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Número de la reproducción de COVID-19 y cómo se relaciona con las medidas sanitarias públicas

Un nuevo estudio publicó en los partes del medRxiv* del servidor de la prueba preliminar en mayo de 2020 el uso de un modelo dinámico de SEIR de determinar variaciones en el número reproductivo de SARS-CoV-2 en un cierto plazo, usando técnicas de aprendizaje de máquina. Esto podía ayudar a modelar y a predecir los resultados de las diversas soluciones de la salud pública.

El número reproductivo

El número reproductivo se ha convertido en el término discutido del pandémico actual COVID-19. Este número, representado como R0, refiere al número de nuevas infecciones que un individuo infectado puede causar en una población susceptible. Se ha utilizado para alinear y para explicar porqué los lockdowns, las estrategias alejadas, y otras sociales de la mitigación son necesarios mantener la cuenta y el número de víctimas mortales del caso inferiores este pandémico.

Si el R0 está encima de 1, las razas de cada infección más, y el brote continuarán crecer. Cuando baja abajo de 1, el brote continuará pero a un índice más inferior de mortalidad, puesto que menos de 1 caso infectado sigue la resolución de un caso anterior por muerte o la recuperación.

Debido a los cambios en el país, la cultura, el tipo de cálculo, y el escenario del brote, el R0 se ha denunciado con magnitudes altamente que diferían. Aunque es importante, parece complicado llegar un valor exacto, calculado debido a las limitaciones de los datos e inexactitudes de la información. Por otra parte, la observación directa del R0 parece imposible.

El primer denunció que el R0 era de Wuhan, en 2,2, como resultado del trazado del contacto directo. Ésta se convirtió en sospechoso debido al volumen de casos, llevando a la avería de sistemas sanitarios y de instalaciones de prueba inadecuadas en ese escenario, así como definiciones de desarrollo del caso. Incluso hoy, la opción modelo, comenzando condiciones, y otras suposiciones dan forma el cálculo final, que ha llevado a una amplia gama de valores R0 a partir del 2.2-3.6 a 4.1-6.5.

El modelo de SEIR

El estudio actual utiliza el modelo de SEIR. Esto es un modelo de la división, común en estudios epidemiológicos. Muestra cómo la enfermedad progresa en acciones recíprocas entre 4 divisiones, a saber, susceptibles, expuesto, infeccioso, y recuperado. Se basa en tres parámetros, los regímenes en los cuales la gente susceptible se exponga (β), expuesto llegado a ser infeccioso (α), y el infeccioso se recuperado (γ). Los dos pasados se asocian inverso al período latente y al período infeccioso, respectivamente.

El período latente es el tiempo en el cual un individuo expuesto no es todavía infeccioso, y el período infeccioso es la duración en que una persona infectada puede infectar otras. Éstos pueden diferir a partir de 2-6 días y de 3-18 días.

Este modelo captura el aspecto más crucial de un modelo epidemiológico, es decir, la transición de susceptible al estado expuesto. Esto cambiará con la talla de las poblaciones susceptibles e infecciosas y el índice de contacto entre ellas, así como será inverso proporcional al período de contacto.

El discusión del lockdown

En el plazo de 45 días del primeros denunció el caso COVID-19 en Europa, el 24 de enero de 2020, el pandémico había afectado a todos los 27 países de la unión europea, dando por resultado un lockdown a escala comunitaria de todas las bandas externas. En el plazo de las dos semanas próximas, muchas restricciones y lockdowns locales de viaje siguieron, con una disminución del 95% en transporte aéreo entre los países de UE. Esto chispeó el desacuerdo inmenso basado sobre todo en una falta de consenso en cuanto a cómo éste tendría éxito en reducir el número de nuevos casos.

Encontrar el número dinámico de la reproducción

El estudio actual tuvo como objetivo el encontrar de correlaciones entre los lockdowns y el cambiar de las condiciones del brote. Utiliza un modelo dinámico de SEIR para reflejar regímenes cambiantes del contacto bajo parámetros del lockdown. El modelo permite el cálculo del R0 exacto en diversas condiciones y el de retraso de tiempo entre cualquier medida sanitaria pública y su efecto sobre la extensión del brote. Este este último es un parámetro esencial en decidir a cómo relajar lockdowns de una manera organizada, así como proveer de presupuestos del riesgo cada línea de conducta.

