El Martillazo y el Huayno

Este artículo fue publicado originalmente en Medium el 02 de mayo de 2020. Una versión corregida es compartida hoy en Poliantea.

Resumen y puntos principales:

  • Estamos entrando a la etapa del “Huayno” (el periodo post-cuarentena donde relajamos o ajustamos restricciones). Este periodo es más difícil de navegar.
  • El consenso global es que el indicador más importante para superar esta pandemia es R (número de reproducción efectivo del virus). La famosa curva. A pesar de su importancia, no está siendo publicado. Este número nos indica si el virus está creciendo (R > 1 — algo malo) o se está muriendo (R<1 algo bueno). Aquí puedes encontrar esos números calculados de fuentes públicas después de mucho esfuerzo.
  • Necesitamos medir R a nivel distrito (o grupo de distritos) para poder tomar decisiones focalizadas que realmente reduzcan el crecimiento del virus.
  • Tenemos varios ejemplos internacionales de las medidas que podemos tomar durante el “Huayno”. Aún así, cada localidad en el Perú es distinta en el ámbito económico/cultural/político. Las medidas van a tener que ser adaptadas a (1) la realidad local y (2) distintas debido a que la curva de crecimiento (e.g. si estamos ganando o perdiendo en esa región) va a variar en cada sub-region.

Esto es lo que vamos a cubrir en este artículo:

  1. ¿Qué es R?
  2. El Martillazo Peruano (en dónde estamos)
    a) Opción 1: No Hacer Nada
    b) Opción 2: Mitigar
    c) Opción 3: El Martillazo
    d) Las diferentes etapas del martillazo peruano
  3. El Huayno Peruano (a dónde vamos)
    a) ¿Qué es el Huayno?
    b) Dos Métricas importantes para no perder la guerra con la COVID-19
    — Capacidad de UCIs por departamento
    — Reproducción de COVID-19 (R) localizado.
    — HuaynoData.com

Vamos a incluir muchos links y data. ¡Aquí va!

¿Qué es R?

Para poder empezar esta discusión, necesitamos aclarar un concepto clave.

Imágen: de https://ncase.me/covid-19/

En epidemiología, R es el número de reproducción de una enfermedad infecciosa. Te indica, en promedio, cuántas personas van a ser contagiadas por 1 persona infectada antes de que se recupere (o muera).

R = 3 significa que una persona infectada, en promedio, va a contagiar a 3 más (la enfermedad crece)

R = 5 significa que una persona infectada, en promedio, va a contagiar a 5 más (la enfermedad crece)

R = 1 significa que una persona infectada, en promedio, va a contagiar a 1 más (la enfermedad se mantiene)

R < 1 significa que una persona infectada, en promedio, puede que no contagie a nadie (la enfermedad muere)

Imagen: de https://ncase.me/covid-19/

En los medios de comunicación, a veces se confunde el concepto de R₀ con R. Hay una pequeña diferencia entre estas:

  • R₀ (pronunciado r-naught en inglés): es el número básico de reproducción de una enfermedad infecciosa —al comienzo— es decir durante la primera generación. Es un número estático.
  • R: es el número de reproducción efectivo de una enfermedad infecciosa. Este número cambia durante el brote de enfermedad basado en las acciones que tomamos (e.g. usar máscaras, mantener distancias, vacunas, etc). Es un número dinámico.

Tener el concepto de reproducción del virus presente es importante.

Todo lo que hacemos durante y después de la cuarentena es para reducir R. El “baile” que vamos a vivir en el Perú de ajustar y soltar esas restricciones post-cuarentena —“el Huayno”— se centra en mantener el valor de R debajo de 1.

Etapa #1 — El Martillazo Peruano (en dónde estamos)

Aunque todos los peruanos ya hemos escuchado sobre la famosa curva presentada por el Presidente Vizcarra cuando explicaba el “martillazo” (además de todos los memes que surgieron), la gran mayoría no conoce el razonamiento global que va detrás de este distanciamiento social obligatorio.

La palabra “martillazo” (o Hammer) se hizo popular por un blog post viral llamado “The Hammer and the Dance”. En ella, Tomas Pueyo explica de manera elegante, los resultados de un paper del Imperial College of London acerca de las opciones que los líderes globales tienen para reaccionar contra la pandemia de la COVID-19 y las consecuencias de no hacerlo rápidamente.

¿Qué significaba esto para el Perú? ¿Cuáles eran nuestras opciones?

Opción #1 No Hacer Nada

Números calculados en base a modelo interactivo que puede ser encontrado en esta dirección. http://gabgoh.github.io/COVID/index.html

Proyecciones de 83,038 muertos en 5 meses y 463,643 muertos en 7 meses si no hacíamos nada.

