Coronavirus: algoritmos para dimensionar los recursos sanitarios. Estamos a tiempo.
¿Podemos estimar las necesidades hospitalarias para la comunidad de Madrid?
Este artículo es la continuación de: Coronavirus: ¿podría haber 100 veces más contagiados de los reportados?
No paramos de oír que la sanidad va a colapsar y hay alertas de que el sistema sanitario no da abasto. Pero, ¿estamos a tiempo de reaccionar? ¿Pueden los datos ayudar?
Cuando termines de leer este artículo sabrás que:
- El orden de magnitud de contagiados en Madrid es de 100 veces más de los reportados oficialmente a fecha 16 de marzo. Se corroboran con datos actuales.
- Un 10% de los afectados por el virus necesitarán hospitalización.
- En Madrid se necesitarán entre 16.500 y 38.200 camas hospitalarias y 5.500 y 12.700 camas en las unidades de cuidados intensivos.
- Hay varios tipos de tasas de mortalidad y no suelen calcularse de forma correcta.
El objetivo de este artículo es tratar de estimar cúantos contagiados van a requerir atención hospitalaria. Esto nos permitirá anticipar recursos sanitarios antes del posible colapso. Conocer el orden de magnitud y tomar medidas como la de Madrid:
Para ello, en este artículo, recopilando información de papers científicos internacionales de reciente publicación y datos oficiales del Ministerio (los pocos que tenemos), realizaré las estimaciones. El proceso es el siguiente:
(1) Analizamos los estados de la enfermedad
Para el COVID-19 se barajan muchas cifras, muchas. La publicación de artículos científicos es un no parar con estimaciones de diferentes muestras. Uno de lo grandes retos para calcular su mortalidad, es conocer el porcentaje de personas asintomáticas a la enfermedad. Personas contagiadas que no muestras síntomas.
Para ello, en primer lugar tenemos que tener en cuenta estos dos conceptos de mortalidad utilizados en epidemiología:
- Case Fatality Rate (CFR): % de fallecidos sobre personas con síntomas. Si hay 100 personas con síntomas y 1 fallece, tendremos un CFR del 1%.
- Infection Fatality Rate (IFR): % de fallecidos sobre personas contagiadas (con síntomas y asintomáticos). Imaginemos que tenemos 200 contagiados. El 50% no muestra síntomas y los otros 100 sí. Si 1 fallece, tendremos un IFR del 0.5%.
Esto que a simple vista puede parecer una trivialidad, es el factor más importante para estimar el posible colapso hospitalario. Observemos esta imagen gráfica:
Muchos de los estudios científicos consultados suelen dar valores de % de mortalidad CFR de una muestra. ¿Por qué? Porque al hospital va la gente con síntomas. Los diferentes estudios consultados indican que:
- Estudio con CFR: según este estudio un 1.5% de los sintomáticos fallecerá (CFR global = 1.5%). Este estudio además señala que el CFR en personas con síntomas mayores de 64 años es del 2.7%, frente al 0.5% en menores de 64 años.
- Estudio con IFR: según este otro estudio un 0.94% de los infectados fallecerá (IFR global = 0.94%).
Una vez entendida esta diferencia nos queda estimar dos cosas más:
- Cúal es el ratio de asintomáticos
- Cúal es el ratio de hospitalización
Contagiados asintomáticos
Este es el dato que nos permitirá comparar diferentes estudios. Esto nos ayuda a entender cómo se traslada una tasa de mortalidad por casos (CFR) a una tasa de mortalidad por infectados (IFR). Para ello hemos analizado las siguientes fuentes:
Porcentaje de asintomáticos: este dato es de los más importantes y hay debate científico al respecto. Según varias fuentes: estudio chino (n = 25.961, 59%, asymptotic and mild-symptomatic), estudio japonés (n = 634, 18% a 20,2%, ver en discussion. Al inicio estimaban 50,6%), estudio Japonés de evacuación de Wuhan (n = 565, del 8.3% al 58,3%). Evaluación de Gerardo Chowell publicado en Nature: “Chowell thinks that asymptomatic or mild cases combined represent about 40–50%”
Para este estudio estableceremos que el caso de asintomáticos es del 50%.
