Desde que el gobierno dio a conocer el primer caso confirmado de Covid-19 el día 06 de marzo, el número de casos ha venido creciendo exponencialmente. En el Gráfico 1 se muestra la evolución de los casos confirmados hasta el 20 de marzo. Observamos el carácter exponencial de la curva que se traduce en un mayor número de casos nuevos día tras día. Adicionalmente, tenemos que tomar en cuenta que el número de casos nuevos puede estar subestimado debido al limitado número de pruebas de despiste que se hacen en el país. Esto podría cambiar radicalmente con el anuncio del gobierno que se han adquirido un millón y medio de “kits” de pruebas y que estarían llegando la próxima semana.
Han circulado en las redes modelos simples de regresión exponencial que proyectan el probable número de casos confirmados con base a la estadística acumulada hasta el día 20 de marzo. Las cifras de estas proyecciones son alarmantes. Algunas predicen que el número de casos acumulados podría llegar a superar el millón de casos a fines de abril. Evidentemente, este tipo de modelos de crecimiento exponencial no toman en cuenta el efecto de la cuarentena decretada por el gobierno y las medidas adicionales que el gobierno viene implementando.
¿Existe algún otro método econométrico más adecuado que el modelo exponencial? Afortunadamente si existen varios métodos más adecuados para predecir la propagación de enfermedades altamente contagiosas. El más utilizado es el modelo SIR desarrollado en 1927 por W.O. Kermack y A.G. McKendrick y que consiste en clasificar a la población en tres categorías: (i) Individuos susceptibles (S); (ii) individuos infectados (I); e individuos recuperados de la enfermedad (R) o que están inmunes o en condiciones ni de enfermar nuevamente ni de transmitir la enfermedad a otros. De las iniciales de estas tres categorías proviene el nombre del modelo.
¿Existe algún estudio que aplique este modelo al caso peruano? Afortunadamente si existe. Hace algunos días los investigadores Jairo Pinedo Taquia del Politécnico de Milán y Jhelly Perez Núñez de la Universidad de San Marcos, publicaron el estudio “Estimación de la propagación del Coronavirus 2019 (COVID-19) en Perú usando el modelo SIR”. En este estudio los investigadores asumen que no existe cuarentena y que toda la población del Perú es susceptible a la infección. Sus conclusiones son alarmantes. Pinedo y Perez concluyen que el número máximo de contagiados se daría alrededor del 05 de mayo con aproximadamente 8 millones 462 mil personas infectadas con 421 mil hospitalizados y 170 mil personas en cuidados intensivos.
Utilizando el mismo modelo, el autor ha simulado el impacto de la cuarentena en la evolución de los casos de COVID-19 en la población peruana. Una forma simple de simular el impacto de la cuarentena consiste en limitar el número de personas susceptibles de contagio (número de personas no aisladas durante la cuarentena, como personal policial, enfermeros, personal autorizado, etc.). En nuestro caso, en lugar de asumir que los 31 millones de peruanos son susceptibles de contagio, se han planteado dos escenarios: (i) escenario de cuarentena laxa con una población susceptible de 3 millones; y (ii) escenario de cuarentena rígida con una población susceptible de 1 millón.
Los resultados de estas simulaciones se presentan en el Gráfico 2. En el caso de una cuarentena laxa, el número de infectados llegaría a 341,900 a mediados de abril. En este caso el número de hospitalizados seria de 33,630. En el escenario de cuarentena rígida, el número de infectados seria de 114,100 y el número de hospitalizados 11,400. Los resultados de las simulaciones indican claramente la importancia de tener una cuarentena rígida. De otra manera corremos el riesgo de hacer colapsar al sistema de salud.
¿Está el gobierno tomando las medidas adecuadas para garantizar una cuarentena rígida? Si bien los primeros días de la cuarentena se han visto plagados de problemas, el endurecimiento del control y medidas adicionales como el toque de queda y restricción vehicular han contribuido a mejorar la eficacia de la cuarentena. Sin embargo, consideramos que la medida de otorgar bonos de 380 soles a la población más necesitada es un contrasentido por la forma en que se viene implementando. De igual forma la comercialización del agua potable en los barrios que carecen de conexión de agua es otra medida que atenta contra el éxito de la cuarentena.
En el caso del bono de los 380 soles, la necesidad de que las personas beneficiadas se acerquen a un banco a cobrarlo aumentará la movilidad de por lo menos tres millones de personas. Una vez cobrado el bono, estas personas tendrán que acudir a los mercados para adquirir sus bienes de primera necesidad contribuyendo aún más a disminuir el distanciamiento social y por ende el éxito de la cuarentena.
Una solución más eficiente debería contemplar el reparto de canastas familiares por parte de las fuerzas armadas a la población mas necesitada. Se debería disponer la implantación de una línea telefónica de emergencia para atender las necesidades urgentes de agua potable (en los barrios que carecen de ella) y de canastas familiares. Las fuerzas armadas podrían constatar al momento de la entrega la situación de la familia y coordinar con las unidades del ministerio de salud las medidas de aislamiento o pruebas de descarte necesarias para asegurar el éxito de la cuarentena. El sistema de salud debería reforzar su capacidad de tratamiento de los infectados para asegurar su pronta recuperación. La oportuna separación de pacientes con síntomas leves y los que requieran de tratamiento especializado será pieza clave para evitar el incremento de la mortalidad.
El impacto económico, especialmente sobre las medianas y pequeñas empresas será significativo, tomado en cuenta que, de acuerdo con nuestras simulaciones, solo a partir de mayo se lograría controlar la epidemia del COVID-19. Toda empresa que se haya visto obligada a paralizar sus actividades como consecuencia de la cuarentena impuesta debería recibir por lo menos un bono equivalente a la planilla salarial de dos meses para impedir el despido masivo de trabajadores y el cierre de las empresas involucradas. De esta forma se estaría en condiciones de retomar rápidamente la actividad productiva una vez superada la epidemia.
