Azeem Azhar entrevista a Adam Kucharski, matemático y epidemiólogo de la Escuela de Higiene y Medicina Tropical de Londres, para analizar el estado del brote comúnmente conocido como Coronavirus. Adam está trabajando actualmente en la proyección de la propagación del virus y desarrollar mecanismos eficaces de respuesta para ralentizar su propagación.

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Modelización de la Pandemia
19 de marzo de 2020
Azeem entrevista a Adam Kucharski, matemático y epidemiólogo de la Escuela de Higiene y Medicina
Tropical de Londres, para analizar el estado del brote comúnmente conocido como Coronavirus. Adam
está trabajando actualmente en la proyección de la propagación del virus y desarrollar mecanismos
eficaces de respuesta para ralentizar su propagación.
Adam es el autor del libro “Las Reglas de Contagio: Por qué se propagan las cosas y por qué se detienen,
que explora los principios subyacentes detrás del contagio.
En esta entrevista, Azeem y Adam discuten:
• ¿Cuáles son los impulsores clave de las curvas epidémicas? Incluyendo algunas predicciones
• Cómo los cambios de comportamiento afectan el modelado y la predicción
• Cuando es una población “libre de virus”
• ¿Qué niveles de prueba son suficientes para enfrentar la crisis actual?
NOTA: esta transcripción se creó a partir del audio sin formato de la entrevista original, y no se editó (que
es el procedimiento habitual de Azeem) para proporcionar el contenido lo antes posible. Habrá algunos
errores de transcripción, pero creemos que el contenido sustantivo es sólido.
Azeem Azhar: Hola a todos. Este es el podcast de “Vista Exponencial”. Hoy tenemos una breve
discusión con un invitado muy especial. Estoy con Adam Kucharski. El es
profesor asociado en el “London School of Hygiene and Tropical Medicine”.
Trabaja en el área de análisis matemático en brotes de enfermedades
infecciosas, un área muy relevante hoy en día. Acaba de escribir un libro
llamado “The Rules of Contagion” (Las Reglas de Contagio), el cual trata sobre
las razones por las cuales las enfermedades se propagan y por qué se detienen.
Un libro muy interesante que recomiendo, si todavía puedes lidiar con
información adicional sobre contagios de enfermedades.
Azeem Azhar: Adam, gracias por tu tiempo hoy.
Adam Kucharski: No, gracias por la invitación.
Azeem Azhar: Si. ¿Que tan ocupado estas en este momento?
Adam Kucharski: Muy ocupado. Obviamente, están sucediendo muchas cosas muy rápido en
términos de comprender lo que está ocurriendo, planificar los pasos siguientes,
evaluar diferentes escenarios y realmente tratar de llenar los vacíos de
conocimiento que aún tenemos en nuestro conocimiento.
Azeem Azhar: Vamos a comenzar por entender bien la terminología. ¿Estaríamos hablamos de
la epidemia actual como una pandemia de COVID-19, que es un tipo de

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enfermedad del SARS-CoV-2, el cual es realmente el virus que se está
propagando, o es algo más?
Adam Kucharski: Si, comúnmente la gente lo llama COVID-19. A menudo nos referimos a la
enfermedad de la que las personas se enferman como COVID-19, que es una de
las enfermedades que se pueden desarrollar a partir de la infección del SARS-
CoV-2, que es el virus y a menudo, nos referimos a la infección como tal. Pero
pienso que en un uso amplio es más fácil llamarlo COVID-19.
Azeem Azhar: Entonces es COVID-19. Bien, entonces comencemos tratando de entender que
es lo que realmente hace un matemático trabajando en el área de
epidemiología.
Adam Kucharski: Existen varios elementos que debemos tener en cuenta cuando trabajamos en
el estudio de este tipo de brote. Uno de los puntos importantes es el
relacionado con el entendimiento de los patrones de transmisión, porque
normalmente se ve el número de casos que aparecen con el tiempo, pero estos
indicadores no necesariamente arrojan el numero de casos directamente
originados por cada persona infectada. Por ejemplo. Luego, también puede que
tengas cierto nivel de prejuicios en tu base de datos y falta de visibilidad de
todos los casos. Lo cual puede resultar en reportes incompletos o erróneos.
Adam Kucharski: El análisis que nosotros y muchos otros hacen, trata de adaptarse a esos
retrasos, esos prejuicios y, como resultado, obtener una imagen más precisa del
comportamiento de la transmisión. Y luego, cuando está evaluando la gravedad
de la enfermedad y el nivel de fatalidad, nuevamente, todo este tipo de datos
son contemplados aquí.
Adam Kucharski: Entonces, en las primeras etapas, se puede utilizar algunos de estos métodos
simples para hacer ajustes y obtener una imagen más razonable. Para luego, a
medida que avanzas, incorporas algunos de estos procesos claves que
consideras importantes y exploras escenarios para lo que puedan suceder a
continuación.
Azeem Azhar: Entiendo. Si comenzamos con algunos de estos conceptos básicos, cuando
piensas en una enfermedad y comprendes cuán rápido puede propagarse,
¿cuáles son las características que integrarían este modelo? Quiero decir, las
personas hablan de R-0, hablan de la susceptibilidad a que la infección se
propague y se arraigue. Hablan de períodos de incubación. Debes tener un
modelo que incluya un montón de variables. ¿Cuáles son los puntos claves?
Porque estoy seguro de que volveremos a ello en el curso de esta conversación.
Adam Kucharski: Creo que en el nivel superior hay dos variables importantes que se deben tener
en cuenta al trabajar en la curva epidémicas, y como dijiste, por un lado, el
“número de reproducción”; que se refiere al promedio de infección por cada
persona, ¿cuántas infecciones cada persona genera? Si eres infectado, ¿a
cuántas personas en promedio se lo puedes trasmitir?

