Las vacunas fueron clave para frenar el COVID-19 en Europa; Otras medidas igualmente útiles
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Internacional
23 de agosto de 2022
La experiencia en Europa muestra que el distanciamiento social obligatorio y voluntario y los incentivos económicos para aumentar el cumplimiento de las medidas de emergencia han sido clave para llevar el número de reproducción viral de COVID-19 por debajo de 1, lo que indica que una persona infectada ha transmitido el virus a menos de otra persona. . Sin embargo, ningún factor por sí solo puede explicar los resultados obtenidos.
De los factores considerados, encontramos que la vacunación fue el más importante para reducir las tasas de transmisión efectiva en 2021, aunque los otros factores contribuyeron a controlar las infecciones.
La pandemia de COVID-19 se ha cobrado millones de vidas, ha dado lugar a costosas intervenciones gubernamentales para contenerla y ha provocado una perturbación económica generalizada y sin precedentes en todo el mundo. La pandemia ahora se ha convertido en una enfermedad infecciosa endémica en medio de acalorados debates sobre los pros y los contras del distanciamiento social y otras políticas de contención, particularmente en China.
En nuestro documento de trabajo reciente, en el que se basa este artículo, examinamos la evolución de las tasas de transmisión del virus en países europeos seleccionados desde el comienzo de la pandemia a principios de 2020. Aunque los países europeos en los que nos centramos tenían patrones de transmisión similares al comienzo de la pandemia, terminaron con resultados bastante diferentes.
Aprovechamos estas diferencias para obtener más información sobre los principales impulsores de los números de reproducción efectivos. En particular, tenemos en cuenta factores como el distanciamiento social voluntario e impuesto por el gobierno, el apoyo económico para cumplir con las políticas de contención, la vacunación y las mutaciones del virus.
Números de reproducción, inmunidad colectiva y tasa de transmisión del virus.
Una medida epidemiológica común para medir la propagación de una enfermedad infecciosa es el número de reproducción efectiva, el número R. Mide las nuevas infecciones que probablemente resulten de un individuo infectado.
En los últimos dos años, esta métrica ha sido ampliamente utilizada en la prensa popular para informar sobre la pandemia. Un número R superior a 1 implica que la epidemia se está expandiendo (ya que una nueva infección conduce a más de una infección secundaria esperada), mientras que un valor inferior a 1 implica que la epidemia se está contrayendo.
El número R cambia con el tiempo (y de un país a otro) debido a la disminución de la proporción de individuos susceptibles debido a la inmunidad después de la recuperación (el llamado componente de inmunidad colectiva) o un cambio en la tasa de transmisión efectiva subyacente, que a su vez puede depender en una multitud de factores que mitigan la propagación viral.
El gráfico 1A muestra nuestras estimaciones del número R para Europa occidental como un agregado (línea roja), así como una estimación del modelo implícito de cuál habría sido el número R sin ninguna contribución de la inmunidad colectiva (línea azul, línea punteada), que generalmente referirse a la tasa de transmisión efectiva. Este gráfico documenta muchas variaciones, seis ondas distintas (marcadas por el número R mayor que 1), en el transcurso de 2020-2021.
Sin embargo, estas estimaciones a menudo ocultan grandes diferencias en los resultados (número de casos nuevos, hospitalizaciones y muertes) entre países, como se muestra en los paneles 1B (España) y 1C (Polonia).
Determinantes de la tasa de transmisión efectiva
Usando un enfoque de datos de panel, explotamos tanto las series temporales como las variaciones entre países en la tasa de transmisión para identificar la importancia relativa de los diferentes factores que afectan el curso de la epidemia en Europa occidental.
Los cambios en la tasa de transmisión se rigen por muchos factores, tanto biológicos como conductuales, como las mutaciones; distanciamiento social (voluntario u obligatorio); restricciones de movilidad impuestas por el gobierno y cumplimiento de las medidas prescritas; y cambios en la inmunidad debido a la vacunación.
Nos centramos en cinco factores clave. Para representar el distanciamiento social y los incentivos obligatorios, utilizamos los índices agregados de rigor económico y apoyo compilados por el Rastreador de respuesta COVID-19 del gobierno de Oxford proyecto para los dos primeros factores.
Para evaluar el impacto potencial del distanciamiento social voluntario, permitimos “efectos de umbral” (el tercer factor), que muestra cómo el miedo a ser infectado, alimentado por la noticia de un aumento de casos, influyó en el comportamiento de precaución individual. La disponibilidad de vacunas y la aceptación pública de la vacunación se han vuelto más importantes en 2021. Evaluamos este desarrollo agregando la proporción de personas vacunadas en la población a nuestras regresiones de panel como cuarto factor.
Nuestra muestra finaliza en noviembre de 2021, antes de la aparición de la variante omicron dominante. Para representar mutaciones virales importantes durante nuestro período de muestreo, agregamos la proporción de variantes delta dominantes en ese momento de casos confirmados por secuencia como un quinto factor.
Significado estadístico de los determinantes de la tasa de transmisión
Encontramos que todos los determinantes de la tasa de transmisión representados por nuestras variables son estadísticamente muy significativos y tienen los signos esperados (Cuadro 2). Antes del inicio de la vacunación, las políticas de confinamiento obligatorio, los incentivos para cumplir y los cambios de comportamiento voluntarios resultantes del miedo a la infección fueron importantes para llevar el número R por debajo de 1 durante períodos prolongados.
Tras el uso generalizado de la vacunación y hacia el final de nuestro período de muestreo en noviembre de 2021, encontramos que el grado de vacunación es el factor más importante en la disminución de la tasa de transmisión efectiva.
La variante delta en Primavera/Verano 2021 contribuyó a un aumento en el número R de alrededor de 1, lo cual es sustancial. Las estimaciones de nuestro país del número básico de reproducción (definido como el número R en una población totalmente susceptible en ausencia de medidas de mitigación) son sorprendentemente similares entre países, dentro de un rango estrecho de 5,1 a 5,5, con una estimación combinada de 5,3 . Estas estimaciones son mucho mayores que las estimaciones anteriores encontradas en la literatura que oscilan entre 3,0 y 4,0.
Al igual que con la mayoría de las investigaciones empíricas, nuestro análisis tiene limitaciones en gran parte debido a problemas de datos. Un elefante en la habitación es la precisión del número de casos infectados informados y la medida de los factores atenuantes utilizados en nuestro estudio. Por lo general, los casos infectados no se notifican, posiblemente por un factor de 2 a aproximadamente 7, según el período y el país en cuestión.
En nuestras estimaciones, tomamos en cuenta el subregistro de la cantidad de casos infectados y descubrimos que los resultados son sólidos para diferentes suposiciones sobre la magnitud del subregistro y cómo cambia con el tiempo a medida que aumenta la disponibilidad.
Nuestras variables proxy también son medidas imperfectas. Además, la disponibilidad de datos y la elección relacionada de utilizar datos agregados (a nivel de país) requieren que las especificaciones de regresión sean parsimoniosas, lo que significa que no podemos examinar cada una de las políticas de contención específicas adoptadas por separado.
Sobre los autores
Alejandro Chudik
Chudik es economista sénior en el Banco de la Reserva Federal de Dallas.
Señor Hashem Pesaran
Pesaran es profesor emérito de economía John Elliott en la Universidad del Sur de California y miembro del Trinity College, Cambridge, Inglaterra.
Alessandro Rebucci
Rebucci es profesor asociado en la Escuela de Negocios Johns Hopkins Carey.
Las opiniones expresadas son de los autores y no deben atribuirse al Banco de la Reserva Federal de Dallas o al Sistema de la Reserva Federal.
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