Los investigadores de Colorado publican nuevos hallazgos en enfermedades infecciosas emergentes que da un vistazo inicial al uso de modelos matemáticos SARS-CoV-2 para informar las políticas estatales tempranas promulgadas para limitar la propagación de la pandemia de coronavirus en Colorado. Entre otros hallazgos, los autores estiman que el 97 por ciento de las posibles hospitalizaciones en todo el estado se evitaron en los primeros meses de la pandemia como resultado del distanciamiento social y otras actividades que reducen la transmisión, como el uso de máscaras y el aislamiento social de las personas sintomáticas.
El equipo de modelado fue dirigido por profesores e investigadores de la Escuela de Salud Pública de Colorado e involucró a expertos del Campus Médico Anschutz de la Universidad de Colorado, la Universidad de Colorado en Denver, la Universidad de Colorado Boulder y la Universidad Estatal de Colorado.
«Uno de los sellos distintivos de la pandemia de COVID-19 ha sido la necesidad de una respuesta rápida ante la información incompleta e incompleta», dijeron los autores. «Los modelos matemáticos de transmisión de enfermedades infecciosas en tiempo real se pueden utilizar para estimar parámetros, como el número de reproducción efectiva (Re) y la eficacia de las medidas de intervención actuales y futuras, y para proporcionar datos urgentes para los responsables políticos».
El nuevo documento describe el desarrollo de dicho modelo, en estrecha colaboración con el Departamento de Salud y Medio Ambiente de Colorado y la Oficina del Gobernador de Colorado para medir el impacto de las políticas tempranas para reducir los contactos sociales y, más tarde, el efecto de la relajación gradual de la estadía. pedidos a domicilio. Los autores señalan que la preparación para las cargas de la unidad de cuidados intensivos (UCI) hospitalaria o los límites de capacidad fue un tema importante en la toma de decisiones.
El equipo de modelado de COVID-19 de Colorado desarrolló un modelo de exposición sensible a infecciones y recuperación (SEIR) calibrado para los datos de hospitalización y casos de COVID-19 de Colorado para estimar los cambios en la tasa de contacto y Re después de que surgió el SARS-CoV-2 e implementó el COVID-19 en todo el estado políticas de control en Colorado. El equipo de modelado complementó las estimaciones del modelo con un análisis de navegación utilizando datos de ubicación de dispositivos móviles. Las estimaciones se generaron casi en tiempo real, en múltiples puntos de tiempo, con una comprensión en rápido desarrollo del SARS-CoV-2. En cada momento, los autores proyectaron el curso probable del brote en una variedad de escenarios de intervención. Los resultados se presentaron periódicamente a los principales responsables de la toma de decisiones de Colorado.
Los autores señalaron que «la estimación en tiempo real de la reducción de contactos nos permitió responder a solicitudes urgentes para informar las políticas de salud pública que cambian rápidamente en medio de una pandemia. En las primeras etapas, la urgencia era aplanar la curva». «Una vez que las infecciones comenzaron a disminuir, hubo interés en el grado de mayor contacto social que podría tolerarse a medida que la economía se reabriera sin el hacinamiento de los hospitales».
Aunque nuestro análisis es específico de Colorado, nuestra experiencia destaca la necesidad de modelos de transmisión calibrados localmente para informar la preparación de la salud pública y la formulación de políticas, junto con análisis en curso del impacto de las políticas para frenar la propagación del SARS-CoV-2. Proporcionamos este material no como una estimación definitiva del impacto de las políticas de distanciamiento social, sino para ilustrar cómo se pueden construir y adaptar modelos en tiempo real para informar cuestiones políticas críticas «.
Andrea Buchwald, Ph.D., autora principal, Escuela de Salud Pública de Colorado en CU Anschutz