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Adam Kucharski: La otra variable es lo que se conoce como el “intervalo en serie”, la cual se
refiere al intervalo de tiempo que transcurre desde el día en particular que una
persona se infecta y el día en particular que esa persona infecta a otra, el lapso
entre infecciones de una persona a otra. Y si lo piensa, este cálculo de
reproducción realmente te puede dar una idea de la magnitud de contagio. Caso
por caso, cuánto aumenta en el siguiente nivel, y luego el intervalo en serie te
da una escala de tiempo como variable para trabajar. Entonces, en un nivel más
simple, esos dos valores te permitirían extrapolar a futuro, por lo que se podría
ajustar a los nuevos datos y luego extrapolar esos valores, por ejemplo, un par
de semanas, y así evaluar ese nuevo escenario.
Adam Kucharski: Como dijiste, también existen otras variables como el período de incubación. Si
estamos en presencia de preguntas más detalladas, las incorporamos a medida
que avanza el proceso, pero creo que fundamentalmente para lograr un análisis
real de la situación, el número de reproducción y el intervalo de serie son los
datos iniciales que realmente nos interesan.
Azeem Azhar: Una de las cosas que parece estar sucediendo con COVID-19 es que no es como
el tipo de pandemias que vemos en las películas de zombis. En las películas de
zombis, la persona contrae la condición y luego se convierte inmediatamente en
un zombi, por lo que se identifica fácilmente que la persona tiene la condición, y
luego la transmite. Pero COVID-19 parece tener este extraño atributo donde los
síntomas no son visible durante un número de días.
Adam Kucharski: Sí, y ese atributo es una de las razones por las que esto ha sido más difícil de
controlar, porque en estos escenarios ficticios, es fácil saber quién está
infectado. A menudo es bastante claro, y en realidad en infecciones como el
SARS, el Ébola. Por lo general, una gran parte de las infecciones ocurren cuando
las personas tienen síntomas muy distintivos y están más enfermos, y eso
significa que se puede identificar quién tiene la enfermedad y quién podría estar
en estado en riesgo.
Adam Kucharski: El problema con la información inicial del COVID y la evidencia que tenemos
hasta ahora, es que al parecer la infección ocurre justo antes de que las
personas muestren algún tipo de síntomas o cuando tienen signos muy leves de
la enfermedad. Entonces, en el momento en que alguien se presenta enfermo
en un hospital y se procede a aislarlo para controlar la infección, probablemente
ya se ha realizado la mayor parte de su transmisión. Entonces, en realidad, en
todos los casos que aparecen gravemente enfermos, realmente lo que estás
viendo son eventos que han sucedido en el pasado donde la transmisión ya no
se ha controlado.
Azeem Azhar: Esto representa un gran reto. Entonces, si pensamos en el modelo de esta
situación en particular, estaríamos realmente hablando de lo acontecido en las
últimas ocho o diez semanas. Por otro lado, me da curiosidad el tema de cómo
se está propagando la epidemia de acuerdo con los modelos originales de tu
estudio. ¿Piensas que los índices de propagación están más o menos por encima
o por debajo de tu modelo de cálculo?

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Adam Kucharski: Una de las primeras pistas de que estábamos en presencia de un problema
mayor de lo que inicialmente se pensaba, fue cuando recibimos informes de 41
casos de neumonía en China, y luego el reporte de epidemiología del “Imperial
College” publicó un análisis basado en casos que provenían de otros países. Esto
es algo inusual, no es realmente plausible si solo tenía 41 casos, que ya en otros
tres países se identificaran casos provenientes o con conexión directa al centro
del brote en China, lo que produjo una nueva estimación de al menos 1400
casos ya existían en Wuhan para ese entonces.
Adam Kucharski: Entonces, se hizo un cálculo muy simple con ese número de reproducción y el
intervalo de serie, suponiendo que su comportamiento era como el SARS,
regresamos y lo hicimos en base a ese nivel de crecimiento. Esto fue
literalmente un cálculo de dos minutos que cualquiera pudo haber hecho, más o
menos lo mismo que una curva exponencial.
Adam Kucharski: Pensamos inicialmente que no teníamos un gran número de casos,
probablemente alrededor de dos aquí. Suponiendo que ese era un aumento
genuino en los casos que se presentaron entre uno o dos meses. Pero luego
hicimos más estudios y talleres, y nos fuimos dando cuenta que en realidad
parte del problema era que muchos de los casos declarados en China,
únicamente mostraban el extremo severo del espectro, lo cual genero un
cambio en la manera que se estaban entendiendo y produciendo los reportes.
Hubo mucha especulación a finales del mes de Enero; ¿Están en realidad
disminuyendo los casos? ¿Qué está pasando realmente en China?
Adam Kucharski: Así que creamos modelos que podrían capturar, o más bien generar valores que
podrían compararse y extrapolarse. Por ejemplo, generaríamos un subgrupo
que vería cuántos casos provenientes de otros lugares existen, y tendríamos
algo. Si estás haciendo vuelos aéreos de evacuación, ¿qué prevalencia se
esperaría? Se mostrarían valores provenientes de especulación, así como
aquellos correlacionados con las bases de datos.
Adam Kucharski: Y luego, esencialmente podríamos combinar alrededor de media docena de
conjuntos de datos que por sí solos no eran muy fiables y podríamos intentar
averiguar el conjunto de dinámicas de transmisión más plausible que podría
explicarse al combinar todo este conjunto de datos.
Azeem Azhar: Bien, entonces es como el cuento de los seis ciegos mirando al elefante,
¿verdad? Cada uno de ellos imprime una pieza, con la esperanza de que tu
luego puedas armarlo.
Adam Kucharski: Y ese es el gran desafío, porque en esos primeros datos, cada resultado arrojaba
una historia diferente. En realidad, hacia finales de enero estábamos todavía
tratando de establecer una correlación. Los cálculos estaban llegando,
generando intervalos, lo cual nos permitía estimar lo que estaban haciendo y
como los datos de China se estaban desacelerando. En ese momento, las
personas pensaban que probablemente habían alcanzado un nivel de saturación

