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La investigación sugiere que New York City pudo haber alcanzado el umbral de la inmunidad de la manada del coronavirus

Un nuevo estudio de los investigadores en la Universidad de Illinois en el Urbana-Chamán y el laboratorio nacional de Brookhaven y publicado en el medRxiv* del servidor de la prueba preliminar discute en julio de 2020 el efecto de un factor llamado heterogeneidad persistente del contacto sobre la talla epidémica final de COVID-19. Los investigadores dicen que eso usando los presupuestos basados en esta dimensión reduce el umbral de la inmunidad de la manada (HIT) y que sugiere que las áreas más afectadas, tales como New York City (NYC), casi están en este umbral, significando que no serán fuentes de la extensión a otras áreas si ocurre una segunda onda del pandémico actual.

El atar de los anticuerpos al pico (S) - proteína del virus SARS-CoV-2 es un paso esencial para la inmunidad que se convierte al coronavirus. Haber de imagen: Juan Gaertner/Shutterstock
El atar de los anticuerpos al pico (S) - proteína del virus SARS-CoV-2 es un paso esencial para la inmunidad que se convierte al coronavirus. Haber de imagen: Juan Gaertner/Shutterstock

Diversas aproximaciones epidemiológicas

Los modelos epidemiológicos han sido importantes en estudiar los números y la progresión de brotes infecciosos, pero la incorporación del papel de la heterogeneidad de la población en términos de susceptibilidad individual, así como las redes sociales en tales estudios, han sido un reto en muchos casos. Entre las consecuencias importantes de estos factores es el acontecimiento de las acciones del superspreader que aprovisionan de combustible el brote local inicial, el cambio en el GOLPE, y la talla final de la epidemia (FSE).

Varias aproximaciones se han adoptado para incluir este factor mientras que modelan la dinámica de una epidemia, centrándose en diversos características y parámetros. Por ejemplo, uno pudo utilizar a grupos edad-estratificados para estimar variaciones en contactos y susceptibilidad. Otros podían utilizar el modelado matemático para simular redes sociales reales o artificiales.

Re/R comparado con la dependencia de S para la susceptibilidad gamma-distribuida para el λ = 4±1 (área azul). La línea discontinua muestra el resultado homogéneo clásico, con referencia a = R0S. Observe una reducción sustancial del re para COVID-19 en NYC y Chicago, comparado a ese valor. Las fracciones aproximadas de las poblaciones susceptibles, S, para ambas ciudades se estiman a finales de mayo de 2020, usando el modelo descrito en el papel. B) Reúna el umbral de la inmunidad (área azul) y la talla final de la epidemia (FSE, zona verde) para las susceptibilidades gamma-distribuidas. El alcance del λ está lo mismo que en (a). El FSE se muestra la correlación máxima asumida entre la susceptibilidad y la contagiosidad (χ = 1), que corresponde al α del CV 2 que coloca a partir de la 1 a 2. Note una reducción sustancial de ambos GOLPE y FSE comparados a los resultados clásicos para la población homogénea que se muestran como líneas de puntos estralladas y verdes del azul, respectivamente
Re/R comparado con la dependencia de S para la susceptibilidad gamma-distribuida para el λ = 4±1 (área azul). La línea discontinua muestra el resultado homogéneo clásico, con referencia a = R0S. Observe una reducción sustancial del re para COVID-19 en NYC y Chicago, comparado a ese valor. Las fracciones aproximadas de las poblaciones susceptibles, S, para ambas ciudades se estiman a finales de mayo de 2020, usando el modelo descrito en el papel. B) Reúna el umbral de la inmunidad (área azul) y la talla final de la epidemia (FSE, zona verde) para las susceptibilidades gamma-distribuidas. El alcance del λ está lo mismo que en (a). El FSE se muestra la correlación máxima asumida entre la susceptibilidad y la contagiosidad (χ = 1), que corresponde al α del CV 2 que coloca a partir de la 1 a 2. Note una reducción sustancial de ambos GOLPE y FSE comparados a los resultados clásicos para la población homogénea que se muestran como líneas de puntos estralladas y verdes del azul, respectivamente

La teoría de la unificación

La aproximación actual se dirige que predice no el estado final del brote, como con los otros dos, sino el decorado cambiante entero en relación a tiempo. Esto se ha aplicado a COVID-19, y muchos investigadores han llegado a la conclusión que el GOLPE puede ser importante más inferior que eso llegaron por modelos más convencionales basados en homogeneidad.

