¡°Vemos se?ales prometedoras de descenso del VIH¡±

Estad¨ªsticas, n¨²meros, datos y m¨¢s datos. Estas son las herramientas de disuasi¨®n que emplea el doctor Timothy Hallett (Cardiff, 1982) para convencer a los gobiernos de cu¨¢les son las intervenciones prioritarias en cuesti¨®n de salud global. A trav¨¦s de modelos matem¨¢ticos, Hallet, que trabaja en el Departamento de Epidemiolog¨ªa y Enfermedades Infecciosas del Imperial College London, reinterpreta y cruza la ingente cantidad de datos que ofrecen los servicios de vigilancia epidemiol¨®gica para dise?ar las mejores intervenciones sanitarias en salud global.

Hallet, que colabora con el consejo cient¨ªfico del Plan de Emergencia del Presidente para Mitigar el SIDA (PEPFAR) ¡ªun proyecto impulsado por el expresidente estadounidense George Bush para combatir el sida¡ª, ha visitado el Instituto de Salud Global (ISGlobal) de Barcelona, un centro de investigaci¨®n impulsado por la Fundaci¨®n La Caixa, para dar una conferencia sobre el papel de los modelos matem¨¢ticos en epidemiolog¨ªa. El m¨¦dico brit¨¢nico dirige tambi¨¦n el Consorcio de Modelizaci¨®n de VIH, una red de epidemi¨®logos, modeladores matem¨¢ticos y economistas de la salud que dise?an estrategias contra el VIH.

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Pregunta. Usted utiliza modelos matem¨¢ticos para mejorar la salud de las personas. ?C¨®mo funciona eso?

Respuesta. Para poder hacer algo que pueda impactar en la salud de la gente, necesitamos argumentos para convencer de que hay que hacerlo. Necesitamos ver un efecto para mejorar la salud y que los gobiernos inviertan en eso. Y los modelos matem¨¢ticos sirven para convencer a la gente, ayudar a los gobiernos a tomar decisiones cuando quieren hacer algo para mejorar la salud y tienen que elegir entre la opci¨®n a y b.

P. ?Qu¨¦ tienen esos modelo matem¨¢ticos que no tengan otras formas de persuasi¨®n, como la diplomacia, por ejemplo?

R. Es una manera de proporcionar argumentos basados en evidencias y en datos de una manera formal, transparente y cient¨ªfica que la gente testa y valida. Otras formas de argumentar no hacen esto.

P. P¨®ngame un ejemplo de ¨¦xito.

R. Una historia famosa es el comienzo de PEPFAR. Los modelos matem¨¢ticos tuvieron mucha influencia en su desarrollo. Mis colegas propusieron que si los peque?os ¨¦xitos de algunos pa¨ªses se pudiesen expandir a todo el mundo, el impacto ser¨ªa enorme.

P. Las matem¨¢ticas son exactas, pero a la hora de aplicar esos modelos matem¨¢ticos a la vida real, ?hay errores o consecuencias inesperadas?

R. S¨ª, claro. Hay incertidumbre, pero lo importante es ser honestos sobre ella. Hace unas semanas hubo un estudio sobre los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) y el problema era que hab¨ªa demasiada incertidumbre. Lo importante es detectar cu¨¢ndo hay esa incertidumbre porque no hay suficientes datos y estimular a la gente para que se recopilen nuevos datos.

P. ?En qu¨¦ est¨¢ trabajando ahora? ?A qu¨¦ gobierno est¨¢ intentando persuadir?

"Se est¨¢ poniendo el foco en el d¨¦ficit de servicios de prevenci¨®n de VIH en pa¨ªses subsaharianos"

R. Estamos centrados en mejorar la calidad cient¨ªfica de estos modelos matem¨¢ticos porque el an¨¢lisis de datos es el futuro de la salud global. Una de las ¨¢reas en las que est¨¢n poniendo el foco es en el d¨¦ficit de servicios de prevenci¨®n de VIH en pa¨ªses subsaharianos. Estamos intentando ver c¨®mo mejorar el impacto y por qu¨¦ es tan importante mejorar estos servicios de prevenci¨®n a largo plazo.

