¿Podríamos volver a una vida más normal centrándonos en controlar las condiciones de los eventos súper contagiosos? Lo que propongo es mirar nuestro país como un bosque y tratar de encontrar los cúmulos de árboles causantes del contagio, no actuar sobre todos los árboles. Planteo desplegar pruebas masivas baratas y rápidas para detectar esos cúmulos de árboles causantes del contagio. Muchos lugares con baja transmisión comunitaria podrían comenzar inmediatamente con esta estrategia. Una vez que visualicemos el bosque será más fácil encontrar la salida.

Preguntas sin responder

Hay algo extraño en esta pandemia de coronavirus. Incluso después de meses de extensas investigaciones por parte de la comunidad científica mundial muchas preguntas siguen sin respuesta. ¿Por qué, por ejemplo, hubo un número de muertos tan enorme en el norte de Italia, pero no en el resto del país? Sólo tres regiones contiguas en el norte de Italia tienen 25.000 de las casi 36.000 muertes totales del país; sólo una región, Lombardía, cuenta con alrededor de 17.000 muertes. Casi todas se concentraron en los primeros meses del brote.

¿Qué sucedió en Guayaquil, Ecuador, en abril, cuando hubo personas que murieron tan rápidamente que los cuerpos fueron abandonados en las aceras y calles?

¿Por qué en la primavera de 2020 tan pocas ciudades concentraron una parte sustancial de las muertes mundiales, mientras que muchas otras con densidad similar, clima, distribución de edad y patrones de viaje se salvaron? ¿Qué podemos aprender realmente de Suecia? Su gestión es considerada como un gran éxito por algunos debido a sus bajos recuentos de casos y muertes comparados con el resto de Europa. Otros, sin embargo, la han catalogado como un gran fracaso por no cerrar y sufrir tasas de mortalidad excesivas antes en la pandemia. ¿Por qué las predicciones generalizadas de catástrofe en Japón no han tenido lugar? Muchos ejemplos igual de desconcertantes van a seguir apareciendo…

Hemos escuchado muchas explicaciones sobre estos diferentes casos en los últimos nueve meses —clima, poblaciones de edad avanzada, vitamina D, inmunidad previa, inmunidad de rebaño— pero ninguna explica el momento o la escala de estas variaciones drásticas. No obstante, hay una forma potencial que se ha pasado por alto para entender esta pandemia y que ayudaría a responder a estas preguntas y a controlar la propagación de COVID-19.

Quédense conmigo, aquí lo vamos a explicar.

El numero R0 oculta la verdad de este virus

Muchas personas han oído hablar de R0.

El ya famoso R0  es una medida promedio del contagio de un virus, es decir, el número medio de personas que se espera que se infecten después de estar expuestas a otra con la enfermedad. Si una persona enferma infecta a otros tres en promedio, el R0 es tres. Este número ha sido ampliamente difundido como un factor clave para entender cómo funciona la pandemia. Los medios de comunicación han empleado multitud de explicaciones y visualizaciones al respecto. Tenemos hasta en la sopa el «importante» número R0. Los paneles rastrean su evolución en tiempo real, a menudo conocida como R, en respuesta a nuestras acciones. (Si las personas están usando mascarillas y aisladas, o la inmunidad está aumentando, la enfermedad ya no puede propagarse de la misma manera, de ahí la diferencia entre R0 y R).

Después de nueve meses de recopilar datos epidemiológicos sabemos que se trata de un virus súper dispersivo, lo que significa que tiende a propagarse en grupos. Sin embargo, este conocimiento aún no ha calado completamente en nuestra forma de pensar sobre la pandemia o en nuestras estrategias preventivas.

Desafortunadamente, los promedios no siempre son útiles para entender la distribución de un fenómeno, especialmente si tiene un comportamiento tan disperso como el de este virus.

Con un ejemplo lo entenderéis.

