Estudio de simulación advierte sobre el riesgo de "segunda ola" | 26 MAR 20

¿Cuándo suspender el distanciamiento social?

"Aunque los efectos pueden variar según el país nuestro modelo destaca la necesidad de calibrar cuidadosamente su levantamiento para evitar las segundas y posteriores oleadas de una epidemia de COVID-19"
Autor/a: Kiesha Prem, PhD, Yang Liu, PhD, Timothy W Russell, PhD, Adam J Kucharski, PhD; et al. Fuente: The Lancet Public Health DOI:https://doi.org/10.1016/S2468-2667(20)30073-6 The effect of control strategies to reduce social mixing on outcomes of the COVID-19 epidemic in Wuhan, China: a modelling study

Introducción

Un estudio de modelado publicado en The Lancet Public Health sugiere que retrasar el regreso al trabajo en Wuhan hasta abril (en lugar de marzo) ayudaría a retrasar un segundo pico de COVID-19 hasta octubre (en lugar de agosto), lo que alivia temporalmente la carga sobre el sistema de salud y permitir una mayor preparación.

Los investigadores señalan: "Aunque los efectos precisos de las intervenciones pueden variar según el país,  nuestro modelo destaca la utilidad de las intervenciones de distanciamiento físico y la necesidad de calibrar cuidadosamente su levantamiento para evitar las segundas y posteriores oleadas de una epidemia de COVID-19".

Antecedentes

En diciembre de 2019, surgió el coronavirus 2 del síndrome respiratorio agudo severo (SARS-CoV-2), un nuevo coronavirus, en Wuhan, China. Desde entonces, la ciudad de Wuhan ha tomado medidas sin precedentes en respuesta al brote, incluidos el cierre prolongado de escuelas y lugares de trabajo.

Nuestro objetivo era estimar los efectos de las medidas de distanciamiento físico en la progresión de la epidemia de COVID-19, con la esperanza de proporcionar algunas ideas para el resto del mundo.

Métodos

Para examinar cómo los cambios en la mezcla de la población han afectado la progresión del brote en Wuhan, utilizamos patrones sintéticos de contacto específicos de la ubicación en Wuhan y los adaptamos en presencia de cierres de escuelas, cierres extendidos en el lugar de trabajo y una reducción en la mezcla en la comunidad en general.

Utilizando estas matrices y las últimas estimaciones de los parámetros epidemiológicos del brote de Wuhan, simulamos la trayectoria en curso de un brote en Wuhan utilizando un modelo estructurado por edad susceptible-expuesto-infectado-eliminado (SEIR) para varias medidas de distanciamiento físico.

Ajustamos las últimas estimaciones de parámetros epidémicos de un modelo de transmisión a datos sobre casos exportados local e internacionalmente de Wuhan en un marco epidémico estructurado por edad e investigamos la distribución por edad de los casos.

También simulamos el levantamiento de las medidas de control al permitir que las personas regresen al trabajo de manera gradual y observamos los efectos de regresar al trabajo en diferentes etapas del brote subyacente (a principios de marzo o abril).

Recomendaciones

Nuestras proyecciones muestran que las medidas de distanciamiento físico fueron más efectivas si el regreso escalonado al trabajo fue a principios de abril; esto redujo el número medio de infecciones en más del 92% (IQR 66-97) y 24% (13-90) a mediados de 2020 y finales de 2020, respectivamente.

Hay beneficios para mantener estas medidas hasta abril en términos de retrasar y reducir la altura del pico, el tamaño medio de la epidemia a fines de 2020 y brindar a los sistemas de atención médica más tiempo para expandirse y responder.

Sin embargo, los efectos modelados de las medidas de distanciamiento físico varían según la duración de la infecciosidad y el papel que tienen los escolares en la epidemia.

Interpretación

  • Las restricciones a las actividades en Wuhan, si se mantienen hasta abril, probablemente ayudarían a retrasar el pico epidémico.
     
  • Nuestras proyecciones sugieren que el levantamiento prematuro y repentino de las intervenciones podría conducir a un pico secundario más temprano, que podría allanarse relajando las intervenciones gradualmente.
     
  • Sin embargo, existen limitaciones en nuestro análisis, incluidas grandes incertidumbres en torno a las estimaciones de R0 y la duración de la infecciosidad.

Financiamiento: Fundación Bill y Melinda Gates, Instituto Nacional de Investigación en Salud, Wellcome Trust e Health Data Research UK.

 

Comentarios

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