Por Adam Roger s
A medida que la economía de los Estados Unidos se reabre en medio de una pandemia mortal, surge una grave pregunta. Consideremos los riesgos y hagamos los cálculos.
LOS NÚMEROS SON asombrosos. El 7 de mayo, 2,231 estadounidenses murieron de la enfermedad Covid-19, con lo que el número total de muertes en los Estados Unidos fue de 75,662 y más de 270,000 en todo el mundo.
Los efectos económicos han sido nada menos que la carnicería estadounidense. A fines de abril, la Oficina de Presupuesto del Congreso de EE.UU. Insinuó que el segundo trimestre de 2020 vería la primera caída del Producto Interno Bruto de EE. UU. En seis años, y la peor desde 2008. Desde marzo, 33.5 millones de personas han solicitado el desempleo . Empresas grandes y pequeñas van a desaparecer, junto con millones de empleos. El gasto del consumidor, la inversión empresarial, la manufactura, todo está en caída libre, y no es probable que mejore hasta 2021, incluso si la pandemia se alivia y no retrocede con una segunda ola. (Las pandemias tienden a retroceder con segundas olas, especialmente cuando el distanciamiento social termina demasiado pronto).
Dicho de esa manera, y la elección parece cruda: continúe con el estricto distanciamiento social y las medidas de refugio en el lugar para minimizar la propagación de Covid-19 y salvar miles de vidas, o terminar con el encierro ligero: abra todas las tiendas, reinicie las fábricas —Y salvar la economía. Los sacrificios deben hacerse por el bien común. “No podemos mantener nuestro país cerrado. Tenemos que abrir nuestro país «, dijo el presidente Trump mientras visitaba una fábrica de máscaras en Arizona el martes. “¿Algunas personas se verán gravemente afectadas? Si.»
Los sacrificios tienen que valer la pena. Lo bueno tiene que ser mayor. Y hay diabluras en esos detalles. El gobernador de Nueva York, Andrew Cuomo, hizo el punto en términos claros: “¿Cuánto vale una vida humana? Esa es la verdadera discusión que nadie admite, abierta o libremente, que deberíamos hacerlo ”, dijo Cuomo en una sesión informativa el martes. “Para mí, digo que el costo de una vida humana, una vida humana no tiene precio. Período.»
Y, sin embargo, 31 estados han decidido ir a por ello. Texas está permitiendo que los restaurantes y las salas de cine vuelvan a abrir al 25 por ciento de su capacidad, con tiendas de peluquería a seguir, mientras que el gobernador reconoce en privado que los casos de Covid-19 ciertamente aumentarán como resultado. Georgia está levantando su orden de quedarse en casa y permitiendo que lugares, desde salones de tatuajes hasta boleras, abran sus puertas. Incluso California, que abatió temprano, está abriendo algunas playas del sur.
La información sobre el virus es incompleta y a veces contradictoria. También lo es la información sobre su impacto en la economía nacional . También hay información sobre lo que la gente contribuirá a la economía, incluso si los estados ponen fin a las restricciones oficiales. Dada esa incertidumbre, ¿quién subirá a un avión la próxima semana? ¿O ir a un bar lleno de gente? (Una minoría, según las encuestas , pero la percepción de riesgo ha disminuido en las últimas semanas, independientemente de la propagación de la enfermedad).
¿Cuánto vale una vida humana? Como sociedad, históricamente hemos estado dispuestos a incurrir en costos para salvar vidas y mejorar el bienestar público. El gobierno obliga a los fabricantes de automóviles a reducir la contaminación del aire para ayudar a las personas con asma, y el precio de los automóviles sube. Las leyes impiden que las fábricas contaminen para salvar la pesca, y los bienes cuestan más. Pero ese tipo de compensación claramente tiene límites. Pocas personas sugieren desactivar los motores financieros del país para combatir las muertes por adicción a los opioides, la gripe, las enfermedades cardíacas o los accidentes de tráfico. ¿Por qué hacerlo para este virus respiratorio muy malo?