Si el presidente de Amazon entrara en un bar con 100 personas, la riqueza promedio entre los clientes de ese bar superaría los 1.000 millones de euros. Si yo también entrara en ese bar, la cosa no cambiaría mucho. Queda claro que el promedio no es tan útil para entender la distribución de la riqueza, o para cómo cambiarla. A veces, la media no es el mensaje.

Pensemos ahora en un bar con una persona infectada con COVID-19. Si el local está mal ventilado y es ruidoso —lo que hará que la gente hable en voz alta y a corta distancia—, todos los clientes podrían contagiarse potencialmente. Nos encontramos con un patrón que se ha observado muchas veces desde que comenzó la pandemia y que no es capturado por R. Aquí es donde entra en juego la dispersión y el numero K.

La definición de K parece compleja, pero es simplemente una forma de preguntar si un virus se propaga de manera constante o en grandes ráfagas, y el por qué una persona infecta a muchos, o a todos simultáneamente.

Insisto. Estamos ante un virus súper-súper dispersivo y el número de dispersión K es la llave.

Hay casos en los que una sola persona ha infectado al 80% o más de las personas en una habitación en sólo unas horas. En otras ocasiones, el COVID-19 es mucho menos contagioso. Un número creciente de estudios estima que una mayoría de las personas infectadas no infectan a otras personas. Un documento reciente encontró que, en Hong Kong, que tenía pruebas exhaustivas y rastreo de contactos, alrededor del 19% de los casos eran responsables del 80% de la transmisión, mientras que el 69% de los enfermos no infectaron a nadie. Este hallazgo no es raro: múltiples estudios desde el principio de la pandemia han sugerido que tan sólo el 10-20% de las personas infectadas pueden ser responsables de hasta el 80-90% de la transmisión.

Debido a esta distribución del contagio tan altamente sesgada y desequilibrada, si personas infectadas asisten a unos pocos eventos súper masivos que suceden al mismo tiempo, estos eventos pueden producir resultados dramáticamente diferentes incluso para países similares. Los científicos examinaron a nivel mundial los acontecimientos conocidos de introducción temprana, en los que una persona infectada entraba en un país, y descubrieron que, en algunos lugares, esos casos importados no causaban muertes ni infecciones conocidas, mientras que, en otros, provocaron brotes considerables.

Mediante el análisis genómico, investigadores de Nueva Zelanda examinaron a más de la mitad de los casos confirmados en el país y encontraron 277 entradas separadas en los primeros meses, pero también que sólo el 19% de las entradas llevaron a más de un caso adicional. Una revisión reciente muestra que esto puede incluso ser cierto en los espacios de vida congregados, como los hogares de ancianos, y que pueden ser necesarias varias entradas antes de que despegue un brote. Mientras tanto, en Daegu, Corea del Sur, sólo una mujer, apodada Paciente 31, generó más de 5.000 casos conocidos en un cúmulo de mega iglesia.

Como era de esperar, el SARS-CoV, la antecesora del SARS-CoV-2 que causó el brote de SRAS de 2003, también se dispersó en exceso de esta manera: la mayoría de las personas infectadas no lo transmitieron, pero algunos eventos súper masivos causaron la mayoría de los brotes. El MERS, otro primo coronavirus del SRAS, también parece súper dispersado, aunque afortunadamente, no se transmite tan fácilmente entre humanos.

Este tipo de comportamiento, alternando entre ser súper infeccioso y apenas infeccioso, es exactamente lo que captura el numero K y lo que el numero R esconde.

Este virus súper disperso no es una gripe, es algo mas.

Samuel Scarpino ha dicho que esto ha sido un gran desafío, especialmente para las autoridades sanitarias de las sociedades occidentales, en las que el libro de jugadas pandémico estaba orientado hacia la gripe, y no sin razón, porque la gripe pandémica es una amenaza genuina. Sin embargo, la gripe no tiene el mismo nivel de comportamiento de dispersión en grupos.

