Un estudio realizado por el Imperial College London evidenció que el confinamiento en Europa a gran escala; así como otras medidas para evitar la propagación del coronavirus, habría evitado la muerte de unas 3.1 millones de personas.
Los confinamientos a gran escala, así como otras medidas no farmacéuticas, han contribuido a reducir con éxito la transmisión del coronavirus y a controlar la expansión de la pandemia en Europa, evitando unas 3,1 millones de muertes, según revela un estudio que publica hoy la revista Nature.
La investigación, publicada en la revista Nature, efectúa estimaciones sobre la reducción de la transmisión del virus a partir de una comparación de datos de 11 países europeos tomados hasta principios del pasado mes de mayo.
Hasta el 4 mayo, los investigadores calculan que esas medidas de confinamiento en Europa podrían haber salvado hasta 3,1 millones de vidas en esos países.
Entre los días dos y 29 del pasado mes de marzo, recuerdan los expertos, los países europeos comenzaron a adoptar “intervenciones no farmacéuticas” (NPI, sus siglas en inglés), como el cierre de escuelas y confinamientos; para frenar la propagación de la COVID-19.
Esas medidas, tienen un impacto social y económico y, en consecuencia, será importante evaluar su eficacia para determinar qué vías de acción deberán seguirse en el futuro para mantener el control de la pandemia.
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En este sentido, una estimación del número de reproducción (Rt) -el promedio de casos secundarios que cada infectado puede llegar a transmitir- es una medida útil; pero su cálculo puede resultar complicado si se utilizan datos de casos; ya que es probable que no llegue a comunicarse una mayor proporción de infecciones.
Como alternativa, los investigadores proponen que se calculen, de manera retrospectiva, los niveles de infección a partir del análisis de las muertes reportadas.
Aunque reconocen que las cifras de fallecimientos también pueden proceder de informes incorrectos; consideran que son más fiables que las de casos y pueden ser más útiles para estimar la proporción de aquellos no reportados.
Por ello, el equipo del Imperial College recurrió a los datos de fallecimientos para detectar hasta el pasado 4 de mayo cambios en la evolución de la pandemia del coronavirus como resultado de la aplicación de “NPI”.
Estimaron que hasta esa fecha; entre 12 y 15 millones de personas en los once países analizados estuvieron infectadas por el COVID-19, entre el 3,2 % y el 4 % de la población; si bien detectaron oscilaciones significativas entre distintos países.
La tasa más alta se registró en Bélgica, donde estiman que el 8 % de su población estuvo infectada; seguida por España con un 5,5 %, lo que supone unos 2,3 millones de afectados. Sin embargo, la más baja se detectó en Alemania, con el 0,85 % o 710.000 pacientes.
El resto de países incluidos en el estudio son Austria (0,76 %), Francia (3,4 %), Dinamarca (1,0 %), Italia (4,6 %), Noruega (0,46 %), Suecia (3,7 %), Suiza (1,9 %) y Reino Unido (5,1 %).
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Al comparar el número de fallecimientos registrados con los predichos por su modelo matemático en ausencia de medidas de contención, observaron que las NPI han evitado aproximadamente 3,1 millones de muertes.
Asimismo, calcularon que el Rt se situó por debajo del 1 gracias a esas medidas; con un descenso medio del 82 %, si bien estos valores también varían entre cada uno de los países.
“Estos datos sugieren que, sin esas intervenciones, como los confinamientos o cierres de escuelas, hubiese habido muchas más muertes por el coronavirus “, señaló Samir Bhatt; uno de los investigadores del Centro de Análisis Global de Enfermedades Infecciosas del Imperial College.
De acuerdo con el experto, la tasa de transmisión ha “caído en todos los países analizados” desde “niveles altos” hasta “niveles bajo control” del coronavirus.
“Nuestro análisis también sugiere que ha habido muchas más infecciones de las estimadas anteriormente. Ahora se debe considerar cuidadosamente el mantenimiento de las medidas necesarias para mantener bajo control la transmisión del SARS-CoV-2”, señaló el experto.
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