Estudio identifica un aumento anormal de enfermedades similares a la gripe en marzo
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Es ampliamente aceptado entre los expertos que informaron casos de COVID-19 actualmente alrededor de 2,6 millones para los EE. subestimación del número real de infecciones por el coronavirus SARS-CoV-2 debido a la limitada capacidad de prueba. Pero ha sido difícil determinar hasta qué punto se subestima.
Un equipo de investigadores de tres personas estima que 8,7 millones de estadounidenses podrían haberse infectado con el nuevo coronavirus entre el 8 y el 28 de marzo, un período durante el cual se documentaron menos de 120.000 casos nuevos. Los hallazgos, publicados la semana pasada (22 de junio) en Science Translational Medicine, se basan en un aumento anormal de enfermedades similares a la gripe informadas a una red federal de vigilancia de enfermedades en marzo, que los autores atribuyen en gran medida al SARS-CoV-2.
La estimación [de los estudios] es plausible, pero está en el extremo superior de lo que otros modelos y expertos dicen que estaba sucediendo en ese momento, dice Nicholas Reich. , un bioestadístico de la Universidad de Massachusetts Amherst, que no participó en la investigación. Si bien usar datos de vigilancia sobre enfermedades similares a la gripe para detectar epidemias emergentes es una muy buena idea, agrega, en la práctica es realmente difícil.
En febrero, al reconocer que la capacidad de prueba estaba severamente limitada en los EE. El biólogo Alex Washburne de la Universidad Estatal de Montana y el bioestadístico Justin Silverman de la Universidad Estatal de Penn comenzaron a investigar si podían detectar un aumento en las enfermedades respiratorias a través de datos de ILINet, una red de 2600 médicos ambulatorios en los EE. UU. que informan datos semanales sobre pacientes con influenza. a los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) de EE. UU.
Junto con un colega de la Universidad de Cornell, los dos observaron un aumento anormal de enfermedades similares a la gripe entre el 8 y el 28 de marzo. Luego restaron los casos diagnosticados de influenza, así como el número típico de infecciones similares a la gripe en esa época del año. Tomando el resto y asumiendo que los médicos de todo el país que no informan a la red de vigilancia de la influenza de los CDC estaban viendo una afluencia similar de pacientes en comparación con los médicos que participan en la red, estimaron que hubo alrededor de 2.8 millones de casos de infecciones similares a la influenza en todo el país. los EE. UU. durante el período de estudio que llevó a las personas a ver a un médico. Dicen que creen que esos casos probablemente se deban a la COVID-19, la enfermedad causada por el SARS-CoV-2.
Este aumento de enfermedades similares a la gripe también se correlacionó con el aumento de infecciones confirmadas por coronavirus en diferentes estados y también fue consistente con las predicciones de un modelo epidémico independiente que ejecutaron. Si bien no es una prueba de que el aumento pueda explicarse solo por el COVID-19, es cierta evidencia [que respalda] la hipótesis de que esto podría atribuirse al COVID, dice Washburne.
Para extrapolar cuántas personas en todo el país contrajeron el SARS -CoV-2 durante este tiempo, el equipo razonó que una de cada tres personas infectadas con el coronavirus visitaría al médico. Esa suposición se basó en un estudio del crucero Diamond Princess, que se convirtió en un semillero de coronavirus en febrero, que encontró que el 18 por ciento de los pasajeros dieron positivo por el virus pero nunca desarrollaron síntomas, y un gran estudio de 2011 estimó que alrededor del 40 por ciento de los adultos con gripe irán a visitar al médico.
Esto llevó al equipo a su estimación total de al menos 8,7 millones de infecciones en los EE. UU. en las tres semanas anteriores al 28 de marzo, una cifra sorprendentemente alta para Silverman. Para mí, estos resultados fueron algo trascendentales, recuerda.
Él y sus colegas estimaron que alrededor del 8,3 por ciento de los neoyorquinos se habrían infectado para el 28 de marzo, lo que, según ellos, está más o menos en línea con una encuesta serológica que estimó que alrededor del 14 por ciento de los residentes habían sido infectados con el virus a fines de abril, cuando las cifras oficiales de infección contaban solo el 0.3 por ciento de los neoyorquinos.
