El 17 de marzo de 2014 se diagnosticó un único caso de ébola en el condado de Lofa en Liberia, África occidental. Era el paciente cero de una epidemia que hasta la fecha ha infectado a más de 20.000 personas y matado a casi 8.000.
El 15 de agosto, la organización Mundial de la Salud y otras organizaciones pusieron en marcha un importante esfuerzo en Liberia para detener la epidemia. La estrategia consiste en dos partes. La primera tiene como objetivo detener la difusión de la enfermedad por parte de los infectados asegurándose de que todo el que tenga síntomas acuda a un centro oficial de tratamiento.
El segundo objetivo es detener la difusión de la enfermedad después del fallecimiento de los enfermos asegurándose de que todas las víctimas se entierran de tal forma que se impide la propagación de la enfermedad. Eso significa llevar ropa de protección para colocar el cadáver en una bolsa y a continuación en un ataúd antes de llevarlo a una tumba. Por último, se debe desinfectar la casa de la víctima y asegurarse de que quienes han participado en el enterramiento del cuerpo se lavan bien.
La combinación de estas dos medidas parece haber tenido un efecto importante sobre la difusión de la enfermedad, pero aún queda una pregunta clave en el aire: ¿cuándo acabará la epidemia?
Ahora encontramos una respuesta en el trabajo de Lucas Valdez y otros compañeros suyos en la Universidad Nacional del Mar del Plata (Argentina). Estos investigadores han creado un modelo matemático de cómo se difunde la enfermedad que es el primero que predice una fecha para el fin de la epidemia.
El equipo emepezó decidiendo los factores que debía tener en cuenta su modelo. Para empezar, adjudican un estatus a todos los individuos implicados. Por ejemplo, alguien que no ha sufrido la enfermedad se clasifica como susceptible de tenerla. Un paciente de ébola puede clasificarse como fallecido o superviviente. Entre estos últimos se puede distinguir entre los que son tratados en el hospital y los que no. Y entre los fallecidos se puede hacer una clasificación de los que son enterrados siguiendo medidas de seguridad y los que no.
A partir de ahí el equipo construye un modelo matemático que recoge la probabilidad de que cada individuo pase de un estado a otro. Una parte clave del trabajo por lo tanto es decidir el valor real de estas probabilidades partiendo de datos recogidos en el campo.
Resulta que la recogida de datos en Liberia ha sido relativamente buena en comparación con los otros dos países que se han visto afectados por la epidemia, Sierra Leona y Guinea. Así que el equipo basa su modelo sólo en datos de este país.
Un factor importante en la tasa de infección es la movilidad de las personas de una zona del país a otra. Valdez y compañía consiguen esta información de otros trabajos que demuestran cómo varía la movilidad durante una epidemia de ébola mediante los datos obtenidos de las redes móviles para hacer un seguimiento de los movimientos de población.
Estos datos proporcionan una información importante sobre cómo los desplazamientos contribuyen a la epidemia. "Al contrario que otros modelos usados para describir epidemias de ébola, nuestro modelo nos permite explicar cómo la difusión dentro de Liberia se debe a la movilidad entre distintos países", afirman.
Una respuesta potencial sería minimizar o incluso prohibir los desplazamientos. De hecho, los desplazamientos se reducen durante una epidemia de ébola por el temor de la gente a contraer la enfermedad. Sin embargo, Valdez y compañía afirman que su modelo demuestra que la prohibición de viajar tendría muy poco impacto sobre el tamaño global de la epidemia.
Esto es porque la gente consigue viajar independientemente de la prohibición y la difusión de la infección es inevitable. De hecho, el efecto de cualquier prohibición de viajar se limitaría a retrasar el inicio de la epidemia.
Pero el modelo demuestra que hay medidas mucho más eficaces. Valdez y compañía afirman que las dos estrategias usadas por la Organización Mundial de la Salud y otros reducen significativamente la velocidad a la que se difunde la enfermedad. Al ralentizarse la difusión, la tasa de infección cae por debajo del umbral crítico necesario para mantener una epidemia. Al aplicar su modelo, este demuestra que la epidemia debería acabarse para mediados de mayo de este año.
Es una predicción muy valiente, pero que seguro que será bien recibida en África occidental. Una razón por la que hay que tener fe en esta previsión es que el modelo predice con precisión la evolución de la enfermedad hasta la fecha. Así que no cuesta pensar que el modelo debería ser correcto a lo largo del próximo par de meses.
Valdez y compañía señalan que la enfermedad se podría haber controlado mucho más rápidamente. Demuestran que si se hubiera puesto en marcha la misma estrategia en julio, la epidemia se habría acabado para marzo de este año. "Si las autoridades sanitarias y la comunidad internacional hubieran actuado antes, la cantidad de personas infectadas habría sido mucho menor", concluyen.
Eso es una crítica a la respuesta internacional. Claramente, una intervención eficaz antes hubiera salvado una cantidad importante de vidas.
A pesar de todo, la intervención que se llevó a cabo en agosto parece que va camino de ser un éxito. "Nuestro estudio indica que la intervención puesta en marcha en agosto de 2014 ha reducido la cifra total de infectados significativamente comparada con un escenario en el que no se hubiera puesto en marcha ninguna estrategia", afirman.
Y señalan que los mismos métodos que han usado para Liberia se pueden aplicar a Guinea y Sierra Leona en cuanto haya datos lo suficientemente buenos.
Hay una importante lección que aprender aquí sobre cómo manejar brotes futuros. "Una intervención rápida y temprana que aumenta la hospitalización y reduce la transmisión de la enfermedad en hospitales y entierros es la respuesta más importante a cualquier posible epidemia de ébola futura", afirman Valdez y compañía. Y cuanto antes se ponga en marcha, mejor.
Ref: arxiv.org/abs/1502.01326 : Predecir la Extinción de la Difusión del Ébola en Liberia Debida a Estrategias Mitigantes