Modelo matemático estima tasas de transmisión diarias de infecciones como COVID analizando donaciones de sangre
Casos de COVID MarzoDiciembre 2020. (A) Marzo; (B) junio; (C) septiembre; (D) Diciembre. La barra de escala representa la proporción acumulada de seropositividad de SARS-CoV-2 IgG por cada 100 000 habitantes. Crédito: Universidad de Aston
Los investigadores de la Universidad de Aston han ayudado a desarrollar un modelo matemático que puede estimar las tasas de transmisión diaria de infecciones como la COVID mediante la prueba de anticuerpos en la sangre recolectada en los centros de donación de sangre.
Los modelos epidemiológicos actuales que generalmente se usan tienden a no ser tan efectivos para adaptarse rápidamente a los cambios en los niveles de infección.
Trabajando con investigadores de la Universidade Federal de Minas Gerais en Brasil, realizaron un gran estudio longitudinal aplicar un modelo compartimental, que es una técnica de modelado general que se aplica a menudo al modelado matemático de enfermedades infecciosas, a los resultados obtenidos en los centros de donación de sangre brasileños. La prueba fue realizada por Fundacao Hemominas, uno de los servicios de sangre más grandes de Brasil, que cubre un área similar a la de Francia continental.
Usaron el número informado de casos de SARS-CoV-2 junto con la serología resultados (métodos de diagnóstico utilizados para identificar anticuerpos y antígenos en muestras de pacientes) de donantes de sangre como entradas y estimaciones de variables ocultas, como valores diarios de tasas de transmisión y tasa de incidencia acumulada de casos notificados y no notificados.
El modelo discutido en el artículo «SARS-CoV-2 IgG Seroprevalence between Blood Donors as a Monitor of the COVID-19 Epidemic, Brazil» brindó a los expertos la capacidad de tener una visión más refinada de las tasas de infección y la tasa relativa de inmunidad en comparación con las mediciones oficiales.
Las pruebas comenzaron al comienzo de la pandemia e involucraron a 7837 donantes de sangre en siete ciudades de Minas Gerais, Brasil, durante marzo y diciembre de 2020. En ese momento, las pruebas no estaban ampliamente disponibles y había a alta proporción de casos asintomáticos o levemente sintomáticos no detectados. Los datos obtenidos permitieron a los expertos estimar la proporción de personas que no eran diagnosticadas.
Dr. Felipe Campelo, profesor titular de informática en la Universidad de Aston, dijo:
«La comunicación pública sobre la epidemia de COVID-19 se basó en casos notificados oficialmente en la comunidad, lo que subestima en gran medida la propagación real de la enfermedad en la ausencia de pruebas generalizadas.
«Esta diferencia subraya la conveniencia de usar un enfoque basado en modelos como el que propusimos, porque permite el uso de datos medidos para estimar variables como el número total de personas infectadas.
«Nuestro modelo ofrece estimaciones diarias de variables relevantes que generalmente permanecen ocultas, incluida la tasa de transmisión y el número acumulado de casos de infección informados y no informados».
En Brasil en julio de 2020 hubo un fuerte aumento en la cantidad de personas evaluadas a medida que se dispuso de nueva infraestructura, lo que permitió a los expertos validar aún más su metodología al observar cómo los datos registrados oficialmente se acercaron más a las predicciones del modelo una vez que se probaron. La infección se hizo más generalizada, incluso para personas asintomáticas o levemente sintomáticas.
Aplicaron el modelo a los anticuerpos encontrados en la sangre donada por donantes y lo usaron para estimar la proporción de casos no diagnosticados y para analizar los cambios en la infección. tasa, es decir, cuántas personas contagia cada caso en promedio. Anteriormente, esto se veía como un valor fijo o un valor fijo durante un largo período de tiempo, pero la dinámica de la propagación de COVID cambia mucho más rápido que eso. Este aspecto fue muy importante en los primeros días de la pandemia y también podría aplicarse a enfermedades similares.
De cara al futuro, los expertos pretenden mejorar la precisión del modelo introduciendo cambios para tener en cuenta los efectos de la vacunación, disminuyendo inmunidad y la posible aparición de nuevas variantes.
El artículo, «SARS-CoV-2 IgG Seroprevalence between Blood Donors as a Monitor of the COVID-19 Epidemic, Brazil» ha sido publicado en el Volumen 28, Número 4, abril 2022 de Enfermedades Infecciosas Emergentes.
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La captura de datos ocultos para casos asintomáticos de COVID-19 proporciona una mejor imagen de la pandemia Más información: Daniel Gonalves Chaves et al, SARS-CoV-2 IgG Seroprevalence between Blood Donors as a Monitor de la Epidemia de COVID-19, Brasil, Enfermedades Infecciosas Emergentes (2022). DOI: 10.3201/eid2804.211961 Información de la revista: Emerging Infectious Diseases
Proporcionado por la Universidad de Aston Cita: El modelo matemático estima las tasas de transmisión diaria de infecciones como COVID mediante pruebas donaciones de sangre (2022, 1 de marzo) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2022-03-mathematical-daily-transmission-infections-covid.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.