Respuesta: Este virus no es como esas otras cosas. En menos de cinco meses, ha matado a más estadounidenses que las guerras en Vietnam, Irak y Afganistán, combinados. Si las líneas de tendencia continúan, matará a más personas todos los días que las que murieron el 11 de septiembre. Más que eso, muchas de las crisis de salud pública evitables que matan a los estadounidenses también generan mucho dinero para alguien, como las compañías farmacéuticas que fabrican opioides o la industria petroquímica. Las personas tienen incentivos para dificultar la solución de esos problemas. Pero Covid-19 no tiene fanáticos.
Y así, para salvar una gran cantidad de vidas, pagaremos un costo enorme. Hasta que ese costo parece demasiado alto.
Este cálculo es fundamental para la forma en que los estadounidenses toman decisiones políticas en tiempos normales. Tenemos un conjunto de herramientas a las que recurrir: un cuerpo de conocimiento fascinante y sinuoso que, desde la Segunda Guerra Mundial, ha ayudado a los líderes a tomar decisiones como esta. Al preguntar si el distanciamiento social, el cierre de escuelas, las cancelaciones de eventos y otras «intervenciones no farmacéuticas» en algún sentido «valen la pena», la pregunta implícita es simple y profunda: ¿Qué vale una vida humana, en dólares?
LA CIENCIA DEL valor humano comenzó con los preparativos para un apocalipsis anterior. Específicamente, los estrategas militares querían saber cómo infligir el holocausto nuclear más efectivo por la menor cantidad de dinero.
Para ser justos, la Fuerza Aérea de EE.UU. No quería saber el valor de preservar una vida, sino de terminarla. En esencia, este fue un corolario macabro de determinar el valor de una vida: ¿Cuánto cuesta una muerte? Los estrategas querían saber cómo podrían causar el mayor daño en un ataque nuclear de primer ataque contra la Unión Soviética, dado su limitado presupuesto y un número limitado de aviones para lanzar las bombas. Entonces, en 1949, la Fuerza Aérea encargó a la Corporación RAND el problema. Recién independiente de sus orígenes como un grupo de expertos aeroespaciales financiado por la Fuerza Aérea, RAND se dedicó a aplicar un nuevo conjunto de herramientas al problema: la teoría de juegos y las computadoras binarias. El Dr. Strangelove te verá ahora.
Después de analizar cientos de ecuaciones, optimizando 400,000 combinaciones diferentes de bombas y aviones, modelando también personal, bases aéreas, adquisiciones y logística, los RANDies estaban listos para mostrarle a la Fuerza Aérea cómo dejar de preocuparse y amar los modelos matemáticos. La estrategia ganadora, presentada en 1950, fue desplegar tantos aviones baratos como fuera posible, para que el cielo soviético se volviera negro con aviones de hélice antiguos que jugaban al escondite con bombas atómicas para que los soviéticos no supieran a quién derribar. Como escribe el economista del estado de Georgia Spencer Banzhaf , a los jefes de la Fuerza Aérea no les gustaba. El enfoque teórico del juego de RAND podría haber vencido a la URSS, pero también maximizó el número de pilotos estadounidenses muertos y minimizó la justificación de la Fuerza Aérea para comprar nuevos aviones a reacción.
RAND se disculpó y volvió a presentar su análisis de una manera que permitió a la Fuerza Aérea comprar todos los juguetes nuevos y mortales que quería. Pero los analistas se dieron cuenta de que tenían lo que llamaron un «problema de criterio». Una bomba o un paracaídas o un curso de entrenamiento tenían un valor en dólares, pero ¿qué pasa con la persona que se benefició de los tres? Sabían cuánto valía un avión, pero no su tripulación. Realmente estaba arruinando su teoría del juego.
Los Randies no fueron los únicos que lidiaron con el problema moral y económico del valor de una vida humana. A mediados de siglo, los economistas y abogados intentaban racionalizar y poner marcos estadísticos en torno a este problema básico de la condición humana: gestionar el riesgo y determinar qué resultados valen una posible muerte. Los tribunales de justicia lo hacían para compensar a las personas por muertes injustas, por ejemplo.
