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Coronavirus : ¿Bloqueo en SP? Esto es lo que indica el estudio si el aislamiento no aumenta

Publicado em 14 maio 2020

Las proyecciones realizadas con un modelo matemático desarrollado en la Universidad Estatal de Campinas (Unicamp) indican que la adopción del bloqueo obligatorio en el Estado de São Paulo será inevitable si el nivel de aislamiento social no aumenta significativamente en las próximas semanas, a partir del martes (12) / 05).

Entre el 8 y el 10 de mayo, se registraron un promedio de 1,839 nuevos casos diarios de covid-19 en todo el estado, con 1,033 solo en la capital. También hubo 93 muertes en la capital y 168 en el estado (también por encima del promedio de tres días). Si la tasa de contagio (R0), que es el número de personas a las que una persona infectada transmite el virus, se observa en los treinta días anteriores al 10 de mayo, a fines de junio São Paulo representará 53,500 nuevas infecciones por día, con 20.800 casos diarios solo en la ciudad de São Paulo.

El número de muertes diarias llegará a 2.500 en el estado, de las cuales 1.100 ocurrirán en la ciudad de São Paulo. Durante este período, se estima que el número de casos nuevos se duplicó cada 11.5 días para el estado y cada 12.9 días para la capital. Para las muertes, el número se duplicaba cada 13.5 días en el estado y cada 14.7 días en la ciudad.

Bloqueo en SP: mapa de proyección del caso covid-19

Las proyecciones realizadas por un investigador de la Unicamp indican que, si se mantiene la tasa de contagio del nuevo coronavirus observado hasta principios de mayo, a fines de junio São Paulo representará 53,500 nuevas infecciones y 2,500 muertes por día, 20 de las cuales , 8 mil casos y 1.1 muertes solo en la capital (imagen: Sistema de Monitoreo Inteligente / Gobierno del Estado de São Paulo)

Proyección para el número de nuevos casos diarios de covid-19 para São Paulo, estado y capital, del 12/05 al 30/06.

Número básico de reproducción (R0) y número de días para duplicar el número de casos diarios.

O El cálculo se realizó considerando los datos reales de crecimiento del número de casos durante el último mes, que indican una tasa de contagio de 1.49 para el estado y 1.44 para la ciudad de São Paulo. O sea, a fines de abril, cada 100 paulistas infectados transmitieron el nuevo coronavirus a casi 150 personas, en promedio (durante un período de aproximadamente 7,5 días después de infectarse, según el modelo utilizado).

“Estas las proyecciones tienen una alta probabilidad de ser subestimadas, dado que el nivel de aislamiento ha estado disminuyendo desde principios de abril (ver figura) y, entre el 5 y el 9 de mayo, no superó el 50%, lo que hará que aumente la tasa de contagio. Esto se reflejará en 15 o 20 días en la cantidad de casos nuevos y luego en la cantidad de muertes. Pero incluso si el nivel de contagio estimado se mantiene hasta el 10 de mayo, los valores proyectados indican que este mes el sistema de salud pública en la Región Metropolitana de São Paulo [RMSP] alcanzará el límite, porque el nivel de ocupación de las camas de la UCI [Unidade de Terapia Intensiva] Ya está por encima del 80%. Si el aislamiento no se expande con urgencia, el estado tendrá que adoptar medidas de contención más drásticas, como ocurrió en Italia, o la situación se volverá insostenible “, dice el matemático Renato Pedrosa, profesor del Instituto de Geociencias de la Unicamp y coordinador del Programa Especial. FAPESP Indicadores de Ciencia, Tecnología e Innovación.

Nivel de aislamiento social en São Paulo (%) con líneas de tendencia, estado y capital, del 3/21 al 5/9.

Nivel de aislamiento social en São Paulo (%) con líneas de tendencia,

Estado y capital, 21/3 al 9/9

Las estimaciones se realizaron utilizando un modelo desarrollado por Pedrosa y descrito en una versión previa a la impresión disponible en la plataforma medRxiv (aún no revisada por pares). O modelo permite estimar la dinámica de transmisión de covid-19 en diferentes ubicaciones, teniendo en cuenta las variables climáticas (temperatura y humedad absoluta), la densidad de población y la línea de tiempo del inicio de la enfermedad (fecha en que el país o región alcanzó la marca de 100 casos).

Para desarrollar el modelo, Pedrosa utilizó datos de 50 estados de EE. UU. Y otros 110 países, incluido Brasil. Se seleccionaron países para los cuales había suficiente información disponible para calcular la tasa de crecimiento exponencial en el período en que se registró el centésimo caso de la enfermedad. La información meteorológica se obtuvo de una base de datos de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA), una institución que forma parte del Departamento de Comercio de los Estados Unidos. Los datos para la expansión de covid-19 hasta el 10 de abril provienen de dos fuentes: el Centro de Ciencia e Ingeniería de Sistemas de la Universidad Johns Hopkins (Estados Unidos) y el Centro Europeo para el Control y la Prevención de Enfermedades, con sede en en Suecia.