El epidemiólogo de la Universidad de Columbia, Jeffrey Shaman, encuentra que las estimaciones del equipo son verdaderas. infecciones demasiado altas. Si hubo 8.7 millones de casos reales cuando solo se registraron 120,000, entonces solo se informó uno de cada 72 casos en marzo, dice. Obtenemos algo más como uno de cada doce, que es una sexta parte de eso, lo que sugeriría 1,5 millones de infecciones en ese momento, agrega, refiriéndose a sus propios modelos. Su escepticismo sobre las conclusiones de los estudios proviene en parte de las primeras versiones preliminares del informe sobre medRxiv que presentaban cifras aún más altas, una versión que predecía que había al menos 28 millones de pacientes con SARS-CoV-2 sintomáticos en marzo. (Washburne y Silverman enfatizan que no esperarían que la proporción de uno en 72 persistiera mucho más que marzo, en parte debido a las mejoras en las pruebas).
Números más bajos estarían más en línea con otras estimaciones, Reich dice. En una llamada con los periodistas la semana pasada, el director de los CDC, Robert Redfield, dijo que la agencia estima que por cada caso informado, hay 10 más sin detectar, lo que equivale a 20 millones de infecciones en los EE. UU. hasta la fecha, según una serie de encuestas serológicas recientes, TIEMPO informes. En una encuesta de abril de varios grupos de modelos publicada por FiveThirtyEight, Reich descubrió que, aunque las estimaciones oscilaban entre 289 000 y 12,8 millones de infecciones a finales de marzo, 1,1 millones era la estimación de consenso.
Muchos otros métodos han demostrado que [la proporción de infecciones reportadas y no reportadas] más cercana a uno de cada diez está más en línea con los datos, dice Reich. Aunque las encuestas serológicas han proporcionado algunos atisbos de la posible escala del brote, todavía hay mucha incertidumbre sobre el número real de infecciones, agrega.
Utilizar los datos de vigilancia de enfermedades similares a la gripe para detectar anomalías fluctuaciones es una técnica bien conocida. Sin embargo, ese tipo de datos es muy sensible a los cambios en el comportamiento de búsqueda de atención médica, que probablemente cambió de manera impredecible en marzo cuando la pandemia estaba despegando en los EE. UU. Las personas con síntomas leves pueden haber tenido más probabilidades de visitar al médico porque les preocupaba tener el coronavirus, o menos probabilidades de hacerlo porque tenían miedo de contagiarse en una clínica. No me queda claro si [los autores] explican adecuadamente este cambio en el comportamiento de búsqueda de atención, dice Reich.
Es posible que parte del aumento observado pueda explicarse por otros virus que causan el resfriado, señala. Shaman, y agregó que le gustaría ver más trabajo para desentrañar qué otros virus circulaban en marzo. Aunque es posible que haya la confusión perfecta donde hubo un virus sincitial respiratorio que explotó en Nueva York, dice Washburne, él y Silverman creen que el aumento probablemente se deba a COVID-19, agrega.
Shaman señala que las estimaciones de los equipos también son muy sensibles a ciertas suposiciones, como el razonamiento de que un tercio de las personas infectadas con SARS-CoV-2 visitarán al médico, lo que puede no reflejar la realidad. Arthur Reingold, epidemiólogo de la Universidad de California, Berkeley, le dice a Science News que suponiendo que las clínicas que participan en la red de informes de ILI ven una cohorte de pacientes similar a la de otros las clínicas también pueden no ser necesariamente ciertos.
Para los autores, sus resultados demuestran la utilidad potencial de usar datos de vigilancia basados en síntomas como un sistema de alerta temprana para epidemias emergentes, particularmente para personas de ingresos bajos y medianos. países con poca capacidad de prueba, dice Silverman. Solo preguntando a las personas cuáles son sus síntomas, aunque no es perfecto. . . es realmente útil, incluso cuando no está diseñado para la enfermedad que usted pensó originalmente.
JD Silverman et al., Using Influenza Monitoring Networks to Estimar la prevalencia específica del estado de SARS-CoV-2 en Estados Unidos, Science Translational Medicine, doi:10.1126/scitranslmed.abc1126, 2020.