Podemos pensar en los patrones de la enfermedad como la inclinación determinista o estocástica: en el caso de la gripe la distribución de un brote es más lineal y predecible; en el COVID-19 la aleatoriedad juega un papel mucho más importante y las predicciones son difíciles, si no imposibles de hacer. En fenómenos deterministas esperamos que lo que pasó ayer nos dé una buena idea de lo que se puede esperar mañana. Los fenómenos estocásticos, sin embargo, no funcionan así: las mismas entradas no siempre producen las mismas salidas y las cosas pueden volcarse rápidamente de un estado a otro. Como Scarpino menciona, «enfermedades como la gripe son casi deterministas y el R0 (aunque defectuoso) pinta bien». Pero el R0 no es el numero indicado para una enfermedad súper contagiosa como el COVID-19, para la que debemos acudir al número K, que captura cómo se dispersa.

La naturaleza y la sociedad están repletas de fenómenos tan desequilibrados, algunos de los cuales funcionan de acuerdo con el principio de Pareto, que lleva el nombre del sociólogo italiano Vilfredo Pareto. La visión de Pareto a veces se denomina el principio 80/20: el 80 por ciento de los resultados de interés son causados por el 20 por ciento de las entradas.

Dicho de otra manera, empleamos el 20% de nuestro tiempo en realizar el 80% de nuestro trabajo, y pasamos el otro 80% tratando de perfeccionarlo al 100%, aunque las cifras no tienen que ser tan estrictas. Lo que dice el principio de Pareto es que un pequeño número de eventos o personas son responsables de la mayoría de las consecuencias. Esto no sorprenderá a nadie que haya trabajado en el sector servicios, donde un pequeño grupo de clientes problemáticos puede crear casi todo el trabajo adicional. En casos como estos, echar sólo a esos clientes del negocio o darles un descuento considerable puede resolver el problema, pero si las quejas se distribuyen uniformemente, serán necesarias diferentes estrategias. Del mismo modo, centrarse solo en la R, o usar un libro de jugadas de pandemia de gripe, no necesariamente funcionará bien para una pandemia de una enfermedad tan contagiosa.

Y aquí aclaro lo que significa que una persona sea súper contagiosa.

Una persona súper contagiosa es una persona que infecta a más gente de lo habitual. En promedio, y volvemos al R0, una persona infecta entre dos y tres personas. Pero esto solo es en promedio, pues ya estamos viendo que en esta nueva enfermedad algunas personas no infectan a nadie y otras (las súper contagiosas) pueden infectar a 10 personas o más. ¿Y por qué ocurre esto? Pues hay dos motivos. Uno de naturaleza biológica: una persona puede producir más virus que otra, o haber sido infectada con una cepa de virus que se transmita mas fácilmente, o tener un sistema inmune comprometido que sigue transmitiendo el virus por más tiempo. Y hay otro motivo de naturaleza social: me refiero a ese amigo que tenemos todos, que es súper social, y que esta todo el día en eventos de contagio como fiestas, conciertos o iglesias que no respetan la distancia de seguridad. Este amigo va a tener mas probabilidad de contagiarte, porque está en contacto con más gente y hemos visto que estamos ante un virus muy social y muy dispersivo (super contagioso).

Estrategias para parar la súper dispersión (el súper contagio)

Hitoshi Oshitani, miembro del Grupo de Trabajo nacional de clúster COVID-19 del Ministerio de Salud, Trabajo y Bienestar de Japón y profesor de la Universidad de Tohoku, ha dicho que Japón se centró en el impacto de la súper dispersión desde el principio. El enfoque de su país es mirar el bosque y tratar de encontrar los cúmulos. Mientras tanto, cree que el mundo occidental se distrae con los árboles y se pierde entre ellos. Para luchar eficazmente contra una enfermedad tan contagiosa, los responsables de la formulación de políticas deberían averiguar por qué se produce el súper contagio y entender cómo afecta a todo, incluidos nuestros métodos de seguimiento de contactos y nuestras pruebas.

