Cómo y cuándo terminar el confinamiento por el COVID-19: un enfoque de optimización
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Los países de todo el mundo se encuentran en un estado de confinamiento para ayudar a limitar la propagación del SARS-CoV-2. Sin embargo, a medida que la cantidad de nuevos casos diarios confirmados comienza a disminuir, los gobiernos deben decidir cómo liberar a sus poblaciones de la cuarentena de la manera más eficiente posible sin abrumar a sus servicios de salud.
En un manuscrito de preimpresión publicado esta semana, dirigido por el profesor Mike Bonsall del Departamento de Zoología de la Universidad de Oxford, una nueva investigación aplicó un marco de control óptimo a un marco modelo adaptado Susceptible-Exposición-Infección-Recuperación (SEIR) para investigar el eficacia de dos posibles estrategias de liberación de bloqueo. En este caso, la población del Reino Unido se utilizó como caso de prueba.
El profesor Bonsall dijo: «Lo que descubrimos fue que para limitar la propagación recurrente, poner fin a la cuarentena para toda la población simultáneamente es una estrategia de alto riesgo, y que un enfoque de reintegración gradual sería más confiable.
«Además, para aumentar la cantidad de personas que pueden ser liberadas por primera vez, el bloqueo no debe terminar hasta que la cantidad de nuevos casos diarios confirmados alcance un nivel suficientemente alto». umbral bajo».
El equipo modeló una estrategia de liberación gradual al permitir que diferentes fracciones de las personas encerradas vuelvan a ingresar a la población activa no en cuarentena. Los métodos de optimización matemática, combinados con un modelo SEIR adaptado, determinaron cómo para maximizar a los que trabajan mientras se evita que el servicio de salud se vea abrumado.
Los análisis mostraron que la estrategia óptima es liberar aproximadamente a la mitad de la población de dos a cuatro semanas desde el final de una infección inicial pico, luego espere un otros tres o cuatro meses para permitir un segundo pico antes de liberar a todos los demás.
El coautor Thom Rawson, del Departamento de Zoología de la Universidad de Oxford, dijo: «También modelamos un ‘on- fuera de la estrategia de liberar a todos, pero restablecer el bloqueo si las infecciones aumentan demasiado. Descubrimos que el peor de los casos de una liberación gradual es más manejable que el peor de los casos de una estrategia de encendido y apagado, y advertimos contra las estrategias de bloqueo y liberación basadas en un mecanismo de encendido y apagado dependiente del umbral. El potencial de un gran aumento en el número de infecciones agrega evidencia adicional a la necesidad de una mayor capacidad de prueba a raíz del final del bloqueo».
Las dos cantidades más críticas para determinar la solución óptima son la tasa de transmisión y la recuperación. tasa, donde este último se define como la fracción de personas infectadas en un día determinado que luego se clasifican como recuperadas. El equipo sugiere que la identificación precisa de estos valores es de particular importancia para el seguimiento continuo de la pandemia.
El coautor, el profesor Chris Huntingford, del Centro de Ecología e Hidrología del Reino Unido, quien aplicó su experiencia matemática al modelado, dijo: «A medida que comprendamos más sobre COVID19, tales números en el modelo de computadora se pueden ajustar y las simulaciones se pueden repetir . Por lo tanto, la estrategia óptima de liberación del confinamiento se puede actualizar si es necesario, y a medida que aprendamos más en las próximas semanas».
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Sudáfrica extiende el confinamiento por coronavirus dos semanas Más información: Thomas Rawson et al. Cómo y cuándo terminar el confinamiento por COVID-19: un enfoque de optimización, (2020). DOI: 10.1101/2020.04.29.20084517 Proporcionado por la Universidad de Oxford Cita: Cómo y cuándo poner fin al bloqueo de COVID-19: un enfoque de optimización (6 de mayo de 2020) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2020-05-covid-lockdown-optimization-approach.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.