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y que, en realidad, ese no era el caso y los niveles de infección continuaban
subiendo.
Adam Kucharski: Por lo tanto, ignoramos la totalidad de los datos que provenían de China, y nos
dedicamos únicamente a observar los vuelos de evacuación, y de allí dedujimos
que existía una caída en el número de nuevos casos. El número de reproducción
era originalmente de aproximadamente dos y medio por ciento, y se redujo esa
semana a aproximadamente entre uno y dos puntos.
Adam Kucharski: Y en realidad ahora que tenemos una mayor cantidad de datos, en retrospectiva
es algo maravilloso. Ahora es obvio que eso fue lo que sucedió, pero en ese
momento estábamos tratando de probarlo.
Azeem Azhar: ¿El número de reproducción fue menor de lo que habíamos pensado?
Adam Kucharski: Sí, porque ahora si miras los datos, claramente el brote alcanzó su punto
máximo, y luego se ralentizó en Wuhan. Entonces, el hecho de que la
transmisión había disminuido, ahora que miras la curva, dices: "Bueno, por
supuesto que sí", porque, no podrías haber tenido ese crecimiento exponencial
que se desaceleró tan rápidamente.
Adam Kucharski: Pero lo que estábamos tratando de hacer era obtener de una manera temprana
algún tipo de validación externa que, incluso si no confiamos en esos datos,
podríamos llegar a la misma conclusión con otras fuentes de datos.
Azeem Azhar: Correcto. He estado leyendo muchos de los artículos que se han publicado en
“The Lancet”, y en el “New England Journal of Medicine”, en las encuestas
preimpresas, e incluso según el artículo del “The Imperial”, el periódico de
principios de esta semana. No había comprendido, y tal vez tarde en entender,
que estábamos comenzando a rebajar nuestras estimaciones de este R-0, que es
el número crítico, ¿cierto? Es la cantidad de personas, es probable que alguien
que tiene COVID-19 infecte a otros. Por lo que la gente sigue diciendo que son
dos, dos y medio, pero estás empezando ... ¿Eres capaz de decir dónde crees
que está el rango actual?
Adam Kucharski: Si. Supongo que lo llamaríamos un escenario descontrolado. Esta entre dos y
tres, si la población sigue con su vida diaria. Es como si Italia para ser sincero,
fuera como el Reino Unido hace un par de semanas, donde nadie realmente
tomaba esto en serio. Todos se dedican a sus asuntos. Estarías viendo un dos o
tres por ciento, ya que se duplica, más o menos, cada cinco días.
Adam Kucharski: Pero, por supuesto, el comportamiento cambia eso, porque la cantidad de
infecciones que se dan dependen del comportamiento de la gente. Depende de
lo que hagas. Depende de si te estás lavando las manos, este tipo de cosas.
Vimos un descenso. Fue alrededor de dos y medio en China y las medidas,
básicamente, encerrar a las personas en sus pisos, logro reducir la infección,
bajó considerablemente.

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Adam Kucharski: Realmente no necesita un modelo que le diga que esperaría ver algún efecto,
pero es útil poder cuantificarlo, y actualmente estamos rastreando en Italia, que
hace una o dos semanas, tuvo una reproducción de aproximadamente dos o
tres, al igual que muchos otros países. Ahora está cerca de uno. Todavía no está
allí, pero creemos que tiene este retraso, porque obviamente detiene la
transmisión ahora, y luego las personas tienen que enfermarse, y luego
aparecen en los datos. Por lo tanto, lleva una o dos semanas, pero estamos
viendo que la desaceleración ocurre en otros lugares ahora.
Azeem Azhar: Eso es fascinante. Hablemos un poco sobre el Reino Unido ¿Podría ayudar a los
oyentes a entender cómo su grupo en la Escuela de Higiene y Medicina de
Londres tiene un impacto en el tipo de decisiones que el gobierno termina
tomando?
Adam Kucharski: Si. Hay algunos pasos para la toma de decisiones del gobierno. Usted tiene
COBRA, del cual la mayoría de nosotros hemos oído hablar, que preside el
Primer Ministro, y ese es el tipo de comité de emergencia que toma estas
decisiones.
Adam Kucharski: Para una emergencia, tendrás un grupo de asesores y expertos científicos en ese
tema en particular que proporcionarán evidencia y asesoramiento a COBRA, y
luego ese grupo de expertos tendrá subgrupos, personas en diferentes cosas: un
subgrupo sobre modelado, un subgrupo sobre ciencias del comportamiento y,
obviamente, un montón de otras consideraciones económicas. Entrarían otras
cosas.
Adam Kucharski: Pero en el subgrupo de modelos, hay alrededor de 10, 12 quizás, es un grupo en
el Reino Unido donde todos contribuyen con una base de evidencia. Entonces
no es que estemos diciendo, "El gobierno debería hacer esto", nosotros solo
examinamos una amplia gama de preguntas.
Adam Kucharski: Al principio, incluso solo nos referíamos a la transmisión de la enfermedad.
Estaríamos examinado la idea de detección en la llegada de vuelos, ¿funciona la
detección de temperatura en los aeropuertos? Todo este tipo de cosas, y luego
esos grupos intentaron llegar a algún tipo de evidencia consensuada. Por lo
tanto, no es un tipo de decisión propuesta, por lo que se dice: "Según la
evidencia disponible, creemos que esta situación tendría este efecto. Esta
situación esperaría resultar en esto ", y luego eso alimenta la cadena, y
combinado con toda la otra evidencia, forma algún tipo de base para la toma de
decisiones. Por lo tanto, realmente se está tratando de tener un grupo
independiente que recibe toda la información, y mucho de lo que hacemos
puede no estar de acuerdo con lo que hacen los demás, pero esperamos poder
encontrar algún tipo de consenso de evidencia amplia para presentar
recomendaciones al primer ministro.
Azeem Azhar: Creo que para la persona promedio en el Reino Unido y para las personas que
miran lo que está sucediendo allí, parece haber una sensación, justa o no, de
que tenemos lo que podría llamarse una estrategia de sacudidas, que es hacer

