Las simulaciones de brotes de enfermedades revelan la influencia de la «siembra» de múltiples personas infectadas
Análisis del epicentro de la epidemia. Para cada origen de cada país comprobamos la correlación R-cuadrada R* corregida de los picos de incidencia de la movilidad y los destinos. Las áreas más oscuras representan aquellas de donde probablemente se originó la propagación. Los datos de límites administrativos se obtuvieron de GADM para Italia y España (https://gadm.org), y de EuroStat (https://ec.europa.eu/eurostat) para el resto de países. Crédito: Mazzoli M et al., PLOS Computational Biology, CC-BY 4.0 (creativecommons.org/licenses/by/4.0/)
Un nuevo análisis computacional sugiere que, más allá del efecto inicial de una persona infectada que llega y propaga la enfermedad a una población previamente no infectada, la llegada continua de más individuos infectados tiene una influencia significativa en la evolución y severidad del brote local. Mattia Mazzoli, José Javier Ramasco y sus colegas presentan estos hallazgos en la revista de acceso abierto PLOS Computational Biology.
A la luz de la actual pandemia de COVID-19, muchas investigaciones han investigado la dinámica de los brotes locales causados por los primeros casos detectados en una población, que están relacionados con los viajes. Sin embargo, pocos estudios han explorado si y cómo la llegada de múltiples individuos infectados podría afectar el desarrollo de un brote local, una situación denominada «siembra múltiple».
Para examinar el impacto de la siembra múltiple, Mazzoli y sus colegas Primero simuló brotes locales en Europa utilizando un enfoque de modelado computacional. Para capturar eventos de viajes y siembra, las simulaciones incorporaron datos de ubicación del mundo real de teléfonos móviles durante marzo de 2020, cuando comenzó la pandemia de COVID-19.
Estas simulaciones sugirieron que, de hecho, existe una asociación entre la cantidad de llegadas «semilla» por población local y la velocidad de propagación, el número final de personas infectadas y la tasa de incidencia máxima experimentada por la población. Esta relación parece ser compleja y no lineal, y depende de los detalles de la red de contacto social dentro de la población afectada, incluidos los efectos de los bloqueos.
Para probar si las simulaciones reflejan con precisión el mundo real brotes, los investigadores buscaron asociaciones similares entre los datos de movilidad y la incidencia y mortalidad de COVID-19 durante la primera ola de infección por COVID-19 en Inglaterra, Francia, Alemania, Italia y España. Este análisis reveló fuertes signos de efectos de siembra múltiple en el mundo real similares a los observados en las simulaciones.
Con base en estos hallazgos, los investigadores proponen un método para comprender y reconstruir los patrones de propagación espacial del brote principal. -produciendo eventos en todos los países.
«Ahora que se comprende la relevancia de la siembra múltiple, es crucial desarrollar medidas de contención que la tengan en cuenta», dice Ramasco. A continuación, los investigadores esperan incorporar en sus simulaciones los efectos de las vacunas y los anticuerpos adquiridos a través de la infección.
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El monitoreo regular puede ser la única forma de prevenir grandes brotes de COVID-19 en las escuelas Más información: Mazzoli M, Pepe E, Mateo D, Cattuto C, Gauvin L, Bajardi P, et al. (2021) La interacción entre movilidad, siembra múltiple y bloqueos da forma al impacto local de COVID-19. PLoS Comput Biol 17(10): e1009326. doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009326 Información de la revista: PLoS Computational Biology
Proporcionado por Public Library of Science Cita: Las simulaciones de brotes de enfermedades revelan la influencia de » seeding» por varias personas infectadas (2021, 14 de octubre) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-10-disease-outbreak-simulations-reveal-seeding.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.