Puede haber muchas razones diferentes por las que un virus se súper dispersa. Todavía se desconoce mucho sobre la dispersión del SARS-CoV-2. Como hemos visto, puede ser que algunas personas lo propaguen mucho más que otras. Al igual que en otras enfermedades, los patrones de contacto seguramente juegan un papel: es diferente la exposición de un político de campaña o de un estudiante en un dormitorio universitario, o de una persona mayor que vive en un hogar pequeño. El caso es que mirando nueve meses de datos epidemiológicos ya tenemos pistas importantes sobre algunos de los factores.

Estudio tras estudio vemos que los grupos súper contagiosos de COVID-19 se dan casi abrumadoramente en ambientes interiores mal ventilados donde muchas personas se congregan —bodas, iglesias, coros, gimnasios, funerales, restaurantes y cosas así— especialmente cuando hay que hablar fuerte o cantar sin mascarillas. Para que se produzcan eventos de súper contagio, deben estar sucediendo varias cosas al mismo tiempo, y el riesgo no es igual en todos los entornos y actividades, según explica Muge Cevik, profesor clínico de enfermedades infecciosas y virología médica de la Universidad de St. Andrews y coautor de una revisión reciente y extensa de las condiciones de transmisión para COVID-19.

Cevik identifica el «contacto prolongado, la mala ventilación, una persona altamente infecciosa y la aglomeración como los elementos clave para clasificar un evento como súper contagioso.

El súper contagio también puede darse en interiores más allá de la directriz de la distancia de seguridad de dos metros, porque SARS-CoV-2, el virus causante de COVID-19, puede viajar a través del aire y acumularse, especialmente si la ventilación es deficiente. Dado que algunas personas infectan a otras antes de que muestren síntomas, o cuando tienen síntomas muy leves, no siempre es posible saber si nosotros somos altamente infecciosos. Ni siquiera sabemos si hay más factores por descubrir que influyen en la súper contagio. Pero no necesitamos conocer todos los factores para evitar lo que parece ser una condición necesaria la mayor parte del tiempo: muchas personas, especialmente en un entorno interior mal ventilado, y sin usar mascarillas. Como dice Natalie Dean, una bioestadística de la Universidad de Florida, «dada la enorme cantidad de contagios asociados con estos grupos, apuntar a ellos sería muy eficaz para reducir nuestros números de transmisión».

Hay que hacer rastreos de contacto hacia atrás, para detectar los grupos de contagio

En este momento, muchos estados y naciones participan en lo que se llama rastreo de contactos esperados (futuros). Una vez que se identifica a una persona infectada, tratamos de averiguar con quién interactuó para que podamos advertir, probar, aislar y poner en cuarentena estas posibles exposiciones. Pero esa no es la única manera de rastrear contactos, ya que, debido a la súper dispersión, deberíamos tratar de trabajar hacia atrás para ver quién infectó por primera vez el sujeto, e identificar a esos súper contagiosos.

Debido a esta súper dispersión del virus, la mayoría de las personas habrán sido infectadas por alguien que también infectó a otras personas, porque ya hemos dicho que sólo un pequeño porcentaje de personas infectan a muchas a la vez, mientras que la mayoría infectan a cero o tal vez a una persona. Como explica Adam Kucharski, epidemiólogo y autor del libro Las reglas del contagio, «si podemos utilizar el rastreo de contacto retrospectivo para encontrar a la persona que infectó a nuestro paciente, y luego rastrear los contactos directos de la persona que infecta, generalmente vamos a encontrar muchos más casos en comparación con los contactos de seguimiento solo hacia adelante del paciente infectado, que se limitará a identificar infecciones secundarias, muchas de las cuales no sucederán de todos modos, porque la mayoría de las cadenas de transmisión mueren por sí solas.

Incluso en una pandemia super dispersa, no tiene sentido realizar el seguimiento hacia delante sin dedicar suficientes recursos para realizar el seguimiento hacia atrás y encontrar clústeres (agrupaciones de casos que se dan en un mismo lugar y tiempo determinado), que causan tanto daño.