Los investigadores consideran el overdispersion, es decir, explosiones a corto plazo súbitas de la transmisión viral hechas por acciones del superspreader, por ejemplo, ser una fuente más importante de la variación. En el otro final del espectro es la heterogeneidad persistente, que refiere a las características del comportamiento individuales referente a un largo periodo del tiempo, que se conecta a una fluctuación más constante. Tentativa reunir ambos considerando la naturaleza biológica y social de la heterogeneidad y de su papel en la modificación de dinámica epidémica en su duración, así como cómo determinan el GOLPE y el FSE.

El estudio dice, “en nuestra teoría, una decisión personal asistir a un destacamento grande o una reunión sería solamente importante a la dinámica epidémica si representa una configuración del comportamiento que se repite. Por otra parte, las acciones superspreading son dadas forma por variaciones a corto plazo en la contagiosidad individual (e.g., persona durante la fase altamente infecciosa de la enfermedad que asiste a una reunión grande).”

Estes último causarían los presupuestos exagerados de la heterogeneidad comparados a las dimensiones tiempo-hechas un promedio o a largo plazo que son importantes en la determinación de cómo mueren las epidemias fuera mientras que se logra la inmunidad de la manada.

Comentan que esta aproximación es ambo “conveniente y prácticamente útil” en que no necesita más calibración explicar condiciones epidémicas grueso cambiantes, pero puede incorporar datos reales. Esto es posible incorporando el λ del factor de la inmunidad, que encapsula el efecto entero de la heterogeneidad, en muchos casos. Este factor decide a cómo rápidamente el régimen de reproducción efectivo, re, caídas en el primero tiempo del brote y es instrumental en la llegada el GOLPE modificado y el FSE en ausencia de la mitigación.

Fuentes de la heterogeneidad

La heterogeneidad entre individuos en una población viene de factores biológicos, como la función inmune, el maquillaje genético, la edad y enfermedades coexistentes, y los factores sociales, como el número de los contactos sociales cercanos uno tienen. El α del factor de la susceptibilidad variaría no sólo con inmunidad biológica pero sería más alto en gente en empleos de alto riesgo tales como trabajadores de la atención sanitaria, o en los que trabajan en cubos sociales, o desafía sistemáticamente al social que se distancia reglas. Estas fuentes bajan dentro del λ del factor de la inmunidad.

Estimando esto, los investigadores entonces utilizaron los datos empíricos de alta calidad sobre hospitalizaciones, la ocupación (ICU) de la Unidad de Cuidados Intensivos, y el número de muertes diarias para estimar el λ del factor de la inmunidad, de NYC y de Chicago y de estados de los E.E.U.U. individuales. Llegaron una disminución marcada del re, indicando el papel destacado desempeñado por la heterogeneidad, y un λ del factor de la inmunidad entre 4 y 5. Esto está de acuerdo de cerca con el valor calculado de heterogeneidad social y biológica. Los investigadores comentan, de “las demostraciones este análisis cómo nuestro modelo puede hacer predicciones concretas y comprobables.”

Proyecciones e implicaciones

Los investigadores incorporaron su teoría en un modelo epidemiológico de la tiempo-de-infección para predecir los resultados posibles si una segunda onda ocurre en NYC y Chicago. Sus proyecciones son que no habrá segunda onda en NYC que signifique que el GOLPE se ha pasado ya allí. En Chicago, que fue pegada con intensidad mediana, la segunda onda se proyecta para ser una mucho más suave debido a los efectos de la heterogeneidad, incluso si no se emprende ninguna mitigación. Por otra parte, con dimensiones suaves tales como máscaras que desgastaban, limitando reuniones en barras interiores, comedores, y otras avenidas para las acciones del superspreader, y trazando contactos, la segunda onda se podría evitar en conjunto en tales lugares, sugieren.

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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