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Estrategias para aplanar la curva COVID-19

El primer caso del coronavirus nuevo, COVID-19, en los Estados Unidos estaba a finales de enero. A mediados de marzo, el “social que se distanciaba” había incorporado el léxico público. La gente alteró sus rutinas y cambios sugeridos, impulsados o requeridos de las jurisdicciones locales significados para reducir la extensión de la enfermedad.

A finales de junio, sin embargo, los responsables de Sanidad y los enchufes públicos de las noticias hablaban de una segunda onda. En julio, muchos estados eran que se detenían brevemente o de inversiones de sus planes para abrir de nuevo mientras que, por segunda vez, los sistemas del hospital se preocuparon de ejecutarse fuera de sitio.

¿Qué habríamos podido hacer mejor?

En el papel de la selección “de un editor” publicado hoy en el caos del gorrón del instituto americano de la física, la universidad de Washington en los investigadores de St. Louis en el laboratorio de Rajan Chakrabarty, profesor adjunto en el Ministerio de ingeniería de la Energía, ambiental y química en la escuela de McKelvey de la ingeniería, modeló la interacción entre la duración y la intensidad de la distancia social.

Encontraron una ley de retronos que disminuían, mostrando que períodos más largos de la distancia social no son siempre más acertados cuando se trata de reducir la extensión y que cualquier estrategia que implique la distancia social requiere otros pasos sea tándem admitido.

La sabiduría popular era, el más intenso y a largo plazo la distancia social, más usted contendrá la extensión de la enfermedad. Pero eso es verdad si usted tiene distancia social ejecutada con el trazado, el aislamiento y la prueba del contacto. Sin ésos, usted dará lugar a una segunda onda.”

Rajan Chakrabarty, profesor adjunto, Ministerio de ingeniería de la Energía, ambiental y química, escuela de McKelvey de la ingeniería

Payton adicional Beeler, estudiante doctoral del segundo año en el laboratorio de Chakrabarty, que también trabajó con Pai Liu, un becario postdoctoral: “Qué hemos encontrado somos que si es social la distancia es la única dimensión tomada, debe ser ejecutado extremadamente cuidadosamente para que sus ventajas sean observadas completo.”

Su modelo susceptible, expuesto, infectado y recuperado de la dinámica (SEIR) utilizó los datos recopilados por la Universidad John Hopkins entre el 18 de marzo y 29 de marzo, un período marcó por una onda irruptiva rápida en los casos COVID-19 y el inicio de la distancia social en la mayoría de los estados de los E.E.U.U.

Calibrar su modelo usando estos grupos de datos permitió que los autores analizaran los resultados imparciales que todavía no habían sido afectados por la distancia en grande en el lugar.

Único a este proyecto era el uso de la estratificación de la edad; los detalles incluidos modelo en obra recíprocamente cuánta persona de diversos grupos de la misma edad y cómo ese afecta a la extensión de la transmisión.

No importa qué la estrategia ellos observaba, una cosa estaba sin obstrucción, Chakrabarty dijo: “La distancia del social había sido ejecutada anterior, nosotros habría hecho probablemente un mejor trabajo.”

“Doblar la curva usando el social que se distancia solamente es análogo a retrasar el frente de un incendio fuera de control que rabia sin la extinción de las ascuas que brillan intensamente.”

Los investigadores encontraron que, el a corto plazo, más distancia y menos demanda del hospital pasan de común acuerdo -; pero solamente hasta dos semanas. Después de ese, la distancia pasada tiempo no beneficia a demanda del hospital tanto; la sociedad tendría que aumentar tiempo alejado social exponencial para considerar una disminución lineal de la demanda del hospital.

Así el retrono que disminuye: La sociedad consideraría que ventajas más pequeñas y más pequeñas al hospital exigir más de largo pasó la distancia social.

Si se va el social que se distancia “solamente” a ser ejecutado más de largo de dos semanas, un moderado cerró, dice entre el 50% al 70%, podría ser más efectivo para la sociedad que un más estricto termina cerrado en el rendimiento de la reducción más grande de demandas médicas.

Otra estrategia para aplanar la curva implica el actuar intermitente, alternando entre el social estricto que se distancia y ningún que se distancia para aliviar la deformación en hospitales -; así como algunas de las otras deformaciones en la economía y el bienestar impuestos por una distancia más a largo plazo.

Según el modelo, la distancia más eficiente a ninguna índice alejada es 5 a 1; un día de ninguna distancia por cada cinco días en casa. Tenía la sociedad actuaba de esta manera, la carga del hospital se habría podido reducir por el 80%, Chakrabarty dijo. Excediendo esta índice, el modelo mostró un retrono que disminuía.

Crítico, los investigadores observan que el plan de acción alejado social como aproximación del entero-de-gobierno no podría ser acertado sin la puesta en vigor de la prueba dispersa, el trazado del contacto y el aislamiento de ésos encontrados para ser infectado.

“Y usted tiene que hacerlo agresivamente,” Chakrabarty dijo. “Si usted no lo hace, qué usted va a hacer, el momento que usted levanta la distancia social, es da lugar a una segunda onda.”

Eso es porque la gente que está saliendo de sus hogares después de distanciarse es, aparentemente, todo susceptible a COVID-19.

“Doblar la curva usando el social que se distancia solamente es análogo a retrasar el frente de un incendio fuera de control que rabia sin la extinción de las ascuas que brillan intensamente,” dijo a Chakrabarty, cuya otra línea de la investigación se centra en los impactos de incendios fuera de control en clima y salud.

“Están esperando para comenzar sus propios fuegos una vez que el viento los lleva de distancia.”

El modelo no puede informar a las estrategias que van adelante porque utilizó los datos cerco en marzo, antes de que cualquier distancia social en grande fuera ejecutada. Pero Chakrabarty dijo que puede poder informar a nuestras acciones si nos encontramos en una situación similar en el futuro.

La “vez próxima, debemos actuar más rápidos y ser más agresivo cuando se trata del trazado del contacto y prueba y aislamiento,” Chakrabarty dijo. “O bien este trabajo estaba para nada.”

Source:
Journal reference:

Liu, P., et al. (2020) Dynamic interplay between social distancing duration and intensity in reducing COVID-19 US hospitalizations: A “law of diminishing returns”. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science. doi.org/10.1063/5.0013871.