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Red Internacional

En el artículo publicado el 14 de abril, señalan que de acuerdo a estimaciones de inmunidad y estacionalidad del Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) en series de tiempo, elaboraron un modelo de transmisión con diferentes escenarios de transmisión y prevén que en invierno ocurran rebrotes de contagio.

Jueves 16 de abril de 2020 | 21:37

En ausencia de un tratamiento farmacéutico para frenar la curva de contagios del Coronavirus 2, científicos realizaron estudios estacionales con factores virales, ambientales y neumológicos, partiendo de la alta infección del virus.

Realizaron proyecciones estacionales de transmisión de acuerdo a un modelo matemático en periodos de pandemia y post pandemia con datos de Estados Unidos. De acuerdo al valor proxy, que multiplica las pruebas positivas de Coronavirus 2 por la ponderación semanal de asistencias médicas por influenza (ILI) y la estimación de reproducción semanal, arrojaron datos sobre la reproducción efectiva del virus.
Entre las correlaciones de incidencia, uno de los resultados es que el cambio estacional entre octubre y diciembre, podría impulsar un aumento en la transmisibilidad y su posible dinámica.

A partir del modelo, se evaluó la duración de las medidas de vigilancia y distanciamiento social como acciones no farmacéuticas para controlar los contagios, cuyos resultados señalan que, sin disminuir los brotes para verano, el pico de la pandemia podría empujarse hacia otoño, aumentando la intensidad de la onda pandémica, que podría ser alta.

Por ello, en ausencia de vacunas, el distanciamiento social podría mantenerse de manera intermitente hasta 2022.

Más pruebas de Coravirus 2 y estudios de serología harían la diferencia

Afirman entre sus conclusiones, que se requiere de manera urgente garantizar la atención adecuada de tratamientos terapéuticos para pacientes críticos, aumentar el equipo médico para atender casos críticos, además de aumentar las pruebas serológicos para conocer exactamente el periodo estacional de inmunidad al Coronavirus 2 y, con ello, conocer la dinámica pospandemica.

Si bien se ha demostrado que el porcentaje positivo de la prueba multiplicado por el porcentaje de ILI es uno de los mejores indicadores disponibles para la incidencia de influenza, la conversión entre esta medida y la verdadera incidencia de infecciones por coronavirus no está clara, por lo que no hacemos estimaciones precisas de la incidencia global de coronavirus (“Projecting the transmission dynamics of SARS-CoV-2 through the postpandemic period”, Science)

Aumentar también el número de pruebas fundamental para detectar oportunamente los casos de contagio y salvaguardar el mayor número de vidas, también resulta clave para la investigación científica puesto que las posibles variaciones estacionales de acuerdo a la ubicación geográfica arrojarían datos puntuales para controlar la trasmisión




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