En marzo de 2021, un médico brasileño llamado Ricardo Savaris publicó un artículo de investigación, ahora desacreditado, que se hizo viral en las redes sociales (1).
Había pasado un año desde que la primera oleada de la pandemia de COVID-19 obligara a los gobiernos a aplicar las medidas desesperadas conocidas colectivamente como lockdowns (confinamientos): cancelación de eventos deportivos y culturales, cierre de comercios, restaurantes, escuelas y universidades, y orden de permanecer en casa. En ese momento, los países volvieron a aplicar las políticas de confinamiento a medida que la variante Alfa del coronavirus SARS-CoV-2 se extendía por distintos lugares.
Las medidas de confinamiento hicieron lo que se suponía que debían hacer. Cuando se aplicaban con el suficiente rigor como para reducir drásticamente los contactos sociales de la gente, reducían los brotes de COVID-19; varios estudios lo habían demostrado.
Pero Savaris, obstetra y ginecólogo de la Universidad Federal de Rio Grande do Sul en Porto Alegre, intentó un nuevo análisis junto con tres colegas (que trabajaban en estadística, informática y computación). Compararon 87 localidades de todo el mundo, por pares, para ver si una menor tasa de muertes por COVID-19 se correlacionaba con un mayor tiempo de permanencia en el hogar, evaluado mediante datos anónimos de teléfonos móviles publicados por Google. En la mayoría de los casos, según el artículo publicado en Scientific Reports, no fue así.
El artículo fue destacado por destacados escépticos del encierro y por algunos sitios de noticias, y rápidamente adquirió notoriedad. “Los resultados eran bastante sorprendentes, a primera vista”, afirma Gideon Meyerowitz-Katz, epidemiólogo de la Universidad de Wollongong (Australia). Como él y otros demostrarían, los resultados eran erróneos, debido a errores en la elección de los métodos estadísticos del artículo.
En una semana, Scientific Reports añadió una “nota del editor” al artículo, alertando a los lectores de las críticas. Nueve meses más tarde, la revista publicó dos cartas (2)(3) que exponían los errores del artículo. Una semana después, se retractó del trabajo, aunque ni Savaris ni sus coautores estaban de acuerdo con la retractación. (Scientific Reports es publicado por Springer Nature; la información de Nature es editorialmente independiente de su editor).
El trabajo retractado no es el único que sostiene que los confinamientos no salvaron vidas. Pero estos análisis no coinciden con los resultados de la mayoría de los estudios. La mayoría de los científicos coinciden en que las medidas de confinamiento sí frenaron las muertes por COVID-19 y en que los gobiernos no tenían otra opción más que restringir los contactos sociales de la población a principios de 2020, para frenar la propagación del SARS-CoV-2 y evitar el colapso de los sistemas sanitarios. “Necesitábamos ganar algo de tiempo”, afirma Lauren Meyers, científica de datos biológicos de la Universidad de Texas en Austin.
Al mismo tiempo, está claro que los confinamientos tuvieron un coste enorme, y se debate la utilidad de cualquier medida de nuevos confinamientos. Los cierres de escuelas y universidades interrumpieron la educación. El cierre de negocios contribuyó a las dificultades financieras y sociales, a la mala salud mental y a la recesión económica. “Hay costes y beneficios”, afirma Samir Bhatt, estadístico de salud pública del Imperial College de Londres y la Universidad de Copenhague.
Los científicos han estudiado los efectos de los confinamientos durante la pandemia con la esperanza de que sus resultados puedan servir de base para la respuesta a futuras crisis. Han llegado a algunas conclusiones: por ejemplo, los países que actuaron rápidamente para aplicar medidas estrictas fueron los que mejor preservaron tanto las vidas como sus economías. Pero los investigadores también han encontrado dificultades. El análisis de los balances entre daños y beneficios a menudo no se reduce a cálculos científicos, sino implica juicios de valor, como la forma de ponderar los costes que recaen en algunos sectores de la sociedad más que en otros. Esto es lo que hace que los confinamientos sean tan difíciles de estudiar, y a que puedan dar lugar a intensos desacuerdos.
Cálculo complicado
Hay una dificultad fundamental en el análisis de los efectos de los confinamientos de la COVID-19: es difícil responder a la pregunta de qué habría pasado en su ausencia.
Los confinamientos reducen la transmisión del virus, como demostró el cierre de Wuhan (China) cuando apareció el SARS-CoV-2. Incluso en los países que no emularon el enfoque integral de China de cerrar las fronteras, ordenar a los ciudadanos que se quedaran en casa y aislar a las personas con COVID en instalaciones centrales, las medidas de confinamiento siguen reduciendo la propagación de la enfermedad. En mayo de 2020, por ejemplo, Bhatt y otros analizaron los confinamientos en 11 países europeos y extrapolaron, a partir de la caída de la transmisión viral, que sólo estas medidas habían salvado más de 3 millones de vidas (4).
