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El 20 de mayo, Pedro Sánchez dijo [min. 24:43 - 25:25] en el Congreso que si el virus hubiera circulado libremente hubiera contagiado a "dos tercios de la población española" (30 millones de personas) y en consecuencia hubiera habido “más de 300.000 víctimas”. En esa misma sesión el presidente dijo [min. 4:45:48] que esa cifra provenía del estudio de seroprevalencia que determinó una "letalidad real" del virus del 1%. Sánchez ya había dado esa cifra cuatro días antes [min. 5:44] y posteriormente el director del Centro de Coordinación de Emergencias y Alertas Sanitarias, Fernando Simón, matizó esa afirmación asegurando [min. 13:23] que habría habido, "según los modelos que se manejaban en aquellos momentos, de 250.000 a 300.000 fallecidos".
¿De dónde salen estas estimaciones? Se basan en dos informes de la universidad británica Imperial College London. Os explicamos lo que sabemos:
La estimación "se basa en un cálculo elaborado a fecha del 26 de marzo" en base a estudios del Imperial College de Londres según Presidencia del Gobierno
Desde Maldita.es nos hemos puesto contacto con Presidencia del Gobierno y con el Ministerio de Sanidad para preguntar acerca del origen de las afirmaciones de Pedro Sánchez y Fernando Simón. Desde Presidencia del Gobierno nos han indicado que la estimación "se basa en un cálculo elaborado a fecha del 26 de marzo" usando datos de población del INE y otros datos tomados de dos artículos científicos.
Según Presidencia, los dos artículos del Imperial College (aquí y aquí) eran los "estudios internacionales más sofisticados de los que se disponía entonces". Ambos estudios habían sido publicados el 13 y el 16 de marzo, respectivamente.
Uno de los artículos se titula “Estimaciones de la gravedad de la enfermedad COVID-19” y fue publicado el día 13 de marzo, antes de la declaración del estado de alarma en España (14 de marzo). El estudio analizaba 3.365 casos de contagiados en China para determinar la tasa de letalidad de la enfermedad, que establecía en los casos chinos en un 1,38%.
El 26 de marzo, cuando el Gobierno realizó el cálculo, este estudio todavía estaba en versión preprint, es decir, aún no había pasado la necesaria revisión previa a ser publicado en una revista científica. Una vez revisado por pares, el artículo fue publicado el 30 de marzo de forma definitiva en la revista científica The Lancet.
El otro artículo fue publicado el 16 de marzo también por el Imperial College de Londres y analiza el impacto de intervenciones no farmacéuticas (medidas como el aislamiento o la distancia social) para reducir la mortalidad por COVID-19 y su relación con la capacidad del sistema sanitario. El artículo ofrece una serie de cálculos que estiman el número de fallecimientos en función de estas medidas de aislamiento y de la ocupación de camas UCI.
La publicación establecía la tasa de letalidad del nuevo coronavirus (Infection Fatality Ratio) en un 0,95% y el índice de reproducción del virus (índice de contagio - R0) en un 2,4 [pág.6]. El estudio predecía aproximadamente unas 510.000 muertes para Reino Unido de no realizarse medidas de aislamiento. Esta tasa de letalidad era cercana al 1% que ha concluido también el resultado preliminar del estudio de seroprevalencia en España publicado el 13 de mayo.
Los cálculos estadísticos realizados por el Gobierno en base a esos dos estudios para estimar que hubiera habido 300.000 fallecidos sin medidas de confinamiento, no se han hecho públicos, por lo que no es posible contrastar de forma independiente la forma en que lo han realizado. Además, esto impide conocer cuál es el marco temporal en el que se habría producido esos fallecimientos, es decir, la fecha en que se habría alcanzado esa cifra.
Otro estudio posterior del Imperial College dice que a 31 de marzo ya se hubieran evitado unas 16.000 muertes en España gracias a las medidas de confinamiento
Cuatro días después del cálculo realizado, el 30 de marzo, el Imperial College publicó otro estudio en la línea del que ya utilizó el Gobierno, pero con proyecciones para distintos países europeos entre los que también se encontraba España.
El nuevo cálculo, realizado por los mismos investigadores y del que los medios se hicieron eco en nuestro país, estimaba el impacto del número de infecciones de COVID-19 si no se hubieran tomado medidas de intervención como el distanciamiento social y la cuarentena.
A diferencia de los cálculos que el Gobierno afirma haber hecho, la publicación del Imperial College sí establece un marco temporal y hace las estimaciones para el 31 de marzo. Según este cálculo, las medidas de confinamiento y de paralización de actividad decretadas dos semanas antes habrían salvado de media 16.000 vidas [pág 10] en España. Concretamente en la publicación se da un rango de entre 5.400 a 35.000 muertes evitadas en nuestro país.
Este modelo estadístico asume que el índice de reproducción del virus (Rt) no habría variado desde la fecha en que el Gobierno comenzó a intervenir. El el confinamiento se decretó en España con el estado de alarma el 14 de marzo, y en esa fecha, el índice de reproducción del virus era 2,54, según los datos oficiales publicados por el Instituto de Salud Carlos III (apartado Evolución pandemia). En la actualidad este índice Rt es del 0,82, según los últimos datos del 20 de mayo, es decir, unas tres veces más bajo.
En la publicación dan un rango de entre 1,8 y 19 millones de personas, o lo que sería la media: 7 millones, que representan un 15% de la población española [pág 6].
El modelo estadístico que elaboraron se encuentra en un repositorio web del Imperial College y ha tenido varias actualizaciones desde su publicación el 30 de marzo.
Un estudio más reciente dice que se habrían evitado 73.000 muertes por COVID-19 a mediados de abril gracias al confinamiento
Un estudio publicado el 20 de abril dentro del proyecto Compass Covid, publicado por la King Abdullah University of Science and Technology da una cifra distinta para España. Según este análisis, las medidas de distanciamiento social hubieran evitado en España a mediados de abril unas 73.000 muertes en España, como publicó Agencia SINC.
Este modelo utiliza un modelo SIR (modelo estadístico para simular la propagación de epidemias), que ha tenido en cuenta el número de muertes en todos los países según los datos recopilados por la Universidad John Hopkins., así como datos como la tasa de mortalidad, el período infeccioso medio o el índice de reproducción de la infección (Rt).
Los modelos SIR dividen a la población en grupos: personas contagiadas, recuperadas o susceptibles de contagio y se utilizan de forma habitual para ver y predecir cómo evoluciona el contagio de una epidemia.
En cambio, el modelo estadístico que se utiliza para la estimación del Imperial College del 30 de marzo es un modelo bayesiano, que describe la probabilidad de un suceso basándose en el conocimiento previo de este suceso. Es decir, da una predicción del número de contagios y fallecimientos basándose en el número de casos previo.
