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Para tomar decisiones, en todo ámbito de la vida, se requieren datos. De otro modo, el resultado podría ser catastrófico. A veces, los datos específicos faltan y debe echarse mano de información de otras personas o entidades, pero captados en situaciones similares a las nuestras (extrapolación) o, en el peor de los casos, asumir los riesgos luego de un sesudo proceso de estimaciones y tomar las decisiones que causarían el menor daño posible; ojo, no necesariamente el mayor beneficio propiamente dicho, porque en el proceso de estimación es mejor considerar siempre el peor escenario posible. Está claro que, con datos o sin estos, el análisis de riesgos es necesario, crucial y medular.
Parecería una perogrullada, pero la decisión será más apropiada en tanto se disponga de la mayor cantidad y calidad de datos; sin embargo, eso no es suficiente, se necesita capacidad y oportunidad para el análisis de estos y transformarlos en información útil, oportuna y de impacto.
La epidemiología es una disciplina (no es ciencia) que estudia el comportamiento, las tendencias, la distribución y los determinantes de los eventos de salud y enfermedad en las poblaciones. Tal cosa es imposible sin datos de calidad y en una cantidad mínima tal que las estimaciones tengan el menor error, el sesgo haya sido reducido al mínimo y la validez se cumpla. Solo así, el resultado de tales estudios tendrá sentido en su aplicación.
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La inteligencia epidemiológica, por su parte, es el uso de la información generada por los datos procesados para detectar brotes o cambios en las tendencias de enfermedades endémicas o emergentes, conocer su localización y extensión geográfica, identificar patrones de los individuos afectados, sus formas de presentación clínica, las fuentes de contagio y medios de transmisión; además, eventualmente, estimar la eficacia de las medidas de control y mitigación. Muchas veces, con ese fin, se construyen modelos para simular y analizar posibles desenlaces con la información disponible, ojalá actual y completa, tomando en cuenta sesgos y errores a la hora de decidir.
Lo anterior para procurar el menor daño posible y preparar las estrategias de prevención del evento en el futuro, la detección temprana y la activación de los protocolos para evitar el ingreso o reducir la diseminación, una vez en el país, y mitigar el daño cuando se instala.
Apostolado
Desde nuestros inicios como académicos en nuestras especialidades, hemos enseñado acerca de la importancia fundamental de la generación de datos estandarizados, captados en forma sistémica y sistemática, preferiblemente por medios automatizados, que permitan el análisis apropiado en el momento oportuno e idealmente en tiempo real.
De ese modo, durante años, hemos asumido el apostolado de convencer a nuestros estudiantes, jóvenes y adultos, muchos de ellos profesionales en ciencias de la salud y con notables funciones en los sistemas de salud de Costa Rica y más allá, para que dejen los arcaicos «modelos» de generación de datos aislados, «ocurrentes», en hojas de papel que nunca pasan a sistemas digitales, o, si lo hacen, es en «sistemas» no intercambiables, incompletos, inválidos, incoherentes, inconsistentes y sin integridad. Dicho sea de paso Excel, por más que se quiera, jamás será un gestor apropiado de bases de datos y las chapuzas, fiascos y monumentales errores con datos capturados, almacenados y analizados con esa herramienta se cuentan por decenas en la literatura mundial.
Más de 20 años después, el escenario no ha cambiado sustancialmente. La ausencia de datos confiables, aptos para un correcto análisis y de apoyo para la toma de decisiones basada en lo que la propia evidencia muestra, sigue siendo una ilusión más que una realidad. La falta de datos de calidad, en muchos ámbitos, son una verdad tan cierta como el sol.
En un escenario como el anterior, ¿qué clase de inteligencia epidemiológica se puede realizar?, ¿cuánto es el riesgo y la incertidumbre que se acepta en las decisiones que se toman?, ¿cuál es el eventual costo —de todo tipo— de las decisiones que se toman: ex ante o ex post? Creo que el margen de maniobra con algún grado aceptable de certidumbre es escaso.
Pero, si hablamos de epidemias o pandemias como las que nos han afectado a lo largo de la historia, esta inteligencia epidemiológica debe abarcar sistemas ampliados sobre el paradigma de «One Health» (una sola salud), pues las enfermedades zoonóticas —como el SARS-CoV, MERS, SARS-CoV-2, influenza AH1N1, malaria, zika, ébola y muchas más—, las transmitidas por alimentos (ETA) y la resistencia a los antimicrobianos (RAM) son males que tienen su origen en el abuso de medicamentos, plaguicidas y pesticidas en los sistemas de producción, en el mal manejo de los ecosistemas naturales, en el mal uso de medicamentos en los sistemas de salud y en una irresponsable, indolente e imperdonable ignorancia de las relaciones que hay entre esos componentes y sus efectos sobre la salud global. Por ello, los sistemas deben incluir a los amplios sectores de la salud humana, animal y de los ecosistemas naturales. Funcionando de forma interrelacionada y coordinada en equipos ínter y multidisciplinarios, intra e interinstitucionales.
Trabajo ínter y multidisciplinario
El diagnóstico eficaz, válido y oportuno de los eventos requiere de capacidad instalada en todos los ámbitos: personal, infraestructura, laboratorios y redes de colaboración. Lo irónico es que, a pesar de la gran capacidad instalada para el diagnóstico en nuestro país, una cantidad considerable se desperdicia por falta de cooperación entre las partes.
Asimismo, se requiere un sistema de recolección de datos mínimos necesarios para el monitoreo adecuado, eficiente y eficaz, aparte de oportuno, para llevar a cabo verdadera inteligencia epidemiológica.
Finalmente, se requerirá de quien tenga la capacidad de analizar y contextualizar los datos y ofrecer los resultados para la toma de decisiones. Mucho de esto ya existe; entonces, parece que lo que hace falta es ponerse de acuerdo entre los más diversos sectores, públicos y privados, para instalar tales sistemas.
La mala noticia es que el artículo «Has COVID taught us anything about pandemic preparedness?» («¿Nos ha enseñado algo la covid en la preparación para pandemias?»), publicado en la revista «Nature» hace apenas unos días, menciona que este es un problema global, no importa la riqueza del país.
Los conformistas dirán algo como «ven, no es solo problema nuestro»; los que vemos oportunidades en cada cosa diremos: «Vamos a dar el ejemplo y transfiramos esa experiencia al mundo, como lo hemos hecho en muchos otros ámbitos».
¿Hemos aprendido algo de esta pandemia? Sí. Desde nuestro punto de vista, quedó demostrado que la carencia de visión, de voluntad política y de una especie de perverso individualismo institucional, marcado por la autosuficiencia y la autocomplacencia, nos han impedido tener datos de calidad para ser analizados por las brillantes mentes que abundan en nuestro país, muchas de ellas en las universidades públicas que, dicho sea de paso, no han sido tomadas en cuenta no obstante todo el potencial que tienen para ofrecer al país al cual se deben.
Hemos perdido mucho tiempo en sistemas que no son sistemas y en una inteligencia epidemiológica bastante sumida en la ignorancia. No debemos darnos el lujo de seguir por ese rumbo; debemos cambiar ya. Ayer ya fue tarde, mañana será tardísimo.
Juan José Romero Zúñiga es epidemiólogo de la UNA y Agustín Gómez Meléndez es estadístico de la UCR.
