¿Cuál es la asociación entre las intervenciones colectivas de distanciamiento físico y la incidencia de COVID-19?

Oct / 14 / 2020
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Versión 1 – 14/10/20

La evidencia disponible sugiere que las intervenciones de distanciamiento físico se asocian con una reducción moderada de la incidencia de COVID-19, consistente en diferentes poblaciones. Estas incluyen cierre de escuelas y lugares de trabajo, restricción sobre eventos masivos y confinamiento. Dado que las medidas se han implementado en forma agregada, aún no se conoce la secuencia o combinación que puede resultar más efectiva. Por tanto, para obtener este efecto se recomienda la implementación simultánea de al menos tres de estas medidas.

Calidad de la evidencia: moderada (basada en cuasi experimentos con efecto moderado y sin evidencia de gradiente dosis-respuesta). 

Otros mensajes clave:

  • La implementación temprana del confinamiento respecto a la implementación de las otras intervenciones de distanciamiento físico se asoció con una mayor reducción en la incidencia de COVID-19.
  • La reducción en la incidencia de COVID-19 asociada con las intervenciones de distanciamiento físico fue mayor para países con un PIB y una proporción de personas >65 años más altos, y aquellos con una mejor preparación para la pandemia.
  • No se conoce el impacto de otras medidas de nivel individual para disminuir la transmisión de SARS-CoV-2 (lavado de manos, uso de tapabocas, entre otros) agregadas a las intervenciones de distanciamiento físico.
  • No se encontró un efecto adicional del cierre de transporte público, en grupos específicos de población, cuando se implementaban las demás intervenciones.

Es importante saber lo que no se conoce
No se conoce la extensión, intensidad o el tiempo óptimo para la implementación o levantamiento de las intervenciones de distanciamiento físico después de la notificación del primer caso.
No se conoce la asociación de las intervenciones de distanciamiento físico con desenlaces clínicos como mortalidad ni sus efectos a largo plazo.


Antecedentes

La COVID-19 ha generado un gran impacto a nivel global y las medidas de salud pública tomadas para enfrentar esta crisis sanitaria han sido diversas (1). Las recomendaciones de distanciamiento físico (y por extensión, de distanciamiento social) se han considerado útiles para mitigar la transmisión del virus SARS-CoV-2 en ausencia de tratamientos efectivos o vacuna. Por tanto, han contribuido a reducir la carga sobre los servicios de salud, permitiendo mejorar la capacidad para responder a la emergencia y protegiendo a la población a mayor riesgo de desarrollar una enfermedad más severa (2,3).

Aunque se han implementado medidas diversas de este tipo en la mayoría de países, la información sobre su efectividad es escasa (1). Estas han incluido aislamiento de pacientes y contactos, restricción de eventos masivos y cierre de escuelas, lugares de trabajo y transporte público. Una revisión sistemática Cochrane reciente (4) acerca de los efectos de la cuarentena como única medida o en combinación con otras, incluyó 29 estudios en COVID-19, SARS y MERS, cuatro estudios observacionales y diversos estudios de modelamiento. Sus resultados sugieren que la implementación temprana de la cuarentena tendría un efecto superior en la disminución de la incidencia, transmisión y mortalidad en COVID-19 cuando se acompaña de otras medidas. Se ha postulado entonces que la instauración de estas medidas de manera aislada tendría una efectividad limitada (2,5).

Este Recado reseña una nueva revisión que evaluó la asociación entre las intervenciones de distanciamiento físico implementadas en diferentes países y la incidencia de COVID-19, a manera de experimentos naturales (6).


Información en la que se basa este Recado

Se presenta una evaluación crítica del estudio realizado por Islam et al. (6) identificado por monitoreo periódico de repositorios de información de fuentes seleccionadas.


Resultados  

Basados en repositorios nacionales de información, Islam et al. (6) estudiaron el impacto de las diferentes medidas mencionadas tomadas por los gobiernos nacionales. Esto permitió evaluar el impacto de las diferentes decisiones gubernamentales en 149 países.

Mediante vinculación cruzada de bases de datos (data linkage), los autores compilaron información (desde el 1 de enero hasta el 30 de mayo de 2020) sobre las medidas de distanciamiento físico registradas por el Oxford Response Tracker y los números de casos notificados de COVID-19 por el Centro Europeo de Prevención y Control de Enfermedades. Adicionalmente, fueron recolectados datos poblacionales y demográficos de los portales de datos del Banco Mundial y Fondo Monetario Internacional, así como del informe oficial del índice de seguridad sanitaria (HSI, por sus siglas en inglés) desarrollado por la Universidad Johns Hopkins.

Las cinco intervenciones de interés fueron:

  1. cierre de escuelas,
  2. cierre de lugares de trabajo,
  3. restricciones sobre reuniones masivas (combinando cancelación de eventos públicos y restricciones sobre realización de reuniones),
  4. cierre de transporte público y
  5. confinamiento (combinando permanecer en casa y restricción de viajes locales).