Los familiares de alguien que fue asesinado en el trabajo, digamos, podrían recibir como compensación la cantidad de dinero que esa persona probablemente habría ganado a lo largo de su vida. Por supuesto, eso no es justo en absoluto: ¿por qué la familia de un minero de carbón asesinado en un derrumbe debería tener menos compensación que la familia de un tipo que trabaja en la oficina de la mina? Según cualquier razonamiento moralmente válido, el tamaño de un cheque de pago no hace que una vida valga menos que otra.
“En algunos de los primeros trabajos, se señaló que no asignamos un valor en dólares a una vida individual. El ejemplo fue, si una niña se cae a un pozo, no decimos, ‘lo siento, costará $ 10 millones ir allí y llevarte, y no vales $ 10 millones, así que buena suerte’ «. Banzhaf me dice. «Simplemente no hacemos eso». Como dice Banzhaf, los economistas de la época estaban tratando de distinguir, en términos de beneficios y costos, entre las elecciones de consumo privado hechas por individuos y las decisiones de política que abarcan a la población hechas por gobiernos.
Un ex piloto de la USAF convertido en candidato a doctorado llamado Jack Carlson encontró el comienzo de una salida. En su disertación, trató de poner un costo no en una vida, sino en salvar vidas, o no salvarlas. La USAF, escribió Carlson, entrenó a los pilotos sobre cuándo expulsar de un avión dañado en lugar de intentar aterrizar. Expulsar salvaría al piloto y aterrizar podría salvar el avión (costoso).
Carlson calculó los números de rescate financiero contra aterrizaje y descubrió que el punto de inflexión valoraba implícitamente el ahorro de la vida del piloto en $ 270,000. En otro caso, Carlson señaló que diseñar, construir y mantener cápsulas de eyección para la tripulación del bombardero B-58 costaría $ 80 millones y ahorraría entre una y tres vidas al año. Haciendo explícito lo implícito: haciendo los cálculos, la Fuerza Aérea de los Estados Unidos fijó la «valoración monetaria de la vida de los pilotos» entre $ 1.17 millones y $ 9 millones.
El asesor de tesis de Carlson, un ex economista de RAND llamado Thomas Schelling, incorporó las ideas de sus alumnos en el marco que todavía se usa en la actualidad. En 2005 Schelling ganaría el Premio Nobel por su trabajo en la teoría de los juegos del conflicto, especialmente la guerra nuclear, pero en 1968, cuando era profesor en Harvard, escribió un capítulo en el libro titulado Problemas titulados en Análisis del gasto público llamado «La vida que salves puede ser la tuya.»
Es un trabajo extrañamente filosófico, de alguna manera caprichoso y elegíaco. «Este es un tema traicionero, y debo elegir un título no descriptivo para evitar malentendidos iniciales», comienza Schelling. «No es el valor de la vida humana lo que discutiré, sino de ‘salvar vidas’, de prevenir la muerte». Schelling estaba tratando de salir del peso moral de poner un valor monetario a la vida, y después de 35 páginas de retorcerse identifica la palanca que desplazará la masa. No puedes valorar una vida, dice, pero puedes averiguar cuánto dinero la gente está dispuesta a aceptar para arriesgar la suya.
Tome un programa para salvar vidas en una población grande y conocida con un riesgo bien entendido pero pequeño, y luego pregunte, OK, ¿qué valor tiene? Puede averiguarlo a través de encuestas o el comportamiento del consumidor: «preferencia revelada», como lo llaman los economistas. Tome lo que las personas gastarán individualmente para evitar un riesgo de adolescencia y multiplíquelo por las probabilidades de que ese riesgo se cumpla y el número total de personas que pueda afectar. Eso es.
Schelling lo llamó el valor de una vida estadística .
