¿Qué modelos de COVID-19 debemos usar para tomar decisiones políticas?
Un nuevo proceso para evaluar múltiples modelos de enfermedades ayudará a identificar qué medidas de intervención pueden ser más exitosas durante un brote. En la imagen, el proceso de ingreso para los estudiantes de la Universidad de Lanzhou en China implica escanear una identificación de la universidad, que está asociada con el historial de temperatura corporal del estudiante, el historial de viajes y otra información, mientras que una máquina detecta la temperatura corporal actual. Crédito: Shouli Li, Universidad de Lanzhou
Con tantos modelos COVID-19 en desarrollo, ¿cómo saben los formuladores de políticas cuáles usar? Un equipo internacional de investigadores ha desarrollado un nuevo proceso para aprovechar múltiples modelos de enfermedades para el manejo de brotes. El equipo describe el proceso en un artículo que aparece el 8 de mayo en la revista Science y recibió una subvención para la investigación de respuesta rápida (RAPID) de la Fundación Nacional de Ciencias para implementar inmediatamente el proceso para ayudar a informar las decisiones políticas para el brote de COVID-19.
Durante un brote de enfermedad, muchos grupos de investigación generan modelos de forma independiente, por ejemplo, proyectando cómo se propagará la enfermedad, qué grupos se verán más afectados o cómo la implementación de una acción de gestión en particular podría afectar esta dinámica. Estos modelos ayudan a informar la política de salud pública para manejar el brote.
«Si bien la mayoría de los modelos tienen una sólida base científica, a menudo difieren mucho en sus proyecciones y recomendaciones de políticas», dijo Katriona Shea, profesora de biología y profesora de exalumnos. en Ciencias Biológicas, Penn State. «Esto significa que los formuladores de políticas se ven obligados a confiar en el consenso cuando aparece, o en una única fuente confiable de asesoramiento, sin tener confianza en que sus decisiones serán las mejores posibles».
Al comienzo de un brote, particularmente para una nueva enfermedad, una gran cantidad de información a menudo no está disponible o se desconoce, y los investigadores deben tomar decisiones sobre cómo incorporar esta incertidumbre en sus modelos, lo que lleva a diferentes proyecciones. Para el brote de COVID-19, por ejemplo, la incertidumbre está presente en una amplia gama de áreas, desde la tasa de infección hasta los detalles de transmisión y la capacidad de los sistemas de atención médica. Los diseñadores de cada modelo aportan su propia perspectiva y enfoque para abordar estas incertidumbres.
Un nuevo proceso para evaluar múltiples modelos de brotes de enfermedades ayudará a informar las decisiones de políticas de salud pública para manejar el brote. El proceso se está aplicando actualmente al brote actual de COVID-19. Crédito: Will Probert, Universidad de Oxford
«Para mejorar el modelado y el análisis de enfermedades epidémicas, es esencial desarrollar protocolos que generen y evalúen deliberadamente ideas individuales valiosas de toda la comunidad de modelado», dijo Michael Runge, investigador ecologista del Centro de Investigación de Vida Silvestre Patuxent del Servicio Geológico de EE. UU. que se especializa en el análisis de decisiones para el manejo de la vida silvestre. «Hemos identificado las mejores prácticas que permiten la síntesis y evaluación de los aportes de múltiples grupos de modelado de manera eficiente y oportuna».
En el proceso de tres partes, varios grupos de investigación primero crean modelos para escenarios de gestión específicos , por ejemplo, abordar cómo se vería afectado el número de casos si se levantaran las medidas de aislamiento social este verano, o cómo cambiaría la duración del brote si los estudiantes regresan a la escuela en el otoño. Los grupos de investigación trabajan de forma independiente durante este paso para fomentar una amplia gama de ideas sin ajustarse prematuramente a una determinada forma de pensar. Luego, los grupos de modelado discuten formalmente sus modelos entre sí, una adición importante a los métodos anteriores de modelos múltiples que les permite examinar por qué sus modelos pueden estar en desacuerdo. Finalmente, los grupos vuelven a trabajar de forma independiente para refinar sus modelos, en función de las ideas de la etapa de discusión y comparación.
Después de la discusión grupal y el refinamiento individual del modelo, los modelos se combinan en una proyección general para cada estrategia de gestión. , que se puede utilizar para ayudar a guiar el análisis de riesgos y la deliberación de políticas. En esta etapa, los métodos del campo del análisis de decisiones pueden permitir que el tomador de decisiones, por ejemplo, una agencia de salud pública, comprenda los méritos de las diferentes opciones de manejo frente a la incertidumbre existente.
Además, el los resultados combinados pueden ayudar a identificar qué incertidumbre y qué piezas de información faltante son más críticas para aprender a fin de mejorar los modelos y, por lo tanto, mejorar la toma de decisiones, proporcionando una forma de priorizar las direcciones de investigación.
«Este proceso nos permite aceptar la incertidumbre , en lugar de apresurarse a un consenso prematuro que podría descarrilar o desviar los esfuerzos de gestión», dijo Shea. «El proceso fomenta una conversación saludable entre los científicos y los encargados de tomar decisiones, lo que permite que las agencias de políticas logren sus objetivos de gestión de manera más efectiva».
Incluso después de que se toman las decisiones iniciales, el proceso puede continuar a medida que se obtiene nueva información sobre el brote y la gestión está disponible. Esta estrategia de «gestión adaptativa» puede permitir a los investigadores refinar sus modelos y hacer nuevas predicciones a medida que avanza el brote. Para COVID-19, este proceso podría informar cómo y cuándo se levantan las prohibiciones de viaje y aislamiento, y si estas u otras medidas podrían ser necesarias nuevamente en el futuro.
El equipo de investigación planea implementar este proceso de inmediato para COVID-19. Al aprovechar los muchos grupos de investigación que ya producen modelos para el brote actual, la estrategia debería ser fácil de implementar y producir resultados más sólidos a partir del proceso existente. El equipo compartirá los resultados con los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de EE. UU. a medida que se generen.
«Esperamos que este proceso se incorpore activamente a la política de respuesta a la COVID-19 en los Estados Unidos», dijo Shea. «También proporciona un marco para la configuración de futuros brotes, incluidas las enfermedades emergentes y las especies de plagas agrícolas, y el manejo de enfermedades infecciosas endémicas, incluidas las estrategias de vacunación y la vigilancia de enfermedades».
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Los modelos de coronavirus subestiman el pico de la epidemia y sobrestiman su duración Más información: K. Shea el al., «Harnessing multiple models for brote management», Science (2020) . science.sciencemag.org/cgi/doi … 1126/science.abb9934 Información de la revista: Science
Proporcionado por la Universidad Estatal de Pensilvania Cita: ¿Qué modelos de COVID-19 debemos usar para tomar decisiones políticas? (7 de mayo de 2020) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2020-05-covid-policy-decisions.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.