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una cosa, luego sacudirse y hacer otra cosa, luego sacudirse y hacer otra cosa.
Tal vez eso sea solo una falla en la comunicación, pero tengo curiosidad en
tratar de entender esto.
Azeem Azhar: Me refiero a la discusión de la cena, si todavía tuviéramos cenas, sería como:
"¿Cuál fue el impacto del documento de Ferguson Imperial, que nos dice sobre
la represión frente a la mitigación a principios de esta semana? ¿Por qué
Singapur, Hong Kong o Taiwán tienen una experiencia tan diferente a Italia, a los
Países Bajos, a Suiza o al Reino Unido? ¿Porque es la misma enfermedad y todos
somos la misma gente?
Adam Kucharski: Creo que, en primer lugar, afecta la idea de que hay muchos grupos trabajando
en diferentes niveles, lo cual no hace fácil la comunicación, como sería el caso si
existiera un documento único de investigación arrojando una narrativa más
simple que sugiera los cambios necesarios.
Adam Kucharski: Creo que a menudo ha surgido la idea de que hay un modelo que impulsa toda
la política del Reino Unido y existe este modelo oculto que nadie conoce, y en
realidad no es así. La decisión, por ejemplo, de la detección de temperatura a la
llegada de los vuelos, tenemos documentación sobre eso, y muchos otros
grupos lo han analizado. Resultaría difícil encontrar un epidemiólogo que esté
de acuerdo con la idea de que la detección de la temperatura al llegar un vuelo
capturará una gran cantidad de casos. Podría dejan pasar a un gran número de
casos y potencialmente puede pecar por complacencia en el resultado. Vimos
en los EE. UU. que se concentraron mayoritariamente en las llegadas de los
vuelos de China, dejando a un lado el gran brote interno.
Adam Kucharski: Sin embargo, en términos de lo que sucedió en el Reino Unido, obviamente
Imperial o uno de estos grupos que se sientan en estas juntas, lo habrán tenido
en cuenta en todo momento, pero creo que tuvimos una posición realmente
difícil. Lo que nuestro grupo y muchos otros han estado seguros en las últimas
semanas, es que sabemos lo que se hizo en China funcionó. Como dije,
descubrimos ese resultado desde el principio, desde que otros lo validaron, que
el bloqueo redujo la transmisión. Pero la pregunta es, ¿hay alguna otra
combinación de directrices que puedan tener un impacto similar en el control
de la transmisión?
Adam Kucharski: Sabemos que países como Singapur, Hong Kong, Corea, han hecho un muy buen
trabajo de rastreo intensivo de contactos, muchas pruebas. En el caso de Hong
Kong se combina con más medidas de distanciamiento social, pero esos países
tienen mucha más experiencia, recursos y capacidad para hacerlo, y tienen
algunas ventajas estructurales y políticas. Tienen mucha más aceptación de la
población. Si nos fijamos en la confianza de la población en el gobierno, es
mucho, mucho más alto que en el Reino Unido.
Adam Kucharski: Dejando a un lado las consideraciones teóricas, sí tuvimos seguimiento de
contactos en el Reino Unido. Estábamos haciendo ese tipo de cosas con los
casos entrantes, y el enfoque que utilizamos y la capacidad que teníamos en el

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momento en que lo estábamos haciendo, demostrativamente, no fue suficiente
para contenerlo. De igual manera, todos los demás países de Europa que
estaban haciendo un seguimiento de contactos, lo que sea que estuvieran
haciendo en ese momento no funcionó.
Adam Kucharski: Entonces tenemos esta situación en la que sabemos que funciona un bloqueo.
Sabemos que el seguimiento de contactos que se implementó en el Reino Unido
el mes pasado no contenía esto. Entonces, ¿dónde nos deja eso? ¿Simplemente
nos bloqueamos indefinidamente? O ¿Intentamos explorar escenarios
puntuales en los que quizás tengamos que hacerlo? Y enfatizar que incluso
países como Singapur, que han hecho un trabajo increíble para contener esto,
están viendo cómo sus números de casos críticos han aumentado en los últimos
días. Con mayor cantidad de casos provenientes de otros lugares, cada vez es
más difícil. Los recursos que se requieren para mantener eso bajo los niveles
esperados subirán, a medida que sucedan más casos.
Azeem Azhar: Supongo que lo que veremos y apreciaremos es la cantidad de dinero adicional
que se tiene que dedicar si no se ejecutan las medidas, quiero decir £ 330 mil
millones, cubre en gran medida las trazas de contacto, porque creo que, para
contactar la traza de un Súper propagador, es posible que se necesite cinco
empleados a tiempo completo y un montón de acceso a los datos del teléfono
móvil. Quiero decir que se les pagará realmente bien con un presupuesto de £
330 mil millones.
Adam Kucharski: Y esto es muy típico en el tema de la prevención de brotes epidémicos, en
principio nadie quiere poner el dinero, pero luego, tan pronto como se produce
el brote, se sienten absolutamente abrumados y terminan invirtiendo grandes
costos, ya cuando todo es más grave. Vemos el mismo concepto una y otra vez.
Azeem Azhar: Hubo algunas cosas interesantes que planteaste allí, que creo que es importante
reconocer sobre nuestras propias circunstancias. Estoy pensando en el largo
plazo. Tenemos esta confianza disminuida en el gobierno. Tenemos un conjunto
particular de atributos quizás culturales. No hemos tenido la experiencia del
SARS. Todas esas cosas nos hacen más susceptibles a reunirnos y lidiar con esto
de manera temprana.
Azeem Azhar: Pero estamos donde estamos ahora, así que pienso en una pregunta tonta. Lo
siento, pero tú eres el experto. Soy como un tipo al final del micrófono. Desde el
principio hasta el final de COVID-19, cuando lo recibe, hasta su recuperación,
por lo que es un período de dos semanas.
Azeem Azhar: Si se evita que las personas se contacten fuera de, digamos, sus grupos
familiares, porque no podemos separar a las esposas de los esposos y a los hijos
de los padres y las madres, por ejemplo, ¿tres semanas, tres semanas y media?
¿No se llega a un grado bastante alto de certeza de que no hay más de este
virus esparciéndose? Claro, este escenario excluye los casos provenientes de
otros sitios

