{"id":759,"date":"2022-08-29T22:42:42","date_gmt":"2022-08-30T03:42:42","guid":{"rendered":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/las-simulaciones-de-brotes-de-enfermedades-revelan-la-influencia-de-la-siembra-de-multiples-personas-infectadas\/"},"modified":"2022-08-29T22:42:42","modified_gmt":"2022-08-30T03:42:42","slug":"las-simulaciones-de-brotes-de-enfermedades-revelan-la-influencia-de-la-siembra-de-multiples-personas-infectadas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/las-simulaciones-de-brotes-de-enfermedades-revelan-la-influencia-de-la-siembra-de-multiples-personas-infectadas\/","title":{"rendered":"Las simulaciones de brotes de enfermedades revelan la influencia de la \u00absiembra\u00bb de m\u00faltiples personas infectadas"},"content":{"rendered":"<p>An\u00e1lisis del epicentro de la epidemia. Para cada origen de cada pa\u00eds comprobamos la correlaci\u00f3n R-cuadrada R* corregida de los picos de incidencia de la movilidad y los destinos. Las \u00e1reas m\u00e1s oscuras representan aquellas de donde probablemente se origin\u00f3 la propagaci\u00f3n. Los datos de l\u00edmites administrativos se obtuvieron de GADM para Italia y Espa\u00f1a (https:\/\/gadm.org), y de EuroStat (https:\/\/ec.europa.eu\/eurostat) para el resto de pa\u00edses. Cr\u00e9dito: Mazzoli M et al., PLOS Computational Biology, CC-BY 4.0 (creativecommons.org\/licenses\/by\/4.0\/) <\/p>\n<p>Un nuevo an\u00e1lisis computacional sugiere que, m\u00e1s all\u00e1 del efecto inicial de una persona infectada que llega y propaga la enfermedad a una poblaci\u00f3n previamente no infectada, la llegada continua de m\u00e1s individuos infectados tiene una influencia significativa en la evoluci\u00f3n y severidad del brote local. Mattia Mazzoli, Jos\u00e9 Javier Ramasco y sus colegas presentan estos hallazgos en la revista de acceso abierto PLOS Computational Biology. <\/p>\n<p>A la luz de la actual pandemia de COVID-19, muchas investigaciones han investigado la din\u00e1mica de los brotes locales causados por los primeros casos detectados en una poblaci\u00f3n, que est\u00e1n relacionados con los viajes. Sin embargo, pocos estudios han explorado si y c\u00f3mo la llegada de m\u00faltiples individuos infectados podr\u00eda afectar el desarrollo de un brote local, una situaci\u00f3n denominada \u00absiembra m\u00faltiple\u00bb.<\/p>\n<p>Para examinar el impacto de la siembra m\u00faltiple, Mazzoli y sus colegas Primero simul\u00f3 brotes locales en Europa utilizando un enfoque de modelado computacional. Para capturar eventos de viajes y siembra, las simulaciones incorporaron datos de ubicaci\u00f3n del mundo real de tel\u00e9fonos m\u00f3viles durante marzo de 2020, cuando comenz\u00f3 la pandemia de COVID-19.<\/p>\n<p>Estas simulaciones sugirieron que, de hecho, existe una asociaci\u00f3n entre la cantidad de llegadas \u00absemilla\u00bb por poblaci\u00f3n local y la velocidad de propagaci\u00f3n, el n\u00famero final de personas infectadas y la tasa de incidencia m\u00e1xima experimentada por la poblaci\u00f3n. Esta relaci\u00f3n parece ser compleja y no lineal, y depende de los detalles de la red de contacto social dentro de la poblaci\u00f3n afectada, incluidos los efectos de los bloqueos.<\/p>\n<p>Para probar si las simulaciones reflejan con precisi\u00f3n 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 infecci\u00f3n por COVID-19 en Inglaterra, Francia, Alemania, Italia y Espa\u00f1a. Este an\u00e1lisis revel\u00f3 fuertes signos de efectos de siembra m\u00faltiple en el mundo real similares a los observados en las simulaciones.<\/p>\n<p>Con base en estos hallazgos, los investigadores proponen un m\u00e9todo para comprender y reconstruir los patrones de propagaci\u00f3n espacial del brote principal. -produciendo eventos en todos los pa\u00edses.<\/p>\n<p>\u00abAhora que se comprende la relevancia de la siembra m\u00faltiple, es crucial desarrollar medidas de contenci\u00f3n que la tengan en cuenta\u00bb, dice Ramasco. A continuaci\u00f3n, los investigadores esperan incorporar en sus simulaciones los efectos de las vacunas y los anticuerpos adquiridos a trav\u00e9s de la infecci\u00f3n. <\/p>\n<p>Explore m\u00e1s<\/p>\n<p> El monitoreo regular puede ser la \u00fanica forma de prevenir grandes brotes de COVID-19 en las escuelas <strong>M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Mazzoli M, Pepe E, Mateo D, Cattuto C, Gauvin L, Bajardi P, et al. (2021) La interacci\u00f3n entre movilidad, siembra m\u00faltiple y bloqueos da forma al impacto local de COVID-19. PLoS Comput Biol 17(10): e1009326. doi.org\/10.1371\/journal.pcbi.1009326 <strong>Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> PLoS Computational Biology <\/p>\n<p> Proporcionado por Public Library of Science <strong>Cita<\/strong>: Las simulaciones de brotes de enfermedades revelan la influencia de \u00bb seeding\u00bb 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 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":"<p>An\u00e1lisis del epicentro de la epidemia. 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