Opción #2 Mitigar

Aplicar algunas restricciones y sugerencias simples como “lávate las manos” y “avísanos si tienes síntomas de COVID-19”. El ejemplo más claro son las sugerencias oficiales que publicó el Reino Unido al comienzo de la pandemia. Actualmente ya han sido retractadas por ser ineficientes.

Opción #3 Supresión (lo que hizo el Perú)

El martillazo. Restricciones fuertes con el objetivo de reducir el número de reproducción efectivo R.

El martillazo a la derecha. Image Source: https://ncase.me/covid-19/

Esto es lo que todos los peruanos estamos viviendo hoy en día (02 de Mayo del 2020).

Es indudable que hasta el día de hoy, esta medida ha salvado vidas peruanas. Lo podemos demostrar con estadísticas.

Por otro lado, el costo económico del martillazo lo estamos pagando como país todos los días. Se esta perdiendo alrededor de 928 millones de soles por día. El impacto socio-económico se lo dejaré a expertos en el tema.

Seguramente igual que muchos otros peruanos, me hice la pregunta: ¿Cómo vamos frente a la guerra con la COVID-19?

Las diferentes etapas del Martillazo peruano

No tengo duda de que hay epidemiólogos/matemáticos dentro del MINSA que están calculando R todos los días con modelos muy sofisticados. Ellos tienen acceso a la data en formatos digitales.

Lamentablemente, en Perú es muy difícil acceder a datos abiertos (open data). Por ejemplo, si querría accesar los datos de esta epidemia para Brasil (1) por ciudad y que (2) están en un formato digital aceptable (en otras palabras no imágenes o PDFs) podría ir a este link.

En Perú esos datos viven exclusivamente en servidores gubernamentales — es más, es muy difícil que las entidades gubernamentales compartan ese tipo de detalles entre ellos mismos. La razón por la que menciono esto no es para quejarme (bueno, sí un poco), pero para resaltar que los datos que voy a mostrar están basados en datos recopilados de varios orígenes. He hecho el mejor esfuerzo para asegurarme de que sean correctos, pero no ofrezco ninguna garantía personal de esto, y a pesar de que vienen de entes oficiales, el proceso ha sido como armar un rompe-cabezas donde cada pieza viene de un rincón distinto.

El modelo matemático que estoy usando para calcular R usa únicamente [nuevos casos diarios]Es una metodología descrita por Bettencourt y Ribeiro. Aún así, la cantidad de tests diarios, más el día en el que son reportados, pueden causar que los números de [nuevos casos diarios] reportados cambien drásticamente día por día. Por eso, para calcular el valor de R diario, utilizamos una ventana de los últimos 7 días y adicionalmente un desenfoque gaussiano para reducir ruido. Este modelo está altamente basado en código libre de Kevin Systrom, así que lo mínimo que puedo hacer es seguir su ejemplo y también liberar mis cambios.

Con los detalles del modelo y la data ya descrita, aquí les presento el cuadro que calcula el valor de R en Lima, resaltando 4 etapas del martillazo.

El área gris representa valores alternos posibles de R — en otras palabras, el valor real está dentro del área gris y el punto rojo representa el punto medio. Inicialmente no tenemos suficiente información, pero conforme el modelo se va llenando de información histórica, el área gris se va reduciendo y podemos estar más seguros del valor real.

Aquí mi interpretación personal de la razón de los valores. Si tienen una interpretación alterna, me encantaría saberla (me pueden contactar a través de Twitter).

1era Etapa del Martillazo (15 Marzo — 26 Marzo): Durante este periodo no teníamos suficientes tests, pero era claro que teníamos que hacer algo. El martillazo, claramente está funcionando ya que los valores de R se reducen de un 2.97 a un 1.85. Habíamos tenido un progreso, pero el valor todavía no estaba debajo de 1. Teníamos que extender el aislamiento social obligatorio.

2da Etapa del Martillazo (27 Marzo — 8 Abril): Durante este periodo empezamos a tener mini-explosiones del virus. En vez de que R baje, tenemos un crecimiento. Abril 7 nos trae el peor día de casos contagiados hasta ese momento (1,377 casos nuevos).

Abril 8, además de ser el día que se extiende el aislamiento social obligatorio, también es el día donde el número de [pruebas por día] se dispara de 1,141 a 18,044.

Obviamente, más pruebas significa que vamos a tener más casos confirmados. Aún así, nuestro cálculo de se ajusta a esas situaciones. El 8 de Abril estábamos en 2.42 (en comparación de 1.85 el 26 de Marzo). El valor de R todavía estaba encima de 1; se extiende el aislamiento social obligatorio.