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Adam Kucharski: Sí, si nos movemos al mundo hipotético por un momento. Si se cierra
completamente las fronteras, sin que nadie entre o salga, quizás se haga algo
bueno, y puedas conseguir que las personas no se movilicen durante dos o tres
semanas, es posible que cerrar sea una opción. Nuevamente se debe tener en
cuenta el tamaño de un hogar, tal vez obtenga algunos hogares de cinco o seis
miembros. Entonces, si imagina una cadena de transmisión, en cada una,
incluyendo un poco de variabilidad, por lo que podría ser cinco días, podría ser
un tiempo más largo. Tienes que incluir un poco de variación en esto. Es de
esperar que tal vez con un bloqueo de dos meses donde todos cierren las
puertas de sus departamentos, no tenga más infección en la población. Y luego,
obviamente, a partir de ese punto, si mantienes la frontera cerrada, entonces
sabes que puedes seguir adelante con mayor control de la situación.
Adam Kucharski: Pero en realidad, eso requiere que cada persona de la población cumpla con su
parte. Aceptando que existirá algún tipo de mezcla, ya sea por exposición a
través de los servicios básicos o a través de la atención médica, porque, por
supuesto, algunas personas se enfermarán y necesitarán ingresar a los sistemas
de salud, y eso creará cierta mezcla.
Adam Kucharski: Entonces, en teoría, creo que esto tendría el efecto secundario de que
probablemente eliminaría el sarampión y todas estas otras afecciones que
podrían también estar circulando. Disminuiría considerablemente muchas
enfermedades si alguna vez se hiciera esto, pero la viabilidad de tener a todas
las personas de la población encerrada, con las fronteras cerradas,
desafortunadamente es algo que en realidad sería difícil de implementar por
completo.
Azeem Azhar: Absolutamente. Sí, la practicidad es extremadamente baja, lo que me hace
pensar en la naturaleza de lo que modelamos. El modelo más básico descrito al
principio, solo con el intervalo de serie y R-0 es lo que yo pensaría como una
especie de modelo agregado. Es el tipo de cosas que podrías construir en Excel,
donde solo buscas... Es como modelar un gas usando las leyes de gas de Boyle,
¿verdad? Es muy, muy, agregado, promedio, y es malo, pero lo que sabemos en
las redes sociales es que son mucho más complejas que eso. No necesariamente
se ven distribuciones normales en torno a cuán promiscuas son las personas en
sus vidas. Es mucho más una ley de poder. Ves esto, supongo que también en
epidemiología, donde obtienes súper propagadores que ... Al igual que el
paciente coreano numero 31 ¿verdad? Quien transmitió el virus a 10, 20, 50
personas, y obtienes un montón de personas que no lo transmiten mucho,
incluso si están infectados.
Azeem Azhar: Y también tienes estos efectos de localidad. Obtienes focos de infección que
emergen geográficamente. Quiero decir, si hay un foco en el que vivo en Brent.
Ese foco en Brent que se está saliendo de control, realmente no va a afectar
otro foco que se encuentra en Manchester, a 200 millas de distancia, o
francamente, incluso en Chelmsford, que está a 50 millas de distancia.

