¿Qué sabemos sobre el riesgo de morir por COVID-19?

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Esta entrada del blog se basa en los datos e investigaciones discutidos en nuestra entrada sobre la Enfermedad del Coronavirus (COVID-19).

by Hannah Ritchie and Max Roser

Agradecemos a Tom Chivers por la revisión editorial y los comentarios sobre este trabajo.

Hay una pregunta directa que la mayoría de la gente quiere que se responda. Si alguien está infectado con COVID-19, ¿qué probabilidad hay de que esa persona muera?

Esta pregunta es simple, pero sorprendentemente difícil de responder.

Aquí explicamos por qué es así. Discutiremos la «tasa de mortalidad», la «tasa de mortalidad bruta» y la «tasa de mortalidad por infección», y por qué todas son diferentes.

El punto clave es que la «tasa de mortalidad», la medida más comúnmente discutida del riesgo de morir, no es la respuesta a la pregunta, por dos razones. Uno, se basa en el número de casos confirmados, y muchos casos no están confirmados; y dos, se basa en el número total de muertes, y con COVID-19, algunas personas que están enfermas y morirán pronto todavía no han muerto. Estos dos hechos significan que es extremadamente difícil hacer estimaciones precisas del verdadero riesgo de muerte.

La tasa de letalidad (CFR)

En los medios de comunicación, a menudo se habla de la «tasa de letalidad» cuando se discute el riesgo de muerte por COVID-19.[1] Esta medida se denomina a veces riesgo de letalidad o tasa de letalidad, o CFR.

Pero esto no es lo mismo que el riesgo de muerte de una persona infectada, aunque, lamentablemente, los periodistas a menudo sugieren que sí lo es. Es relevante e importante, pero está lejos de ser la historia completa.

El CFR es muy fácil de calcular. Tomas el número de personas que han muerto, y lo divides por el número total de personas diagnosticadas con la enfermedad. Así que si 10 personas han muerto, y 100 personas han sido diagnosticadas con la enfermedad, el CFR es (10 / 100), o el 10%.

Pero es importante señalar que se trata de la relación entre el número de muertes confirmadas por la enfermedad y el número de casos confirmados, no el total de casos. Eso significa que no es lo mismo que – y, en situaciones de rápida evolución como la COVID-19, probablemente ni siquiera muy cerca de – el verdadero riesgo para una persona infectada.

Otra medida importante, que no debe confundirse con la CFR, es la tasa de mortalidad bruta.

La tasa bruta de mortalidad

La «tasa de mortalidad bruta» es otra medida muy simple, que al igual que la TFR da algo que podría sonar como la respuesta a la pregunta que hicimos antes: si alguien está infectado, ¿qué probabilidades tiene de morir?

Pero, al igual que con la TFR, en realidad es muy diferente.

La tasa bruta de mortalidad -a veces llamada tasa bruta de mortalidad- mide la probabilidad de que cualquier individuo de la población muera a causa de la enfermedad; no sólo los que están infectados o se ha confirmado que lo están. Se calcula dividiendo el número de muertes por la enfermedad por la población total. Por ejemplo, si se produjeran 10 muertes en una población de 1.000 habitantes, la tasa bruta de mortalidad sería de 10/1.000, es decir, el 1%, aunque sólo se hubiera diagnosticado la enfermedad a 100 personas.

Esta diferencia es importante: lamentablemente, la gente a veces confunde las tasas de letalidad con las tasas brutas de mortalidad. Un ejemplo común es la pandemia de gripe española de 1918. Una estimación, de Johnson y Mueller (2002), es que esa pandemia mató a 50 millones de personas[2] . Esto significa que la tasa bruta de mortalidad fue del 2,7%.

Pero el 2,7% a menudo es mal reportado como la tasa de mortalidad, lo cual es erróneo, porque no todos en el mundo fueron infectados con la gripe española. Si la tasa bruta de mortalidad fue realmente del 2,7%, entonces la tasa de letalidad fue mucho más alta – sería el porcentaje de personas que murieron después de ser diagnosticadas con la enfermedad. [Miramos el recuento global de muertes de esta pandemia y otras aquí.]

Antes de considerar lo que el CFR nos dice sobre el riesgo de mortalidad es útil ver lo que el CFR no nos dice.

Lo que queremos saber no es la tasa de mortalidad: es la tasa de mortalidad por infección.

Recuerde la pregunta que hicimos al principio: si alguien está infectado con COVID-19, ¿qué probabilidad hay de que muera? La respuesta a esa pregunta es capturada por la tasa de mortalidad de la infección, o IFR.