“Los estudios iniciales sugirieron que al nuevo coronavirus le resultaría más difícil propagarse en países con climas cálidos y húmedos. Según este modelo, el efecto de las variables climáticas en la tasa inicial de expansión de la enfermedad no fue significativo cuando se incluyeron las variables de densidad de población y / o la fecha de inicio de la enfermedad. [100º caso]. Esto confirmó la experiencia de Brasil y otros países que estuvieron en el período de verano, con clima cálido y húmedo, y sufrieron una severa expansión desde COVID-19 “, dice Pedrosa.

“La fecha del caso número 100 apareció de manera interesante. Cuanto más tarde ocurra este evento en una ubicación determinada, menor será la tasa de expansión inicial de covid-19. Una posible explicación para este hallazgo es que, en lugares donde el virus tardó en llegar, la población estaba ganando conciencia de la necesidad de adoptar medidas de protección, como lavarse las manos, usar alcohol en gel, evitar apretones de manos y aglomeraciones. Es eso disminuyó la velocidad de transmisiónlo mismo en las etapas iniciales “, evalúa.

Según Pedrosa, una vez que se desconta este efecto, el densidad poblacional de las diferentes regiones analizadas, medidas por el número de habitantes por kilómetro cuadrado, se convirtieron en variable más relevante para estimar la tasa de expansión libre de covid-19, es decir, sin ningún efecto de mitigación de diferentes fuentes, y cómo sería el contagio en esta situación. Cuanto más densamente poblada está la región, mayor es la tasa de contagio libre, algo se esperaba conceptualmente, pero, según Pedrosa, se aplicó por primera vez en el análisis de la tasa de contagio de covid-19

Contagio mitigado

En base a estos resultados, Pedrosa decidió estimar la tasa de atenuación de contagio que sería necesaria para controlar la enfermedad en todas las capitales brasileñas y en el Distrito Federal, dependiendo de la densidad de población de cada ciudad.

En la parte superior de la lista de los más densamente poblados del país se encuentran Fortaleza (7.786 hab./km2), San Pablo (7.398 hab./km2), Belo Horizonte (7.167 hab./km2), Recife (7.040 hab./km2) y Rio de Janeiro (5.267 hab./km2). Si no se hubiera adoptado ninguna medida de distancia social Para contener el avance del nuevo coronavirus en estos municipios, calcula el investigador, todos tendrían una tasa de contagio superior a 5,8 y el El número de infecciones se duplicaría en menos de dos días.

“Esto ocurrió al comienzo de la pandemia en otros países, como la ciudad de Nueva York, en los Estados Unidos, donde el número de casos se duplicó cada 1,4 días durante la semana de mayor intensidad de pandemia, justo al comienzo. La densidad de población de Nueva York alcanza más de 25 mil habitantes / km2 en Manhattan, y el caso fue analizado en el artículo resultante de la investigación “, observa el investigador.

“Para controlar la enfermedad en las cuatro ciudades más densamente pobladas del país, es necesario reducir la tasa de contagio libre en un 84%, lo que sería posible con al menos un 60% de aislamiento social combinado con el uso obligatorio de máscaras de buena calidad, por ejemplo. “, estima Pedrosa.

O se puede calcular el potencial de protección de la máscara, según un estudio disponible en el repositorio de arXiv (también en una versión preimpresa), que evaluó la eficiencia de varios modelos para mitigar el contagio, lo que puede ser muy significativo, dependiendo de la cobertura del uso y el tipo de máscara. “La dificultad de utilizar los resultados de este estudio para estimar el efecto del uso obligatorio es que el La eficiencia de los tipos de máscaras varía ampliamente, desde prácticamente cero para máscaras caseras de material inadecuado hasta más del 90% para máscaras de tipo N95, utilizado por profesionales y que son muy caros, inaccesibles para la mayoría de la población “, dice el investigador.

Según él, el efecto de las medidas recientes llevará algún tiempo para ser evaluado, lo que retrasará las medidas a adoptar, que son urgentes y tendrán un impacto, asimismo, solo en dos o tres semanas.

Pedrosa señala que RMSP abarca varias ciudades de alta densidad, que tienen números de reproducción [R0] cercano a lo observado en la capital o incluso más alto, como Diadema, Carapicuíba y Osasco. “Por lo tanto, para una región con más de 21 millones de habitantes, el la situación podría volverse aún más grave a muy corto plazo si las medidas que conducen a un mayor aislamiento fallan“, concluye Pedrosa.

Fuente: Karina Toledo | Agencia FAPESP *

* Texto actualizado el 12 de mayo de 2020.

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