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Azeem Azhar: Entonces, ¿qué podemos hacer en términos del uso de modelos para capturar
ese grado de estructura de red, y si podemos usar esos modelos, ¿eso nos dice
más sobre los tipos de intervenciones más localizadas que podemos tomar?
Adam Kucharski: Sí, creo que la variación individual, particularmente en lo referente a la
transmisión y estructura de contacto, es increíblemente importante, pero
realmente depende de la pregunta que estamos interesados en responder. Por
ejemplo, si observamos las dinámicas en la etapa inicial y tratamos de obtener
una estimación del número de reproducción, una vez que nos referimos a los
miles de casos, el efecto principal de incorporar esa variación, si solo está
interesado en esa estimación general de la reproducción, solo aumentara la
incertidumbre.
Adam Kucharski: Hubo algunos estudios iniciales, algunos de los cuales básicamente ajustaban
una curva [Excel] a través de los datos y obtuvieron un número de reproducción
de poco más de dos por ciento con respecto a los datos provenientes de China.
Y hubo algunos que también lo lograron de una manera estadísticamente más
sólida, incorporando variación de nivel individual, y aunque obtuvieron la misma
estimación puntual, obviamente obtuvieron una incertidumbre más controlada
en torno a esa estimación. Por lo tanto, podría argumentar que la conclusión
principal fue la misma para ambos, pero obviamente uno manejó mejor la
incertidumbre.
Adam Kucharski: Creo que, como dijiste, hay situaciones en las que es muy importante tener esa
idea. Básicamente, tuvimos uno sobre cuándo el seguimiento de contactos se
descompone como una intervención, y tener esa variación de nivel individual es
realmente importante, porque no estás diciendo que todos tengan dos
contactos. Está teniendo a alguien a quien puede perder como contacto, y
genera 10, 20 infecciones, y eso puede ser importante si está tratando de
determinar si esta es una medida factible o no, y cuántas personas puede
escapar como desaparecidos.
Adam Kucharski: Pero luego hay otras cosas que dependen del nivel de agregación. En el pasado,
hemos realizado estudios bastante detallados en los que realizamos diarios de
comportamiento social para un gran número de personas. Realmente se rastreó
cuántas interacciones existían, y también observamos su riesgo de infección.
Descubrimos, por ejemplo, la pandemia de junio de 2009, que, para los niños,
en realidad, era la mezcla de nivel promedio de su grupo de edad lo que
impulsaba el riesgo de infección, y no necesariamente sus contactos
individuales. En otras palabras, un niño que no tiene contactos sociales en un
día tiene un riesgo de infección muy similar al niño que es popular, porque
intuitivamente se obtienen situaciones ambientales, el virus entra en la
superficie y en el aire. Por lo tanto, no se trata solo del tipo de estructura de red
social, sino también del entorno compartido.
Adam Kucharski: Descubrimos que, en realidad, una vez que está incorporando ese grado de
resolución de edad, puede explicar la mayor parte de su riesgo para las personas
con un modelo muy, muy simple, como por ejemplo 50 años, un modelo de

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grupo de edad, en lugar de un modelo en el que tener a cada individuo con su
estructura de contacto completa. Por lo tanto, se relaciona con la pregunta que
le interesa. Si lo que desea capturar se puede explicar con una estructura más
simple, entonces eso es obviamente preferible a incluir una estructura de red
muy detallada que en realidad no aumente su previsibilidad.
Azeem Azhar: Pero supongo que lo que intentaba orientar era si había formas de tener
intervenciones localizadas. El rastreo de contactos es el más localizado, ¿cierto?
Azeem Azhar: Porque te encontramos a ti y a todos tus compañeros, y lo resolvemos. Eso
puede ser efectivo dado lo que sabe actualmente sobre la naturaleza de un
COVID-19, en lugar de medidas de base amplia, que son esencialmente lo que
tenemos que hacer ahora al cerrar la economía, etc.
Azeem Azhar: Pienso que esto se podría explicar al observar la diferencia entre someter a un
paciente con cáncer a series de radiación en todas partes de su cuerpo, en lugar
de tener un cuchillo gamma preciso que atienda exactamente el área dónde
está el tumor. Y, ¿hay formas en que podemos brindar la información de apoyo
que puede permitir intervenciones más localizadas? Y de ser así, ¿cuáles son
esas formas? Y si hubiera intervenciones más localizadas, ¿sería eso algo más
sostenible con el tiempo?
Adam Kucharski: Totalmente. Ese es un punto clave. En un mundo ideal, se busca la intervención
más efectiva y menos disruptiva que pueda existir, y las que realmente están
dirigidas a atacar virus como el corona, SARS o MERS. Muchos de estos eventos
de súper difusión se produjeron en entornos saludables, por lo que una vez que
se controlaron, se sabe que se eliminó un 80% de la transmisión, porque estos
brotes tienden a estar centralizados en un puñado de eventos.
Adam Kucharski: El desafío actual que tenemos es que hay evidencias provenientes de Japón de
que ciertos entornos indican que los gimnasios y clubes nocturnos parecen
tener una incidencia desproporcionada en la transmisión. Pero por el momento
no existe una regla clara de tipo 80/20 o algo en ese sentido que nos lleve a la
conclusión que la gran mayoría de la transmisión se produce a partir de un
evento o tipo de sitio en particular.
Adam Kucharski: Por el momento, sabemos que ocurren este tipo de eventos de exposición
masiva, pero lo sabemos en retrospectiva. Creo que en realidad tuvimos algo
similar durante la epidemia de Ébola en 2014 y 2015, que hicimos un gran
análisis de los eventos de super propagación y tratamos de determinar si existen
características de individuos o entornos que nos hubieran permitido predecir
esto de antemano.
Adam Kucharski: Y, básicamente, el mayor vaticinador que pudimos encontrar fue que las
personas que generan muchas exposiciones secundarias son generalmente las
que no han sido rastreadas por contacto. Entonces, en otras palabras, las
personas simplemente siguen su rutina y acaban por difundirla a más personas.

