La política basada en comentarios puede ayudar a manejar el COVID-19 de manera más efectiva

Crédito: Tedward Quinn/Unsplash

Un equipo de investigadores de ciencias aplicadas de la Universidad de Columbia Británica se unió a la lucha contra el COVID-19. Han desarrollado una estrategia de retroalimentación sistemática que, según dicen, puede ayudar a las autoridades de salud pública en sus esfuerzos por contener el virus durante los próximos meses.

Su metodología propuesta, inspirada en el trabajo de epidemiólogos del Imperial College y otros, no necesita depender de modelos predictivos precisos. Utiliza la capacidad de la UCI del hospital como un barómetro para determinar cuándo se debe reforzar el distanciamiento físico y cuándo se debe relajar.

En esta sesión de preguntas y respuestas, el equipo que realizó el análisis, Guy Dumont, Greg Stewart y Klaske van Heusden, del departamento de ingeniería eléctrica e informática de la UBC, explica la lógica detrás del método.

Usted está proponiendo una estrategia basada en la retroalimentación para luchar contra el COVID-19. ¿Por qué es esto importante?

Hay señales de que Canadá está progresando en el aplanamiento de la curva de nuevas infecciones por COVID-19, pero las autoridades de salud pública enfatizan que es fundamental mantener el impulso. Los canadienses deben continuar con el distanciamiento físico, el principal arma no farmacéutica en esta lucha, durante los próximos meses mientras esperan una vacuna.

Sin embargo, las personas deben saber cuál es nuestra estrategia de salida. ¿Cuándo se puede relajar el distanciamiento de forma segura para que nuestra sociedad siga funcionando? Nuestra metodología puede permitir a los responsables de la toma de decisiones ajustar el momento, la duración y el alcance de las medidas de intervención, como el aislamiento y la cuarentena.

Esto puede ayudar a los funcionarios de salud pública a controlar el brote y gestionar los casos hospitalarios mientras esperamos la inmunidad de rebaño entre en vigor o que se desarrolle una vacuna y, al mismo tiempo, permita una relajación segura del distanciamiento físico.

¿Cómo es su método basado en la retroalimentación?

Usamos el modelo epidémico estándar SEIR (susceptible, expuesto, infectado, recuperado) que los investigadores de salud pública suelen utilizar para predecir la propagación y el impacto de un brote. Utilizamos el número de camas de UCI de hospital disponibles como la medida principal de la capacidad de atención médica. El objetivo siempre es llevar las tasas de infectividad a niveles manejables.

Por ejemplo, si los hospitales en la jurisdicción X se acercan a la sobrecapacidad, la política diseñada con retroalimentación sugerirá un aumento del distanciamiento físico en la región. Cuando aumenta la capacidad de atención médica, la política puede sugerir un momento óptimo para que los formuladores de políticas relajen o eliminen estas estrategias de intervención. Es clave que muchas o la mayoría de las intervenciones tengan opciones intermedias que puedan aprovecharse y así evitar oscilaciones y brotes repetidos.

Nuestro enfoque enfatiza el papel importante que la retroalimentación puede desempeñar para estabilizar el sistema. Si se la deja sola, la epidemia es inestable, es decir, crece exponencialmente. Si aplicamos un principio de control básico conocido como estabilización de retroalimentación, podemos llevar y mantener la tasa de propagación a un nivel manejable por nuestro sistema de salud. Por lo tanto, nos hemos basado en principios de ingeniería para proporcionar sugerencias de políticas que tienen en cuenta las consideraciones económicas y las limitaciones médicas.

¿Cómo se suma esto a nuestro conocimiento actual del nuevo coronavirus?

Actual los modelos epidemiológicos de COVID-19 no tienen una forma precisa de estimar cuándo relajarse y cuándo endurecer las intervenciones de distanciamiento. Un enfoque de encendido y apagado demasiado agresivo puede conducir a cambios inmanejables en la capacidad de atención médica y la cantidad de casos nuevos. Esto es, por ejemplo, lo que sucedió en St. Louis durante la pandemia de gripe española de 1918.

Creemos que al incorporar la retroalimentación de la computadora al proceso de formulación de políticas, podemos tener resultados de salud mucho mejores para todos los involucrados. Nada nos gustaría más que trabajar con otros investigadores en Canadá o en otros lugares para desarrollar aún más esta metodología y posiblemente hacerla más interactiva para ayudar a educar al público.

Explore más

Siga las últimas noticias sobre el brote de coronavirus (COVID-19) Más información: Coronavirus: diseño de políticas para la recuperación estable de la población: blog.ifac-control.org/control / … población-recuperación/ Proporcionado por la Universidad de Columbia Británica Cita: La política basada en comentarios puede ayudar a manejar COVID-19 de manera más efectiva (2020, 1 de abril) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/ news/2020-04-feedback-based-policy-covid-eficacia.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.