Las incógnitas conocidas de Covid-19

Cuanto más seguro esté alguien sobre el covid-19, menos debe confiar en él

En 2019, el historiador médico Mark Honigsbaum concluyó su libro The Pandemic Century diciendo: “Lo único que es seguro es que habrá nuevas plagas y nuevas pandemias. No se trata de si, sino de cuándo «. 1

Mire a su alrededor y se preguntará si estaba completamente equivocado. No sobre la pandemia, que apareció casi antes de que se le secara la tinta, sino sobre que solo había una certeza. En la «ciencia» de covid-19, las certezas parecen estar en todas partes. Los comentaristas de todas partes (académicos, profesionales, medios antiguos o nuevos) aparentemente saben exactamente lo que está sucediendo y exactamente qué hacer al respecto.

No estamos hablando de aquellos que insisten en que la hidroxicloroquina nos salvará a todos, o que llaman a las mascarillas “bozales” o “pañales faciales”, o que afirman que muchos casos de covid-19 detectados son falsos positivos. También podemos dejar de lado a aquellos que eluden la realidad para sugerir que tendremos un mundo libre de covid-19 en unos meses si simplemente seguimos sus consejos.

Más bien, estamos pensando en las muchas personas racionales con credenciales científicas que hacen pronunciamientos públicos asertivos sobre el covid-19 y que parecen sugerir que no puede haber motivos legítimos para estar en desacuerdo con ellos. Si lo hace, podrían dar a entender que probablemente sea porque está financiado por fuerzas oscuras o intereses creados, no está basado en pruebas, está moralmente ciego al daño que haría, está impulsado ideológicamente (pero yo ‘ m objetivo), crees que el dinero importa más que las vidas, tus ideas son una peligrosa fantasía. . . . Continúan, luchando contra certezas 2 a la vista de un público desesperado por respuestas simples y claridad, incluso cuando, desafortunadamente, estas pueden no existir.

Transmitir «certeza»

La certeza puede ser explícita o implícita. En solo un área, el modelado de enfermedades infecciosas, hay muchos ejemplos. Uno es el uso de números precisos para transmitir certeza, a menudo con una calificación falsa. En el modelo fundacional del Imperial College, los autores predijeron “aproximadamente 510 000 muertes” 3 para una epidemia sin mitigar en Gran Bretaña. Con cualquier incertidumbre razonable, dicha aproximación se expresaría como «medio millón». El denominador cambiante entre Gran Bretaña y el Reino Unido utilizado al comunicar esta cifra supondría en sí mismo una diferencia considerablemente superior a 10 000. Los estadísticos han insistido durante décadas en la necesidad de transmitir adecuadamente la incertidumbre, en los modelos de enfermedades infecciosas y de manera más general. . 4 5

Otro ejemplo es la tracción adicional que logran los reclamos debido a la reputación —institucional o personal— bajo la cual se promueven, y que recibirían poca credibilidad si otros la promovieran. Por ejemplo, el Instituto de Métricas y Evaluación de la Salud, que produce los informes autorizados Global Burden of Disease, publicó un modelo de ajuste de curvas con estimaciones sorprendentemente bajas de la carga futura de covid-19 en los EE. UU. 6 Aunque popular entre el presidente Trump, el modelo se reveló rápidamente como engañoso.

Un tercer ejemplo es la creación de un nuevo argumento mientras se ignora silenciosamente una afirmación anterior que desde entonces ha sido desacreditada. Los modelos producidos a partir de dos campos opuestos en las discusiones sobre el covid-19 (SAGE independiente y los instigadores de la declaración de Great Barrington) sugirieron que una alta proporción de la población del Reino Unido se infectó durante la primera ola del covid-19. 7 8 Pruebas sustanciales de estudios serológicos mostraron que probablemente no era así. Luego, ambas partes produjeron modelos que adoptaron el trabajo de otros, 9 10, lo que muestra que la heterogeneidad en el contacto o la susceptibilidad en la población podría frenar las trayectorias de infección, pero sin reconocer explícitamente sus conclusiones anteriores. 11 12

Podríamos encontrar ejemplos similares para todos los aspectos de la ciencia del covid-19 (discusiones sobre si la mutación viral está cambiando la infecciosidad o virulencia del SARS-CoV-2, el grado de inmunidad personal al SARS-CoV-2 generado por una infección previa con el SARS-CoV) 2 u otro coronavirus endémico, la tasa de mortalidad por infección, el valor de las diferentes estrategias de prueba, el efecto del cierre de escuelas, lo que podemos aprender de las comparaciones internacionales, etc. Se hacen declaraciones fuertemente contrastantes pero aparentemente igualmente autorizadas sobre todo esto y más.

