Coronavirus: cómo el cierre de escuelas afecta el número de infecciones

Crédito: Pixabay/CC0 Dominio público

Si las escuelas deben permanecer abiertas o no ha sido tema de mucho debate reciente. El aumento continuo de casos llevó al gobierno del Reino Unido a decidir el 4 de enero que todas las escuelas de Inglaterra cerrarán al menos hasta finales de febrero, como parte de un cierre nacional más amplio.

Hay muchas investigaciones existentes que sugieren que el cierre de escuelas puede afectar el desarrollo de los niños, su bienestar mental y conducir a una mayor desigualdad. Por lo tanto, vale la pena analizar cuánto impacto tendrá el cierre de escuelas en la transmisión de COVID-19.

En la Universidad de Brunel, desarrollamos el Simulador de gripe y coronavirus (FACS) en la primavera de 2020 para ayudar a pronosticar COVID-19. 19 repartidos en áreas locales. Hemos utilizado este simulador para estimar cómo el cierre de escuelas y otras medidas podrían cambiar la forma en que COVID-19 se propaga en la comunidad local.

Este simulador representa a cada individuo de la comunidad como un agente independiente que visita varios lugares a diario, como escuelas, oficinas y supermercados, según sus necesidades. Luego, la persona puede contraer COVID-19 cuando pasa tiempo en un lugar que se comparte con otros agentes infecciosos el mismo día, o cuando otros miembros de su hogar son infecciosos.

El simulador ciertamente no es siempre correcto, pero predijo la segunda ola razonablemente bien. También alertamos al NHS para que esperara un aumento rápido en los casos cuando se levantó el último bloqueo a principios de diciembre.

Una situación cambiante

Desafortunadamente, la nueva mutación B117 del virus puede crear más carga viral en el cuerpo y se propaga más rápido entre las personas. Esto significa que las medidas que antes parecían tener efectos marginales, como el cierre de escuelas, ahora pueden haberse vuelto más importantes.

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Para investigar Para ello, realizamos dos conjuntos de simulaciones, utilizando como ejemplo el distrito londinense de Hillingdon, que tiene unos 305.000 habitantes. Ejecutamos un conjunto con escuelas abiertas y otro con escuelas cerradas. Cada conjunto contiene 15 simulaciones breves. Esto es para tener en cuenta las coincidencias en ejecuciones individuales y para ver cómo cambian los resultados para diferentes programas de vacunación.

Nuestras simulaciones simplifican la realidad de muchas maneras importantes y tienen importantes limitaciones que vale la pena compartir aquí. FACS no desglosa explícitamente la transmisión de niños a maestros o viceversa: trata a la escuela principalmente como un espacio compartido para todos los involucrados, donde luego puede ocurrir la transmisión. Todavía no tenemos un algoritmo que modele las colas de los padres durante los horarios de llegada y salida de la escuela.

Según nuestras previsiones de simulación, entonces, el confinamiento en general resultará en una fuerte caída de nuevos casos a principios de enero. A esto le seguirá un período de tasas de infección por COVID-19 estables, pero mucho más bajas, a partir de finales de enero. Nuestras ejecuciones de FACS pronostican una tasa R de entre 0,7 y 1,0 entre fines de enero y fines de marzo, dependiendo de qué tan bien funcionen las vacunas y qué tan rápido se administren. En todos los casos, hemos asumido una continuación del confinamiento hasta el 31 de marzo.

El papel de las escuelas

En cuanto al cierre de escuelas, nuestras simulaciones muestran que el número de infecciones en las escuelas está disminuyendo. alrededor del 80% cuando solo asisten en persona los hijos de los trabajadores clave y los niños vulnerables. En el distrito de Hillingdon, esto evitaría directamente alrededor de 200 a 250 infecciones durante el período de 82 días entre el 6 de enero y el 31 de marzo.

A su vez, estas 200 a 250 infecciones conducirían a una mayor propagación de 300-500 nuevas infecciones durante el resto del período de cierre. Prevenir esto es extremadamente valioso, porque sabemos que aproximadamente una de cada 20 infecciones resulta en una condición a largo plazo.

Sin embargo, en comparación con el número total de infecciones que ocurren en Hillingdon, este número es pequeño. En la semana que finalizó el 31 de diciembre hubo 940 casos confirmados en el condado, mientras que estimamos que la cantidad de infecciones directas e indirectas en las escuelas probablemente sea inferior a 60 por semana.

El papel relativamente menor de las escuelas en nuestro pronóstico de infección puede sonar sorprendente dada la reciente atención de los medios, pero estos hallazgos se alinean razonablemente bien con dos importantes estudios del Reino Unido del año pasado. Uno encontró tasas igualmente bajas durante el semestre de verano. El otro encontró en noviembre que la prevalencia de COVID-19 en las escuelas refleja la de la comunidad circundante, lo que significa que no identificó las escuelas como puntos críticos particulares.

También analizamos la cantidad de hospitalizaciones. Aunque el cierre de escuelas conduce a menos infecciones, pronosticamos solo una pequeña disminución en el número de hospitalizaciones. Esto se debe a que es probable que muchas de las personas más vulnerables hayan sido vacunadas cuando entran en contacto con un niño infectado.

Creemos que cerrar las escuelas salvará vidas y medios de subsistencia, y podría tener más beneficios de los que predicen actualmente nuestras simulaciones FACS simplificadas. Pero, por lo que sabemos, estos beneficios palidecen en comparación con el efecto de implementar rápidamente una vacuna confiable.

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Siga las últimas noticias sobre el brote de coronavirus (COVID-19) Más información: facs.readthedocs.io/en/latest/ Proporcionado por Brunel University

Este El artículo se vuelve a publicar de The Conversation bajo una licencia Creative Commons. Lea el artículo original.

Cita: Coronavirus: cómo el cierre de escuelas afecta el número de infecciones (6 de enero de 2021) consultado el 30 de agosto de 2022 en https://medicalxpress.com/news/2021-01-coronavirus-school- closures-afect-infection.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.