Hospitalización
Para este cálculo hay un estudio científico que es el más utilizado, el Chinese Center for Disease Control and Prevention Report.
Hospitalización: este dato lo sacamos del siguiente estudio, link. De acuerdo con esta gráfica estableceremos que el ratio de casos severos es del 13.8% de los infectados sintomáticos, mientras que el ratio de casos críticos es del 4.7%.
Síntesis
Integrando toda esta información nos queda la siguiente visualización:
(1) Asintomáticos ~ 50%
(2) Moderados ~ 40%
(3) Severos ~ 7'5%
(4) Críticos ~ 2'5%
⚠️ Podemos afirmar que el dato de contagiados es erróneo (está infraestimado). Ministerio de Salud, necesitamos los datos de fallecimiento por edad. La variable más importante es la edad de los fallecidos y no es pública en España
Preguntas destacadas sobre mortalidad
- ¿Si tenemos 24.926 contagiados y 1.316 fallecidos, tenemos una mortalidad del 5%? No, esta estimación no es fiable porque el dato de personas contagiadas no es correcto. [Fuente]
- ¿Si predices 500.000 contagiados y hay 1.000 fallecidos, tenemos una mortalidad del 0,2%? No, significa que el número de fallecimientos subirá.
(2) Estimamos el número de contagiados real
En mi anterior artículo “Coronavirus: ¿podría haber 100 veces más contagiados de los reportados?”, estimé el orden de magnitud de contagiados.
Como la edad de los fallecidos españoles es desconocida y queremos ajustarnos lo máximo posible al número concreto de puestos hospitalarios, vuelvo a hacer esta predicción estableciendo tres escenarios distintos de tasa de mortalidad sobre infectados (IFR):
- Escenario A: IFR de 0,65% (bajo)
- Escenario B: IFR de 1% (estándar siguiendo este estudio)
- Escenario C: IFR de 2% (alto, asumimos que se infectan principalmente personas mayores, de alto riesgo)
Como siempre todo el código de mis estimaciones está disponible en Github. Por favor, usemos código abierto, compartamos nuestros análisis.
¿Cómo ha evolucionado la curva de fallecidos en la Comunidad de Madrid?
El único dato del Ministerio de Salud que tengo para trabajar es este:
El procedimiento es el siguiente:
- A través de los fallecidos a fecha de hoy, aproximamos los contagiados hace 17 días.
- Utilizamos una fórmula matemática para que entienda el crecimiento de los contagiados.
- Predecimos cuantos contagiados habrá hasta la fecha del estado de alarma.
(2.1) Contagiados hace 17 días
Para los diferentes escenarios, sabemos: (1) el número de fallecidos, (2) la proporción de fallecidos sobre infectados (IFR) y (3) el tiempo desde la presentación de síntomas hasta el fallecimiento, 17 días. Con ello podemos estimar los contagiados acumulados:
(2.2) Aproximar una fórmula matemática
Tras probar diferentes aproximaciones matemáticas, la que mejor ha funcionado es un ajuste paramétrico no lineal:
nls(contag ~ (numeric_t ^ b1), start = c(b1 = 2), trace = T,data = contag_madrid_001)C
Cómo podemos apreciar, esta ecuación tan sencilla nos permite aproximar muy bien la evolución de los contagiados estimados. Una de las cosas importantes de esta aproximación es que no asumimos cada cuantos días se doblan los contagiados. Esto es importante porque no añadimos más hipótesis a los datos. Extraemos del incremento de la curva de fallecidos.
(2.3) Extrapolar nuestras predicciones
Por último estimamos el número de contagiados acumulados desde el 5 de marzo hasta el 16 de marzo. Día que se concreta el estado de alarma.
La dificultad aquí es ponderar el efecto de los eventos de propagación (LaLiga, manifestación 8M, eventos políticos, etc.) y de los eventos de no propagación (medidas de cierre de colegios, anuncio estado de alarma y posterior aplicación). Ante esta coyuntura, extrapolamos sin modificar la fórmula anterior:
Entre 230.000 y 870.000 personas pueden estar infectadas en Madrid.
