Con un modelo matemático analizan efectos de las medidas de cuidado por COVID-19 sobre otras enfermedades

Un equipo de investigadoras de la Facultad de Ciencias Exactas de la Universidad Nacional de La Plata utilizó los modelos matemáticos de la transmisión de enfermedades infecciosas para estudiar distintos mecanismos que afectan el comportamiento temporal de estas enfermedades.

A principios de 2022 existía un alerta en nuestro país por la alta circulación de influenza, después de dos años casi sin casos. Estaba ocurriendo un brote de gran magnitud (el más grande que los de los últimos 5 años) en un momento del año en el que no se lo esperaba, y eso motivó una preocupación en las autoridades que llevó incluso a adelantar la temporada de vacunación antigripal. Curiosamente, esto también ocurría en muchos otros países, incluso en algunos del hemisferio norte, como España y USA. Un equipo de investigadoras de la Facultad de Ciencias Exactas de la Universidad Nacional de La Plata utilizó los modelos matemáticos de la transmisión de enfermedades infecciosas para estudiar distintos mecanismos que afectan el comportamiento temporal de estas enfermedades.

La explicación que se escuchaba durante el 2022 frente al hecho atípico de circulación masiva de influenza, que las autoridades sanitarias calificaban de raro o poco habitual, era que la baja circulación de influenza y otras enfermedades transmisibles respiratorias había dejado muchas personas sin la inmunidad natural que da la exposición a los virus. Pero esta aparente locura que ocurría de repente con la influenza estacional generaba intranquilidad en las personas, y también especulaciones, como por ejemplo, que la alteración se debía a que el covid había debilitado el sistema inmunológico de las personas.

Algo parecido había pasado con el virus sincitial respiratorio, que es el causante de la mayoría de las bronquiolitis e igual que la gripe tiene un comportamiento estacional con brotes todos los años en épocas invernales: luego de un 2020 sin casos había ocurrido un brote anormalmente grande en 2021, como podía verse en los reportes de la Organización Panamericana de la Salud.

La Doctora Paula Bergero del Instituto de Investigaciones Fisicoquímicas Teóricas y Aplicadas (INIFTA) y la Doctora Nara Guisoni del Centro Regional de Estudios Genómicos (CREG),   utilizaron modelos matemáticos muy simples  de ambas enfermedades para ilustrar que el cambio en la tasa de contagio de todas las enfermedades respiratorias debido  a las medidas de cuidado implementadas por el covid (barbijo, distanciamiento, etc) podía explicar todas las anomalías.

Los modelos matemáticos de propagación de enfermedades infecciosas se emplean cada vez más como herramientas útiles para la descripción y visualización de tendencias y efectos de distintas medidas sanitarias pensadas para mitigar o controlar la propagación de enfermedades tanto endémicas como epidémicas, como ha ocurrido recientemente con la COVID-19. También han sido utilizados para describir posibles cambios en la epidemiología de una enfermedad dada.

Los modelos matemáticos de propagación de enfermedades infecciosas se emplean cada vez más como herramientas útiles para la descripción y visualización de tendencias y efectos de distintas medidas sanitarias pensadas para mitigar o controlar la propagación de enfermedades tanto endémicas como epidémicas, como ha ocurrido recientemente con la COVID-19.

Paula Bergero explicó: ”lo que hicimos con los modelos de la influenza y el virus sincitial fue simular que se bajaban abruptamente las tasas de contagio por un año y medio (una estimación de la duración de los cuidados estrictos), y luego se volvían a subir lentamente a medida de que se relajaban las medidas”.

“Este trabajo empleó un modelo SIRS (susceptible-infectado-recuperado-susceptible), con dinámica vital y modulación estacional. Se trata de un modelo de tipo compartimental determinista, que viene descrito por un conjunto de ecua­ciones diferenciales cuya resolución numérica describe la evolución de los posibles estados de la población en el tiempo. No se incluye una estructura etaria, ni espacial, ni de contactos”.

“Esta investigación se centró en las medidas transitorias que afectan la transmisibilidad de las enfermedades, dentro de las cuales se cuentan los cuidados personales (lavado de manos, uso de alcohol en gel, uso de barbijos), la higiene respiratoria (ventilación permanente en espacios cerrados, medición de CO2, implementación de aforos), el distanciamiento social y las limitaciones a la movilidad de las personas. La ventaja de estos modelos es que permiten generar imágenes, que como sabemos tienen un potencial muy grande para comunicar y convencer”, detalló Nara Guisoni.

Lo que las investigadoras hicieron fue modelar distintos porcentajes de baja en los contagios buscando reproducir el comportamiento de las dos enfermedades, en los años siguientes al inicio de la pandemia.

“En el modelo planteado, la reducción en la transmisibilidad de ambas enfermedades  genera cambios que se sostienen en los años siguientes: eventos epidémicos muy pronunciados con alargamiento del intervalo entre brotes, y con una alteración del comportamiento estacional habitual. El escenario de una reducción inicial de la transmisibilidad en un 40% resulta compatible con el comportamiento de influenza y VSR reportados para Argentina entre 2020 y principios de 2022”, concluyó Bergero.