R (t), el número reproductivo efectivo, es un parámetro importante en este modelo pues refleja el cambio en R0 (el número básico de la reproducción) con estrategias del tiempo y de la mitigación. El R0 a través de Europa es 4,5, siendo el más alto de España, Francia, y Alemania en casi 6,0, y el más inferior de Estonia, de Eslovenia, y de Malta aproximadamente 1,4.

El número reproductivo efectivo actual Rt es mucho más inferior, con un valor medio de la UE de 0,72, siendo el más alto de Eslovaquia, de Suecia, y de Bulgaria aproximadamente 1,1 y el más inferior de Austria, de Chipre, y de Francia aproximadamente 0,3. La reducción relativa en número de la reproducción es la más sustancial de Suecia, de Hungría, y de Dinamarca, colocando a partir de la 0,58 a 0,44.

El de retraso de tiempo de restricciones del transporte aéreo a la reducción en número reproductivo efectivo coloca a partir de 1 día en Francia y Luxemburgo a 30 días en Malta, con un medio de la UE de 13 días.

El modelo de SEIR muestra que la inmunidad de la manada es aproximadamente infección alcanzada del 78% si el número reproductivo es 4,5.

Ventajas del modelo dinámico de SEIR

El modelo dinámico usado aquí permite un régimen cambiante del contacto, así ayudando a predecir los estados estables temporales que están lejos del equilibrio final de la inmunidad de la manada. Éstos pueden mostrar cambios masivos y del rapid una vez que las restricciones y el social de viaje que se distancian reglas son relajados, pero se pueden estudiar con este modelo.

El número reproductivo efectivo cambiante puede también medir la fuerza de las medidas sanitarias públicas de ayudar a planes de acción de la forma para contener el pandémico.

También lanza mucha luz en el efecto de las intervenciones de la salud pública, especialmente restricciones de viaje, donde Francia reaccionó el más rápido y la Suecia lo más menos posible. El de retraso de tiempo a cualquier efecto observable sobre la curva de la transmisión es también lo menos en Francia, en un día, y el más lento de Suecia, en 21 días.

El aprendizaje de máquina también es explotado por los investigadores para evaluar el volumen de datos enorme del pandémico y examinar tendencias y correlaciones. Esto ha rendido el número efectivo de la reproducción en la UE, por ejemplo. Esto es más alto que el número citado por la Organización Mundial de la Salud (WHO) basada en un estudio temprano del trazado del contacto en Wuhan, en 2,2 pero comparable a la figura actualmente citada de 5,7 para la epidemia de Wuhan.

Salida del lockdown

Los investigadores postularon tres equipos de condiciones; uno en el cual el número reproductivo actual Rt es constante en el número reproductivo efectivo R (t); y los otros dos que reflejan el efecto de un cambio del Rt al R0 básico del número de la reproducción para ese país, durante un mes o durante 3 meses.

Suecia no ha reforzado el lockdown obligatorio, y su número reproductivo todavía está encima de 1, entre los pocos países en Europa que están en una situación similar. Sin embargo, la situación sueca no cambiará probablemente si se quitan las recomendaciones moderadas actuales, a diferencia del pico escarpado proyectado en algunos otros países como Austria después del retiro del lockdown. Las mentiras de la diferencia en la buena voluntad del individuo de tomar la responsabilidad de su salud.

Los investigadores concluyen, “nuestro modelo dinámico ofrece la adaptabilidad de simular los efectos y las cronologías de las diversas estrategias del mando y de salida del brote para informar a la toma de decisión política y para determinar las soluciones que disminuyen el impacto de COVID-19 en salud global.”

Advertencia *Important

el medRxiv publica los partes científicos preliminares que par-no se revisan y, por lo tanto, no se deben mirar como concluyentes, conduce práctica clínica/comportamiento relativo a la salud, o tratado como información establecida.

Journal reference:
Dr. Liji Thomas

Written by

Dr. Liji Thomas

Dr. Liji Thomas is an OB-GYN, who graduated from the Government Medical College, University of Calicut, Kerala, in 2001. Liji practiced as a full-time consultant in obstetrics/gynecology in a private hospital for a few years following her graduation. She has counseled hundreds of patients facing issues from pregnancy-related problems and infertility, and has been in charge of over 2,000 deliveries, striving always to achieve a normal delivery rather than operative.

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