Valencià:
Els investigadors Carlos Alós-Ferrer del Center for Neuroeconomics de la Universitat de Zuric i Jaume García-Segarra i Miguel Ginés Vilar del Departament d’Economia de la Universitat Jaume I de Castelló han qüestionat, en un article publicat en Frontiers in Public Health, el repartiment de les vacunes contra la COVID-19 i proposen un algoritme per tal de satisfer les propietats que els experts en ètica mèdica consideren fonamentals.
En opinió dels acadèmics, «els procediments de racionament de les vacunes van violar principis ètics fonamentals». En l’article «Ethical allocation of scarce vaccine doses: the Priority-Equality protocol» expliquen que no es van tenir en compte aquests criteris en l’assignació de vacunes, ni es va requerir l’assessorament científic d’especialistes en matemàtiques i economia, més habituats al repartiment de recursos escassos.
Quan les vacunes de la COVID-19 van estar disponibles, països de tot el món emprengueren una cursa per proveir-se de vacunes, amb ben poca o cap intenció de coordinar-se. Per tal de mitigar el potencial caos d’aquestes polítiques «sanitàriament nacionalistes», l’Organització Mundial de la Salut i altres organitzacions van donar suport a una iniciativa multinacional anomenada COVAX per tal d’organitzar la distribució de les dosis entre diferents països. Altres coalicions supranacionals com la Unió Europea també van centralitzar la compra de vacunes per a repartir-les entre els seus estats membres.
Prioritat i igualtat
En el cas de les vacunes, dos principis ètics són els més importants. En primer lloc, per a evitar el col·lapse, primer s'ha d'immunitzar el personal mèdic, després les persones de més edat i els de major risc, i així successivament. Aquest principi, anomenat «priorització segons les necessitats», requereix que es respecten les classes de prioritat (segons ho decidisquen l’evidència científica i les autoritats mèdiques competents), i la immunització d'una classe de prioritat no ha de començar fins que les classes anteriors estiguen ja immunitzades a tot arreu de la coalició multiterritorial.
En segon lloc, totes les persones dins d'una determinada classe de prioritat han de ser tractades per igual. Aquest principi, anomenat «igualtat entre iguals», requereix que les persones amb la mateixa prioritat tinguen les mateixes possibilitats de rebre la vacuna, independentment de factors irrellevants com, per exemple, en quin país o estat dins de l'aliança puguen residir.
Segons detallen els investigadors en l’article publicat en Frontiers in Public Health, «els protocols d’assignació aplicats per COVAX o la UE van ignorar els criteris científics i ètics». En concret, l’errada va estar en l’aplicació d’un criteri de proporcionalitat de lots en funció de la població dels estats membres sense tenir en compte que la proporció de les classes prioritàries era distinta en cadascun dels territoris. «Això ha provocat –comenten– que en uns territoris es vacunara població més jove i sana (amb menys prioritat), mentre que en altres territoris encara quedava població més vulnerable (i per tant, amb major prioritat) sense vacunar».
Com assignar vacunes davant d’una pandèmia
El problema es pot resoldre utilitzant tècniques de les ciències socials matemàtiques. L’equip investigador ha demostrat matemàticament que hi ha una i només una manera d'assignar vacunes per a assegurar que les classes de prioritat es respecten i les persones dins de cada classe de prioritat siguen tractades per igual. El procediment, anomenat «Protocol de prioritat-igualtat», és un poc més complex que l’aplicat per a la COVID-19, però no en excés.
En primer lloc, cal sumar la grandària de cadascuna de les classes de prioritat en cadascun dels territoris. En segon lloc, l'estoc de vacunes s'assigna de la següent manera: per a totes les classes de prioritat que poden satisfer-se completament amb l’estoc disponible, se’ls fa aplegar les vacunes corresponents a cada territori, i per a la primera classe que cal racionar, el racionament es fa proporcional a la gent que hi ha d’aquesta classe ena cada territori. Aquest protocol té moltes altres propietats addicionals interessants que s’expliquen en l’annex de l’article publicat: per exemple, no és manipulable davant de separacions o unions entre territoris, no importa la seqüència en què apleguen les noves dosis, etc.
Els investigadors asseguren que «les matemàtiques demostren que no existeix un altre mètode que respecte els dos principis ètics de què hem parlat i que qualsevol altre protocol violaria almenys un d’aquests principis». El «Protocol de prioritat-igualtat» és vàlid per a qualsevol tipus de repartiment centralitzat que haja de respectar classes de prioritat, per exemple, el repartiment de píndoles de iode davant d’una amenaça nuclear, i animen les autoritats pertinents a aprovar-lo i posar-lo en pràctica.