3ra Etapa del Martillazo (9 Abril — 23 Abril): Esta es la mejor etapa hasta este momento. Hay tests, y la tendencia de R es hacia abajo. Las restricciones están funcionando y nos acercamos. El 23 de Abril, R está en 1.47. Aún así estamos encima de 1; se extiende el aislamiento social obligatorio.

4ta Etapa del Martillazo (24 Abril — 10 Mayo?): Esta es la etapa en la que estamos y es muy preocupante. Empezamos el 24 de Abril con un R de 1.5 y esto se ha mantenido constante (el 3 de Mayo está en 1.43). R >1. A menos que se implementen restricciones mucho más agresivas en la siguiente semana, vamos a entrar en un problema ya que R se va a disparar fácilmente a su valor natural.

Asumamos que en los siguientes días vamos a poder poner bajo control el foco infeccioso más grande que tenemos (los mercados). Si logramos eso, puedo creer que cuando salgamos de la cuarentena, R < 1.

Ese es el momento en el que entramos al Huayno.

Para ayudar a entender los valores de R en el Perú, diariamente, puedes acceder a https://HuaynoData.com

Etapa #2 — El Huayno Peruano (a dónde vamos)

¿Qué es el Huayno?

Tomás Pueyo llama a la etapa que viene después del martillazo como “the dance” (la danza). Para mantener el valor de [R < 1] (y que el virus vaya reduciéndose), vamos a estar en un baile constante de ajustar y relajar restricciones. Esta va a ser nuestra realidad hasta que llegue la vacuna; algo que varios expertos sugieren que puede durar entre 10 meses a 2 años. Un baile muy largo.

Tenemos ejemplos internacionales muy claros de cómo bailar.

La siguiente, es una tabla con algunas posibles restricciones tomadas por países en el extranjero — ordenada por costo.

He encontrado una inmensidad de documentos y ejemplos que explican varias estrategias… pero esos ejemplos se tienen que ajustar a la realidad peruana. Diferencias que son foráneas para el resto del mundo, pero características de nuestro país como por ejemplo:

  • No todas las personas tienen refrigeradora (afecta la frecuencia que la gente va a un mercado).
  • No todas las personas tienen una cuenta de banco (afecta las acumulaciones al frente del Banco de la Nación que en esta pandemia han sido un foco de infección).
  • No todas las personas usan tarjeta de crédito (afecta la estrategia de Contact Tracing a través de medios digitales).
  • No todas las personas tienen acceso a una computadora (afecta las clases a distancia).

Por eso, en vez de aprender “how to dance”, debemos aprender “a bailar Huayno”.

Para saber cómo bailar el Huayno, quiero mencionar una frase que se le atribuye a Lord Kelvin (si, el hombre de la temperatura Kelvin):

Básicamente, tenemos que medir…

Dos métricas importantes para no perder la guerra con la COVID-19

Creo que a esto punto, todos hemos cometido, en algún momento, el faux pas de mandar un diagrama con datos acumulados a algún amigo. Esos diagramas con esas flechitas que empiezan abajo a la izquierda y terminan arriba a la derecha como este:

Un ejemplo de un diagrama que no es muy útil.

Por ser acumulados… nunca van a bajar (lo mejor que puede pasar es que una línea quede plana — cuando ya no hayan más casos). Peor aún, esta representación no nos ayuda entender en (1) dónde estamos o (2) qué tenemos que hacer. En vez de criticar los diferentes tipos de gráficos que recibimos por WhatsApp, creo que sería bueno resaltar dos indicadores cruciales.

La necesidad de un indicador de UCIs Regional

El primer indicador es la cantidad de camas de Unidad de Cuidados Intensivos o UCIs.

Esta se puede encontrar en la cuarta página de la sala situacional del MINSA:undefinedy nos dice cuándo es que nuestro sistema de salud va a colapsar. En el momento que no podamos poner a gente que esta infectada de COVID-19 y que necesita respiradores en una de estas camas, literalmente vamos a tener que elegir quién vive y quién muere. Actualmente, gozamos una de un ratio de mortalidad por caso de COVID-19 de lujo (2.82%).

Sin embargo, en el momento que esas camas se llenen, vamos a estar en otra situación. Actualmente los indicadores de R indican que ese va a ser nuestro caso a menos que corrijamos la curva de crecimiento más agresivamente.

