Los cient\u00edficos que modelaron la propagaci\u00f3n de COVID-19 demostraron que surge un estado temporal de inmunidad debido a las diferencias individuales en los comportamientos sociales. Esta \u00abinmunidad colectiva transitoria\u00bb que se refiere a cuando los grupos susceptibles o m\u00e1s sociales han sido infectados colectivamente se destruye a medida que las personas modifican sus comportamientos sociales con el tiempo. Por ejemplo, alguien que se aisl\u00f3 en los primeros d\u00edas de la epidemia puede en alg\u00fan momento renovar sus redes sociales, reuni\u00e9ndose con peque\u00f1os grupos o grandes multitudes. Cr\u00e9dito: Laboratorio Nacional Brookhaven <\/p>\n
Los cient\u00edficos del Laboratorio Nacional Brookhaven del Departamento de Energ\u00eda de EE. UU. (DOE) y la Universidad de Illinois Urbana-Champaign (UIUC) han desarrollado un nuevo modelo matem\u00e1tico para predecir c\u00f3mo se propaga el COVID-19. Este modelo no solo da cuenta de la susceptibilidad biol\u00f3gica variable de los individuos a la infecci\u00f3n, sino tambi\u00e9n de sus niveles de actividad social, que naturalmente cambian con el tiempo. Utilizando su modelo, el equipo demostr\u00f3 que un estado temporal de inmunidad colectiva, lo que denominaron \u00abinmunidad colectiva transitoria\u00bb, surgi\u00f3 durante las primeras etapas aceleradas de la epidemia. Sin embargo, continuaron apareciendo \u00aboleadas\u00bb o aumentos repentinos en el n\u00famero de casos debido a cambios en los comportamientos sociales. Sus resultados se publican en las Actas de la Academia Nacional de Ciencias. <\/p>\n
La epidemia de COVID-19 lleg\u00f3 a los Estados Unidos a principios de 2020 y se extendi\u00f3 r\u00e1pidamente por varios estados en marzo. Para mitigar la propagaci\u00f3n de enfermedades, los estados emitieron \u00f3rdenes de quedarse en casa, cerraron escuelas y negocios, y establecieron mandatos de uso de mascarillas. En ciudades importantes como la ciudad de Nueva York (NYC) y Chicago, la primera ola finaliz\u00f3 en junio. En el invierno, estall\u00f3 una segunda ola en ambas ciudades. Comprender por qu\u00e9 terminan las oleadas iniciales y comienzan las oleadas subsiguientes es clave para poder predecir la din\u00e1mica de epidemias futuras.<\/p>\n
Aqu\u00ed es donde el modelado puede ayudar. Pero los modelos epidemiol\u00f3gicos cl\u00e1sicos se desarrollaron hace casi 100 a\u00f1os. Si bien estos modelos son matem\u00e1ticamente s\u00f3lidos, no capturan perfectamente la realidad. Uno de sus defectos es no tener en cuenta la estructura de las redes de contacto de persona a persona, que sirven como canales para la propagaci\u00f3n de enfermedades infecciosas. <\/p>\n
\u00abLos modelos epidemiol\u00f3gicos cl\u00e1sicos tienden a ignorar el hecho de que una poblaci\u00f3n es heterog\u00e9nea, o diferente, en m\u00faltiples niveles, incluidos el fisiol\u00f3gico y el social\u00bb, dijo Alexei Tkachenko, f\u00edsico del Grupo de Teor\u00eda y C\u00f3mputo del Centro. para Nanomateriales Funcionales (CFN), una instalaci\u00f3n para usuarios de la Oficina de Ciencias del DOE en Brookhaven Lab. \u00abNo todos tenemos la misma susceptibilidad a la infecci\u00f3n debido a factores como la edad, las condiciones de salud preexistentes y la gen\u00e9tica. De manera similar, no tenemos el mismo nivel de actividad en nuestra vida social. Diferimos en la cantidad de personas cercanas contactos que tenemos y en la frecuencia con la que interactuamos con ellos a lo largo de las diferentes estaciones. La heterogeneidad de la poblaci\u00f3n, estas diferencias individuales en la susceptibilidad biol\u00f3gica y social, son particularmente importantes porque reducen el umbral de inmunidad colectiva\u00bb.<\/p>\n
La inmunidad colectiva es el porcentaje de la poblaci\u00f3n que deben lograr la inmunidad para que termine una epidemia.<\/p>\n
\u00abLa inmunidad colectiva es un tema controvertido\u00bb, dijo Sergei Maslov, usuario de CFN y profesor y becario de la facultad Bliss en UIUC, con nombramientos de profesores en los Departamentos de F\u00edsica y Bioingenier\u00eda y en el Instituto Carl R. Woese de Biolog\u00eda Gen\u00f3mica. \u00abDesde el principio de la pandemia de COVID-19, ha habido sugerencias de alcanzar la inmunidad colectiva r\u00e1pidamente, poniendo as\u00ed fin a la transmisi\u00f3n local del virus. Sin embargo, nuestro estudio muestra que la aparente inmunidad colectiva alcanzada de esta manera no durar\u00eda\u00bb.<\/p>\n
