Más allá de las posibles secuelas que deje el nuevo coronavirus en los cuerpos de quienes se infectaron, algo aún en análisis, el conteo más importante al final de la epidemia será el de fallecidos. Ahora que la Argentina está por pasar los 10.000 muertos por Covid-19, ¿en qué momento se detendrá esa curva? Expertos, epidemiólogos y científicos de datos hacen diferentes estimaciones a partir de un escenario actual, que ya mostró números difíciles en la proyección de julio y agosto: al 1° de julio había 1310 muertos; al 1° de agosto, 3558; y al 1° de septiembre, 8730, con una duplicación cada entre 20 y 25 días que, no obstante, es una progresión que no podría extenderse demasiado por los límites biológicos de la epidemia (por ejemplo, la cantidad de personas susceptibles y la propia circulación viral).

Desde luego, el número final de fallecidos es para todos, una cifra muy difícil de estimar porque requiere una serie de supuestos, cuya pequeña modificación podría generar un cambio importante en el resultado: si continúa la letalidad en alrededor del 2% de los casos confirmados, si no colapsa el sistema sanitario, si se toman medidas desde el Gobierno, si la sociedad actúa o no con responsabilidad. Aun así, la cantidad podría ir desde la duplicación de los casi 10.000 actuales para noviembre hasta los 100.000 para el momento en que una o más vacunas empiecen a generar una base de inmunidad en la población, durante el primer semestre de 2021.

Hasta anoche, se habían confirmado 9859 decesos, que situaron a la Argentina en el puesto N° 16 en el ranking mundial de cantidad de fallecidos y en el lugar N° 27 al considerar las muertes por millón de habitantes.

Hay que tener en cuenta que estas predicciones están basadas en extrapolar tendencias actuales, por lo que "son pésimas frente a cambios abruptos del statu quo, por ejemplo, saturación de las terapias intensivas", tal como sostiene Humberto Debat, virólogo e investigador del INTA en Córdoba. "Estos modelos de predicción son de gran utilidad para trazar horizontes probabilísticos a corto plazo, pero no pueden anticiparse a decisiones que pueden tener gran impacto en la realidad sanitaria", indica.

Escrita por Martin De Ambrosio