The Black Death. The 1918 Flu Pandemic. COVID-19.
La peste negra. La pandemia de gripe de 1918. El COVID-19.
We tend to think of these catastrophic, world-changing pandemics as very unlikely events.
Estas pandemias fueron catastróficas y cambiaron el mundo solemos creer que son eventos improbables.
But between 1980 and 2020, at least three diseases emerged that caused global pandemics. COVID-19, yes, but also the 2009 swine flu and HIV/AIDS.
Pero entre 1980 y 2020, al menos tres enfermedades que provocaron pandemias surgieron. No solo el COVID-19, también la gripe porcina en el 2009 y el VIH.
Disease outbreaks are surprisingly common. Over the past four centuries, the longest stretch of time without a documented outbreak that killed at least 10,000 people was just four years.
Los brotes de enfermedades son bastante comunes. En los últimos cuatro siglos, el mayor tiempo transcurrido sin un brote que se haya registrado que haya matado alrededor de 10.000 personas fue solo de cuatro años.
As bad as these smaller outbreaks are, they’re far less deadly than a COVID-19-level pandemic. In fact, many people born after the 1918 flu lived their entire lives without experiencing a similar world-changing pandemic. What’s the probability that you do, too?
Así como estos brotes son terribles, ninguno fue tan letal como la pandemia por el COVID-19. De hecho, muchas personas que nacieron después de 1918 vivieron toda su vida sin experimentar una pandemia de escala global similar. ¿Cuán probable es que tú también lo hagas?
There are several ways to answer this question.
Hay varias maneras de responder esta pregunta.
You could look at history. A team of scientists and engineers who took this approach catalogued all documented epidemics and pandemics between 1600 and 1950. They used that data to do two things. First, to graph the likelihood that an outbreak of any size pops up somewhere in the world over a set period of time. And second, to estimate the likelihood that that outbreak would get large enough to kill a certain percentage of the world's population. This graph shows that while huge pandemics are unlikely, they're not that unlikely. The team used these two distributions to estimate that the risk of a COVID-19-level pandemic is about 0.5% per year, and could be as high as 1.4% if new diseases emerge more frequently in the future.
Podemos revisar la historia. Un grupo de científicos e ingenieros que tomaron este camino catalogaron todas las pandemias y epidemias registradas entre 1600 y 1950. Usaron esos datos de dos maneras: Primero, graficaron la probabilidad de que un brote de cualquier tamaño surgiera en algún lugar del mundo en un periodo específico. Segundo, estimaron la probabilidad de que sea lo suficientemente grande para matar un cierto porcentaje de la población mundial. El gráfico muestra que aunque las grandes pandemias son poco probables, son más probables de lo que crees. El equipo usó estos datos para estimar que el riesgo de otra pandemia como el COVID-19 es de alrededor de 0,5 % por año, pero puede ser tan alto como 1,4 % si nuevas enfermedades surgen con más frecuencia en el futuro.
And we’ll come back to those numbers, but first, let’s look at another way to estimate the likelihood of a future pandemic: modeling one from the ground up.
Y volveremos a esos números, pero primero, veamos otra manera de estimar las probabilidades de otra pandemia: inventando una desde el inicio.
For most pandemics to happen, a pathogen, which is a microbe that can cause disease, has to spill over from its normal host by making contact with and infecting a human. Then, the pathogen has to spread widely, crossing international boundaries and infecting lots of people. Many variables determine whether a given spillover event becomes a pandemic. For example, the type of pathogen, how often humans come into close contact with its animal reservoir, existing immunity, and so on.
Para que una pandemia suceda, un patógeno, que es un microbio que causa enfermedades, debe transmitirse de su huésped natural por contacto e infectar a un humano. Después, el patógeno debe propagarse extensamente, al cruzar fronteras internacionales e infectar a muchas personas. Muchas variables determinan si una transmisión se convierte en una pandemia. Por ejemplo, el tipo de patógeno, qué tan estrecho es el contacto humano con un grupo de animales, la inmunidad existente, etc.
Viruses are prime candidates to cause the next big pandemic. Scientists estimate that there are about 1.7 million as-yet-undiscovered viruses that currently infect mammals and birds, and that roughly 40% of these have the potential to spill over and infect humans.
Los virus son los candidatos principales para causar la siguiente gran pandemia. Los científicos estiman que hay alrededor de 1,7 millones de virus desconocidos que suelen infectar a mamíferos y aves, y que solo el 40 % tiene el potencial de infectar a humanos.
A team of scientists built a model using this information, as well as data about the global population, air travel networks, how people move around in communities, country preparedness levels, and how people might respond to pandemics. The model generated hundreds of thousands of virtual pandemics. The scientists then used this catalog to estimate that the probability of another COVID-19-level pandemic is 2.5 to 3.3% per year.
