Modelo predice repercusiones económicas y de salud pública de levantar la cuarentena antes de la vacuna COVID-19
Crédito: Universidad de Washington en St. Louis
COVID-19, la enfermedad causada por el virus SARS-Cov-2, fue declarada oficialmente pandemia el 11 de marzo por la Organización Mundial de la Salud. Casi dos meses después, muchos municipios y estados de todo el país han decidido relajar algunas de las limitaciones establecidas para evitar que la enfermedad se propague a un ritmo que amenaza con saturar el sistema de salud.
Una nueva investigación interdisciplinaria de la Universidad de Washington en St. Louis, llevada a cabo por un ingeniero eléctrico y de sistemas y un ingeniero biomédico de la Escuela de Ingeniería McKelvey y un economista de atención médica de la Escuela de Negocios Olin, describe los efectos en la economía y los resultados de salud de tres distintos escenarios de cuarentena.
Su modelo indica que, de los escenarios que consideran, mantener una estricta política de autocuarentena para las personas mayores hasta que la cantidad de nuevas infecciones se reduzca drásticamente, mientras que gradualmente relaja la política para el resto de la población, conducirá a los mejores resultados económicos y de salud.
Un resultado clave es la predicción del modelo de la forma en que los diferentes escenarios afectan el número de personas hospitalizadas. En dos escenarios, el número máximo de hospitalizaciones simultáneas es de unas 189.000. En uno, sin embargo, alrededor de 4,4 millones de personas tendrían que ser hospitalizadas a la vez.
Su trabajo está publicado en MedRxiv y actualmente está bajo revisión.
En general, el equipo buscó responda la pregunta: «¿Cuál es la forma más efectiva de manejar una cuarentena en todo el país durante 76 semanas?» momento en el cual el modelo asume que hay una vacuna disponible. «El objetivo es cuantificar y mitigar el impacto de la pandemia actual», según Arye Nehorai, profesor de ingeniería eléctrica Eugene y Martha Lohman en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Sistemas de Preston M. Green.
El grupo, que también incluye a David Schwartzman, un Ph.D. en economía empresarial. candidato en la Escuela Olin, y Uri Goldsztejn, Ph.D. El candidato en ingeniería biomédica comenzó con un modelo Susceptible, Expuesto, Infeccioso, Recuperado (SEIR), una herramienta matemática de uso común para predecir la propagación de infecciones. Este modelo dinámico permite que las personas se muevan entre grupos conocidos como compartimentos, y que cada compartimento a su vez influya en el otro.
En su forma más básica, estos modelos dividen a la población en cuatro compartimentos: Aquellos que son susceptible, expuesto, infeccioso y recuperado.
Nehorai y su equipo utilizaron compartimentos con datos obtenidos de fuentes revisadas por pares:
- Población susceptible
- En cuarentena población susceptible
- Población expuesta
- Población expuesta en cuarentena
- Población hospitalizada infectada
- Población asintomática infectada
- Infectados en cuarentena población asintomática
- Población muerta
- Población recuperada
- Población recuperada en cuarentena
Más allá de esas 10 categorías, cada una se subdividió en mayores, de 60 años o más, y no mayores, así como en aquellos que son más capaces de trabajar desde casa y aquellos cuya productividad se ve más dañada en el hogar y que ganan menos para para empezar.
«Y luego agregamos algo muy importante», dijo Goldsztejn. «Una gran fracción de la población es asintomática. Estas personas se mueven mucho y son contagiosas, a diferencia del ébola, por ejemplo, donde los enfermos son fáciles de detectar y aislar».
El modelo del equipo pudo incorporar a estas personas también. Lo hicieron variando la contagiosidad de las personas asintomáticas para reflejar las medidas de salud pública y los cambios de comportamiento individuales en respuesta a la gravedad de la pandemia. Para dar cuenta de las mejoras en el conocimiento de la salud a lo largo del tiempo, modelan mejores resultados de salud para quienes se enferman más tarde.
Apresurándose para reabrir peor al final
Al final, el modelo muestra tres diferentes posibilidades de cómo la cuarentena podría desarrollarse en la economía y en el sistema de atención médica en función de tres respuestas políticas diferentes.
Lo que encontraron, en resumen: «Apresurarse a reabrir espacios públicos y negocios es excelente para un pocas semanas, pero más adelante, es mucho peor», dijo Goldsztejn.
En los tres escenarios, hay tres constantes: el 85 % de las personas que no son mayores están en cuarentena; no se relajan las restricciones durante las primeras 40 semanas; una vacuna está disponible en 76 semanas; la mayoría de las personas mayores permanecen en cuarentena hasta que la vacuna esté disponible.
En el primer escenario, se mantienen medidas de cuarentena bastante restrictivas durante 76 semanas. Eso conduce a un fuerte declive económico y a unas 200.000 muertes.
En el segundo, las medidas de cuarentena restrictivas se mantienen durante 40 semanas, momento en el que los no mayores vuelven a la normalidad. Esto conduciría a una rápida recuperación económica seguida de un segundo brote. Sería necesario restablecer medidas estrictas de cuarentena, lo que anularía cualquier ganancia económica y daría como resultado unas 700.000 muertes.
El tercer escenario es similar al segundo, pero en lugar de volver directamente a la normalidad, la población no mayor sale de la cuarentena a razón de 0,1% por día. El modelo muestra que este escenario fomenta una mejora económica lenta y constante y alrededor de 220 000 muertes sin un segundo brote.
La adición de personas asintomáticas también tuvo un efecto profundo, lo que sugiere que las medidas de salud pública dirigidas a todos, como el distanciamiento social y limitar las reuniones también ayudará a limitar la propagación de la enfermedad.
Los escenarios considerados por el modelo compartieron un resultado: ningún enfoque de cuarentena podría devolver los resultados económicos y de salud a las etapas previas a la pandemia antes de que una vacuna esté disponible .
«Nuestra investigación sobre el modelado de la propagación de COVID-19 y la economía muestra que es fundamental abrir los mercados gradualmente mientras continúa la cuarentena de las personas mayores», dijo Nehorai. En términos del mundo real, esto significa levantar las restricciones en el trabajo de varias industrias a la vez, o permitir gradualmente que más personas de bajo riesgo se reúnan en un solo lugar.
Sin embargo, dijo, «si los formuladores de políticas dan prioridad a corto plazo productividad económica más, sus políticas de cuarentena pueden conducir a muchas veces más muertes y hospitalizaciones con una ganancia económica mínima a corto plazo».
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Siga las últimas noticias sobre el brote de coronavirus (COVID-19) Más información: Uri Goldsztejn et al. Política pública y dinámica económica de la propagación de COVID-19: un estudio de modelado matemático, MedRxiv (2020). DOI: 10.1101/2020.04.13.20062802 Proporcionado por la Universidad de Washington en St. Louis Cita: El modelo predice las repercusiones económicas y de salud pública del levantamiento de la cuarentena antes de la vacuna COVID-19 (11 de mayo de 2020) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2020-05-economic-health-repercussions-quarantine-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.