Sin embargo, también se ha cuestionado la metodología de ese documento. Uno de los problemas es que podría haber exagerado la magnitud del beneficio porque asume que, sin las órdenes de confinamiento, la gente no habría reducido sus contactos sociales. En realidad, el aumento de las muertes probablemente habría cambiado el comportamiento de la gente.
Eso ocurrió en Florida, por ejemplo, donde los datos muestran una reducción de la movilidad durante la primera oleada, unas dos semanas antes de los cierres, dice el investigador de políticas sanitarias Thomas Tsai, de la Escuela de Salud Pública T.H. Chan de Harvard, en Boston (Massachusetts). “La gente estaba viendo las noticias en Nueva York y Boston y viendo lo grave que podía ser la COVID”, afirma.
Un análisis (5) realizado por el politólogo Christopher Berry y sus colegas de la Universidad de Chicago (Illinois) lo corrobora. Sugiere que las órdenes de permanecer en el hogar de los estados de EE.UU. apenas aumentaron la reducción de los casos y las muertes por COVID-19, no porque el distanciamiento social no funcione, sino porque la gente ya evitaba el contacto antes de que las órdenes fueran impuestas.
Otros investigadores han intentado, en cambio, comparar si los países con políticas de encierro más estrictas obtuvieron mejores resultados que los que tenían políticas más relajadas en las tasas de transmisión de enfermedades o las muertes. Esto tampoco es sencillo: la aplicación, los niveles de ayuda gubernamental y el cumplimiento de las políticas oficiales difieren de una región a otra, al igual que el contexto cultural y una serie de otros factores, como la densidad de población, los niveles de contacto social y la prevalencia viral.
Por ejemplo, Suecia, que impuso restricciones relativamente ligeras a principios de 2020, manteniendo las escuelas abiertas para todos los alumnos, excepto los más mayores. Experimentó una tasa de exceso de muertes en 2020 inferior a la de muchas otras naciones de Europa occidental. Pero también es un país en el que muchas personas viven solas (el tamaño medio de los hogares en Suecia es el más bajo de la Unión Europea), y en el que la gente confía mucho en el gobierno, lo que hace que sea mucho más fácil que las recomendaciones oficiales, en lugar de los mandatos, reduzcan los contactos sociales y frenen la propagación de enfermedades. Lejos de seguir la vida con normalidad, los suecos redujeron su movilidad, como demuestran los datos de los teléfonos móviles. Aun así, sus vecinos nórdicos que impusieron confinamientos obtuvieron mejores resultados en 2020: las tasas de mortalidad estandarizadas por edad muestran que Dinamarca, Finlandia y Noruega experimentaron menos muertes de lo normal ese año, mientras que Suecia experimentó un número ligeramente superior al habitual. (Al igual que en otros países, Suecia tampoco logró evitar que las personas más vulnerables, como las que se encuentran en residencias de ancianos, murieran por COVID-19).
“No estaba muy claro cuál es la mejor forma de estimar la eficacia de las medidas [de confinamiento]”, afirma Peter Klimek, científico de datos de la Universidad de Medicina de Viena. Sin embargo, al hacer un seguimiento del rigor y del calendario de las políticas gubernamentales en más de 100 países, los investigadores de la Universidad de Oxford (Reino Unido) y sus colegas descubrieron (6) que cuanto más estrictas eran las políticas de contención de un país, más éxito tenían a la hora de evitar las muertes por COVID-19.
Resulta aún más difícil extraer conclusiones más sutiles, como cuál de las políticas de contención -desde el cierre de escuelas hasta la orden de permanecer en casa- tuvo el mayor efecto, especialmente porque las políticas se anunciaron a menudo en rápida sucesión.
Tras la primera oleada de COVID-19, el equipo de Klimek analizó miles de intervenciones gubernamentales. El grupo observó que algunas medidas parecían eficaces según un enfoque de modelización, pero no según otros, y que sus estimaciones de eficacia venían acompañadas de amplios rangos de incertidumbre. No obstante, los investigadores pudieron elaborar una clasificación general (véase la figura “¿Cuál fue la eficacia de las intervenciones para la COVID-19?”). Las medidas más eficaces fueron las políticas de prohibición de pequeñas reuniones y de cierre de negocios y escuelas, seguidas de cerca por las restricciones en las fronteras terrestres y los confinamientos estatales. Las medidas menos intrusivas -como el apoyo gubernamental a las poblaciones vulnerables y las estrategias de comunicación de riesgos- también tuvieron un impacto. Sin embargo, los controles sanitarios de los aeropuertos no tuvieron ningún beneficio perceptible (7).