Por supuesto, el exceso de confianza en nuestra comprensión de covid-19 se presenta en varias formas. Una es cuando la evidencia cambia poco pero las conclusiones basadas en ella se endurecen, como ocurrió con el valor de las mascarillas en las primeras etapas de la pandemia. Las opiniones se polarizan junto con la creciente certeza con la que se expresan, como si estuviéramos en una guerra de trincheras donde ceder una pulgada corre el riesgo de perder una milla.

Otro viene en la forma del “epidemiólogo de sillón” que parece bendecido con la asombrosa capacidad de los economistas y físicos estrella para asimilar y trascender completamente en cuestión de semanas lo que los especialistas en enfermedades infecciosas han aprendido durante décadas. Es probable que la seriedad con la que sean recibidos en algunos círculos sea perjudicial. Se observa un alcance similar dentro de la amplia gama de disciplinas que son fundamentales para el manejo de enfermedades epidémicas, y algunos académicos que son omnipresentes en todos los medios parecen tener un conocimiento completo y de vanguardia en todo, desde macroeconomía a través de la ciencia sociológica y psicológica hasta la mutación estocástica del ARN. . Hacer frente a las pandemias es una tarea intrínsecamente multidisciplinaria y la experiencia en un área no confiere experiencia en otra.

Respetando la incertidumbre

Reconocer un poco más la incertidumbre podría mejorar no solo la atmósfera del debate y la ciencia, sino también la confianza del público. Si apostamos públicamente el rancho de la reputación por una respuesta, ¿cuán abiertos podemos ser cuando cambia la evidencia?

La gente puede preocuparse de que reconocer la incertidumbre arriesgue una pérdida de autoridad, pero parece poco probable que esto sea cierto 13 – la confiabilidad o autoridad del gobierno no ha aumentado con la confianza de sus pronunciamientos de “cambio de juego”.

De manera similar, alegar que cualquiera que habla de incertidumbre es un “mercader de la duda” 14 o expone a la ciencia a ataques desde estos lados, es ceder un fundamento científico vital al implicar que solo la certeza servirá. Generalmente, y particularmente en el contexto de covid-19, la certeza es el reverso del conocimiento.

Volviendo a nuestro punto de partida, dos autoridades inequívocas han escrito que «a medida que nuestra comprensión de los virus de la influenza ha aumentado drásticamente en las últimas décadas, nos hemos alejado cada vez más de la certeza sobre los determinantes y las posibilidades de la aparición de una pandemia». 15 Su punto queda ilustrado por la pandemia en gran parte inesperada de la enfermedad del coronavirus que golpea a un mundo plagado de planes de gestión de la pandemia de influenza.

Al decidir a quién escuchar en la era del covid-19, debemos respetar a aquellos que respetan la incertidumbre y escuchar en particular a aquellos que reconocen pruebas contradictorias incluso en sus opiniones más arraigadas. Los comentaristas que son completamente consistentes y ven cualquier dato o situación nuevos que surgen a través de la lente de sus puntos de vista preexistentes, ya sea “Déjelo rasgar” o “Cero covid ahora”, fallarían en esta prueba.

BMJ 2020 ; 371 doi: https://doi.org/10.1136/bmj.m3979 (Publicado el 19 de octubre de 2020)Citar esto como: BMJ 2020; 371: m3979

Autor: George Davey Smith , profesor de epidemiología clínica 1 ,Michael Blastland , escritor y locutor 2 , Marcus Munafò , profesor de psicología biológica