Son necesarias pruebas rápidas para detectar quién esta no infectado, en lugar de pruebas caras y lentas para detectar quién está infectado

Otra consecuencia significativa de la super dispersión es que pone de relieve la importancia de ciertos tipos de pruebas rápidas y baratas.

Si consideramos el modelo dominante actual de prueba y seguimiento, vemos que en muchos lugares las autoridades sanitarias tratan de rastrear y encontrar contactos directos de una persona infectada. A continuación, tratan de probar todos ellos con pruebas de PCR (reacción en cadena de la polimerasa) que son costosas y lentas, pero de alta precisión. Pero esa no es necesariamente la mejor manera cuando los grupos son tan importantes en la propagación de la enfermedad.

Las pruebas de PCR identifican segmentos de ARN del coronavirus en muestras frotis nasales. Sin embargo, con las pruebas de PCR las personas no obtienen información oportuna cuando la necesitan. Peor aún, las pruebas de PCR son tan receptivas que pueden encontrar pequeños restos de firmas de coronavirus mucho después de que alguien haya dejado de ser contagioso, lo que puede causar cuarentenas innecesarias.

Los investigadores han demostrado que las pruebas rápidas que son muy precisas para identificar a las personas que no tienen la enfermedad, aunque no tan buenas en la identificación de individuos infectados, pueden ayudarnos a contener esta pandemia. Esto es especialmente útil porque algunas de estas pruebas se pueden administrar a través de saliva y otros métodos menos invasivos, y se distribuyen fuera de los hospitales.

En una pandemia tan súper dispersa identificar los eventos de transmisión (alguien infectó a otra persona) es más importante que identificar a las personas infectadas. Lo entenderéis con un ejemplo.

Consideremos a una persona infectada y sus 20 contactos directos (personas que contacto después que se infectó). Digamos que probamos 10 de ellos con una prueba barata y rápida y recuperamos nuestros resultados en una o dos horas. Si todo el mundo es negativo, podemos actuar como si nadie estuviera infectado, porque la prueba es bastante buena para encontrar negativos, no así positivos, pero no nos importa. En el momento en que encontremos algunas transmisiones, sabremos que podemos tener un evento súper contagioso, y podremos decirles a las 20 personas involucradas que asuman que son positivas y que se autoaislen; si hay una o dos transmisiones, es probable que haya más, exactamente debido al comportamiento de agrupación en clústeres. Dependiendo de la edad y otros factores, podremos testar a esas personas individualmente usando pruebas de PCR.

Desafortunadamente, hasta hace poco, muchos de esos ensayos baratos habían sido retenidos por los organismos reguladores en los Estados Unidos, en parte porque estaban preocupados por su relativa falta de precisión en la identificación de casos positivos en comparación con las pruebas de PCR, una preocupación que omitió su utilidad a nivel de población para este virus super disperso, estrategia errónea.

La súper dispersión la llave del problema: Suecia, Corea del Sur, y Japón

Una vez que reconocemos la super dispersión es la llave del problema, tomemos a Suecia, un supuesto ejemplo del gran éxito o del terrible fracaso de la inmunidad del rebaño sin encierros (depende a quién le preguntemos). En realidad, aunque Suecia se une a muchos otros países al no proteger a las poblaciones de edad avanzada en las instalaciones de vida congregada, sus medidas contra la super dispersión han sido más estrictas que en otros países europeos. Aunque no tuvo un cierre completo, como Kucharski me señaló, Suecia impuso un límite de 50 personas en las reuniones en interiores en marzo, y no quitó esa norma cuando otros países europeos aliviaron las restricciones después de vencer a la primera ola. (Ahora restringen una vez más los tamaños de las reuniones después de ver un resurgimiento)

