles with [sick?] and not any? turtles with [infected?] [
 plot-pen-up
 plotxy 1 0
 stop
 ]
 ifelse ( count turtles with [infected?] < 40) [ ask people with [(infected? or sick?) and not hospital? ] [
 ask my-links with [random 100 < probability-of-interaction] [
 if random 100 < probability-of-infection [
 ask other-end [
 if not infected? and not immune? and not sick? [
 set infected? true
 set infected-on ticks
 set color 45
 ]
 ]
 ]
 ]
 ]][ ask people with [(infected? or sick?) and not hospital? ] [
 ask my-links with [random 100 < probability-of-interaction-2] [
 if random 100 < probability-of-infection [
 ask other-end [
 if not infected? and not immune? and not sick? [
 set infected? true
 set infected-on ticks
 set color 45
 ]
 ]
 ]
 ]
 ]]
ifelse ( count turtles with [infected?] < 40) [ ask people2 with [(infected? or sick?) and not hospital? ] [
 ask my-links with [random 100 < probability-of-interaction] [
 if random 100 < probability-of-infection [
 ask other-end [
 if not infected? and not immune? and not sick? [
 set infected? true
 set infected-on ticks
 set color 45
 ]
 ]
 ]
 ]
 ]][ ask people2 with [(infected? or sick?) and not hospital? ] [
 ask my-links with [random 100 < probability-of-interaction-2] [
 if random 100 < probability-of-infection [
 ask other-end [
 if not infected? and not immune? and not sick? [
 set infected? true
 set infected-on ticks
 set color 45
 ]
 ]
 ]
 ]
 ]]
 
 let current-infection ( count ( people with [infected? or sick?] ) + count ( people2 with [infected? or sick?] ) ) / 100 
 let cur-hospital-occupation count people with [hospital?] + count people2 with [hospital?]
 let cur-require-hospitalization floor ( ( (count people with [sick?] + count people2 with [sick?] ) * require-hospitalization-pcnt )) / 100
 set max-sick-proportion max (list max-sick-proportion current-infection )
 set max-hospitalization max (list max-hospitalization cur-require-hospitalization )
 set max-hospital-occupation max (list max-hospital-occupation cur-hospital-occupation)
 ; At the end of incubation period, person turns sick
 ask people with [infected? and (ticks - infected-on) > incubation-period] [
 set infected? false
 set sick? true
 set color red
 ]
 ask people2 with [infected? and (ticks - infected-on) > incubation-period] [
 set infected? false
 set sick? true
 set color red
 ]
 ; Recovery gives infinite immunity
 ask people with [sick? and (ticks - infected-on) > (recovery-time + incubation-period)] [
 set sick? false
ifelse random-float 1 < 0.01 [set immune? false]
[ set immune? true ]
 set hospital? false
 set color gray
 ]
 ask people2 with [sick? and (ticks - infected-on) > (recovery-time + incubation-period)] [
 set sick? false
ifelse random-float 1 < 0.01 [set immune? false]
[ set immune? true ]
 set hospital? false
 set color gray
 ]
 ; Only some sick persons require hospitalization
 let cur-to-hospital 0
 if (cur-require-hospitalization - cur-hospital-occupation) > 0 [
 set cur-to-hospital cur-require-hospitalization - cur-hospital-occupation
 ]
 ask n-of cur-to-hospital people with [sick?] [
 if cur-hospital-occupation < hospital-beds [
 set hospital? true
 set color lime
 set cur-hospital-occupation cur-hospital-occupation + 1
 ]
 ]
 plotxy ticks current-infection
 tick
end

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