Se construyó un modelo usando esta información y datos acerca de la población mundial, redes de transporte aéreo, movimiento de personas dentro de comunidades, nivel de preparación por país y cómo las personas reaccionarían El modelo generó cientos de miles de pandemias simuladas. Los científicos usaron esta lista para estimar que la probabilidad de otra pandemia como el COVID-19 es de 2,5 % y 3,3 % por año.
To get a sense of how these risks play out over a lifetime, let’s pick a value roughly in the middle of all these estimates: 2%. Now let’s build what’s called a probability tree diagram to model all possible scenarios. The first branch of the tree represents the first year: there’s a 2% probability of experiencing a COVID-19-level pandemic, which means there’s a 98% probability of not experiencing one. Second branch, same thing, Third branch, same. And so on, 72 more times. There is only one path that results in a fully pandemic-free lifetime: 98%, or 0.98, multiplied by itself 75 times, which comes out to roughly 22%. So the likelihood of living through at least one more COVID 19-level-pandemic in the next 75 years is 100 minus 22%, or 78%.
Para entender cómo estos riesgos afectan una vida, tomemos un valor de casi la mitad de estas estimaciones: 2 %. Ahora creemos un diagrama arbóreo de probabilidades para simular escenarios posibles. La primera rama del árbol representa el primer año: hay un 2 % de probabilidad de experimentar una pandemia como el COVID-19, lo que significa que la probabilidad de no experimentar la pandemia es de 98 %. Segunda rama, lo mismo, tercera rama, lo mismo. y así, 72 veces más. Solo hay un camino que resulta en una vida totalmente libre de pandemias: 98 %, o 0,98, multiplicado 75 veces, lo que resulta en casi un 22 %. Así que la probabilidad de vivir otra pandemia parecida al COVID-19 en los próximos 75 años es 100 menos 22, o sea 78 %,
78%!
¡78%!
If we use the most optimistic yearly estimate— 0.5%— the lifetime probability drops to 31%. If we use the most pessimistic one, it jumps to 92%.
Si utilizamos la estimación por año más optimista, 0,5 %, la probabilidad de vivirla cae a 31 %. Si utilizamos la más pesimista, sube a 92 %.
Even 31% is too high to ignore; even if we get lucky, future generations might not. Also, pandemics are usually random, independent events: so even if the yearly probability of a COVID-19-level pandemic is 1%, we could absolutely get another one in ten years.
Incluso el 31 % es demasiado alto para ignorarlo; incluso si tenemos suerte, puede que las futuras generaciones no. También, las pandemias suelen ser eventos aleatorios e independientes: Así que incluso si la probabilidad de una pandemia como el COVID-19 es de 1 % ciertamente podríamos tener otra en diez años.
The good news is we now have tools that make pandemics less destructive. Scientists estimated that early warning systems, contact tracing, social distancing, and other public health measures saved over a million lives in just the first six months of the COVID-19 pandemic in the US, not to mention the millions of lives saved by vaccines.
Las buenas noticias son que hoy tenemos las herramientas para mitigar los daños. Se estima que los sistemas de advertencia temprana, rastreo de contactos, distanciamiento social y otras medidas de salud salvaron casi un millón de vidas solo en los primeros seis meses de la pandemia de COVID-19 en E.E. U.U. sin mencionar las millones de vidas salvadas por las vacunas.
One day, another pandemic will sweep the globe. But we can work to make that day less likely to be tomorrow. We can reduce the risk of spillover events, and we can contain spillovers that do happen so they don’t become full-blown pandemics. Imagine how the future might look if we interacted with the animal world more carefully, and if we had well-funded, open-access global disease monitoring programs, AI-powered contact tracing and isolation measures, universal vaccines, next-generation antiviral drugs, and other tech we haven't even thought of.
Un día, otra pandemia se propagará por el mundo. Pero podemos trabajar para que ese día no sea mañana. Podemos reducir el riesgo de infecciones, y podemos contenerlas si llegaron a suceder para que no se conviertan en pandemias a gran escala. Imaginen como se vería el futuro si interactuáramos con más cuidado con el mundo animal, y si tuviéramos programas mundiales de monitoreo de enfermedades accesibles, rastreo de contactos mediante IA y medidas de aislamiento, vacunas universales, medicamentos antivirales de última generación, y tecnologías que no hayamos incluso pensado.
It’s in our power to change these probabilities. So, we have a choice: we could do nothing and hope we get lucky. Or we could take the threat seriously enough that it becomes a self-defeating prophecy.
Tenemos el poder de cambiar estas probabilidades. Entonces, tenemos una opción: hacer nada y esperar tener suerte. O podemos tratar la amenaza tan seriamente para que se convierta en una profecía frustrada.
Which future would you rather live in?
¿En qué futuro prefieres vivir?