¿Cuántas personas tienen realmente Covid-19?

Según un estudio, el número de casos no detectados de personas infectadas difiere significativamente en los distintos países

11.06.2020 - Alemania

El modelo de escala demográfica desarrollado por los investigadores del Instituto Max Planck de Investigación Demográfica de Rostock y la Universidad de Helsinki permite estimar el número real de infecciones Covid-19 en diferentes países con un mínimo de datos. Según este modelo, el número de casos en Alemania es sólo 1,8 veces mayor que el número de casos confirmados. Sin embargo, en el caso de Italia, los investigadores estiman que el número de infectados es 6 veces mayor que el número de casos confirmados notificados por las autoridades sanitarias.

© Max Planck Institute for demographic Research

"Para los diez países más afectados por la pandemia de Covid-19, utilizamos nuestro modelo de escala demográfica para estimar el número de casos no notificados de personas infectadas", dice Mikko Myrskylä, Director del Instituto Max Planck de Investigación Demográfica de Rostock, Alemania. Según los datos del 13 de mayo de 2020, hay en promedio cuatro veces más personas infectadas que casos confirmados.

En el caso de Italia, el modelo estima alrededor de 1,4 millones de personas infectadas, lo que es seis veces más alto que los casos confirmados notificados por las autoridades sanitarias. Los investigadores estiman para los EE.UU. que ha habido 3,1 millones de personas infectadas con COVID-19, lo que es más del doble de los casos que se han reportado oficialmente. En Alemania, por otra parte, donde un gran número de personas se someten a pruebas de detección de Covid-19, el modelo estima que el número de casos no notificados es sólo 1,8 veces mayor.

"Sin embargo, la incertidumbre de las estimaciones de nuestro modelo es grande", añade Christina Bohk-Ewald, coautora del documento y que trabaja actualmente en la Universidad de Helsinki. Con una probabilidad del 95%, el número total estimado de casos es entre el doble y el 11% del número de casos confirmados. Las diferencias entre los distintos países también son grandes. Los investigadores presentan su modelo en un documento que está disponible en línea como versión previa a la impresión en medRxiv, pero que no ha sido revisado por pares.

Para sus cálculos del modelo, los investigadores utilizaron principalmente datos sobre las muertes de Covid-19, las tasas de mortalidad por infección y las tablas de vida. Sin embargo, como en la mayoría de los países todavía no se conocen las tasas de mortalidad por infección de Covid-19, los investigadores las transfirieron de un país de referencia a otros países utilizando la llamada esperanza de vida restante. Este parámetro demográfico permite controlar las diferencias entre los países en cuanto a la estructura de edad, las enfermedades anteriores de la población y los sistemas de atención de la salud de los distintos países.

El modelo de escala demográfica se basa en dos supuestos principales: en primer lugar, supone que el número de personas que han muerto a causa del Covid-19 se registra con bastante precisión. En segundo lugar, supone que las tasas de mortalidad por infección de un país de referencia (en este caso Hubei, China) son transferibles a otros países después del ajuste demográfico. Los tres investigadores de Max Planck son conscientes de que estos dos supuestos son sólo aproximaciones y no se aplican perfectamente en todas partes.

No obstante, los investigadores están convencidos de que han elaborado un modelo ampliamente aplicable que proporciona estimaciones útiles del número real de personas que están infectadas por Covid-19, utilizando sólo un mínimo de datos de entrada. "Nuestro modelo también puede utilizarse para comprobar la verosimilitud de las cifras estimadas de infección de otros estudios que miden, por ejemplo, la prevalencia de anticuerpos en la población", dice Christian Dudel. Según Dudel, las pruebas de anticuerpos, que sólo se realizan a nivel regional, a menudo no son representativas de toda la población de un país.

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