{"id":908,"date":"2022-08-29T22:47:02","date_gmt":"2022-08-30T03:47:02","guid":{"rendered":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/oleadas-de-covid-19-en-kenia-explicadas-por-diferencias-socioeconomicas-e-introduccion-de-variantes\/"},"modified":"2022-08-29T22:47:02","modified_gmt":"2022-08-30T03:47:02","slug":"oleadas-de-covid-19-en-kenia-explicadas-por-diferencias-socioeconomicas-e-introduccion-de-variantes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/oleadas-de-covid-19-en-kenia-explicadas-por-diferencias-socioeconomicas-e-introduccion-de-variantes\/","title":{"rendered":"Oleadas de COVID-19 en Kenia explicadas por diferencias socioecon\u00f3micas e introducci\u00f3n de variantes"},"content":{"rendered":"<p>Fig. 1. Promedio m\u00f3vil de 7 d\u00edas de pruebas de PCR positivas diarias de la lista nacional de Kenia y una cronolog\u00eda de los principales eventos de mitigaci\u00f3n aplicados por el gobierno de Kenia que representan el endurecimiento (flecha hacia abajo) y la relajaci\u00f3n (flecha hacia arriba) de las medidas. (a) toque de queda de 7pm a 5am; (b) toque de queda de 23:00 a 04:00 horas; c) toque de queda de 22:00 a 04:00 horas; (d) trabajadores de primera l\u00ednea y personas mayores de 58 a\u00f1os (aproximadamente 1,2 millones de dosis); (e) la regi\u00f3n incluye Nairobi, Kajiado, Machakos, Kiambu, Nakuru; (f) este movimiento restringido dentro y fuera del bloque de condados en (e) pero no entre estos condados; (g) toque de queda de 8pm a 4am. Cr\u00e9dito: DOI: 10.1126\/science.abk0414 <\/p>\n<p>La combinaci\u00f3n de datos sobre la prevalencia de anticuerpos, los resultados de las pruebas PCR, la vigilancia gen\u00f3mica y la movilidad de la poblaci\u00f3n desde los tel\u00e9fonos inteligentes ha permitido a los modeladores de enfermedades infecciosas explicar la evoluci\u00f3n de las tres primeras oleadas de COVID-19 que han afectado a Kenia desde el inicio de la pandemia. <\/p>\n<p>El modelo realizado conjuntamente por la Universidad de Warwick y el Programa de Investigaci\u00f3n KEMRI-Wellcome Trust en Kenia explica la pandemia de COVID-19 en Kenia como ondas secuenciales de transmisi\u00f3n a trav\u00e9s de diferentes grupos socioecon\u00f3micos, seguidas de infecci\u00f3n impulsada por la introducci\u00f3n de nuevas variantes .<\/p>\n<p>El estudio se public\u00f3 en la revista Science y recibi\u00f3 financiamiento a trav\u00e9s de la Iniciativa Conjunta sobre Investigaci\u00f3n en Preparaci\u00f3n y Respuesta ante Epidemias, una colaboraci\u00f3n entre Wellcome y la Oficina de Relaciones Exteriores, Commonwealth y Desarrollo (FCDO), as\u00ed como como financiamiento del Instituto Nacional de Investigaci\u00f3n en Salud (NIHR).<\/p>\n<p>Pronosticar la propagaci\u00f3n futura de COVID-19 requiere una comprensi\u00f3n de los patrones pasados. El equipo us\u00f3 un modelo matem\u00e1tico para probar las explicaciones de las tres primeras olas epid\u00e9micas de COVID-19 en Kenia.<\/p>\n<p>El trabajo, realizado conjuntamente por cient\u00edficos de la Universidad de Warwick y el Programa de Investigaci\u00f3n KEMRI-Wellcome Trust en Kenia , por primera vez reuni\u00f3 datos de encuestas de anticuerpos de COVID-19, datos de casos de PCR, datos de variantes gen\u00f3micas y datos de movilidad de Google, buscando encontrar una explicaci\u00f3n a las oleadas de COVID-19 en Kenia. El objetivo era luego proporcionar pron\u00f3sticos basados en pol\u00edticas sobre futuras olas en el pa\u00eds seg\u00fan los hallazgos del modelo.<\/p>\n<p>Los grupos socioecon\u00f3micos m\u00e1s bajos han sido identificados como vulnerables al SARS-CoV-2 en el Sur global debido a la residencia en asentamientos informales con alta densidad de poblaci\u00f3n, acceso reducido a saneamiento y dependencia del empleo informal que requiere movilidad diaria. Por el contrario, aquellos de grupos socioecon\u00f3micos m\u00e1s altos con seguridad laboral pueden trabajar desde casa, mantener la distancia f\u00edsica y acceder f\u00e1cilmente al agua y al saneamiento, lo que reduce la transmisi\u00f3n.<\/p>\n<p>Los resultados del modelo muestran que la primera y la segunda ola de las infecciones se explican por las diferencias en la movilidad y las tasas de contacto entre los grupos socioecon\u00f3micos altos y bajos dentro de Kenia. En la fase inicial de la epidemia (a partir de marzo de 2020), las personas de grupos socioecon\u00f3micos altos pudieron reducir su movilidad y sus tasas de contacto, pero no as\u00ed las personas de grupos socioecon\u00f3micos m\u00e1s bajos. Esto result\u00f3 en la transmisi\u00f3n entre personas de grupos socioecon\u00f3micos m\u00e1s bajos que se observ\u00f3 como la primera ola en los centros urbanos. A medida que estas personas se recuperaron de la infecci\u00f3n y se volvieron inmunes, al menos temporalmente, la primera ola termin\u00f3.