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¿Puede SARS-CoV-2 morir fuera sin inmunidad?

A medida que el pandémico COVID-19 continúa tardar a millares de vidas cada día en diversas partes del mundo, la investigación vaccínea y antivirus está continuando, como la única esperanza de la aparición de debajo la sombra del coronavirus 2 (SARS-CoV-2) de la neumonía asiática. Sin embargo, un estudio reciente del investigador Bhavin S Khatri en la universidad imperial Londres y publicado en el medRxiv* del servidor de la prueba preliminar sugiere en agosto de 2020 que el virus SARS-CoV-2 puede morir fuera más rápidamente que pensamiento, con tal que el número de la reproducción sea ciclón guardado.

El SIR modelo

Sigue habiendo el modelo del SIR (Susceptible-Infectar-Recuperado) tiene de los modelos mejor-usados para entender la evolución de una epidemia puesto que primero fue introducido. El SIR simplifica muchos factores relacionados con la transmisión de la enfermedad a través de diversos poblaciones y escenas y periodos de tiempo. Sin embargo, su fuerza miente en su capacidad de condensar la epidemia en algunos parámetros dominantes.

Uno de los factores más críticos que determinan el curso de una epidemia es el número efectivo de la reproducción o re (no ser confundido con el R0, número básico de la reproducción), que muestra incremento en un valor encima de 1, y contracción cuando abajo de 1. También transporta el número de infecciones que ocurren como resultado de la extensión de casos primarios como 1/γ. Los parámetros simples pueden representar los esquemas generales de modelos más detallados, ofreciendo una mejor idea cómo los cambios en estos parámetros afectan a las epidemias, aunque al precio de la exactitud cuantitativa ofrecida por los modelos más apretado con parámetros. Una aproximación combinatoria podía ayudar así a predecir comportamiento epidémico más exacto.

Densidad de la probabilidad de los tiempos de la extinción para los mismos parámetros que en Fig.1, pero incluir la migración y la subdivisión en el igual - poblaciones clasificadas. Cada histograma comprende 1000 réplicas para n = 5 regiones conectadas por la migración uniforme con el φ de la probabilidad. Las barras negras son φ = 0 (aislamiento completo), azul corresponden al φ = 0,05 y el φ = 0,1 es las barras rojas. Para el φ = 0 la línea gris de línea llena es exactamente la línea negra sólida en Fig.2, mostrando a eso la distribución del tiempo de la extinción de idéntico a la única población bien mezclada global de la misma talla global. Las líneas azules y rojas sólidas son ajustes al histograma usando Eqn.7 con un único parámetro libre con referencia a (con el γ e I0 obligados a los valores usados para ejecutar las simulaciones.
Densidad de la probabilidad de los tiempos de la extinción para los mismos parámetros que en Fig.1, pero incluir la migración y la subdivisión en el igual - poblaciones clasificadas. Cada histograma comprende 1000 réplicas para n = 5 regiones conectadas por la migración uniforme con el φ de la probabilidad. Las barras negras son φ = 0 (aislamiento completo), azul corresponden al φ = 0,05 y el φ = 0,1 es las barras rojas. Para el φ = 0 la línea gris de línea llena es exactamente la línea negra sólida en Fig.2, mostrando a eso la distribución del tiempo de la extinción de idéntico a la única población bien mezclada global de la misma talla global. Las líneas azules y rojas sólidas son ajustes al histograma usando Eqn.7 con un único parámetro libre con referencia a (con el γ e I0 obligados a los valores usados para ejecutar las simulaciones.

Discreteness individual

El estudio actual se ocupa del modelo del SIR mientras que incorpora discreteness individual. Esto hace diferente de los modelos deterministas donde el número y la densidad de individuos infectados se tratan como contínuos de modo que el valor de la densidad pueda convertirse real menos de 1. Esto puede llevar a la predicción incorrecta de una segunda onda después de que las restricciones en el movimiento se supriman. En lugar, este modelo utiliza una descripción estocástica completa en las bajas densidades, mientras que traza el curso del brote. Bajo tales condiciones, el número de individuos en una población puede ser exactamente 0, que significa que la epidemia está extinta cuando el número de la infección es 0. A menos que se importen las cajas, ninguna segunda onda puede ocurrir.