Si las camas se llenan, y por ende, nuestro sistema de salud colapsa, ese número va a dispararse al 10%–13% como fue el caso de España e Italia respectivamente.

https://ourworldindata.org/grapher/coronavirus-cfr?year=2020-05-02&time=2020-05-02&country=CHN+ITA+PER+KOR+ESP

Cabe resaltar, que el indicador de UCIs publicado en el MINSA sufre de un problema grave — es un indicador de todo el Perú. ¿Por qué importa esto? Porque existen áreas en el Perú, como Loreto, que sólo tenían 10 UCIs — y todas ya están llenas. Esto significa que a pesar que el sistema de salud de la totalidad del Perú no ha colapsado, el de Loreto sí.

Necesitamos tener indicadores de UCIs por región. Esto nos ayuda a saber qué tan cerca está el sistema de salud de esa región de colapsar.

[Totalidad de camas] vs [camas utilizadas] es suficiente para lograr esto.

El segundo indicador es R — pero localizado.

Reproducción de COVID-19 (R) Localizado

A continuación, dos diagramas localizados de R.

El primero por departamento (actualizado hasta el 2 de Mayo):

El area gris representa un margen de error (posibles valores alternos). El modelo se adapta basado en historial de nuevos casos y esta altamente basado en el código abierto del fundador de Instagram, Kevin Systrom. Voy a publicar todo el código con la finalidad que otras personas puedan revisar mis cálculos y también explicaré los detalles en otro post cercano. Si estas interesado en colaborar, comunícate por twitter a @rburhum.

El segundo por distrito de Lima (actualizado hasta el fin de Abril):

¿Por qué necesitamos R localizado? La respuesta es simple e intuitiva.

Si encierro a una persona en Santiago de Surco, esto no va a afectar a otra persona en Iquitos.

¿Si este es el caso, tiene sentido aplicar las mismas restricciones en la dos regiones? Claramente, no.

¿Cómo sabemos si las restricciones que estamos aplicando están funcionando a nivel localizado? Mira el valor de R en esa localidad. Si está subiendo, ajusta. Si está bajando, relaja.

Ese es el baile del Huayno.


Como bonus, he decido lanzar HuaynoData.com un repositorio dónde puedes encontrar los datos de R calculados para el Perú.. ¡diariamente!

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17 Comentarios

  1. Excelente articulo, explica el escenario actual de la pandemia del CODID-19 esta información ayudara a mejorar el control y las acciones que se vienen realizado para controlar la pandemia en nuestro país. Lo felicito.
    Quiero compartir una propuesta, que se trata de la creación se un Ministerio único, que sea rector de las políticas de los Sistemas de Salud, que tiene nuestro país, que permitiría, aplicar la Universalización de la Salud, como esta declarado en este año, Estaría conformado por la integración ( Fusión ) de los Sistemas de Salud, MINSA, ESSALUD,PNP, y FF.AA, me agradaría contar con su opinión. Gracias

  2. Regí fabuloso… Un favor puedes buscar si hay relación entre la velocidad de contagio y la altura sobre el nivel del mar… Mis escasos dato me dan alta significancia… To creo es el tipo de hemoglobina que varía con la altura. Gracias

    • Interesante articulo cientifico, mi duda es como Influye en los resultados de las curvas los Falsos positivos de las pruebas Rapidas y los ministerios deberian tener personal capacitado al igual que muestro connacional que por azares del destino se quedo en nuestra Patria, tenemos mas corruptos que cientificos, mas peloteros que biologos, mas curas que medicos,etc Esto debe cambiar. Felcidades.

      • eso no es un artículo científico, es solo un articulo analiítico.

  3. NO TODOS TIENEN AGUA POTABLE
    NO TODOS TIENEN UN TRABAJO FORMAL

  4. Las etnias tienen alguna vinculación con el aumento de contagios. Pregunta que no tiene nada que ver con discriminación.

  5. Me sorprende desagradablemente, dada la enorme propaganda que se está haciendo en los medios al autor de este artículo, el ver que ha usado ideas ajenas sin dar los créditos correspondientes.
    Es absolutamente normal el adaptar y desarrollar ideas ajenas para que sean aplicables a nuestra realidad específica. Sin embargo, se debe citar las fuentes empleadas por respeto a la propiedad intelectual ajena.
    Al ver un gráfico presentado en un programa de televisión como perteneciente al autor de este artículo, recordé haber visto ese mismo gráfico en otro artículo con nombre similar que leyera hace un tiempo. Me refiero al artículo escrito por Tomás Pueyo, originalmente en inglés y titulado “Coronavirus: The Hammer and the Dance” (“El Martillo y la Danza”).
    Aún voy a revisar detenidamente ambos artículos, pero para muestra un botón.
    Decepcionante, realmente.