La IFR es el número de muertes por una enfermedad dividido por el número total de casos. Si 10 personas mueren de la enfermedad, y 500 la tienen, entonces la IFR es 10/500, o 2%.[3,4,5,6,7]

Para calcular el IFR, necesitamos dos números: el número total de casos y el número total de muertes.

Sin embargo, como explicamos (aquí) el número total de casos de COVID-19 no se conoce. Esto se debe en parte a que no todos los que tienen COVID-19 son examinados.[8,9]

Es posible que podamos estimar el número total de casos y utilizarlo para calcular el IFR – y los investigadores lo hacen. Pero el número total de casos no se conoce, por lo que la IFR no puede ser calculada con precisión. Y a pesar de lo que algunos informes de los medios de comunicación implican, la TFR no es lo mismo que – o, probablemente, incluso similar a – la TIF. A continuación, discutiremos por qué.

Interpretar la tasa de mortalidad de los casos

Para entender lo que la tasa de mortalidad puede y no puede decirnos sobre un brote de enfermedad como el COVID-19, es importante entender por qué es difícil medir e interpretar los números.

La tasa de letalidad no es constante: cambia con el contexto

A veces los periodistas hablan de la CFR como si fuera un número único y constante, un hecho inmutable sobre la enfermedad. Este es un mal ejemplo particular del New York Times en los primeros días del brote de COVID-19.

Pero no es una constante biológica, sino que refleja la gravedad de la enfermedad en un contexto particular, en un momento particular, en una población particular.

La probabilidad de que alguien muera a causa de una enfermedad no sólo depende de la enfermedad en sí misma, sino también del tratamiento que recibe, y de la propia capacidad del paciente para recuperarse de ella.

Esto significa que la tasa de mortalidad puede disminuir o aumentar con el tiempo, a medida que las respuestas cambian, y que puede variar según la ubicación y las características de la población infectada, como la edad o el sexo. Por ejemplo, las poblaciones de mayor edad esperarían ver una mayor TFQ de COVID-19 que las más jóvenes.

La CFR de COVID-19 difiere según el lugar y ha cambiado durante el período inicial del brote

Como muestra este gráfico, la tasa de mortalidad de COVID-19 no es constante. Este gráfico se publicó en el Informe de la Misión Conjunta OMS-China sobre la Enfermedad Coronavirus 2019 (COVID-19), en febrero de 2020.[10]

Muestra los valores de CFR para COVID- en varios lugares de China durante las primeras etapas del brote, desde principios de enero de 2020 hasta el 20 de febrero de 2020.

Se puede ver que en las primeras etapas del brote la CFR fue mucho más alta: 17,3% en toda China (en amarillo) y más del 20% en el centro del brote, en Wuhan (en azul).

Pero en las semanas siguientes, la tasa de mortalidad infantil disminuyó. La OMS dice que «el estándar de atención ha evolucionado en el curso del brote». La tasa de mortalidad infantil cayó al 0,7% para los pacientes con el inicio de los síntomas después del 1 de febrero.

También se puede ver que el CFR fue diferente en diferentes lugares. Para el 1 de febrero, la tasa de CFR en Wuhan era todavía del 5,8% mientras que era del 0,7% en el resto de China.

Esto demuestra que lo que dijimos sobre el CFR en general – que cambia de vez en cuando y de lugar en lugar – es cierto para el CFR de COVID-19 específicamente. Cuando hablamos de la CFR de una enfermedad, tenemos que hablar de ella en un momento y lugar específico – la CFR en Wuhan el 23 de febrero, o en Italia el 4 de marzo – más que como un valor único e invariable.

Hay dos razones por las que la tasa de mortalidad no refleja el riesgo de muerte

Si la tasa de mortalidad no nos dice el riesgo de muerte de alguien infectado con la enfermedad, ¿qué nos dice? ¿Y cómo se compara la tasa de mortalidad con la probabilidad real (desconocida)?

Hay dos razones por las que esperaríamos que la tasa de mortalidad no represente el riesgo real. Una de ellas tendería a sobreestimar la RFC, la otra tendería a subestimarla.

Cuando hay personas que padecen la enfermedad pero no son diagnosticadas, la TFR sobreestimará el verdadero riesgo de muerte. Con COVID-19, creemos que hay muchas personas sin diagnosticar.

Como vimos anteriormente, en nuestra discusión sobre la diferencia entre los casos totales y los confirmados (aquí), no sabemos el número de casos totales. No todo el mundo se somete a pruebas de COVID-19, por lo que el número total de casos es mayor que el número de casos confirmados.

Y cuando hay casos de la enfermedad que no se cuentan, entonces la probabilidad de morir por la enfermedad es menor que la tasa de fatalidad de los casos reportados. Recuerden nuestro escenario imaginario con 10 muertes y 100 casos. La tasa de mortalidad en ese ejemplo es del 10%, pero si hay 500 casos reales, entonces el riesgo real (la tasa de mortalidad) es sólo del 2%.

