Eficacia no comprobada

Los economistas son diestros en sacar provecho de las estadísticas para elaborar teorías, especialmente en materia de comportamiento y expectativas. No podía faltar, por lo tanto, que de las experiencias acumuladas durante la pandemia, se hayan derivado resultados que están siendo interpretados a fin de incorporarlos dentro de los marcos teóricos comúnmente aceptados.

Una de las principales debilidades, quizás la más importante, de las fases iniciales de la lucha contra el virus fue la falta de información. No sólo se desconocía el alcance, características y consecuencias de la enfermedad, sino que se pudo constatar posteriormente que algunos de los tratamientos que fueron recomendados y aplicados eran ineficaces o perjudiciales. En base a los primeros hallazgos, varios de los medicamentos y procedimientos utilizados tuvieron su justificación como medidas de emergencia, en situaciones de elevada mortalidad que justificaban incurrir en el riesgo de emplearlos sin la debida verificación científica.

Desde el ángulo conceptual, los efectos de dicha escasez y baja calidad de la información pueden equipararse a los que ocurren cuando deben tomarse decisiones de compra e inversión sin contar con un conocimiento cabal de sus posibles implicaciones, como por ejemplo no saber si un producto está bien fabricado, si es duradero, o si realmente sirve para lo que se supone debe servir.

La similitud, evidentemente, es sólo parcial, pues el usuario, que era el paciente en lo que al virus concierne, podía ser que por su estado de salud no fuese quien tomara la decisión. Y en todo caso, por tratarse de un asunto especializado, tenía que llevarse de las opiniones, correctas o incorrectas, de terceros. Los estudios revelan que la percepción infundada de que había tratamientos que estaban dando resultados, provocó comportamientos más arriesgados, y en ciertas condiciones condujo a que las personas optaran por automedicarse, generando en ellas una falsa sensación de protección.

Gustavo Volmar

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Doctor en Economía de Columbia University especializado en empresas, mercados, pronósticos y riesgo.