Infección no documentada facilita rápida diseminación de SARS-CoV2

El nuevo coronavirus que surgió en Wuhan, China (SARS-CoV2) a fines de 2019 se extendió rápidamente a todas las provincias chinas y, a partir del 1 de marzo de 2020, a otros 58 países. Los esfuerzos para contener el virus están en curso; sin embargo, dadas las muchas incertidumbres con respecto a la transmisibilidad y virulencia de los patógenos, se desconoce la efectividad de estos esfuerzos.

La fracción de casos indocumentados pero infecciosos es una característica epidemiológica crítica que modula el potencial pandémico de un virus respiratorio emergente.

Estas infecciones indocumentadas a menudo experimentan síntomas leves, limitados o nulos y, por lo tanto, no se reconocen y, dependiendo de su contagio y número, pueden exponer a una porción mucho mayor de la población al virus de lo que ocurriría de otra manera.

Para evaluar el potencial epidémico completo del SARS-CoV2, utilizamos un marco de inferencia modelo para estimar el contagio y la proporción de infecciones indocumentadas en China durante las semanas anteriores y posteriores al cierre de los viajes dentro y fuera de Wuhan.

Desarrollamos un modelo matemático que simula la dinámica espacio-temporal de las infecciones entre 375 ciudades chinas (ver materiales complementarios). En el modelo, dividimos las infecciones en dos clases:

1. Personas infectadas documentadas con síntomas lo suficientemente graves como para ser confirmados, es decir, infecciones observadas.
    
2. Individuos infectados indocumentados.

Estas dos clases de infección tienen tasas de transmisión separadas: β, la tasa de transmisión debida a individuos infectados documentados; y μβ, la tasa de transmisión debido a individuos indocumentados, que es β reducida por un factor μ.

Resumen

La estimación de la prevalencia y el contagio de las nuevas infecciones por coronavirus indocumentadas (SARS-CoV2) es fundamental para comprender la prevalencia general y el potencial pandémico de esta enfermedad.

Aquí usamos observaciones de infecciones reportadas dentro de China, junto con datos de movilidad, un modelo de metapoblación dinámica en red e inferencia bayesiana, para inferir características epidemiológicas críticas asociadas con el SARS-CoV2, incluida la fracción de infecciones indocumentadas y su contagio.