Otros estudios han tratado de poner cifras más precisas a los efectos de las políticas de confinamiento, pero sus resultados difieren. Un análisis (8) de 41 países de Europa y otros territorios encontró que las órdenes de permanecer en el hogar tenían un impacto relativamente pequeño en la transmisión, reduciendo la R -el número medio de personas que una persona con COVID-19 llegará a infectar- en sólo un 13% más de lo que podría lograrse cerrando escuelas y universidades (38%) o limitando las reuniones a 10 personas o menos (42%). Sin embargo, el análisis de Bhatt (4) de 11 países sugirió que las órdenes de permanecer en el hogar reducen la R en un 81%, siendo menos importantes el cierre de escuelas, la prohibición de eventos públicos y otras medidas. Klimek advierte que no se debe generalizar la eficacia de las políticas de confinamiento sobre la base de cifras como éstas. “La eficacia de cada intervención depende en gran medida del contexto”, afirma. Lo que sugieren varios análisis es que ninguna intervención por sí sola puede reducir R por debajo de 1 (lo que significa que las infecciones están disminuyendo): esto se consigue con múltiples medidas trabajando en conjunto.
Ir fuerte, ir rápido
El periodo de la pandemia anterior a la vacunación muestra que los países que actuaron con dureza y rapidez -el enfoque “ir fuerte, ir rápido”- a menudo se comportaron mejor que los que esperaron para aplicar las políticas de confinamiento. Los duros cierres de China eliminaron la COVID-19 a nivel local, durante un tiempo. Los países que tuvieron éxito y aprendieron de esto fueron “proactivos”, según un informe de mayo de 20219 del Panel Independiente sobre Preparación y Respuesta a la Pandemia, establecido por la Organización Mundial de la Salud en septiembre de 2020 para revisar la respuesta global. Los ejemplos incluyen naciones insulares como Islandia, Australia y Nueva Zelanda, que también se beneficiaron de poder cerrar sus fronteras y tomar medidas antes de que llegaran muchas personas con el virus.
Otros se han hecho eco de ello. El epidemiólogo Edward Knock y otros miembros del equipo de respuesta a la COVID-19 del Imperial College llegaron a la conclusión de que el confinamiento a nivel estatal era la única medida que hacía que, en Inglaterra, la R estuviera por debajo de 1. Y cuanto antes se impusieran las medidas estrictas, mejor. Knock estimó que si Inglaterra hubiera introducido un confinamiento a nivel estatal una semana antes, en marzo de 2020, habría reducido a la mitad las muertes durante la primera oleada (10). Un estudio (11) de las respuestas gubernamentales en Asia también sugirió que lo mejor era seguir el enfoque de “ir fuerte, ir rápido”.
Pero los confinamientos más duros no siempre son más efectivos por sí mismos, especialmente en países donde es difícil que la gente se quede en casa. Perú es un ejemplo. Impuso medidas tempranas y estrictas de confinamiento, pero experimentó una tasa de mortalidad mucho más alta que la de otros países de la región que utilizaron medidas menos draconianas. Perú sigue siendo considerado una prueba de que los confinamientos no funcionan, pero en realidad tuvo dificultades para aplicarlos. El país tiene una gran mano de obra informal, combinada con una infraestructura sanitaria cara e inadecuada. A pesar de los confinamientos, muchos peruanos siguieron saliendo a comprar y a trabajar, por lo que la transmisión se mantuvo obstinadamente alta, dice Camila Gianella Malca, investigadora de políticas públicas de la Universidad Católica Pontificia del Perú en Lima.
Segunda oleada
Los impactos de los confinamientos también difieren de una ola pandémica a la siguiente. Cuando surgieron las segundas oleadas, se había aprendido tanto sobre el virus que el comportamiento de la gente fue muy diferente. En octubre de 2020, las políticas de usar mascarillas por toda la población se habían convertido en algo habitual. Las escuelas y otros entornos establecieron medidas de distanciamiento físico para mantener a la gente separada, y la gente tomó más precauciones cuando la transmisión local aumentó. Los hospitales también aprendieron rápidamente la mejor manera de tratar el virus de la COVID-19: las tasas de mortalidad después de la primera oleada disminuyeron en un 20% debido únicamente a la mejora del tratamiento.
En conjunto, estos cambios redujeron la medida en que los países se beneficiaron de los confinamientos. Por ejemplo, varios estudios encontraron que el cierre de escuelas durante la primera ola redujo la propagación de la COVID-19. Sin embargo, el análisis de Bhatt (12) sugiere que el cierre de escuelas en la segunda oleada tuvo un efecto mucho menor. “Para ser sinceros, nos sorprendió”, dijo.
Sólo un puñado de países siguieron adoptando un enfoque de “ir fuerte, ir rápido” después de la primera oleada. Los países que se habían propuesto la eliminación -China, Australia, Nueva Zelanda y Vietnam, por ejemplo- vieron que funcionaba y entonces fueron más duros y rápidos, según una investigación de Anna Petherick, investigadora de políticas públicas de la Escuela de Gobierno Blavatnik de la Universidad de Oxford, y sus colegas, que hicieron un seguimiento de las políticas gubernamentales en más de 180 países (13). Pero en los países en los que los cierres tardíos de la primera oleada se limitaron a reducir la transmisión, los gobiernos se volvieron menos propensos a tomar medidas tempranas, tolerando un mayor número de casos en las oleadas posteriores antes de ordenar los confinamientos (véase la figura “Umbrales para los confinamientos”).