El papel considera la situación actual donde la inmunidad de la manada todavía no se ha alcanzado, pero el re es menos de uno. La epidemia es, por lo tanto, no creciendo, pero hay muchos susceptibles para cada persona infectada. Los investigadores encontraron que usando un nuevo umbral I = 1= (1 - con referencia a), representando el tiempo de la extinción, él se podría mostrar que como con referencia a está entre 0,6 y 1, el tiempo medio de la extinción cae comparado importante a un modelo determinista.

El tiempo de la extinción depende del re

Para capturar los efectos de variaciones geográficas y de otras diferencias, Khatri lo comparó a modelos más complejos así como más simples. Él encontró eso simple rescaling el re para incluir el efecto de la migración, ellos podría llegar una distribución exacta del tiempo de la extinción.

Usando esta teoría, Khatri predijo eso con re entre 0,6 y 1, tiempos de la extinción revestiría muchos años. En este intervalo, el modelo determinista sobrepasa constantemente la marca importante. Sin embargo, si se guarda abajo de 0,5, puede caer a los meses, dentro de un único año. Pues el re cae más lejos abajo de esto, no hay mucha ventaja en términos de reducir los tiempos de la extinción más lejos.

Finalmente, como la duración media 1/γ de la infección aumenta, el tiempo de la extinción aumenta también. La investigación reciente muestra que la duración asintomática de la infección es 7 días en punto medio, mientras que la duración presintomática y sintomática de la infección es 2 días por término medio, y 13,4 días de mediano. La duración media de la infección es 20 días o así pues, según los estudios tempranos. Entre éstos, la duración de la infección asintomática es probablemente la más importante puesto que es durante este período que la infección es más probable ser llevado a otras.

Tiempo de la extinción en el Reino Unido y global

El modelo actual, por lo tanto, asume que la duración de la infección en términos de potencial infeccioso es 7 días por término medio. Entonces el modelo referente al Reino Unido muestra que la epidemia puede morir fuera en cerca de 100 días, con tal que el re esté abajo de 0,5. El presupuesto del gobierno BRITÁNICO, sin embargo, así como el de la unidad de la bioestadística de MRC, Cambridge, pone el re a finales de junio como 0,9 para Inglaterra. En este valor, la extinción tardaría casi dos años.

Para la población de mundo de 7,8 mil millones, y una incidencia de 0,05%, el tiempo previsto de la extinción es aproximadamente lo mismo para el re abajo de 0,5, en 200 días (6-7 meses). Pero con un re encima de 0,6, tardará muchos años para morir fuera. En términos más detallados, predicen que si el re es 0,4 y si la duración de la infección es 7 días, el tiempo de la extinción serían cerca de 177 días.

El modelo simple fue evaluado simulando las condiciones usando un simulador epidémico espacial realista, GleamViz. El investigador encontró que los tiempos de la extinción predijeron por ambos métodos igualan razonablemente bien. Khatri dice, “a pesar de la heterogeneidad de contactos entre diversas regiones, la extinción total de la infección es exponencial, y la variación estocástica sigue de cerca las predicciones bien mezcladas del modelo estocástico del SIR presentado aquí.”

Implicaciones y conclusión

Las predicciones en el nivel global se deben considerar como guía aproximada si todos los países siguen la misma clase de plan de actuación. Los investigadores también advierten que si existe un depósito no humano, abrigar el virus, éste podría permitir al virus reinfect las poblaciones humanas. En este decorado especial, la extinción sería solamente un estado temporal. Esto se puede explicar de una manera similar a las importaciones humanas, pero si tales depósitos pueden ser determinados y ser reconocidos, esta ruta puede también ser tapada.

Describiendo su teoría como una que ofrezca “una guía útil y rápida para estimar el tiempo a la extinción de una epidemia,” Khatri concluye, “la conclusión amplia cuando está aplicado a SARS-Cov-2 es ése para lograr la extinción rápida, el épocas de la orden o menos que mitad al año, después la meta debe ser restringir el re a los números mucho menos de 1 y óptimo en la región con referencia al → 0 del 0:4 del ≈: 5.'

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.

Citations

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