O en una frase. Si el número de casos totales es mayor que el número de casos confirmados, entonces la proporción entre las muertes y el total de casos es menor que la proporción entre las muertes y los casos confirmados. Por supuesto, esto supone que no hay también un subconteo significativo en el número de muertes; es plausible que algunas muertes se pasen por alto o no se notifiquen, pero esperaríamos que la magnitud del subconteo fuera menor que en el caso de los casos.

Lo importante es que esto significa que el número de pruebas realizadas afecta al CFR – sólo se puede confirmar un caso haciendo pruebas a un paciente. Por lo tanto, cuando comparamos la TFR entre diferentes países, las diferencias no sólo reflejan las tasas de mortalidad, sino también las diferencias en la escala de los esfuerzos de las pruebas.

Cuando algunas personas están actualmente enfermas y morirán de la enfermedad, pero aún no han muerto, la TFR subestimará el verdadero riesgo de muerte. Con COVID-19, muchos de los que están actualmente enfermos y morirán aún no han muerto.

En los brotes actuales, las personas que están actualmente enfermas morirán eventualmente por la enfermedad. Esto significa que actualmente son contados como un caso, pero eventualmente serán contados como una muerte también. Esto significará que la tasa de mortalidad es menor que el verdadero riesgo.

Con el brote de COVID-19, puede tomar entre dos y ocho semanas para que las personas pasen de los primeros síntomas a la muerte, según los datos de los primeros casos (discutimos esto aquí).[12]

Esto significa que algunas personas que ahora se cuentan como casos confirmados y que morirán no están aún incluidas en el número de muertes. Esto significa que la tasa de mortalidad infantil en este momento es una subestimación de lo que será cuando la enfermedad haya terminado su curso.

Esto no es un problema una vez que un brote ha terminado. Después, el número total de muertes se conocerá, y podemos usarlo para calcular el CFR. Pero durante un brote, debemos tener cuidado con la interpretación de la TFC porque el resultado (recuperación o muerte) de un gran número de casos aún se desconoce.

Esta es una fuente común de interpretación errónea de una CFR en aumento en las primeras etapas de un brote.[13]

Esto es lo que ocurrió durante el brote de SARS-CoV en 2003: se informó inicialmente de que la tasa de mortalidad infantil era del 3 al 5% durante las primeras etapas del brote, pero al final había aumentado a alrededor del 10%[14,15]

Esto no es sólo un problema para los estadísticos: tuvo consecuencias negativas reales para nuestra comprensión del brote. Las bajas cifras que se publicaron inicialmente dieron lugar a una subestimación de la gravedad del brote. Y el aumento de la tasa de mortalidad con el tiempo dio la impresión equivocada de que el SARS se estaba volviendo más mortal con el tiempo. Estos errores hicieron que fuera más difícil encontrar la respuesta correcta.

La tasa de mortalidad actual de COVID-19

Debemos recalcar de nuevo que no hay una cifra única de CFR para ninguna enfermedad en particular. El CFR varía según la ubicación, y suele cambiar con el tiempo.

Como se destaca claramente en este artículo publicado en The Lancet: se necesitan mejores datos para comprender claramente las diferencias de la tasa de mortalidad infantil y cómo deben guiar la toma de decisiones[16].

El documento compara la CFR de diferentes países, mostrando un rango muy amplio desde el 0,2% en Alemania hasta el 7,7% en Italia. Pero afirma claramente que esto no necesariamente da una comparación exacta de la probabilidad de morir por COVID-19 si alguien está infectado. No sabemos cuántos casos son asintomáticos frente a los sintomáticos; y si se aplican los mismos criterios para las pruebas. Sin criterios mejores y más homogéneos para las pruebas y el registro de las muertes, se desconoce la verdadera tasa de mortalidad.

Pero con una buena comprensión de la medida y sus limitaciones, la tasa de mortalidad puede ser útil para comprender lo que sabemos actualmente sobre la gravedad de la enfermedad y para responder en consecuencia.

En el gráfico que se muestra aquí podemos ver cómo se comparan estos valores tempranos de CFR. Muestra el número total de casos confirmados de COVID-19 (en el eje x) frente al número total de muertes (en el eje y). Dado que la TFR es la relación entre el total de muertes y el total de casos confirmados, podemos utilizar esta comparación para ver dónde se encontraría cada país en términos de su TFR.

Las líneas grises muestran un rango de valores de CFR – de 0,25% a 10%.

