MADRID, 27 Oct. (EUROPA PRESS) -
La previsión precisa de escenarios epidémicos es fundamental para aplicar políticas eficaces de intervención en salud pública. Aunque se ha avanzado mucho en la predicción de la magnitud general y el calendario de las epidemias, todavía se puede mejorar la previsión de los momentos álgidos, como desgraciadamente se puso de manifiesto con el H1N1 y el COVID-19, cuando esos momentos se produjeron más tarde de lo previsto.
Investigadores de Francia e Italia han usado técnicas de modelización estocástica dinámica para revelar que las fluctuaciones de la tasa de infección y de recuperación desempeñan un papel fundamental en la determinación de las horas punta de las epidemias, según publican en la revista 'Chaos'.
"Algunas cantidades promediadas, como las tasas de infección y recuperación, son muy sensibles a las fluctuaciones de los parámetros, lo que significa que hay que entender estas últimas, incluso cuando el comportamiento medio es el único foco de interés", explica el coautor Maxence Arutkin.
"Nuestro trabajo demuestra que el momento del pico epidémico depende de estas fluctuaciones, y descuidarlas en los modelos epidemiológicos puede conducir a escenarios epidémicos inexactos y a políticas de mitigación inadecuadas, por no hablar de que permiten a los virus evolucionar hacia nuevas variantes", advierte.
Utilizando un modelo epidémico susceptible-infectado-recuperado que incorpora fluctuaciones diarias en los parámetros de control, el estudio aplica los cálculos de la teoría de la probabilidad a los recuentos de infección al principio de una ola epidémica y en los momentos de máxima actividad de las poblaciones en Italia.
Mientras que los trabajos anteriores que utilizan modelos epidemiológicos estándar han sugerido que hay un retraso entre la fecha del pico epidémico y su predicción (sin fluctuaciones), los investigadores sugieren que el momento del pico epidémico depende no sólo del valor medio de las tasas de infección y recuperación, sino también de sus fluctuaciones.
Para predecir la trayectoria de la epidemia, un parámetro importante es el número básico de reproducción, R0, que describe el número medio de infecciones transmitidas por un individuo. Las fluctuaciones de las tasas de infección y recuperación conducen a una distribución de probabilidad lognormal del número de infectados, similar en su forma analítica a las distribuciones de precios de los activos financieros.
"A corto plazo, incluso cuando el promedio de infecciones transmitidas desde un individuo es inferior a uno, podemos observar el resurgimiento de la epidemia debido a las fluctuaciones de los parámetros --afirma Arutkin--. Además, se puede cuantificar una dispersión del tiempo de pico de la epidemia que demuestra que, sin tener en cuenta estas fluctuaciones, las estimaciones del tiempo de pico están sesgadas".
El estudio revela que la mejora de la predicción depende tanto de los niveles de R0 como de las fluctuaciones de las tasas de infección y recuperación, y puede proporcionar a los responsables políticos una herramienta para evaluar las consecuencias de las fluctuaciones de los parámetros según los distintos niveles de R0.
"Nuestros hallazgos sugieren que debemos introducir las fluctuaciones de los parámetros en los modelos epidemiológicos en el futuro", añade Arutkin.