Además, el país tiene un tamaño de hogar pequeño y menos hogares multigeneracionales en comparación con la mayor parte de Europa, lo que limita aún más las posibilidades de transmisión y grupos. Suecia mantuvo las escuelas completamente abiertas sin distanciamientos ni máscaras, pero sólo para niños menores de 16 años, que es poco probable que sean súper contagiosos. Como tanto la transmisión como la enfermedad corren el riesgo de subir con la edad, Suecia se puso en línea para estudiantes de secundaria y universitarios de mayor riesgo, lo contrario que se hizo en Estados Unidos. Asimismo, alentó el distanciamiento social y cerró los lugares interiores que no observaron las reglas.

Aunque la súper dispersión hace más difíciles algunos métodos habituales de estudio de las conexiones causales, podemos estudiar los fracasos para entender qué condiciones convierten la mala suerte en catástrofe.

Los estudios más informativos bien pueden ser aquellos que tuvieron mala suerte inicialmente, como Corea del Sur, donde, sin embargo, lograron llevar a cabo una supresión significativa. En contraste, Europa fue ampliamente elogiada por su apertura desde el principio, pero eso fue prematuro; muchos países están experimentando aumentos generalizados en los casos y se parecen a los Estados Unidos en algunas medidas. De hecho, el logro de una medida de éxito este verano y de relajación, incluida la apertura de eventos en interiores con mayor número, duró poco tiempo, ya que el éxito en un escenario estocástico puede ser más frágil de lo que parece.

Como dijo Kucharski, «ante un virus súper dispersivo y de naturaleza estocástica como este, un período relativamente tranquilo puede ocultar la rapidez con la que las cosas pueden convertirse en grandes brotes y cómo unos pocos eventos de amplificación encadenados pueden convertir rápidamente una situación aparentemente bajo control en un desastre». A menudo se nos dice que si R, la medida en tiempo real de la propagación promedio, está por encima de uno, la pandemia está creciendo, y que, por debajo de uno, se está extinguiendo. Repito, eso puede ser cierto para una enfermedad que no es tan súper contagiosa como la gripe, pero es engañoso consolarse con un R bajo, ya que debido a la naturaleza estocástica y tan super dispersa del COVID-19 tan sólo unos pocos eventos pueden reavivar números masivos. Ningún país debe olvidar al Paciente 31 de Corea del Sur.

Dicho esto, la super dispersión también es motivo de esperanza, como muestra la respuesta agresiva y exitosa de Corea del Sur a ese brote, con un régimen masivo de pruebas, rastreo y aislamiento. Desde entonces, Corea del Sur también ha estado practicando una vigilancia sostenida, y ha demostrado la importancia de trazar hacia atrás. Cuando recientemente, una serie de grupos vinculados a clubes nocturnos estallaron en Seúl, las autoridades sanitarias rastrearon y testaron agresivamente a decenas de miles de personas vinculadas a los lugares, independientemente de sus interacciones. Una respuesta sensata, dado que sabemos que el virus está en el aire.

Tal vez uno de los casos más interesantes ha sido Japón, un país con mala suerte que fue golpeado desde el principio. Su modelo de actuación no fue el convencional: ni desplegó pruebas en masa ni se cerró por completo. A finales de marzo, economistas influyentes estaban publicando informes con terribles advertencias, prediciendo sobrecargas en el sistema hospitalario y enormes picos de muertes. Sin embargo, la catástrofe pronosticada nunca llegó a serlo, y aunque el país se enfrentó a algunas olas, nunca hubo un gran aumento de las muertes a pesar de su envejecimiento de la población, del uso ininterrumpido del transporte masivo y la densidad de las ciudades.

No es que Japón estuviera mejor situado que los Estados Unidos de inicio. Al igual que Estados Unidos y Europa, según me dijo Oshitani, Japón al principio no tenía la capacidad de PCR para hacer pruebas generalizadas. Tampoco podía imponer un cierre completo o dar órdenes estrictas de estancia en casa; aunque hubiese sido deseable, no habría sido legalmente posible en Japón.

