Académicos de la Facultad de Medicina de Yale y la Facultad de Medicina de Harvard publicaron recientemente un estudio sobre el impacto del cierre de las áreas de luz roja durante el cierre. También descubrieron que los indios tienen un riesgo mucho menor de contraer COVID-19 si las áreas de luz roja se mantienen cerradas después del cierre.
Abhishek Pandey, Director Asociado, Centro Yale de Modelización y Análisis de Enfermedades Infecciosas, le dice a Outlook que es extremadamente importante ser cauteloso acerca de cómo India reabre todo porque cualquier complacencia puede tener consecuencias desastrosas.
Extractos de la entrevista: –
Según su estudio, India podría evitar el 72% de los casos de COVID-19 después del cierre cerrando áreas de luz roja. ¿Cuál es la base de esta evaluación?
En la India, hay cerca de 6,37,500 trabajadoras sexuales según la Organización Nacional de Control del Sida (NACO) y más de 5 clientes lakh visitan las áreas de luz roja diariamente. . El estudio muestra que si las áreas de luz roja comienzan a funcionar, la enfermedad se propagará extremadamente rápido e infectará a un porcentaje muy alto de trabajadoras sexuales y clientes. La alta tasa de transmisión se debe a que el distanciamiento social no es posible durante el sexo.
¿Cómo ves la progresión del virus en la India? ¿India tiene una epidemia más leve?
El bloqueo rápido implementado por India ha resultado en una tasa de crecimiento relativamente más lenta de COVID-19 en India que en otros países como Estados Unidos o Italia. Todavía no sabemos si India tiene una epidemia más leve. Es extremadamente importante ser cauteloso acerca de cómo India reabre gradualmente todo porque cualquier complacencia puede tener consecuencias desastrosas.
Sabemos que hay un número significativo de infecciones asintomáticas y el número de casos reportados depende de las pruebas. Por lo tanto, la mayoría de los países informan de casos en varios grados. India, en particular, ha sido relativamente lenta para escalar sus pruebas.
¿Tenemos una explicación de por qué algunos distritos se ven gravemente afectados y otros no? Por ejemplo, Dharavi, un área de tugurios en Mumbai, donde el distanciamiento físico no es posible, es testigo de baja transmisión, mientras que otras áreas han experimentado un brote.
Todavía no tenemos una explicación clara de esta heterogeneidad entre los distritos. Sin embargo, las posibles razones podrían incluir diferencias en las pruebas, comorbilidades en la población, así como la efectividad de las medidas de distanciamiento físico en estas regiones. Por ejemplo, en Dharavi, es probable que haya un número mucho mayor de casos de lo que hemos detectado hasta ahora. Además, el gobierno entiende por qué el distanciamiento físico es imposible en Dharavi. El 50% de las personas bajo contención en Mumbai pertenecen a Dharavi.
Las estrategias de mitigación son más estrictas en Dharavi y pueden haber contribuido a esta posible transmisión más baja. Solo con más datos, sería posible entender estas cosas de manera concluyente.
¿Cuándo podemos ver el pico y luego aplanar la curva?
Si veremos un pico en los casos puede depender de cómo avancemos después de que termine el bloqueo. Dado lo densamente poblada que es la India, será crucial para nosotros mantener el distanciamiento físico incluso después de que termine el cierre. Las regiones y actividades que tienen el potencial de exacerbar la transmisión deberán mantenerse cerradas o monitoreadas estrictamente. Tanto el tiempo como la magnitud del pico estarán determinados por la eficacia con la que escalemos las pruebas y realicemos un rastreo de contacto agresivo.
Hay acusaciones de que los datos se retienen o no se mantienen adecuadamente. ¿Tu opinión?
Es difícil decir si los datos se están reteniendo o si compartirlos no tiene prioridad. Sin embargo, la falta de datos es de hecho un factor limitante importante para que podamos contribuir significativamente a combatir esta pandemia. La precisión, así como la utilidad de las proyecciones del modelo, dependen de los datos que utilizan. Por ejemplo, los datos sobre edad, género, comorbilidades, hospitalizaciones, mortalidad, pruebas, etc. nos habrían permitido comprender cómo esta pandemia está afectando a la India. En este momento, algunos de estos datos no se presentan en absoluto o solo se presentan parcialmente.
¿Cree que una cultura de datos sólida y un espíritu de investigación beneficiarán el futuro?
Creo que una cultura de datos sólida y un espíritu de investigación no solo es beneficioso para el futuro, sino que también es esencial. Con suerte, esa es una de las lecciones que India aprende de esta pandemia y hace que la recopilación de datos y el intercambio sean una prioridad.
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