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Lo cual no es realmente una cosa de salud muy útil, decir: “Podemos predecir
las personas que lo van a difundir, y son las que no se saben que están
infectadas”.
Adam Kucharski: Creo que esa es la situación. En realidad, espero que manejemos mejor algunas
de estas cosas porque si resulta, por ejemplo, tal vez la exposición ambiental
sea más importante de lo que esperamos, o tal vez haya estas configuraciones
específicas que están impulsando la transmisión, eso sería sea increíblemente
poderoso, porque recuerde que cada persona infectaba en promedio está
infectando a un número de personas más. Entonces, si existe mucha variación
entre las personas, lo que sugiere que algunas personas no están infectando
tanto mientras que un puñado lo están haciendo mucho. Entonces, si
pudiéramos predecir eso de alguna manera, eso podría ayudarnos a reducir la
transmisión, pero no está claro en este momento que haya este tipo de
cuantificaciones métricas simples que nos permitan identificar esas situaciones.
Azeem Azhar: En cierto sentido, no tenemos suficientes datos en este momento para construir
un modelo para predecir quién es, de existir, probablemente un súper
propagador.
Adam Kucharski: No, y uno de los desafíos es una gran cantidad de datos que tenemos en este
momento, me refiero a los datos clínicos, todo está mirando hacia el pasado.
Sabemos que estos eventos han ocurrido y tenemos que tratar de construir una
narrativa alrededor de ellos, pero idealmente lo que quieres es un estudio en
perspectiva a futuro.
Adam Kucharski: El rastreo de contactos es, en cierta medida, de esta manera, donde sabes que
alguien es infeccioso y luego puedes mirar a las personas posteriormente y lo
que hacen y lo que sucede, y eso te da, si lo piensas, una especie de prueba más
justa en el futuro, porque no estás tratando de desenredar retrospectivamente
lo que sucedió. En realidad estás diciendo que vamos a monitorear a estas
personas y ver cómo ocurre la transmisión. Y eso, a medida que ingresamos más
datos, serán realmente importantes para determinar cómo se está propagando
el virus.
Azeem Azhar: Eso suena eficaz, pero a la vez un tanto un poco teórico, sobre todo cuando
estamos actualmente con una especie de tiempo de duplicación de tres a cuatro
días. Me imagino que sería una conversación muy difícil con alguien y decir:
“Escucha, ¿te importa si dejamos que se extienda en este momento?”
Adam Kucharski: Si. Creo que los lugares que están haciendo pruebas intensivas obtendrán
mucha información de una manera indirecta. Porque, por un lado, probar
contactos y probar personas en detalle es útil para el control, y por el otro
también es útil para los datos, presentado un tipo de sinergias entre lo que es
bueno para el control y lo que es bueno para la comprensión.

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Azeem Azhar: Cuando pensamos en pruebas, obviamente ha sido porque la gente ha estado
observando a Corea y se han enfocado únicamente en los números de
exámenes realizados por día. Miras una economía o un país como el Reino
Unido y entiendes que existen diferencias... No hemos hablado de los Estados
Unidos, pero supongo que algunos de estos ejemplos son ampliamente
aplicables. ¿Cuál es el nivel adecuado de exámenes por día que lo mantendría
tranquilo, un epidemiólogo, pensando: "¿Vamos a manejar esto”, y tiene que
estar distribuido de manera desigual? Entonces, ¿altos niveles de pruebas y
áreas de población más densas?
Adam Kucharski: Sí, creo que no se trata solo del número de pruebas, sino de las proporciones
que estás logrando capturar. En las primeras etapas en el Reino Unido, por
ejemplo, cada prueba que vino ... Estábamos probando a muchas personas,
pero cada prueba que regresó fue para un caso que sabíamos dónde se
infectaron.
Adam Kucharski: Y luego esos números comenzaron a separarse, que cada vez teníamos más
casos en los que aparecían nuevas infecciones, no sabíamos el historial, lo que
significaba que probablemente haya otra persona por ahí que deberíamos haber
estado examinando. Entonces, si piensa en el esfuerzo de prueba hecho bien, si
está probando a miles de personas y está recibiendo solo un puñado de casos, y
sabe cuál es el historial de cada caso, eso sugiere que ese grupo de personas
examinadas este bajo control.
Adam Kucharski: Pero, por otro lado, si estás examinando a mil personas y está obteniendo 10
casos positivos, y en cinco de ellos, por ejemplo, no tienes idea de dónde
provienen, eso sugiere que tienes más infecciones y que necesitas una
estrategia de exámenes más amplia.
Adam Kucharski: Así que creo que ahí es donde estamos ahora, donde tenemos un gran número
de infecciones, y no estábamos en una posición en la que tengamos la
capacidad necesaria para dar una imagen precisa del historial. Básicamente, se
trata de querer ver la mayor cantidad posible de información sobre el brote, tan
pronto como sea posible, y creo que realizando exámenes continuos ayudaría
en este sentido.
Azeem Azhar: Ahora entiendo que tienes mucho trabajo, supongo, modelos en los que
trabajar esta tarde. Así que solo quiero hacer un par de preguntas más.
Azeem Azhar: Volvamos al punto donde muchos ciudadanos de Europa y Estados Unidos, y en
el Reino Unido estarán esperando los números de infectados todos los días. Se
anuncian y hablamos de ello en Twitter y Facebook. Usted mencionó
anteriormente que es muy parecido a mirar en el espejo retrovisor, y es una
vista histórica, en lugar de a dónde va la carretera. ¿Cómo cuantifica qué tan
turbia es esa imagen que estamos obteniendo, porque la miro y el problema
que tengo con los números que salen es que no sé cuándo se realizaron
realmente las pruebas? Algunos de ellos podrían haberse llevado a cabo ayer,

