Micrograf\u00eda electr\u00f3nica de barrido coloreada de una c\u00e9lula (azul) muy infectada con part\u00edculas del virus SARS-CoV-2 (rojo), aislada de una muestra de un paciente. Imagen capturada en el Centro de Investigaci\u00f3n Integrada (IRF) del NIAID en Fort Detrick, Maryland. Cr\u00e9dito: NIAID <\/p>\n
Investigadores de la Escuela de Salud P\u00fablica Mailman de la Universidad de Columbia desarrollaron un sistema de alerta temprana de enfermedades infecciosas que incluye \u00e1reas que carecen de cl\u00ednicas de salud que participen en la vigilancia de enfermedades infecciosas. El enfoque compensa las brechas existentes mediante la asignaci\u00f3n \u00f3ptima de sitios de vigilancia que respaldan una mejor observaci\u00f3n y predicci\u00f3n de la propagaci\u00f3n de un brote, incluidas las \u00e1reas que permanecen sin vigilancia. Los detalles se publican en la revista Nature Communications. <\/p>\n
El equipo de investigaci\u00f3n, que incluye a Jeffrey Shaman y Sen Pei, ha estado a la vanguardia de la previsi\u00f3n y el an\u00e1lisis de la propagaci\u00f3n de la COVID-19. Su art\u00edculo altamente citado en la revista Science Advances estim\u00f3 que la cantidad de vidas salvadas con el distanciamiento f\u00edsico y otras medidas entraron en vigencia una semana antes. Tambi\u00e9n han liderado el desarrollo de m\u00e9todos para pronosticar otras enfermedades infecciosas, incluida la influenza estacional.<\/p>\n
El nuevo sistema de alerta temprana optimiza la selecci\u00f3n de sitios de vigilancia y luego aplica un modelo inform\u00e1tico a los datos de estos sitios para pronosticar la propagaci\u00f3n geogr\u00e1fica de la influenza, incluso a \u00e1reas rurales que carecen de vigilancia. Los investigadores dicen que su m\u00e9todo ser\u00eda efectivo para otros brotes respiratorios, incluido el metapneumovirus humano y el coronavirus estacional, que tienen rutas de transmisi\u00f3n similares. Tambi\u00e9n se puede modificar para que funcione con otras enfermedades.<\/p>\n
\u00abNuestro objetivo era dise\u00f1ar una forma de proporcionar un sistema de alerta temprana rentable para que los funcionarios de salud p\u00fablica puedan responder r\u00e1pidamente a los brotes y evitar una mayor propagaci\u00f3n\u00bb. dice el primer autor Sen Pei, Ph.D., cient\u00edfico investigador asociado en el Departamento de Ciencias de la Salud Ambiental en la Escuela Mailman de Columbia. \u00abNuestro m\u00e9todo se puede utilizar para respaldar el desarrollo de un sistema de vigilancia m\u00e1s s\u00f3lido y para identificar d\u00f3nde establecer o mejorar la vigilancia\u00bb.<\/p>\n
\u00abCon demasiada frecuencia, los brotes infecciosos se propagan sin ser detectados debido a las lagunas en la vigilancia a nivel comunitario Estas brechas han contribuido a enfermedades tr\u00e1gicas e innecesarias y a la p\u00e9rdida de vidas, como hemos visto durante el \u00faltimo a\u00f1o\u00bb, dice el autor principal Jeffrey Shaman, Ph.D., profesor del Departamento de Ciencias de la Salud Ambiental de la Escuela Mailman de Columbia. . \u00abNuestro m\u00e9todo puede ayudar a llenar estos vac\u00edos para evitar estos resultados no deseados y brindar orientaci\u00f3n sobre d\u00f3nde invertir en una mayor vigilancia\u00bb.<\/p>\n
Los investigadores validaron su enfoque utilizando datos hist\u00f3ricos, demostrando su capacidad para pronosticar la propagaci\u00f3n de brotes anteriores a nivel estatal y del condado. A nivel estatal, utilizaron datos del mundo real en 35 estados de la Rama de Vigilancia de la Salud de las Fuerzas Armadas de los EE. UU. (AFHSB), para influenza durante nueve temporadas (2008-2009 a 2016-2017) y metapneumovirus humano y coronavirus estacional durante cuatro temporadas ( 2013-2014 a 2016-2017). A nivel de condado, validaron su m\u00e9todo utilizando un brote (virtual) generado por un modelo, ya que no hay datos hist\u00f3ricos disponibles en la mayor\u00eda de los condados. El m\u00e9todo que desarrollaron puede generar pron\u00f3sticos a corto plazo m\u00e1s precisos que los m\u00e9todos alternativos probados por los investigadores, como aquellos que priorizan ubicaciones con grandes poblaciones o utilizan una selecci\u00f3n aleatoria.<\/p>\n
Seg\u00fan los Centros para el Control y la Prevenci\u00f3n de Enfermedades de EE. UU. Prevenci\u00f3n, el Sistema de Vigilancia de la Influenza de EE. UU. recopila datos de las cl\u00ednicas de atenci\u00f3n m\u00e9dica para pacientes ambulatorios participantes en todos los estados de EE. UU., Puerto Rico, el Distrito de Columbia y las Islas V\u00edrgenes de EE. UU., pero no en todos los condados de EE. UU. La participaci\u00f3n de los proveedores de atenci\u00f3n m\u00e9dica es voluntaria y puede cambiar con el tiempo. Cada semana, aproximadamente 3000 proveedores informan datos a los CDC sobre la cantidad total de pacientes atendidos por cualquier motivo y la cantidad de pacientes con enfermedades similares a la influenza. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
El sistema de pron\u00f3stico de la gripe rastrea la propagaci\u00f3n geogr\u00e1fica de la enfermedad M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Sen Pei et al, Optimizaci\u00f3n de las redes de vigilancia de virus respiratorios mediante la propagaci\u00f3n de la incertidumbre, Nature Communications (2021). DOI: 10.1038\/s41467-020-20399-3 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Science Advances , Nature Communications <\/p>\n Proporcionado por la Escuela de Salud P\u00fablica Mailman de la Universidad de Columbia Cita<\/strong>: Alerta temprana El sistema llena las brechas en la vigilancia de enfermedades infecciosas (2021, 11 de enero) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-01-early-gaps-infectious-disease-surveillance.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor . Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Micrograf\u00eda electr\u00f3nica de barrido coloreada de una c\u00e9lula (azul) muy infectada con part\u00edculas del virus SARS-CoV-2 (rojo), aislada de una muestra de un paciente. Imagen capturada en el Centro de Investigaci\u00f3n Integrada (IRF) del NIAID en Fort Detrick, Maryland. Cr\u00e9dito: NIAID Investigadores de la Escuela de Salud P\u00fablica Mailman de la Universidad de Columbia desarrollaron … Continuar leyendo \u00abEl sistema de alerta temprana llena las lagunas en la vigilancia de enfermedades infecciosas\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-13896","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13896","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=13896"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13896\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=13896"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=13896"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=13896"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}