Este enfoque tiene la ventaja de eludir la admisión moralmente cuestionable de que la muerte es parte del costo de hacer negocios. Al igual que los seguros, la idea de Schelling extiende un riesgo conocido entre una gran población, eliminando la cuestión de la responsabilidad específica o la culpa para que todos tengan una participación.
Una década después, en medio de la depresión de la década de 1970, los políticos comenzaron a preocuparse por las implicaciones financieras de las regulaciones gubernamentales. Claro, estaba bien salvar águilas calvas o evitar que los ríos se incendiaran, pero ¿valía la pena hacer que los contribuyentes o las empresas (y, por lo tanto, los consumidores) paguen los dólares que tanto les costó ganar? El presidente Jimmy Carter ordenó a las agencias de la rama ejecutiva que adopten un nuevo enfoque, analizando los costos y beneficios de cada nueva norma. Cuando Ronald Reagan asumió el cargo, su manía desreguladora fue más allá. Todas las agencias ejecutivas tuvieron que demostrar a la Oficina de Administración y Presupuesto que los beneficios económicos de cualquier regulación importante superaban los costos de su implementación.
En 1981, un economista llamado Kip Viscusi sugirió usar VSL para tomar estas decisiones. Como luego escribió , las matemáticas eran bastante simples. Las probabilidades decían que aproximadamente 1 de cada 10,000 estadounidenses morían en el trabajo cada año, un riesgo de 1 / 10,000. Y a cambio, a las personas se les pagaba $ 300 adicionales al año por incurrir en ese riesgo. Entonces, OK: 10,000 trabajadores obtienen $ 3 millones en total para arriesgarse a que uno de ellos muera. El VSL fue de $ 3 millones, o alrededor de $ 8.9 millones ajustados por inflación. Hoy, las estimaciones para VSL oscilan entre $ 9 millones y $ 11 millones.
«Gastamos algo de dinero para suavizar una curva en una carretera y predecir que disminuirá la posibilidad de morir de cada persona que pase por esa curva», dice Banzhaf. «Si hay millones de personas manejando esa curva, y cada uno tiene un riesgo reducido de morir en esa curva de uno en un millón, entonces al arreglar la curva, salvamos una vida». Si cree en el VSL, vale la pena gastar $ 10 millones para volver a clasificar el camino.
Fue un enfoque controvertido, por algunas de las mismas razones por las que el distanciamiento social es controvertido hoy en día. No todos coincidieron en que el riesgo, o la aversión al riesgo, era la forma correcta de evaluar las políticas. Quizás los resultados como ríos más limpios y aves no muertas fueron sus propias métricas válidas, su propia recompensa. Katherine Hood, una estudiante de doctorado en sociología en UC Berkeley que ha escrito sobre la historia de VSL, señala que el CEO de General Electric pronunció un discurso en 1978 llamado «La búsqueda vana de una sociedad libre de riesgos»; los industriales en ese momento estaban preocupados (o dijeron que estaban preocupados) por la aversión al riesgo que amenazaba el estilo de vida estadounidense, una posición que los industriales tecnológicos como Elon Musk todavía tienen en juego hoy.
Mientras tanto, el lado izquierdo del espectro político se preocupaba por lo mismo pero desde la dirección opuesta. En audiencias en el Congreso, políticos conocidos como Al Gore y Ralph Nader testificaron que las regulaciones de salud y seguridad simplemente no eran susceptibles de análisis de costo-beneficio, porque si bien los costos fueron fijos, los beneficios fueron impredecibles. «Exigiendo que las fábricas no contaminen, muchas veces la regulación termina estimulando la innovación y conduciendo a una fuerza laboral más saludable y productiva», dice Hood. “Aquí hay una verdadera batalla política. No es solo una discusión sobre cómo hacer los cálculos ”.
Todo lo cual lleva a las matemáticas básicas para calcular si vale la pena mantener a las personas en sus hogares y negocios cerrados para luchar contra la propagación de Covid-19 a pesar de las consecuencias económicas, para responder a la pregunta que todos esos políticos han estado haciendo en la televisión. Todo lo que necesita saber es cómo cambiará el PIB y cuántas vidas salvará.