P. ?El VIH se les est¨¢ resistiendo m¨¢s de lo que pensaban?

R. Creemos que estamos en una cuenta regresiva porque los casos de VIH s¨ª han bajado, en parte gracias a la enorme respuesta internacional y a la concienciaci¨®n, y tambi¨¦n por la ampliaci¨®n de las terapias antirretrovirales que hace que haya menos gente infectada y que bajen los nuevos casos.

Pero obviamente tiene que disminuir m¨¢s porque hay se?ales preocupantes de altas prevalencias en muchos pa¨ªses de ?frica. En Europa, en Reino Unido y Holanda, al principio baj¨® por el shock de las muertes causadas por sida, pero luego seguramente volvi¨® a subir por la complacencia de la gente joven, que se relaj¨®. Pero ya volvi¨® a bajar por la mejora del acceso a tratamientos. Ahora vemos se?ales prometedoras de descenso de infecciones gracias al uso de profilaxis preexposici¨®n (PreP).

P. En Espa?a hay muchos colectivos que est¨¢n instando al Gobierno a introducir la PreP como una estrategia de reducci¨®n de da?os en los colectivos de riesgo. ?Ser¨ªa coste-eficiente?

R. No tengo datos sobre la situaci¨®n en Barcelona o Espa?a, pero los estudios que hemos hecho sugieren que si di¨¦semos la PreP a la gente de alto riesgo, ser¨ªa coste efectivo. Yo apoyo la PreP: no deber¨ªa ser la ¨²nica estrategia para parar la epidemia, pero s¨ª puede ser capaz de reducirla.

P. Estados Unidos tiene ahora un presidente que ha puesto un duda en alguna ocasi¨®n el m¨¦todo cient¨ªfico e incluso el cambio clim¨¢tico. En este caso, ?los modelos matem¨¢ticos servir¨ªan para convencerlo?

"El an¨¢lisis de datos es el futuro de la salud global"

R. Yo no puedo saber lo que piensa, pero lo que s¨ª s¨¦ es que incluso ¨¦l [Donald Trump] es persuasible por los argumentos cient¨ªficos. Muchos miembros del Congreso y el Senado lo son. La raz¨®n por la que PERFAF ha intentado mantener algunos programas de sida es porque la gente est¨¢ viendo las anal¨ªticas y los modelos matem¨¢ticos y los han convencido.

P. ?Cu¨¢les son los retos que tienen ahora por delante los modelos matem¨¢ticos?

R. Hay que moverse a escalas m¨¢s peque?as de donde se han hecho hasta ahora los modelos matem¨¢ticos ¡ªun poco dentro del mundo acad¨¦mico y de manera artesanal¡ª hacia una herramienta que sirva para la toma de decisiones a nivel nacional e internacional. Para ello se necesita un cambio cultural y que la gente responda por este sistema y que haya una revoluci¨®n en el acceso a los datos y de c¨®mo queremos que las decisiones se tomen: hay que pasar de declaraciones de expertos a bases anal¨ªticas que se centren en datos.

P. ?El big data ser¨¢ clave en esta revoluci¨®n?

R. Yo creo que s¨ª, que el big data ayudar¨¢ y, de hecho, ya lo est¨¢ haciendo. Nos ha abierto la posibilidad de tener una resoluci¨®n a nivel espacial m¨¢s fina y no considerar un pa¨ªs completamente homog¨¦neo, sino que tiene patrones de lluvias, puntos calientes donde hay enfermedades¡­ Esto ayuda a tener un nivel de resoluci¨®n mucho m¨¢s fino para llevar los recursos ah¨ª donde se necesitan.