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05/02/2020 / José Quintás Alonso

 Post desde la jaula dorada (10)

Inserto el pdf del trabajo de Alberto Aleta y Yamir Moreno, en inglés Y en español

“Evaluación de la posible incidencia de COVID-19 y la efectividad de las medidas de contención en España: un enfoque basado en datos”

Matizaciones:

  1. El trabajo aún no está revisado por pares
  2. La traducción es automática (https://www.onlinedoctranslator.com/es/), y permite entender superficialmente; pero si se desea seguir el proceso de modelización, han de utilizarse ambos pdf pues en la traducción automática hay errores y cito algunos: E>mi //I>yo //FIG>HIGO//los subíndices son un poema //Coach>entrenador// Train>Entrenador// A> Una //B > si //SIR (modelo)> Señor // Hay algunas lagunas, por ejemplo tres líneas en la pág 2//  fórmula de pág 4…jejeje

Corto y pego algunos tramos de la traducción:

  1. “En conjunto, brindamos evidencias que respaldan la adopción de una estrategia mixta que combina algunas restricciones de movilidad con, principalmente, la identificación temprana de individuos infectados y su aislamiento.”
  2. “Los modelos estocásticos de metapoblación SEIR se usan habitualmente para estudiar la transmisión temporal y espacial de enfermedades como el COVID-19. Aquí, utilizamos tal clase de modelos e implementamos una versión basada en datos que permite obtener estimaciones realistas de la incidencia espacial de la enfermedad, así como de su dinámica temporal. Más específicamente, en términos de tiempo, alimentamos el modelo con los datos disponibles al 28 de febrero de 2020.”
  3. “Con este fin, hemos obtenido los flujos de movilidad interprovinciales proporcionados por el Ministerio de Desarrollo de España “
  4. “Dada la propagación mundial actual y la incidencia de la epidemia, tenemos en cuenta que los tres países con más casos son China, Corea del Sur e Italia y consideramos que la ruta más plausible para que un individuo infectado llegue a España es en avión. Por lo tanto, recopilamos el número de pasajeros que vienen de cada país a cada aeropuerto español en 2019 del gerente de navegación aérea español AENA “
  5. “La dinámica de la enfermedad se rige por un modelo compartimental SEIR. En este modelo, los individuos se clasifican según su estado de salud: susceptibles (S) si son susceptibles de contraer la enfermedad; expuestos (E) si han sido infectados pero todavía están asintomáticos y no pueden infectar a otras personas; infectado (I) una vez que finaliza el período de incubación y los individuos muestran síntomas y pueden infectar a otros, y se eliminan (R) cuando se recuperan o fallecen. Dentro de cada provincia, la transición entre compartimientos resulta de las siguientes reglas, iteradas en cada paso de tiempo, correspondiente a 1 día”
  6. “Primero, analizamos el efecto de imponer restricciones de movilidad al limitar el flujo de tráfico en el país. Consideramos seis escenarios diferentes que corresponden a cada modo de transporte que se apaga más otro en el que se impone una reducción total del 90% del tráfico total. Estas medidas son extremas y, a menos que la situación se vuelva realmente crítica, no se pondrían en práctica, ya que conllevan un costo económico que sería insuperable. No obstante, como mostramos a continuación, por drásticos que parezcan ser, Estas medidas son inútiles cuando se trata de detener por completo la propagación de la enfermedad. De hecho, una reducción significativa en la incidencia estimada solo se obtiene cuando otras acciones son factibles.”
  7. “En conclusión, de todos los resultados obtenidos para los diferentes escenarios es evidente que hemos considerado que la estrategia más rentable sería el aislamiento o la cuarentena de los casos infecciosos detectados, siempre que la eficacia de dicha medida sea superior al 60%. Importante para el debate actual sobre la historia natural de la enfermedad, esta política también funcionaría si hay una fracción de individuos asintomáticos pero infecciosos en la población. Nuestros resultados también muestran que desde un punto de vista práctico, una combinación de todos los contextos analizados puede tener beneficios de segundo orden. Como ya se enfatizó, las medidas de contención no solo deben dirigirse hacia una reducción total del número de casos infectados. Su eficacia también viene dada por otros factores, como retrasar, aunque solo sea unos pocos días, la propagación de la enfermedad. Tales demoras siempre son buenas para la preparación y para tener más tiempo para la investigación clínica que puede conducir a nuevos tratamientos farmacológicos o vacunas. Por ejemplo, incluso si las restricciones de tráfico no son efectivas por sí mismas, facilitan el control de la población y, por lo tanto, sería más fácil detectar a las personas infectadas y tratarlas. Del mismo modo, las medidas de autoprotección y otras prácticas de distanciamiento social retrasan la propagación de la enfermedad. liberando recursos que permitirían una mejor gestión de la epidemia, lo que a su vez conduciría a un aumento de la eficacia del aislamiento individual. Cerrar lugares públicos, en la práctica, reduciría la transmisión, lo que nuevamente reducirá el número total de infecciones y, por lo tanto, las hará más manejables para el sistema de salud pública. Esto también resalta la importancia de tener un sistema de respuesta coordinado, ya que simplemente adoptar medidas centrales como imponer restricciones de movilidad y cerrar lugares públicos no es efectivo a mediano y largo plazo. Nuestro modelo tiene varias limitaciones y algunas de ellas podrían superarse en el futuro cercano. Quizás el más importante tenga que ver con la incapacidad de los modelos epidemiológicos a gran escala actuales para dar cuenta de los cambios de comportamiento en la población cuando una enfermedad está evolucionando. Como es el caso de la difusión de COVID-19, la información – y más a menudo de lo deseado, desinformación – viaja más rápido que la enfermedad. Esto produce efectos no deseados, como un colapso en las salas de emergencia de los hospitales, una proliferación de fuentes de información que no brindan consejos razonables en todos los casos, pérdidas económicas anticipadas y, en general, respuestas no coordinadas. Por lo tanto, es un desafío apremiante desarrollar formas más realistas de incorporar en modelos como el empleado aquí todas estas respuestas y reacciones adversas al riesgo. Otra limitación del estudio actual incluye la resolución espacial relativamente baja, que está determinada esencialmente por la disponibilidad de datos. Sin embargo, los resultados indican que el nivel de granularidad utilizado aquí es suficiente para capturar los patrones de movilidad y los efectos de posibles intervenciones. Finalmente, no hemos considerado la variabilidad temporal y espacial de los parámetros de la enfermedad, ni otras características potencialmente importantes de la población anfitriona, como la existencia de súper spreaders o la estructura de edad, que parece jugar un papel relevante para esta enfermedad, al menos en lo que respecta a la tasa de letalidad. Planeamos investigar todos estos temas en el futuro cercano.”
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