Entonces, la matemática, a grandes rasgos: primero, suponga que el Producto Interno Bruto disminuiría en un 2 por ciento este año sin distanciamiento social, pero que en cambio el distanciamiento social reducirá el PIB en un 6.2 por ciento . Ese es el costo.
Luego, suponga también que todas las medidas de mitigación reducen la tasa de mortalidad de Covid-19 de 1.5 por ciento cuando los hospitales están abrumados a solo 0.5 por ciento. Eso salva 1.24 millones de vidas, con un VSL de $ 10 millones cada una.
Un grupo de economistas de la Universidad de Wyoming ya ha realizado la aritmética, en un artículo. en prensa en el Journal of Benefit-Cost Analysis . (Sí, eso es una cosa)
El PIB se habría reducido en $ 6.5 trillones, pero ahora caerá en un total de $ 13.7 trillones.
Costo: $ 7.2 billones .
El distanciamiento social salvará 1.2 millones de vidas a un VSL de $ 10 millones por pop.
Beneficio: $ 12.4 billones .
Análisis: El distanciamiento social para luchar contra la propagación de Covid-19 ahorra $ 5.2 billones .
Eso parece bueno
Me siento bien con ese cálculo porque le pregunté a Kip Viscusi, ahora economista de la Universidad de Vanderbilt. Aceptó gentilmente garabatear metafóricamente en el reverso de un sobre. “Pregúntele a un experto en enfermedades infecciosas cuántas vidas se salvarán, y los números que obtendrían serán de al menos un millón de vidas. Una vez que tenga ese número, puede correr con él. Un millón de vidas a $ 10 millones cada una es de aproximadamente $ 10 billones, que es la mitad del PIB ”, dice Viscusi. «A menos que tenga un resultado realmente catastrófico, los beneficios para la salud del distanciamiento social reducen los costos».
Detente ahí, y el problema de hecho parece simple. Pero claro que no.
Los epidemiólogos están razonablemente seguros con la idea de que el distanciamiento social instituido más temprano que tarde reduce las muertes en general . Y la historia confirma que vale la pena. Un análisis , nuevamente, una preimpresión no revisada por pares, dice que las economías en las ciudades que instituyeron medidas de distanciamiento social más estrictas y más tempranas en respuesta a la pandemia de influenza de 1918 se recuperaron más rápido y más alto. Una ciudad que puso en práctica esas intervenciones no farmacéuticas 10 días antes vio que el empleo en la manufactura aumentó un 5 por ciento más que una ciudad que lo hizo más tarde. Mantener esas medidas en vigor durante 50 días más aumentó ese empleo en un 6,5 por ciento.
Pero dicho esto, no es obvio si los responsables políticos y los expertos en salud pública están pensando en términos de VSL o cualquier otro análisis más profundo que quién votará y cómo. «Los cálculos de VSL son rampantes entre economistas y analistas externos que están pensando en esto, pero no sé si alguien en el gobierno está haciendo este tipo de cálculos», dice Viscusi. «Dirán ‘la economía tiene que reabrir’, que es el mensaje dirigido a las personas que favorecen la reapertura, y luego dirán ‘tenemos que hacerlo de manera segura’, que está dirigido a las personas preocupadas por el riesgo . Están tratando de atraer a ambas partes «.
Incluso si estuvieran usando VSL, ese podría ser el movimiento equivocado. Es un instrumento demasiado contundente. La cuestión de quién, exactamente, incurre en estos costos y quién, exactamente, acumula estos beneficios adquiere todo tipo de sutilezas. La aritmética no es el problema; Es la retórica.
RECUERDA LOS CRITERIOS VSL: riesgo pequeño y predecible repartido entre una población que puede decir cuánto gastará para mitigar ese riesgo. «La mayoría de los cálculos del valor de la vida estadística que tiene son para una vida o para un número pequeño», dice Andrew Atkeson, economista de UCLA que trabaja en VSL y la pandemia. Pero son más difíciles de aplicar, dice, cuando el riesgo es alto y la población expuesta es enorme, de hecho, potencialmente todos.