  6. La visita del COVID19 al Perú, muestra que la dispersión del Sistema de Salud del Perú es una debilidad, de acuerdo con lo anotado por Eduardo Nonato Santos, el sistema debe contar con infraestructura más robusta*, moderna y personal con mejores condiciones laborales.

    * Mención des-honrosa a los vicios vistos por la megacorrupción de Lavajato que se apropiaron de fondos estatales en hospitales construidos mas no inaugurados a la fecha.

  7. Regi. GRACIAS por su valioso Articulo, lo he compartido gratamente, ¡¡ Podríamos decir que el Sur del Perú, arribara al R > 1, despues de este AISLAMIENTO que podría suspenderse el 11 de Mayo , y el llamado Huayno como region focalizada, presume una atención aun mas contundente. Como HACER en el caso de Tacna.
    Gracias.
    Atte.
    Luis Alberto Sánchez

  8. El análisis hecho sin mencionar fuentes esta muy explicado,, es entendible, quizas explica mejor lo que el presidente ya mencionó,, lo que si vale la pena valorar o incidir es el valor de R por región, quizas el desajuste de restricciones debería servpor región,,, y con respecto a lo mencionado por mi colega Dr Herbert Mendoza, efectivamente en zonas de altura no hay casos graves de covid o si hay es muy aislado,, alguien comente al respecto

  9. Importante su analisis, algunos profesionales del gobierno no pudieron desmenuzar para que entienda la poblacion,y de que se trata este asunto del martillazo y el baile. Viscarra sin saberlo a ciencia cierta, estaba haciendo bien, pero una semana dos de retraso, porque entonces los datos hubieren sido muchos menores que hoy. Es verdad que en esta etapa debemos atacar los contagios por regiones, hacerlas mas restrictivas en donde se esta elevando el contagio.
    En la region del cusco, es donde yo radico, me pareceque esos datos estan un poco abultados, el covid 19 en cusco han estado mejor controlado que en otras regiones.

  10. Regí pienso que después de haber leído el artículo es fundamental tener una data no solo respecto a los casos de contagios, si no sugerir al gobierno contar con una data actualizada del movimiento poblacional de los ciudadanos. Como ejemplo en el caso puntual de la gente que migra de la sierra a la costa (Lima –Huancayo) y que se realizaba a diario para proveer de alimentos perecibles y en el caso de otras provincias la mano de obra y otras actividades que generan el movimiento de personas. Habiéndose en la mayoría de las provincias acelerado el contagio por las actividades de migración descontrolada que se mencionó anteriormente. En tal sentido al aplicar la supresión de medidas controladas en las regiones del país tendrá que considerase como lo mencionaste, medidas acorde, a nuestra realidad acompañada de datos estadísticos confiables a fin de poder disponer de un termómetro de la situación en el momento que se requiera, con la simplicidad y veracidad de la información en el momento que más se requiera, cosa que actualmente no disponemos. Finalmente contar con un sistema de registro digital del movimiento poblacional efectivo, para después de esta pandemia.

  11. estos datos aportan para ajustar la respuesta del estado y de la sociedad civil. el gobierno facilitar todas las datas disponibles para poder ser analizadas con diferentes criterios y dar respuestas individuales a cada zona del Perú. Dentro de cada ciudad existen diferentes ámbitos con sus respectivas características que impiden hacer un trabajo centralizado entonces como podríamos centralizar toda la respuesta en un solo ente.
    Últimamente estamos. hablando de una guerra contra el virus. y el virus actúa como un terrorista oculto, agazapado esperando la oportunidad de dar un golpe (fotos de alguien que muere en la calle, muertos abarrotados en los pasillos de un hospital, etc), que causan temor en la población y lo estamos enfrentando con estrategias de guerra convencional; con un comando rígido centralizado la sociedad civil puede dar aportes como el de Ragi Yaser Burhum Espinoza,

  12. Muy bueno el aporte para la toma de decisiones conforme al comportamiento de l virus,se evidencia que las restricciones tomadas están dentro de lo que indica el control epidemiológico,con la toma de muestras y la diferenciación del comportamiento por regiones,es un artículo que lo estoy difundiendo afín de dar a conocer y recibir más aportes para el control de la pandemia

    • Si la poblacion comprendiera este tipo de informacion probablemente se involucraran en los ajustes promovidos por el gobierno, entonces R1

  13. hola. huaynodata se quedo en 4 de mayo, que paso??? o donde puedo encontrar el seguiiento que haces. saludos de Arequipa

  14. El martillo y el huayno Peruano, buena info


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