Desarrollan acelerómetro COVID-19
29 de mayo de 2020
por Karina Toledo | Agência FAPESP –
Investigadores de la Universidade Estadual Paulista (Unesp) en Araçatuba , Brasil, desarrollaron una aplicación que funciona como un «acelerómetro COVID-19», es decir, monitorea en tiempo real la tendencia de acelerar o desacelerar el crecimiento de la enfermedad en más de 200 países y territorios
Disponible de forma gratuita en línea , la herramienta carga datos de casos notificados disponibles sobre la base del Centro Europeo para la Prevención y el Control de Enfermedades (ECDC), con actualizaciones diarias, y aplica técnicas de modelado matemático para diagnosticar la etapa actual de la epidemia en un determinado sitio.
«Además de democratizar el acceso a la información, para que todos puedan entender qué está sucediendo exactamente en su ciudad, estado o país, la aplicación permite a los administradores públicos evaluar si una determinada medida adoptada para contener el contagio del nuevo coronavirus está ocurriendo o no. efecto ”, dice a la Agencia FAPESP Yuri Tani Utsunomiya , profesora del Programa de Posgrado en Ciencia Animal de la Facultad de Medicina Veterinaria de Araçatuba (FMVA-Unesp) y primera autora del artículo que describe el desarrollo del modelo matemático, publicado en la revista Frontiers en medicina .
Para explicar cómo evoluciona una epidemia, Utsunomiya hace una analogía con un automóvil. En la fase inicial, la enfermedad progresa lentamente y la cantidad de casos diarios aumenta poco, al igual que un automóvil que se mueve debajo del embrague. La tasa de crecimiento se llama incidencia y se mide de acuerdo con el número de casos nuevos por día. La prevalencia corresponde al número de casos acumulados en el tiempo, lo que equivaldría a la distancia recorrida por el automóvil imaginario.
“Cuando se presiona el pedal del acelerador, el número de casos comienza a crecer rápidamente, al igual que la velocidad acelerada de un automóvil. En esta segunda fase de la epidemia hay un crecimiento exponencial en el número de casos. Lo que todos los países buscan es detener esta aceleración y comenzar a detener la enfermedad y, es decir, son dos operaciones diferentes. La primera es quitar el pie del pedal del acelerador para que caiga a cero. Cuando esto ocurre, se alcanza la incidencia máxima. La segunda operación consiste en ejercer una aceleración negativa sobre la enfermedad [pisar el freno] para que su velocidad de crecimiento disminuya a cero. Sin velocidad, el auto se detiene. Y eso es lo que queremos, que COVID-19 deje de difundirse ”, explica.
El acelerómetro COVID-19 le permite ver, en tiempo real, si un país en particular tiene su pie en el acelerador o el freno, con cierto grado de inexactitud en lugares donde hay muchos casos de subregistro. Sin embargo, señala el investigador, la transición entre las cuatro etapas de crecimiento de la epidemia – lenta (verde), exponencial (rosa), desaceleración (amarillo) y estacionaria (azul) – puede ocurrir alternativamente. Es decir, incluso después de un crecimiento lento o incluso constante, la enfermedad puede volver a la fase exponencial si se abandonan las medidas de control. De ahí la importancia de las herramientas que ayudan en el monitoreo constante.
“Lo que notamos con el análisis de más de 200 países y territorios es que las medidas de control efectivas tienen un efecto rápido en la curva de aceleración, mucho antes de la caída real en el número de casos diarios. Este comportamiento de la curva es muy relevante para la evaluación de las políticas de control público ”, dice.
Curvas sinuosas
Tomando como referencia los casos notificados por las agencias oficiales de salud, la aplicación reúne las curvas de incidencia, la que desea aplanar para evitar el colapso del sistema de salud, y la aceleración del crecimiento en tiempo real, además de detectar las transiciones entre Cuatro etapas de crecimiento de la epidemia. Para hacer esto posible, los investigadores utilizaron técnicas matemáticas como la regresión móvil y el modelo oculto de Markov.
“Hemos desarrollado un método simple, pero muy robusto, que, con base en los datos disponibles de bancos nacionales e internacionales, genera información precisa sobre el progreso y el movimiento de la epidemia. Pero estos cálculos se basan en datos que dependen esencialmente del diagnóstico [prueba] ”, reflexiona José Fernando García , profesor de la Unesp en Jaboticabal y coautor del artículo.
Aunque el subregistro de casos es un factor limitante en el modelo, que puede generar cierta distorsión de escala, las curvas epidemiológicas generadas tienden a mantener contornos muy cercanos a los reales, según los investigadores.
La mala noticia es que, al analizar las curvas brasileñas actuales, se observa que ningún estado ha logrado salir de la fase de crecimiento exponencial, incluso con la cuarentena. China, a modo de comparación, ha alcanzado la etapa de crecimiento constante con solo seis semanas de aislamiento social bien hecho. También han logrado alcanzar la etapa de crecimiento estacionario en Australia, Nueva Zelanda, Austria y Corea del Sur.
Italia, España y Alemania se encuentran actualmente en la fase de desaceleración del crecimiento, gracias a las medidas de contención adoptadas.
Utsunomiya divide las políticas públicas que tienen como objetivo contener la propagación del coronavirus en dos categorías: medidas de represión (más intensas y severas, diseñadas para causar una reversión rápida del crecimiento epidémico, como el bloqueo ) o medidas de mitigación (destinadas a reducir el contagio, de modo que el crecimiento ocurre de manera controlada, como el uso de máscaras y el control de aglomeraciones).
“En nuestro estudio quedó muy claro que las medidas de supresión son extremadamente efectivas en la lucha contra COVID-19. Sin embargo, han sido criticados por generar problemas sociales y un profundo efecto negativo en la economía. Las medidas de mitigación, por otro lado, causan menos impacto socioeconómico, sin embargo, son mucho menos eficientes. Es muy difícil encontrar una solución universal ”, dice Utsunomiya, quien obtuvo una beca de doctorado y maestría de FAPESP.
Según el investigador, Japón fue uno de los únicos países que logró frenar el crecimiento de nuevos casos solo con medidas de mitigación. «Es necesario tener mucho cuidado al comparar estrategias adoptadas por diferentes países, ya que factores como la infraestructura de salud, el número y la frecuencia de las pruebas, la densidad de población y el cumplimiento de la población con las recomendaciones de las agencias de salud pueden ser decisivos para la viabilidad de las medidas de mitigación» , él dice.