Y el lado del costo no es una pequeña porción de un sueldo, o un pequeño salario extra anual. “No es solo ‘oh, tendré que posponer la compra de un auto nuevo por un año’ o ‘no puedo obtener una comida elegante en mi aniversario’”, dice Banzhaf. «Estamos hablando de formas de vida y medios de vida que se arruinan y no vuelven».
VSL podría ser una cosa a tener en cuenta al tomar decisiones de alto riesgo en todo el mundo, pero no puede ser lo único. “Después del 11 de septiembre, toda esa respuesta, ¿fue sobre salvar vidas, punto? ¿O se trataba de no dejar que los terroristas nos atraparan, una especie de orgullo? Si solo se tratara de vidas, claramente podríamos haber salvado más vidas gastando ese dinero de otras maneras ”, dice Banzhaf. «He sido un defensor de toda la vida del análisis costo-beneficio y cuantitativo, pero no sé qué número usaría ahora». Con tanto aún desconocido sobre Covid-19, nadie sabe realmente el riesgo general de mortalidad, y mucho menos las posibilidades de que la muerte le ocurra a una persona.
Además, VSL es diferente para diferentes grupos demográficos, aunque es un poco suicida, profesionalmente, admitirlo. Un debate masivo sobre si se debe valorar a las personas mayores con un número menor, suponiendo que tal vez no pagarían tanto porque les quedaba menos tiempo de vida, más bajo el valor de sus vidas estadísticas en general, se convirtió en un escándalo sobre el gobierno calculando un «Descuento por fallecimiento para personas mayores». Las personas más ricas están dispuestas a asumir menos riesgos que las personas más pobres. Algunos economistas incluso piensan que a nivel mundial, las personas más pobres en el mundo en desarrollo bien pueden valorar su riesgo más bajo porque simplemente tienen menos para gastar y más para perder. Incluso si es cierto, reconocerlo te pone en un deslizamiento hacia el racismo y la eugenesia.
Las personas en los EE. UU. Podrían estar dispuestas a asumir un mayor riesgo por menos dinero durante la pandemia porque la red de seguridad social de emergencia no paga del 75 al 90 por ciento de sus ingresos cuando se quedan en casa, como lo hace en, por ejemplo, Dinamarca . La disposición a asumir riesgos cambia con el contexto, y cada uno de esos contextos implica un análisis de costo-beneficio diferente.
Todo eso supone que las personas entienden su riesgo real, que no pueden, porque los científicos acaban de conocer el SARS-CoV-2, el virus que causa Covid-19, hace menos de cinco meses. Ni los modelos económicos ni los epidemiológicos tienen datos suficientes para dar cuenta de incógnitas conocidas, como la probabilidad de que alguien se enferme después de caminar detrás de un corredor asintomático que no lleva una máscara.
Si se desconoce el riesgo que VSL trata de explicar, eso se llama «incertidumbre caballeresca» y dificulta la comprensión de cómo las personas valoran ese riesgo y cómo actuarán en respuesta. «¿Cómo se comportan las personas cuando no conocen el modelo correcto y no conocen los parámetros correctos aunque lo sepan?» dice Martin Eichenbaum, economista de la Universidad Northwestern. “¿Eso los predispone a la inacción? ¿Eso los predispone al pesimismo?
Nadie sabe.
Así como es difícil medir los beneficios, también es difícil medir con precisión los costos. Gran parte del trabajo inicial para determinar los efectos económicos del distanciamiento social y el cierre de negocios utiliza el Producto Interno Bruto como una métrica, y es malo. «El PIB es una pésima medida del bienestar económico», dice Alan Krupnick, economista de Resources for the Future, un grupo de expertos sin fines de lucro en Washington DC. “Los economistas tienden a mirar los indicadores económicos agregados como las tasas de desempleo y el PIB, en lugar de entrar en los problemas de distribución: ¿quién se ve afectado, quién pierde ingresos, de dónde proviene realmente el crecimiento del PIB, aumenta la equidad en la sociedad? Nuestra profesión no es tan buena haciendo eso ”.