Publicació científica:
Ethical allocation of scarce vaccine doses: The Priority-Equality protocol. Carlos Alós-Ferrer, Jaume García-Segarra and Miguel Ginés. Frontiers in Public Health, DOI: 10.3389/fpubh.2022.986776

Español:
Los investigadores Carlos Alós-Ferrer del Center for Neuroeconomics de la Universidad de Zúrich y Jaume García-Segarra y Miguel Ginés Vilar del Departamento de Economía de la Universitat Jaume I de Castelló han cuestionado, en un artículo publicado en Frontiers in Public Health, el reparto de las vacunas contra la COVID-19 y proponen un algoritmo para satisfacer las propiedades que los expertos en ética médica consideran fundamentales.
En opinión de los académicos, «los procedimientos de racionamiento de las vacunas violaron principios éticos fundamentales». En el artículo «Ethical allocation of scarce vaccine doses: the Priority-Equality protocol» explican que no se tuvieron en cuenta estos criterios en la asignación de vacunas, ni se requirió el asesoramiento científico de especialistas en matemáticas y economía, más habituados al reparto de recursos escasos.
Cuando las vacunas de la COVID-19 estuvieron disponibles, países de todo el mundo emprendieron una carrera para proveerse de vacunas, con muy poca o ninguna intención de coordinarse. Para mitigar el potencial caos de estas políticas «sanitariamente nacionalistas», la Organización Mundial de la Salud y otras organizaciones apoyaron a una iniciativa multinacional llamada COVAX para organizar la distribución de las dosis entre diferentes países. Otras coaliciones supranacionales como la Unión Europea también centralizaron la compra de vacunas para repartirlas entre sus estados miembros.
Prioridad e igualdad
En el caso de las vacunas, dos principios éticos son los más importantes. En primer lugar, para evitar el colapso, primero se tiene que inmunizar al personal médico, después a las personas de más edad y los de mayor riesgo, y así sucesivamente. Este principio, denominado «priorización según las necesidades», requiere que se respeten las clases de prioridad (según lo decidan la evidencia científica y las autoridades médicas competentes), y la inmunización de una clase de prioridad no tiene que empezar hasta que las clases anteriores estén ya inmunizadas en todas partes de la coalición multiterritorial.
En segundo lugar, todas las personas dentro de una determinada clase de prioridad tienen que ser tratadas por igual. Este principio, denominado «igualdad entre iguales», requiere que las personas con la misma prioridad tengan las mismas posibilidades de recibir la vacuna, independientemente de factores irrelevantes como, por ejemplo, en qué país o estado dentro de la alianza puedan residir.
Según detallan los investigadores en el artículo publicado en Frontiers in Public Health, «los protocolos de asignación aplicados por COVAX o la UE ignoraron los criterios científicos y éticos». En concreto, el error estuvo en la aplicación de un criterio de proporcionalidad de lotes en función de la población de los estados miembros sin tener en cuenta que la proporción de las clases prioritarias era distinta en cada uno de los territorios. «Esto ha provocado –comentan–que en unos territorios se vacunara a población más joven y sana (con menos prioridad), mientras que en otros territorios todavía quedaba población más vulnerable (y por tanto, con mayor prioridad) sin vacunar».
Cómo asignar vacunas frente a una pandemia
El problema se puede resolver utilizando técnicas de las ciencias sociales matemáticas. El equipo investigador ha demostrado matemáticamente que hay una y solo una manera de asignar vacunas para asegurar que las clases de prioridad se respeten y las personas dentro de cada clase de prioridad sean tratadas por igual. El procedimiento, llamado «Protocolo de Prioridad-Igualdad», es un poco más complejo que el aplicado por la COVID-19, pero no en exceso.
En primer lugar, hay que sumar el tamaño de cada una de las clases de prioridad a cada uno de los territorios. En segundo lugar, el stock de vacunas se asigna de la siguiente manera: para todas las clases de prioridad que pueden satisfacerse completamente con el stock disponible, se les hace llegar las vacunas correspondientes en cada territorio, y para la primera clase que hay que racionar, el racionamiento se hace proporcional a la gente que hay de esta clase en cada territorio. Este protocolo tiene otras muchas propiedades adicionales interesantes que se explican en el anexo del artículo publicado: por ejemplo, no es manipulable ante separaciones o uniones entre territorios, no importa la secuencia en la que reúnen las nuevas dosis, etc.
Los investigadores aseguran que «las matemáticas demuestran que no existe otro método que respete los dos principios éticos de los que hemos hablado y que cualquier otro protocolo violaría al menos uno de estos principios». El «Protocolo de Prioridad-Igualdad» es válido para cualquier tipo de reparto centralizado que tenga que respetar clases de prioridad, por ejemplo, el reparto de píldoras de yodo ante una amenaza nuclear, y animan a las autoridades pertinentes a aprobarlo y ponerlo en práctica.
Publicación científica:
Ethical allocation of scarce vaccine doses: The Priority-Equality protocol. Carlos Alós-Ferrer, Jaume García-Segarra and Miguel Ginés. Frontiers in Public Health, DOI: 10.3389/fpubh.2022.986776