El lugar donde se encuentra cada país indica su TFR, es decir, si un país se encuentra en la línea del 2%, sus casos confirmados actuales y las cifras de muertes indican que tiene una TFR del 2%.

Teniendo en cuenta estas advertencias, la otra visualización aquí muestra la TFR de los países que tienen más de 100 casos confirmados. Esto significa que hemos excluido a los países que todavía tienen un número relativamente pequeño de casos confirmados: esto se debe a que la TFR es una medida particularmente pobre para comprender el riesgo de mortalidad con un tamaño de muestra pequeño.

Lo vemos si observamos la trayectoria de los casos y las muertes en Irán: el 24 de febrero tenía 2 casos confirmados y 2 muertes, lo que tendría una TFR del 100%. Con el tiempo su CFR comienza a disminuir a medida que aumenta el número de casos confirmados, pero no es hasta que llega a cientos de casos que la CFR cae por debajo del 20%.

Lo que sí sabemos es que si el riesgo de mortalidad es mayor para las poblaciones de edad avanzada y las que tienen condiciones de salud subyacentes como enfermedades cardiovasculares, diabetes y enfermedades respiratorias – miramos algunas pruebas preliminares de esto en nuestra cobertura completa de la pandemia de COVID-19 aquí.


Referencias

  1. Worldometers lists many poor examples of ‘mortality rates’ for COVID-19 without discussion here.See the New York Times here.
  2. Taubenberger, J. K., & Morens, D. M. (2006). 1918 Influenza: the mother of all pandemics. Revista Biomedica, 17(1), 69-79.
  3. We would therefore calculate the infection fatality rate as:
    Infection fatality risk (IFR, in %) = [Number of deaths from disease / total number of cases of disease] x 100
  4. Wong, J. Y., Heath Kelly, D. K., Wu, J. T., Leung, G. M., & Cowling, B. J. (2013). Case fatality risk of influenza A (H1N1pdm09): a systematic reviewEpidemiology, 24(6).
  5. Lipsitch, M., Donnelly, C. A., Fraser, C., Blake, I. M., Cori, A., Dorigatti, I., … & Van Kerkhove, M. D. (2015). Potential biases in estimating absolute and relative case-fatality risks during outbreaks. PLoS Neglected Tropical Diseases9(7).
  6. Kobayashi, T., Jung, S. M., Linton, N. M., Kinoshita, R., Hayashi, K., Miyama, T., … & Suzuki, A. (2020). Communicating the Risk of Death from Novel Coronavirus Disease (COVID-19)Journal of Clinical Medicine.
  7. Nishiura, H. (2010). Case fatality ratio of pandemic influenzaThe Lancet Infectious Diseases, 10(7), 443.
  8. Read JM, Bridgen JR, Cummings DA, Ho A, Jewell CP. Novel coronavirus 2019-nCoV: early estimation of epidemiological parameters and epidemic predictions. medRxiv. 2020;2020.01.23.20018549.
  9. World Health Organization (2020). Report of the WHO-China Joint Mission on Coronavirus Disease 2019 (COVID-19). Available online at: https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/who-china-joint-mission-on-covid-19-final-report.pdf
  10. World Health Organization (2020). Report of the WHO-China Joint Mission on Coronavirus Disease 2019 (COVID-19). Available online at: https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/who-china-joint-mission-on-covid-19-final-report.pdf.
  11. World Health Organization (2020). Report of the WHO-China Joint Mission on Coronavirus Disease 2019 (COVID-19). Available online at: https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/who-china-joint-mission-on-covid-19-final-report.pdf.
  12. World Health Organization (2020). Report of the WHO-China Joint Mission on Coronavirus Disease 2019 (COVID-19). Available online at: https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/who-china-joint-mission-on-covid-19-final-report.pdf
  13. Ghani, A. C., Donnelly, C. A., Cox, D. R., Griffin, J. T., Fraser, C., Lam, T. H., … & Leung, G. M. (2005). Methods for estimating the case fatality ratio for a novel, emerging infectious diseaseAmerican Journal of Epidemiology, 162(5), 479-486.
  14. Ghani, A. C., Donnelly, C. A., Cox, D. R., Griffin, J. T., Fraser, C., Lam, T. H., … & Leung, G. M. (2005). Methods for estimating the case fatality ratio for a novel, emerging infectious disease. American Journal of Epidemiology, 162(5), 479-486.
  15. Wilder-Smith, A., & Freedman, D. O. (2003). Confronting the new challenge in travel medicine: SARS. Journal of Travel Medicine, 10(5), 257-258.
  16. Lazzerini, M., & Putoto, G. (2020). COVID-19 in Italy: momentous decisions and many uncertaintiesThe Lancet Global Health.

Fuente: https://ourworldindata.org/


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