Covid-19: ¿Cuándo debería levantarse la cuarentena?

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Por el Equipo del Blog

La sociedad está paralizada como resultado de una Pandemia, producto de la propagación del coronavirus del cual poco se sabe. Pareciera que el mundo está tomando decisiones bajo una gran incertidumbre respecto a cómo va a evolucionar el virus y acerca de cómo se combate. La respuesta de los países, con distinto grado de severidad, ha sido la imposición del “distanciamiento social” que ha hecho colapsar la actividad económica con consecuencias impredecibles. Esta nota pretende aportar una intuición para razonar el dilema planteado.

Un planteo conceptual

La política básica de mitigación ha sido la adopción de restricciones que limitan la circulación del virus. Pero no todos los países han implementado sus políticas en igual intensidad. Se identifican países con mínimas restricciones como Holanda y en el otro extremo a países como China y tal vez la Argentina.

Como se muestra en el gráfico 1.A la no intervención lleva a un aumento muy rápido de la cantidad de contagios que harían colapsar el sistema sanitario con una cantidad de fallecidos que no sería socialmente tolerable. La tasa de contagio Ro se estima en 2,4. En este caso, dado la propagación de la pandemia la cantidad de casos susceptibles de infectarse a futuro cae sensiblemente y el número de recuperados aumenta. En este escenario, se podría aproximar a la inmunización en manada, pero con altas chances de que colapse el sistema sanitario.

La respuesta de política en la mayoría de los países, y también en Argentina, ha sido el establecimiento de una cuarentena que limita severamente la circulación de las personas. Los resultados de esta estrategia se muestran estilizadamente en el gráfico 1.B. Como puede verse la cantidad de contagiados crece levemente (Ro bajaría a menos de 0,95) pero la población susceptible o que potencialmente puede tener el coronavirus se mantiene alta.

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Este camino permite aplanar la curva de crecimiento de los casos de coronavirus y de esta manera preparar el sistema sanitario antes que el pico se manifieste, como se observa en el gráfico 2.

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El trade off entre estas dos opciones es evidente. En el primer caso, sin políticas de mitigación, se está frente a una gran cantidad de contagios y una menor caída de la actividad económica, versus el caso de llevar adelante políticas de mitigación (por ejemplo la cuarentena) donde los efectos sobre la actividad económica presentan una mayor severidad y la cantidad de contagios resulta relativamente baja tal como se observa en el gráfico 3.

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La pregunta clave

La pregunta clave es ¿hasta cuándo debe el gobierno extender esta política siendo que en algún momento hay que levantar (parcial o totalmente) la cuarentena y el número de casos va a subir significativamente?

El momento óptimo debería ser cuando la capacidad de mejorar el sistema sanitario en el corto plazo (beneficio de la política en el margen) sea equivalente al costo económico y social medido en términos de caída en la actividad.

Es decir, si la posibilidad de aumentar rápidamente el número de camas de terapia intensiva, los respiradores, la cantidad de médicos, enfermeras y auxiliares de enfermería, entre otros, es baja, se debería programar el t+1 (el día después). Este requiere pensar cómo se sale de la cuarentena minimizando los riesgos de contagio.

En el caso de Argentina todo pareciera indicar que t+1 está cerca. Los efectos de la caída en la actividad económica empieza a impactar fuertemente sobre los sectores medios y bajos y la capacidad de mejorar o aumentar la capacidad sanitaria del sistema de salud en el corto plazo estaría llegando a ciertos límites. En tal situación, es necesario pensar el t+1. Cómo se sale paulatinamente de la cuarentena tratando de minimizar los riesgos de que el virus se expanda rápidamente.

 

Referencias

Baldwin, R. (2020): Mitigating the COVID Economic Crisis: Act Fast and Do Whatever It Takes. En https://voxeu.org/content/mitigating-covid-economic-crisis-act-fast-and-do-whatever-it-takes

Hausmann, R. (2020): Flattening the COVID-19 Curve in Developing Countries.

Linnarsson, S. (2020): To stop COVID-19, test everyone, repeatedly. En https://medium.com/@sten.linnarsson/to-stop-covid-19-test-everyone-373fd80eb03b

Pierre-Olivier Gourinchas (2020): Flattening the Pandemic and Recession Curves. En https://clausen.berkeley.edu/wp-content/uploads/2020/03/COVID_2b.pdf