A través de un análisis de series interrumpidas de tiempo modelaron la incidencia de COVID-19 y estimaron el impacto de cada intervención. Los casos de COVID-19 se modelaron mediante regresión de Poisson, con resultados agregados utilizando metaanálisis. El periodo previo a la intervención incluyó el tiempo anterior a la medida y los primeros siete días después de la implementación (tiempo de latencia). El periodo posterior a la intervención se restringió hasta 30 días desde la implementación o al 30 de mayo de 2020. Para ser elegibles para el análisis, los países debían tener datos por siete días o más después de la fecha de implementación de la intervención y al menos 30 casos antes del 30 de mayo de 2020.

Se evaluaron como posibles variables de confusión los días entre el primer caso reportado y la implementación de la primera intervención, el PIB per cápita, el porcentaje de población >65 años y la tasa de pruebas diagnósticas para COVID-19. Adicionalmente, se realizó un análisis de sensibilidad con los siete componentes de las intervenciones por separado (sin hacer las combinaciones antes mencionadas), diferentes tiempos de latencia (cinco y diez días) y exclusión de los países más grandes (Brasil, Canadá, China, India, Rusia, Reino Unido y Estados Unidos).

Para el análisis, todos los países incluidos (excepto Bielorrusia y Tanzania) habían implementado al menos tres de las cinco intervenciones evaluadas. En promedio las intervenciones se implementaron en los primeros 9 días (DE=13) después de la notificación del primer caso.

Los principales hallazgos fueron:

  • Las estimaciones agregadas mostraron una disminución del 13% en la incidencia de COVID-19 con la implementación de las medidas de distanciamiento físico (IRR* 0.87, IC95% 0.85-0.89, I2=19%; n=149 países). La gran mayoría de información se refiere a la implementación de cinco medidas con resultados similares (IRR 0.87, IC95% 0.85-0.90, I2=8%; n=118 países).
  • No se encontró un patrón de asociación consistente para el orden de implementación de las intervenciones, ni evidencia de gradiente dosis-respuesta según el número de intervenciones implementadas. El cierre de transporte público para grupos específicos de personas (v.g. profesionales de la salud, cuidadores y prestadores de servicios esenciales) que ya han implementado otras intervenciones no mostró resultados aditivos (IRR 0.85, IC95% 0.82, 0.88; n=72 países vs IRR 0.87, IC95% 0.84, 0.91; n=32 países).
  • Se encontró una mayor reducción en la incidencia agregada de COVID-19 en países con un PIB per cápita y un índice de seguridad sanitaria más altos, así como una mayor proporción de adultos mayores (p<0.05 en los tres casos).
  • El impacto general de las intervenciones no cambió al excluir los países más grandes ni al analizar los resultados por tiempo de latencia en su implementación (5 o 10 días).

*IRR: razón de tasas de incidencia, por su sigla en inglés.


Información sobre la evidencia que soporta este Recado

El estudio de Islam, una revisión bien conducida de resultados de experimentos naturales en diferentes países, utiliza una muestra representativa de su población de referencia y aplica métodos válidos para sus análisis. De acuerdo con el instrumento para evaluar el riesgo de sesgo de estudios no aleatorizados sobre exposiciones (7), el estudio se califica como bajo riesgo de sesgo.


Referencias

  1. Ferguson NM, Laydon D, Nedjati-Gilani G, Imai N, Ainslie K, Baguelin M, et al. Report 13: Estimating the number of infections and the impact of non-pharmaceutical interventions on COVID-19 in 11 European countries. Imp Coll COVID-19 Response Team [Internet]. 2020;(March). Available from: https://doi.org/10.25561/77482.
  2. Prem K, Liu Y, Russell TW, Kucharski AJ, Eggo RM, Davies N, et al. The effect of control strategies to reduce social mixing on outcomes of the COVID-19 epidemic in Wuhan, China: a modelling study. Lancet Public Heal. 2020;5(5):e261–70.
  3. Pan A, Liu L, Wang C, Guo H, Hao X, Wang Q, et al. Association of Public Health Interventions with the Epidemiology of the COVID-19 Outbreak in Wuhan, China. JAMA – J Am Med Assoc. 2020;323(19):1915–23.
  4. Nussbaumer-Streit B, Mayr V, Dobrescu A, Chapman A, Persad E, Klerings I, et al. Quarantine alone or in combination with other public health measures to control COVID-19: a rapid review (Review). Cochrane Database Syst Rev. 2020;(4):1–44.
  5. Wang Q, Shi N, Huang J, Cui T, Yang L, Ai J, et al. Effectiveness and cost-effectiveness of public health measures to control COVID-19: a modelling study. medRxiv. 2020;1–32.
  6. Islam N, Sharp SJ, Chowell G, Shabnam S, Kawachi I, Lacey B, et al. Physical distancing interventions and incidence of coronavirus disease 2019: Natural experiment in 149 countries. BMJ. 2020;370:1–10.
  7. Morgan RL, Thayer KA, Santesso N, Holloway AC, Blain R, Eftim SE, et al. A risk of bias instrument for non-randomized studies of exposures: A users’ guide to its application in the context of GRADE. Environ Int [Internet]. 2019;122(September 2018):168–84. Available from: https://doi.org/10.1016/j.envint.2018.11.004

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