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hace unos tres días, algunos hace seis días. Todos se informan el día en que se
informan, y lo mismo es cierto para las muertes.
Azeem Azhar: No sé cuándo fueron diagnosticados esos pacientes por primera vez, cuándo
fueron ingresados por primera vez en el hospital. No tengo idea si estoy
mirando la tasa de mortalidad de pacientes de hace dos semanas, o de hace una
semana, o de hace tres semanas. Pero sí conoces esos datos. ¿Cómo
deberíamos mirarlo y darle sentido?
Adam Kucharski: Creo que, en primer lugar, no leo demasiado los datos del caso del Reino Unido
ni de ningún otro lado. Hemos visto en los Estados Unidos una gran mejora en
los números de casos detectados y eso es solo porque se están organizando en
el tema de las pruebas.
Adam Kucharski: Creo que los números de personas fallecidas son figuras métricas más clara para
observar, y ha sido bueno que algunos periodistas visuales se hayan centrado
más en eso porque creo que, en general, se informan con bastante rapidez, y
cerca de haber sido probados. Pero también creo que, pensando en lo que está
disponible con más detalle para los gobiernos, cosas como los datos de la UCI es
otra opción, que obviamente son figuras arrojadas aproximadamente una
semana antes de cualquier fatalidad, pero eso le da una idea de los casos en los
que está bastante seguro, y dónde estás en el brote no observado.
Adam Kucharski: Por supuesto, ambos ocurren, y la admisión en la UCI ocurre aproximadamente
tres semanas después de la infección, por lo que si desea averiguar dónde está
ahora, lo que debe hacer es tomar esos casos en la UCI, rebobinar tres semanas
donde obviamente va a acumular cierta incertidumbre porque no sabes
exactamente cuándo fueron. Debe intentar inferir cuándo podrían haberse
infectado, y luego, según los datos de crecimiento temprano, se debe proyectar
nuevamente para averiguar dónde se encuentra. Entonces, estás acumulando
incertidumbre hacia atrás, y luego un montón de incertidumbre hacia adelante,
lo que realmente crea este desafío al saber dónde estás en el brote.
Azeem Azhar: Datos turbios en todas partes. Si nos hiciera una suposición aproximada sobre el
nivel de infección en el Reino Unido hoy, es el 19 de marzo, ¿cuál sería su
suposición aproximada y en qué tipo de trayectoria estamos por un mes?
Adam Kucharski: En términos de números absolutos, es muy difícil precisar exactamente en qué
estamos, pero creo que ciertamente estamos viendo una increíble cantidad de
infección en Londres. No creo que realmente requiera un modelo basado en el
nivel de infección que estamos viendo. Puede hacer un reverso del sobre en
este momento. Casi todos tenemos un par de amigos que muestran síntomas, si
no más. Entonces, creo que incluso podría hacer ejercicio si tiene 50 amigos y ya
tiene dos o tres de ellos mostrando síntomas, ¿cuál es la prevalencia probable
en Londres?

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Adam Kucharski: Pero creo que, en términos de avanzar, realmente depende de cuán en serio las
personas tomen esto. Creo que ha habido muchas llamadas tempranas para que
ingresen decisiones gubernamentales de primer nivel, bastante simples. Quiero
decir que todo se trata de escuelas cercanas, eventos de cancelación, que todo
el modelado y tipo de lo que sabemos sobre la transmisión tendría algunos
efectos. Tal vez esté retrasando un poco la transmisión, aplanando el pico muy,
muy levemente, pero creo que allí también, se tiene que incluir un elemento de
responsabilidad individual en esto. Si recibe mensajes increíblemente claros de
todas las principales fuentes de noticias evitando salir, deberías estar
reduciendo tus interacciones sociales y buscando personas en riesgo, y algunas
veces la gente no lo está haciendo, no creo que sea suficiente decir: "El
gobierno no me obligó a hacerlo, así que no es mi culpa". "
Adam Kucharski: Creo que sí necesitamos tener algún tipo de responsabilidad sobre nuestras
acciones y pensar: "Bueno, si voy a salir y propagar la infección, y que, a unos
pocos pasos en la cadena, coloque a alguien en la UCI, eso es un
comportamiento que no debería haber hecho, y jugué un papel en eso ". Creo
que realmente debemos tener una perspectiva un poco más individual, así
como pedir el tipo de decisiones a nivel grupal y de gobierno, que también es
importante, pero ciertamente no es lo único que va a resolver esto.
Azeem Azhar: Es una época de paradojas y contradicciones. El coronavirus salta de algún
animal a un reservorio huésped, a través de los humanos, a través de algunos
mercados, se transmite por nuestras partes más dinámicas de la modernidad.
Eso es una paradoja. Es pequeño, 120 nanómetros. Derriba la economía
mundial, que es una de las cosas más importantes que conocemos. Eso es una
paradoja. Y luego, existe esta paradoja de que necesitamos actuar
colectivamente, pero también debemos asumir la responsabilidad personal
individual. Hay otra paradoja. Por lo tanto, es realmente un momento extraño
de paradojas que estamos tratando de navegar.
Adam Kucharski: Lo es, y creo que es un territorio muy nuevo. Creo que es por eso que quizás
algunas de las discusiones sobre los escenarios y hacia dónde íbamos han sido
bastante difíciles y desafiantes porque creo que lo es. Es un debate realmente
difícil, y creo que cualquiera que proponga una solución simple de dos semanas
para esto solo necesita mirar y pensar cuidadosamente dónde estamos, y lo que
realmente están proponiendo porque realmente no hay opciones fáciles en
esta. Creo que vamos a tener que trabajar muy duro y va a necesitar mucha
innovación.
Adam Kucharski: Creo que para pensar realmente cómo salimos de esto, hay un investigador de
EE. UU. Que hizo un buen hilo de Twitter ayer, y señaló que este es nuestra
nueva versión del programa Apollo. Que necesitamos innovación seria y
colaboración a gran escala para solucionar esto, y creo que hay mucho de cierto
en eso.

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Azeem Azhar: Adam, ha sido fantástico hablar contigo. Te he estado siguiendo en Twitter. Me
encantaría que otras personas sigan lo que estás haciendo y que obtengan tu
libro. ¿Cuál es la mejor manera para que se mantengan en contacto con usted?
Adam Kucharski: Estoy tratando de estar pendiente de Twitter. Obviamente es un diluvio de
información en este momento, pero sí, esa es probablemente la forma más fácil
de ver lo que está sucediendo.
Azeem Azhar: ¿Y tu nombre de cuenta en Twitter es?
Adam Kucharski: Adam J. Kucharski.
Azeem Azhar: Adam J. Kucharski, muchas gracias. Escucha, muchas gracias por tomarte el
tiempo esta tarde. No quisiera cortar esta conversación. Tiene mucha
información que aportar y todavía tengo muchas preguntas, pero entiendo que
tienes un trabajo más importante que hacer, así que muchas gracias.
Adam Kucharski: Gracias.