Es poco probable que las aplicaciones de rastreo de contactos contengan la propagación de COVID-19
Crédito: University College London
Es poco probable que las aplicaciones de rastreo de contratos utilizadas para reducir la propagación de COVID-19 sean efectivas sin la adopción adecuada y el apoyo de medidas de control concurrentes, encuentra un nuevo estudio realizado por investigadores de la UCL.
La revisión sistemática, publicada en Lancet Digital Health, muestra que la evidencia sobre la efectividad de los sistemas automatizados de rastreo de contactos es actualmente muy limitada, y el rastreo manual de contactos a gran escala junto con otras medidas de control de salud pública, como el distanciamiento físico y el cierre de espacios interiores como la publicación, es probable que se requiera junto con enfoques automatizados.
El equipo encontró 15 estudios relevantes al revisar más de 4,000 artículos sobre el rastreo de contactos automatizado y parcialmente automatizado, y los analizó para comprender el impacto potencial de estos herramientas podrían tener para controlar la pandemia de COVID-19.
La autora principal, la Dra. Isobel Braithwaite (Instituto de Informática de la Salud de la UCL), dijo: «En una serie de estudios de modelos, encontramos una imagen consistente de que, aunque el contacto automatizado el rastreo podría respaldar el rastreo manual de contactos, los sistemas requerirán una aceptación a gran escala por parte de la población y un cumplimiento estricto de los consejos de cuarentena por parte de los contactos notificados a h tener un impacto significativo en la reducción de la transmisión».
Los autores sugieren que, incluso con suposiciones optimistas, donde el 75-80 % de los propietarios de teléfonos inteligentes del Reino Unido usan una aplicación de rastreo de contactos, y el 90-100 % de los contactos cercanos potenciales identificados inicialmente adherirse a los consejos de cuarentena; los métodos automatizados de rastreo de contactos aún tendrían que usarse dentro de una respuesta integrada de salud pública para prevenir el crecimiento exponencial de la epidemia.
En total, se revisaron 4033 artículos publicados entre el 1 de enero de 2000 y el 14 de abril de 2020 , que permitió a los investigadores identificar 15 artículos con datos útiles. Los siete estudios que abordaron el rastreo de contactos automatizado directamente fueron estudios de modelado que se centraron en COVID-19. Cinco estudios de rastreo de contactos parcialmente automatizado fueron estudios observacionales descriptivos o estudios de casos, y tres estudios de detección de contactos automatizados analizaron un contexto de enfermedad similar al COVID-19, pero no incluyeron rastreo posterior ni notificación de contactos.
Los sistemas parcialmente automatizados pueden tener algunos procesos automatizados, por ejemplo, para determinar la duración del seguimiento de los contactos necesarios, pero no utilicen la proximidad de los teléfonos inteligentes como proxy para el contacto con una persona infectada.
Análisis de las aplicaciones automatizadas de rastreo de contactos generalmente sugirieron que se requiere una gran aceptación de la población de aplicaciones relevantes junto con otras medidas de control, mientras que los sistemas parcialmente automatizados a menudo tenían un mejor seguimiento y una intervención un poco más oportuna.
Dr. Braithwaite dijo: «Aunque el rastreo de contactos automatizado muestra cierta promesa para ayudar a reducir la transmisión de COVID-19 dentro de las comunidades, nuestra investigación destacó la necesidad urgente de una mayor evaluación de estas aplicaciones dentro de la práctica de la salud pública, ya que ninguno de los estudios que encontramos proporcionó resultados del mundo real». evidencia de su efectividad y para mejorar nuestra comprensión de cómo podrían respaldar los sistemas manuales de rastreo de contactos».
La revisión muestra que, en la actualidad, no hay pruebas suficientes para justificar la confianza en enfoques automatizados de rastreo de contactos sin información adicional. extensas medidas de control de salud pública.
Dr. Robert Aldridge (Instituto de Informática de la Salud de UCL) agregó: «Actualmente no tenemos buena evidencia sobre si una notificación de una aplicación de teléfono inteligente es tan efectiva para romper las cadenas de transmisión al dar consejos para aislarse debido al contacto con un caso de COVID-19 en comparación con los consejos proporcionados por un rastreador de contactos de salud pública. Necesitamos urgentemente estudiar esta brecha de evidencia y examinar cómo los enfoques automatizados pueden integrarse con el rastreo de contactos y las estrategias de control de enfermedades existentes, y generar evidencia sobre si estos nuevos enfoques digitales son rentables. y equitativo».
Si se implementa de manera efectiva y se cumplen adecuadamente los consejos de cuarentena, el rastreo de contactos automatizado puede ofrecer beneficios tales como reducir la dependencia del recuerdo humano de contactos cercanos, lo que podría permitir la identificación de personas en riesgo adicionales, informando a las personas potencialmente afectadas en tiempo real y ahorrando recursos.
Dr. Braithwaite agregó: «Debemos tener en cuenta que los enfoques automatizados plantean posibles problemas de privacidad y ética, y también dependen de una gran cantidad de propietarios de teléfonos inteligentes, por lo que pueden tener un valor muy limitado en algunos países. Demasiada confianza en aplicaciones de rastreo de contactos automatizados también puede aumentar la riesgo de COVID-19 para los grupos vulnerables y excluidos digitalmente, como las personas mayores y las personas sin hogar».
Si se implementa tecnología automatizada de rastreo de contactos, los autores dicen que los tomadores de decisiones deben evaluar minuciosamente la evidencia disponible en torno a su consideraciones de efectividad, privacidad e igualdad, monitoreando esto a medida que evoluciona la base de evidencia.
Agregan que los planes para integrar adecuadamente las aplicaciones de rastreo de contactos dentro de las estrategias integrales de respuesta a brotes son importantes, y sus impactos deben evaluarse rigurosamente. Se necesita una combinación de diferentes enfoques para controlar el COVID-19, y la revisión concluye que las aplicaciones de rastreo de contactos tienen el potencial de respaldar eso, pero no son una panacea.
Este estudio es coautor de investigadores de la UCL Public Health Data Science Research Group, Institute of Health Informatics, Department of Applied Health Research y Collaborative Center for Inclusion Health.
Limitaciones del estudio
Como parte de esta revisión sistemática, los investigadores no encontrar ningún estudio epidemiológico que compare los sistemas de rastreo de contactos automatizados con los manuales y su efectividad en la identificación de contactos. Otras limitaciones incluyen la falta de estudios empíricos elegibles de rastreo de contactos completamente automatizado y la escasez de evidencia relacionada con preocupaciones éticas o rentabilidad.
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Siga las últimas noticias sobre el brote de coronavirus (COVID-19) Más información: Isobel Braithwaite et al, Seguimiento de contactos automatizado y parcialmente automatizado: una revisión sistemática para informar al control de COVID-19, The Lancet Digital Health (2020). DOI: 10.1016/S2589-7500(20)30184-9 Proporcionado por University College London Cita: Es poco probable que las aplicaciones de rastreo de contactos contengan la propagación de COVID-19 (20 de agosto de 2020) consultado el 31 de agosto de 2022 en https: //medicalxpress.com/news/2020-08-contact-apps-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.