\u00abLo que faltaba antes de este trabajo era que la actividad social de las personas sube y baja, especialmente debido a los cierres u otras mitigaciones\u00bb, agreg\u00f3 Nigel Goldenfeld, profesor de f\u00edsica de Swanlund y director del Instituto de Astrobiolog\u00eda de Biolog\u00eda Universal de la NASA en la UIUC. . \u201cEntonces, una ola de la epidemia puede parecer que se desvanece debido a las medidas de mitigaci\u00f3n cuando los grupos susceptibles o m\u00e1s sociales se han infectado colectivamente, lo que llamamos inmunidad colectiva transitoria. Pero una vez que estas medidas se relajan y las redes sociales de las personas se renuevan, otra ola puede comenzar, como hemos visto con estados y pa\u00edses que se abrieron demasiado pronto, pensando que lo peor ya hab\u00eda pasado\u00bb.<\/p>\n
Ahmed Elbanna, miembro de la facultad de Donald Biggar Willett y profesor de ingenier\u00eda civil y ambiental en la UIUC, se\u00f1al\u00f3 que la inmunidad colectiva transitoria tiene implicaciones profundas para la pol\u00edtica p\u00fablica.<\/p>\n
\u00abLas medidas de mitigaci\u00f3n, como el uso de m\u00e1scaras y evitar grandes reuniones, deben continuar hasta que se logre el verdadero umbral de inmunidad colectiva a trav\u00e9s de la vacunaci\u00f3n\u00bb, dijo Elbanna. \u00abNo podemos ser m\u00e1s astutos que este virus forzando nuestro camino hacia la inmunidad colectiva a trav\u00e9s de una infecci\u00f3n generalizada porque la cantidad de personas infectadas y hospitalizadas que pueden morir ser\u00eda demasiado alta\u00bb.<\/p>\n
Los aspectos pr\u00e1cticos del modelo predictivo <\/p>\n
Durante el a\u00f1o pasado, el equipo de Brookhaven-UIUC ha estado llevando a cabo varios proyectos relacionados con un esfuerzo m\u00e1s amplio de modelado de COVID-19. Previamente, modelaron c\u00f3mo se propagar\u00eda la epidemia a trav\u00e9s de Illinois y el campus de la UIUC, y c\u00f3mo los esfuerzos de mitigaci\u00f3n afectar\u00edan esa propagaci\u00f3n. En mayo pasado, comenzaron este proyecto para calcular el efecto de la heterogeneidad de la poblaci\u00f3n en la propagaci\u00f3n de COVID-19.<\/p>\n
Ya existen varios enfoques para modelar el efecto de la heterogeneidad en la din\u00e1mica epid\u00e9mica, pero generalmente asumen que la heterogeneidad permanece constante tiempo extraordinario. Entonces, por ejemplo, si no eres socialmente activo hoy, no ser\u00e1s socialmente activo ma\u00f1ana ni en las pr\u00f3ximas semanas y meses.<\/p>\n
\u00abLos modelos epidemiol\u00f3gicos b\u00e1sicos solo tienen un tiempo caracter\u00edstico, llamado generaci\u00f3n intervalo o per\u00edodo de incubaci\u00f3n\u00bb, dijo Tkachenko. \u00abSe refiere al tiempo en el que puedes infectar a otra persona despu\u00e9s de infectarte t\u00fa mismo. Para el COVID-19, son aproximadamente cinco d\u00edas. Pero ese es solo un per\u00edodo de tiempo. Hay otros per\u00edodos de tiempo en los que las personas cambian su comportamiento social\u00bb.<\/p>\n
En este trabajo, el equipo incorpor\u00f3 las variaciones temporales de la actividad social individual en los modelos epidemiol\u00f3gicos existentes. Si bien se necesita un modelo multidimensional complicado para describir cada grupo de personas con diferentes susceptibilidades a la enfermedad, comprimieron este modelo en solo tres ecuaciones, desarrollando un solo par\u00e1metro para capturar las fuentes biol\u00f3gicas y sociales de heterogeneidad.<\/p>\n
\u00bb Llamamos a este par\u00e1metro el factor de inmunidad, que le dice cu\u00e1nto cae el n\u00famero de reproducci\u00f3n a medida que los individuos susceptibles se eliminan de la poblaci\u00f3n\u00bb, explic\u00f3 Maslov.<\/p>\n
El n\u00famero de reproducci\u00f3n indica qu\u00e9 tan transmisible es una enfermedad infecciosa. Espec\u00edficamente, la cantidad se refiere a cu\u00e1ntas personas infectar\u00e1 una persona infectada. Para estimar la contribuci\u00f3n social al factor de inmunidad, el equipo aprovech\u00f3 estudios previos en los que los cient\u00edficos monitorearon activamente el comportamiento social de las personas. Tambi\u00e9n observaron la din\u00e1mica epid\u00e9mica real, determinando el factor de inmunidad m\u00e1s consistente con los datos sobre hospitalizaciones relacionadas con COVID-19, admisiones a unidades de cuidados intensivos y muertes diarias en Nueva York y Chicago. Por ejemplo, cuando el n\u00famero de personas susceptibles se redujo en un 10 % durante la r\u00e1pida epidemia temprana en Nueva York y Chicago, el n\u00famero de reproducci\u00f3n se redujo en un 40 a 50 %, lo que corresponde a un factor de inmunidad estimado de cuatro a cinco.<\/p>\n
