Con la exposición de seis investigadores del IECS, inauguramos un ciclo de webinars sobre COVID-19. El tema elegido para el primer seminario fue “¿Cómo saber qué intervenciones funcionan? Una mirada a la evidencia científica desde la evaluación de tecnologías sanitarias”, con la participación de casi 400 asistentes de Argentina y de Latinoamérica.
Para acceder a los videos de las presentaciones aquí.
“En el mundo en que vivimos, el principal desafío es diferenciar la verdadera señal (si funciona un medicamento o los barbijos) en un universo de ruido e incertidumbre, donde la investigación que aparece no tiene la calidad a la que estamos acostumbrados”, señaló el Dr. Federico Augustovski, director del Departamento de Evaluación de Tecnologías Sanitarias (ETS) y Economía de la Salud del IECS.
Augustovski resaltó que nuestra institución se vio en la necesidad de acelerar la producción de documentos de revisión sobre distintas tecnologías e intervenciones frente a la urgencia derivada de la pandemia. Y citó una fábula de Esopo: “Nos transformamos en conejos, pero responsables”.
La doctora Andrea Alcaraz, coordinadora de ETS, enumeró distintas fuentes de información sobre COVID-19 y presentó un sitio específico del IECS destinado a presentar información confiable para la toma de decisiones.
El Dr. Agustín Ciapponi, director del Centro Cochrane Argentina, y Sebastián García Martí, coordinador del mencionado departamento, abordaron la literatura científica dinámica alrededor de hidroxicloroquina y remdesivir. Y concluyeron que, en el caso de la primera, cuenta con evidencia insuficiente de beneficio, pero sí de perjuicio. En tanto, el segundo parece 
prometedor, pero la certeza de la evidencia es aun baja.
“En el contexto actual de COVID-19, puede llegar a tolerarse niveles de evidencia y de magnitud de beneficio que quizás en otras situaciones no se contemplarían”, reconoció García Martí.
El Dr. Andrés Pichon Riviere, director ejecutivo del IECS, se enfocó en el valor de los modelos sobre COVID-19 (“No sirven para predecir el futuro, sino para anticipar el impacto de algunas medidas”) y planteó algunos de los factores que explican que la modelización no siempre tenga un fiel correlato en la realidad: las medidas que toman los gobiernos; la conducta de la población; y los aspectos clínicos y de uso de recursos sanitarios.
Por último, el Dr. Ariel Bardach, director del Centro de Investigaciones en Epidemiología y Salud Pública (CIESP), brindó algunos detalles de un proyecto de modelización de la pandemia que el IECS desarrolla en conjunto con el Instituto de Cálculo de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad de Buenos Aires (UBA).