Oshitani contó que en Japón habían notado las características de súper dispersión del COVID-19 ya en febrero, y así crearon una estrategia centrada principalmente evitar que un grupo encienda a otro. Según Oshitani, «la cadena de transmisión no puede sostenerse sin una cadena de grupos o un mega grupo». Por lo tanto, Japón llevó a cabo un enfoque de anulación de agrupaciones, incluida la realización de un seguimiento hacia atrás agresivo para descubrir grupos. Japón también se centró en la ventilación, aconsejando a su población que evite los lugares donde las tres C se unen —multitudes en espacios cerrados en contacto cercano, especialmente si se habla o se canta—, reuniendo la ciencia de la súper dispersión con el reconocimiento de la transmisión de aerosoles en el aire, así como la transmisión presintomática y asintomática.

Oshitani contrasta la estrategia japonesa, clavando casi todas las características importantes de la pandemia desde el principio, con la respuesta occidental, que trata de eliminar la enfermedad «uno por uno» cuando esa no es necesariamente la forma principal en que se propaga. De hecho, Japón bajó sus casos, pero mantuvo su vigilancia: cuando el gobierno comenzó a notar un repunte en los casos comunitarios, inició un estado de emergencia en abril y se esforzó por incentivar temporalmente los tipos de negocios que podrían llevar a eventos de super contagio, como teatros, centros de música y estadios deportivos. Ahora las escuelas están de vuelta en sesión en persona, e incluso los estadios están abiertos, pero sin cantar.

No siempre hay que ser restrictivo con las reglas, sólo si apuntan a los peligros correctos. Como dijo Morris, «el compromiso de Japón con el ‘clúster-busting’ le permitió lograr una mitigación impresionante con restricciones elegidas juiciosamente. Los países que han ignorado el súper contagio corren el riesgo de obtener lo peor de ambos mundos: restricciones gravosas que no logran una mitigación sustancial. La reciente decisión del Reino Unido de limitar las reuniones al aire libre a seis personas mientras permite que los pubs y bares permanezcan abiertos es sólo uno de esos ejemplos».

Para volver a los misterios de esta pandemia, ¿qué sucedió desde el principio para provocar caminos tan drásticamente diferentes en lugares similares? ¿Por qué nuestras herramientas analíticas habituales (estudios de casos, comparaciones entre países) nos han dado mejores respuestas? Debido a la súper dispersión y su estocasticidad, puede que no haya una explicación más allá de que las regiones más afectadas, al menos inicialmente, simplemente tuvieron algunos eventos de gran probabilidad de súper contagio temprano. No fue sólo pura suerte: las poblaciones densas, los ciudadanos mayores y la vida congregada, por ejemplo, hicieron que las ciudades de todo el mundo fueran más susceptibles a los brotes en comparación con los lugares rurales, menos densos y aquellos con poblaciones más jóvenes, menos transporte público o ciudadanía más saludable. Pero, ¿por qué Daegu fue castigado en febrero y no Seúl, a pesar de que las dos ciudades están en el mismo país, bajo el mismo gobierno, la gente, el clima y más? Por frustrante que pueda ser, a veces, la respuesta es simplemente que allí estaba el Paciente 31 y la mega iglesia a la que asistió.

Para concluir. Después de esta segunda ola deberíamos reconducir nuestras estrategias para entender que estamos ante un virus súper dispersivo y fijarnos en países que ya en la segunda ola detectaron el problema, controlando los eventos súper contagiosos mediante el numero K, realizando test super rápidos para detectar los posibles súper contagiosos, y haciendo un rastreo hacia atrás para ver los posibles grupos de contagios donde fueron infectados.

En cuanto a nosotros se refiere, deberíamos ser lo menos antisociales posible y evitar a esos amigos súper sociales que todos tenemos, además de guardar la distancia de seguridad en espacios abiertos, así como el uso de mascarillas en espacios cerrados.

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