\u201cEse es un factor de inmunidad bastante grande, pero no es representativo de una inmunidad colectiva duradera\u201d, dijo Tkachenko. \u00abEn una escala de tiempo m\u00e1s larga, estimamos un factor de inmunidad mucho m\u00e1s bajo de aproximadamente dos. El hecho de que una sola ola se detenga no significa que est\u00e9 a salvo. Puede regresar\u00bb.<\/p>\n
Este estado temporal de la inmunidad surge porque la heterogeneidad de la poblaci\u00f3n no es permanente; las personas cambian su comportamiento social con el tiempo. Por ejemplo, las personas que se autoaislaron durante la primera ola, qued\u00e1ndose en casa, sin recibir visitas, pidiendo comestibles en l\u00ednea, posteriormente comienzan a relajar sus comportamientos. Cualquier aumento en la actividad social significa un riesgo de exposici\u00f3n adicional.<\/p>\n
\u00abLa epidemia ha estado con nosotros un a\u00f1o\u00bb, dijo Maslov. \u00abEs importante entender por qu\u00e9 ha estado aqu\u00ed durante tanto tiempo. El cambio gradual en el comportamiento social entre las personas explica en parte por qu\u00e9 se est\u00e1n produciendo mesetas y olas posteriores. Por ejemplo, ambas ciudades evitaron una ola de verano pero experimentaron una ola de invierno. Nosotros atribuye la ola de invierno a dos factores: el cambio de estaci\u00f3n y la disminuci\u00f3n de la inmunidad colectiva transitoria\u00bb. <\/p>\n
Con la vacunaci\u00f3n cada vez m\u00e1s generalizada, el equipo espera que nos salvemos de otra ola. En su trabajo m\u00e1s reciente, est\u00e1n estudiando la din\u00e1mica epid\u00e9mica con m\u00e1s detalle. Por ejemplo, est\u00e1n alimentando estad\u00edsticas de reuniones de eventos \u00absuperpropagadores\u00bb donde una sola persona infectada provoca un gran brote entre los asistentes al modelo. Tambi\u00e9n est\u00e1n aplicando su modelo a diferentes regiones de todo el pa\u00eds para explicar la din\u00e1mica epid\u00e9mica general desde el final del confinamiento hasta principios de marzo de 2021. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Siga las \u00faltimas noticias sobre el brote de coronavirus (COVID-19) M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Alexei V. Tkachenko et al. La heterogeneidad dependiente del tiempo conduce a la supresi\u00f3n transitoria de la epidemia de COVID-19, no a la inmunidad colectiva, Actas de la Academia Nacional de Ciencias (2021). DOI: 10.1073\/pnas.2015972118 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Procedimientos de la Academia Nacional de Ciencias <\/p>\n Proporcionado por el Laboratorio Nacional de Brookhaven Cita<\/strong>: La supresi\u00f3n de las ondas de COVID-19 refleja el tiempo actividad social dependiente, no inmunidad colectiva (2021, 14 de abril) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-04-suppression-covid-time-dependent-social-herd.html Este documento est\u00e1 sujeto a los 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":" Los cient\u00edficos que modelaron la propagaci\u00f3n de COVID-19 demostraron que surge un estado temporal de inmunidad debido a las diferencias individuales en los comportamientos sociales. Esta \u00abinmunidad colectiva transitoria\u00bb que se refiere a cuando los grupos susceptibles o m\u00e1s sociales han sido infectados colectivamente se destruye a medida que las personas modifican sus comportamientos sociales … Continuar leyendo \u00abLa supresi\u00f3n de las ondas de COVID-19 refleja la actividad social dependiente del tiempo, no la inmunidad colectiva\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-20616","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20616","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=20616"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20616\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=20616"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=20616"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=20616"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}