Nuevo estudio advierte que el COVID-19 no es tan mortal como pensamos las personas

A raíz de los miles de infectados por coronavirus alrededor del mundo, la Organización Mundial de la Salud (OMS) había sugerido que todos los países entren en cuarentena para frenar el número de casos; sin embargo, un nuevo estudio realizado señala que “los casos conocidos son probablemente sólo una pequeña porción del número real”.

“No sabemos qué parte de las infecciones han pasado desapercibidas por la falta de pruebas, las restricciones para hacerse los test y una incidencia potencialmente grande de enfermedades leves o infecciones asintomáticas”, detalla The Wall Street Journal.

Un grupo de la Universidad de Stanford decidió examinar la seroprevalencia (manifestación general de una enfermedad dentro de una población definida) en el estado de Santa Clara, en California, durante los días 3 y 4 de abril.

Los especialistas detectaron que la cantidad de infectados superaban los 1000 casos positivo, pero lejos de ser tomado como una “noticia negativa” advirtieron que gran parte de la población que contrae el COVID-19 logran recuperarse sin saber que estaban infectados.

Santa Clara, condado que alberga a dos millones de personas, tiene una tasa de mortalidad por infección entre 0,12% y 0,2% por infección a comparación y mucho más cerca de la gripe estacional.

Según detalla The Wall Street Journal, un nuevo estudio publicado por New England Journal of Medicine manifestó que 215 embarazadas ingresaron a dos hospitales entre el 22 de marzo y el 4 de abril, indicando que la tasa de infección por coronavirus era superior al 15%.

Esto quiere decir que las mujeres que dieron positivo, el 88% eran asintomáticas, a pesar que en Nueva York se han aplicado más pruebas de descarte que en cualquier otro estado del país.

“Si los encargados de la formulación de políticas hubieran sabido desde el principio que el número de muertes de los Covid-19 se acercaría más al de la gripe estacional que los millones de muertes estadounidenses previstas por los primeros modelos dependientes de insumos que ahora parecen inexactos, ¿habrían puesto en peligro decenas de millones de empleos y medios de vida?”, se preguntó Andrew Bogan, columnista del WSJ.