El Centro Nacional de Información Biotecnológica de Biblioteca Nacional de Medicina de los Estados Unidos realizó una revisión sobre la efectividad de medidas de aislamiento

El COVID-19 es una enfermedad emergente que ha sido clasificada como una pandemia por la Organización Mundial de la Salud (OMS) y que ya superó los 1.600.000 contagiados y los 100 mil muertos en todo el mundo, afectando a 210 naciones. Para apoyar a la OMS con sus recomendaciones sobre cuarentena, el Centro Nacional de Información Biotecnológica de Biblioteca Nacional de Medicina de los Estados Unidos realizó una revisión sobre la efectividad de la cuarentena durante los brotes graves de coronavirus.

Para esto llevaron adelante un estudio para evaluar los efectos de la cuarentena, sola o en combinación con otras medidas, de personas que tuvieron contacto con casos confirmados de COVID-19, que viajaron desde países con un brote declarado o que viven en regiones con alta transmisión de la enfermedad.

¿Cómo lo hicieron? La OMS proporcionó registros de búsquedas diarias en bases de datos chinas hasta el 16 de marzo de 2020. A partir de allí realizaron estudios de cohortes, estudios de casos y controles, series de casos, series de tiempo, series de tiempo interrumpidas y estudios de modelos matemáticos que evaluaron el efecto de cualquier tipo de cuarentena para controlar COVID-19.

Los científicos también incluyeron estudios sobre el SARS (Síndrome Respiratorio Agudo Severo) y MERS (Síndrome Respiratorio del Medio Oriente) como evidencia indirecta del brote actual de coronavirus.

Dos revisores seleccionaron de forma independiente el 30% de los registros, mientras que un solo autor de revisión examinó el 70% restante. Seleccionaron todas las publicaciones de texto completo potencialmente relevantes de forma independiente. Un autor de la revisión extrajo los datos y evaluó la calidad de la evidencia y un segundo autor de la revisión verificó la evaluación. Se calificó la certeza de la evidencia de los cuatro resultados primarios: incidencia, transmisión posterior, mortalidad y uso de recursos.

Los resultados principales revelaron que se incluyeron 29 estudios; 10 estudios de modelado sobre COVID-19, cuatro estudios de observación y 15 estudios de modelado sobre SARS y MERS.

Los estudios de modelado informaron consistentemente un beneficio de las medidas de cuarentena simuladas, por ejemplo, la cuarentena de personas expuestas a casos confirmados o sospechosos evitó 44% a 81% de casos incidentes y 31% a 63% de muertes en comparación con ninguna medida basada en diferentes escenarios. La evidencia sugirió que cuanto antes se implementen las medidas de cuarentena, mayor será el ahorro de costos.

Se indicó que el efecto de la cuarentena de los viajeros de un país con un brote declarado en la reducción de la incidencia y las muertes fue pequeño. Cuando los modelos combinaron la cuarentena con otras medidas de prevención y control, incluidos el cierre de escuelas, las restricciones de viaje y el distanciamiento social, los modelos demostraron un efecto mayor en la reducción de nuevos casos, transmisiones y muertes que las medidas individuales por sí solas. Los estudios sobre SARS y MERS fueron consistentes con los hallazgos de los estudios sobre COVID-19.

Los investigadores llegaron a la conclusión de que “la evidencia actual para COVID-19 se limita a estudios de modelado que hacen suposiciones de parámetros basadas en el conocimiento fragmentado actual. Los resultados indican constantemente que la cuarentena es importante para reducir la incidencia y la mortalidad durante la pandemia de COVID-19”. Determinaron que la implementación temprana de la cuarentena y la combinación de la cuarentena con otras medidas de salud pública como el distanciamiento social es importante para garantizar la efectividad a la hora de bajar la curva de contagios.

Para mantener el mejor equilibrio posible de medidas, los encargados de tomar decisiones deben monitorear constantemente la situación del brote y el impacto de las medidas implementadas. Las pruebas en muestras representativas en diferentes entornos podrían ayudar a evaluar la verdadera prevalencia de infección, y reduciría la incertidumbre de los supuestos de modelado. El estudio de la NCBI fue encargada por la OMS y apoyada por Danube-University-Krems.