El PIB podría aumentar si las personas sintieran que no tenían más remedio que volver al trabajo independientemente del riesgo de infección. Si los trabajadores esenciales también tienen más probabilidades de estar expuestos y vuelven a trabajar, la economía podría mejorar a medida que aumenta la desigualdad social. Una persona que no tiene ingresos si no va a trabajar está realizando un análisis de costo-beneficio muy diferente: el riesgo de enfermarse y tal vez morir en comparación con el «beneficio» de poder pagar los alimentos y no ser desalojado. Corren todo el riesgo de simplemente no morir de hambre, mientras que la «economía» más nebulosa y conceptual se beneficia enormemente (y presumiblemente también lo hacen los fondos de cobertura de capital privado y los multimillonarios).
El enfoque de análisis de costo-beneficio para las paradas de Covid-19 claramente necesita algo de perfeccionamiento. Un batiburrillo de políticas de cierre y reapertura entre poblaciones con riesgos muy diferentes de infección y muerte no se presta para equilibrar un costo en dólares con un costo en sangre. Lo que a los investigadores les gustaría saber es qué intervenciones específicas son más exitosas para detener el virus y tienen el menor impacto en la vida económica de las personas. Descubrir eso podría conducir a una nueva fase en la pelea.
EL ENFOQUE QUE los epidemiólogos usan para mapear cómo se desarrolló la propagación de enfermedades en las décadas de 1920 y 1930, principalmente por WO Kermack y AG McKendrick. Dividieron una población dada en tres tipos de personas, ahora llamados «compartimentos»: Susceptible, Infectado y Recuperado (o Retirado, que está muerto). Esa es la base de un modelo SIR , pero puede agregar más categorías. (SEIR agrega personas expuestas pero aún no infecciosas; SEIRS es para cuando los recuperados no permanecen inmunes y vuelven al estado Susceptible).
Esas poblaciones crecen y se reducen de acuerdo con variables como la tasa de infección: cuántos Susceptibles puede infectar un Infectado determinado (eso se llama número reproductivo) y durante cuánto tiempo. Los modeladores también esperan saber cuánto tiempo le toma a un infectado comenzar a mostrar síntomas, o qué proporción de infectados se eliminan y cuánto tiempo lleva eso.
Hasta cierto punto, las medidas de distanciamiento social se envuelven en el Número Reproductivo. El tipo de cuarentena más estricto lo reduce efectivamente a cero, porque los infectados ya no pueden entrar en contacto con los susceptibles. Pero incluso en los modelos más sofisticados, es una simplificación excesiva debido a las mismas diferencias demográficas y geográficas que afectan (perdón) al VSL.
El problema es aún peor, sin embargo, y la explicación es un indicio de por qué los modelos epidemiológicos han sido tan controvertido y así todo-sobre-el-lugar en la predicción de lo que sucederá con Covid-19. Tienden a sobrestimar la cantidad de personas muertas o enfermas, porque no tienen en cuenta los cambios de comportamiento como el distanciamiento social o los nuevos patrones de consumo, como usar máscaras o solo llevar comida para llevar.
Agregar nuevos compartimentos puede ayudar, con diferentes poblaciones que muestran diferentes niveles de adhesión a las políticas de bloqueo, pero aún así debe poder «parametrizar» esos modelos: «Debe poder estimar cuál sería el impacto de esos, como cuánto reduciría eso la transmisión y luego cómo cambiaría esa reducción con una adherencia diferente. Y conocer esas estimaciones con seguridad es difícil «, dice Helen Jenkins, bioestadística de la Universidad de Boston. “Estamos muy temprano en esta pandemia, por lo que no tenemos buenas estimaciones. Básicamente, está utilizando datos deficientes en su modelo, por lo que es cuestionable lo útil que es «.