<\/p>\n<p>Para el momento de la segunda ola (desde octubre de 2020), las personas de grupos socioecon\u00f3micos altos hab\u00edan aumentado su contacto Tarifas y movilidad. Esto condujo a la transmisi\u00f3n entre individuos de los grupos socioecon\u00f3micos altos que se observ\u00f3 como la segunda ola y, adem\u00e1s, la segunda ola involucr\u00f3 tanto a \u00e1reas rurales como urbanas. Parece que la segunda ola termin\u00f3 cuando las personas eliminaron el virus y se volvieron, al menos temporalmente, inmunes. Sin embargo, las nuevas variantes Beta y Alpha introducidas en Kenia fueron m\u00e1s infecciosas y dieron lugar a una tercera ola entre los grupos socioecon\u00f3micos altos y bajos (desde marzo de 2021).<\/p>\n<p>Se han observado m\u00faltiples olas en muchos otros Los pa\u00edses africanos que no parecen estar completamente explicados por el momento de las restricciones, y dado que tambi\u00e9n tienen en com\u00fan agrupaciones socioecon\u00f3micas similares en los centros urbanos, los cient\u00edficos especulan que estas explicaciones pueden aplicarse de manera m\u00e1s amplia. Comprender la causa de tales ondas m\u00faltiples es fundamental para pronosticar la demanda de hospitalizaci\u00f3n y la efectividad probable de las intervenciones, incluida la estrategia de vacunaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Dr. Samuel Brand, del Instituto Zeeman de Biolog\u00eda de Sistemas e Investigaci\u00f3n Epidemiol\u00f3gica de Enfermedades Infecciosas (SBIDER) de la Universidad de Warwick, y la Facultad de Ciencias de la Vida, dijo: \u00abEste es uno de los primeros estudios en considerar predicciones detalladas de la din\u00e1mica de COVID-19 a trav\u00e9s de m\u00faltiples ondas en el \u00c1frica subsahariana tropical. Creemos que esto establece un nuevo est\u00e1ndar para el tipo de trabajo de modelado de salud p\u00fablica que se puede realizar en tiempo real en los pa\u00edses en desarrollo\u00bb.<\/p>\n<p>Dr. John Ojal del Programa de Investigaci\u00f3n KEMRI-Wellcome Trust dijo: \u00abHay estudios de modelado muy detallados de esta naturaleza en pa\u00edses de altos ingresos, pero no ha habido ninguno anteriormente en el \u00c1frica subsahariana tropical\u00bb.<\/p>\n<p>Profesor Matt Keeling , director del Instituto Zeeman de la Universidad de Warwick, dijo: \u00abEstudios en pa\u00edses de altos ingresos encuentran que la suposici\u00f3n de que incluso la mezcla de la poblaci\u00f3n funciona bien para explicar la transmisi\u00f3n del SARS-CoV-2 en esos pa\u00edses. Claramente, esto no es as\u00ed\u00bb. siempre es el caso, como se muestra en nuestro estudio de Kenia, y la variaci\u00f3n en la distribuci\u00f3n por grupo socioecon\u00f3mico podr\u00eda prevalecer en otros entornos de bajos ingresos\u00bb.<\/p>\n<p>Profesor Edwine Barasa, director del centro de Nairobi, KEMRI-Wellcome Trust Research Program dijo: \u00abNo me sorprenden los resultados de la marcada disparidad de transmisi\u00f3n por grupo socioecon\u00f3mico en Kenia, donde hay una proporci\u00f3n muy alta de la poblaci\u00f3n urbana que trabaja en el sector informal que no puede darse el lujo de reducir los contactos pero necesitar encontrar trabajo en el d\u00eda a d\u00eda\u00bb. <\/p>\n<p>Explore m\u00e1s<\/p>\n<p> Los patrones de desplazamiento diario podr\u00edan explicar una mayor incidencia de COVID-19 en los afroamericanos <strong>M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Samuel PC Brand et al, COVID-19 Transmission Dynamics Underlying Epidemic Waves in Kenya, Science (2021). DOI: 10.1126\/science.abk0414 <strong>Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Science <\/p>\n<p> Proporcionado por la Universidad de Warwick <strong>Cita<\/strong>: Oleadas de COVID-19 en Kenia explicadas por diferencias socioecon\u00f3micas e introducci\u00f3n de variantes (2021, 12 de octubre) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-10-covid-kenya-socio-economic-differences-introduction.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>Fig. 1. 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