(3) Hospitalización en la Comunidad de Madrid
¿Qué va a pasar con esos 500.000 contagiados? Que después del 16 de marzo, durante 17 días (hasta aproximadamente el 1 de abril) estas personas irán enfermando y acudiendo al hospital.
¿Cúales son las capacidades hospitalarias de la CA de Madrid?
La capacidad de la CA de Madrid, antes del COVID-19, es de 20.516 camas y 1.172 camas en UCI. Fuentes: stopcorona.es, artículo y fuente sanidad.
La reacción de la Comunidad de Madrid está siendo rápida y eficaz. Ayer se terminó el hospital en IFEMA con 5.500 camas y se están habilitando hoteles para hospitalización.
Estimaciones
Si mantenemos las proporciones antes estimadas de personas asintomáticas (50%), con síntomas moderados (40%), graves (7,5%) y críticos (2,5%), obtendremos las siguientes cifras para los diferentes escenarios:
Los escenarios más probables, teniendo en cuenta la falta de datos actual, son los escenarios IFR 1% y 2%. Esto implica que en la CA de Madrid se necesitarán un total de:
- Entre 16.584 y 38.222 camas hospitalarias.
- Entre 5.528 y 12.741 unidades de cuidados intensivos.
Hemos de ser conscientes de una cosa muy importante: si hay colapso hospitalario, aparte de no poder tratar a los enfermos con COVID-19, no podremos cubrir las necesidades de pacientes con otras patologías.
(4) Planes de acción
Ante esta situación tan extraordinaria, la sociedad civil española se ha movilizado lanzando iniciativas como:
- Creación de respiradores low cost para la unidad de cuidados intensivos (UCI).
- Coronamadrid.com, para poder diagnosticar telemáticamente y desaturar el 112.
- Llamamiento a estudiantes en últimos cursos de medicina y enfermería, link.
- Compra de más test de COVID-19, 640.000.
- Llamamiento a los científicos con Crowdfight COVID-19.
Otras opciones:
- Pensemos en la posibilidad de personas que hayan superado la enfermedad y fuera de factores de riesgo para ayudar en instalaciones hospitalarias.
- Este análisis se puede realizar para tu comunidad autónoma o tu país. ¡No dudes en pedírmelo!
Conclusiones
Para este post hemos querido dimensionar las camas sanitarias y hospitalizaciones que serán necesarias. Es un ejercicio muy complicado, pero podemos arrojar la siguientes conclusiones:
- Con los nuevos 640.000 tests podremos estimar mejor los contagiados reales. Debería hacerse un análisis masivo y aleatorio de la población.
- Es importantísimo estimar con tests a la población general y con más información las tasas de mortalidad , CFR e IFR.
- Estas tasas de mortalidad tienen que hacerse públicas, incluyendo información esencial sobre factores de riesgo: edad, localidad, género, etc. Con más información, podremos ayudar más.
- Estimamos que en la CA de Madrid se necesitarán entre 16.584 y 38.222 camas hospitalarias 5.528 y 12.741 y camas en las unidades de cuidados intensivos.
- Se podría reducir el margen de error de mis estimaciones sobre contagiados y demanda hospitalaria con más datos. ¡Pidamos transparencia al Gobierno!
Italia nos está dando un tiempo de reacción que estamos aprovechando. Estos días son clave para todos.
Y os pido ayuda a vosotros si leéis este artículo:
- Si conocéis a alguien que pueda tomar medidas de impacto, por favor hacedle llegar el artículo o el anterior.
- Si conocéis a alguien relacionado con corona Madrid, hacedle llegar el artículo. Tienen el dato más fiable de todos y no he conseguido contactarles.
- Si quieres hablar de metodologías y/o quieres repetir el estudio para tu comunidad, aquí tienes el código y siempre disponible en Twitter: @Carlos_Bort.
- Gracias Dr. Andrés Magán por ponerte en contacto conmigo y colaborar en este artículo.
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Para cualquier ayuda o colaboración: bort@xplore.ai
Agradecimientos: Víctor Fanjul, Jaisalmer de Frutos, Carmela Carvajal, Daniel Torralba y Francisco Martinez.