Desde el punto de vista político y de salud pública, una de las peores cosas que le puede pasar a un modelo es que funcione. Si un modelo inspira a un gobierno a instituir el distanciamiento social, se convierte en un Convector de Toynbee inverso, excluyendo el futuro que predice a través del acto de predecirlo. Esa es la fuente del fenómeno público conocido como el paradoja de la prevención: si funciona, la gente asume que lo que estaba tratando de arreglar no debe haber sido tan malo.
“Todos estos modelos SIR siempre sobreestiman la carga acumulativa eventual de la enfermedad, y generalmente es porque tienen parámetros fijos. No tienen en cuenta que las personas van a cambiar el comportamiento, racionalmente o no, y la enfermedad se ralentizará más de lo que predice el modelo ”, dice Atkeson. También podría ocurrir lo contrario: los modelos que incorporan el distanciamiento social en los números, con un número reproductivo artificialmente deprimido, terminan disminuyendo los impactos cuando el distanciamiento social se levanta antes de que se suprima la enfermedad.
Probablemente sea una simplificación excesiva decir que los modelos epidemiológicos no pueden tener en cuenta los cambios. Una subclase, llamada modelos de transmisión dinámica, puede reducir las tasas de contacto con el tiempo, por ejemplo, al incorporar datos de movilidad como los que puede obtener de un teléfono celular. «Aunque solo porque sea posible incluirlo no significa que los modelos hayan tenido esto en cuenta todavía», dice Brooke Nichols, economista de salud y modeladora de enfermedades infecciosas en BU.
Un enfoque más sutil y útil podría ser unificar las dos filosofías aquí. Nichols dice que los campos están separados entre sí, a pesar de que un enfoque interdisciplinario ayudaría no solo con Covid-19, sino también a descubrir el verdadero valor de cualquier intervención de salud pública que evite las muertes.
Un economista como Eichenbaum diría que los epidemiólogos son buenos para mirar las cosas que hacen las personas y proponer tasas de infección, pero no tan buenos como los economistas para hablar sobre cómo las tasas de infección pueden cambiar comportamientos como ir a conciertos en la arena y comprar en tiendas minoristas. “Eso no es lo que hacen. Ese es nuestro trabajo ”, dice Eichenbaum. (Y de hecho, es coautor de un documento de trabajo que salió en abril llamado, simplemente, “La macroeconomía de las epidemias”). “Los modelos epidemiológicos son básicamente ecuaciones de diferencias no lineales, y los economistas están acostumbrados a eso. Sabemos cómo resolverlos. El desafío, matemáticamente, es comprender que los coeficientes en esas ecuaciones de diferencia no lineal dependen de lo que la gente hace, y lo que hace la gente cambia esos coeficientes «.
Los economistas y epidemiólogos aún pueden tener algo de trabajo por hacer en la búsqueda de integrar los dos mundos. «Me aventuraría a que los modelos epi pueden ser lentos para ajustarse, mientras que los modelos econométricos son demasiado flexibles», dice Jeffrey Shaman, modelador de enfermedades infecciosas y director del Programa de Clima y Salud en la Escuela de Salud Pública Mailman de la Universidad de Columbia.
Sin embargo, los modeladores de cualquier tradición podrían estar de acuerdo en que su trabajo es más útil junto con los datos experimentales, algo que falta en la dinámica de Covid-19. El levantamiento geográficamente heterogéneo de los requisitos de distanciamiento social en los Estados Unidos pondrá un final trágico y feo a esa falta de datos. «Hay todas estas incertidumbres sobre cómo se comportan las personas y cómo reaccionará la enfermedad», dice Atkeson (quien, para ser claros, no está abogando por este movimiento). “Como nunca antes lo hemos hecho, o no en 100 años, tiene que ser empírico. Impones las medidas y ves lo que sucede «. Algunas curvas epidemiológicas se aplanarán, otras se flexionarán y más personas morirán.
