Notícia

Programa InfoSalud (Argentina)

La cuarentena y el uso de máscara redujeron un 15% el contagio de Covid-19 en San Pablo al inicio de la epidemia

Publicado em 03 julho 2020

Por Elton Alisson | Agência FAPESP

El aislamiento social combinado con el uso de máscaras de protección social disminuyeron un 15% el contagio del virus SARS-CoV-2 en San Pablo y 25% en Brasilia al inicio de la epidemia de Covid-19 en el país.

Los hallazgos fueron realizados por investigadores vinculados al Centro de Ciencias Matemáticas Aplicadas a la Industria (CeMEAI) en un estudio publicado en la plataforma bioRxiv, aún sin revisión por pares.

Con sede en el Instituto de Ciencias Matemáticas y de Computación de la Universidad de São Paulo (ICMC-USP), campus de São Carlos, CeMEAI es uno de los Centros de Investigación, Innovación y Divulgación (CEPID) financiados por FAPESP.

"Descubrimos que el decreto de cuarentena de los estados combinado con la recomendación del uso de máscara por el gobierno federal fueron medidas efectivas de salud pública, que contribuyeron a la reducción de la transmisión del virus en la fase inicial de la epidemia de COVID-19 en el país, en el que las tasas de contagio crecieron exponencialmente ", dijo Zhao Liang, profesor de la Facultad de Filosofía, Ciencias y Letras de Ribeirão Preto (FFCLRP) de la Universidad de São Paulo (USP) y uno de los autores del estudio.

Los investigadores llegaron a estas conclusiones a través de análisis realizados por un modelo matemático que permite estimar las tasas de transmisión de SARS-CoV-2 en cada ciudad del país.

Desarrollado a través de un proyecto apoyado por FAPESP, el modelo se basa en un enfoque de red para la transmisión de enfermedades entre ciudades llamado SIR (sigla en inglés de Susceptible Infectious Recovered.

Las ciudades están representadas en la red como vértices y los posibles contagios por el SARS-CoV-2 entre ciudades como links, estimados a partir de datos reales de personas infectadas en cada municipio del país a través de algoritmos de aprendizaje automático y análisis de redes complejas. .

El modelo se aplicó para analizar y comparar cuantitativamente la efectividad de dos medidas de salud pública implementadas sucesivamente para contener la propagación del nuevo coronavirus al comienzo de la epidemia de COVID-19 en el país. La primera medida fue el decreto de cuarentena por los estados a fines de marzo y la segunda la recomendación del uso de máscara por parte del gobierno federal a principios de abril.

Los resultados indicaron que, en el caso de São Paulo, el primer estado en decretar cuarentena, el 24 de marzo, siete días después del primer registro de defunción causado por COVID-19 en Brasil, cuando ya era el epicentro de la enfermedad en el país, registrando 745 casos confirmados y 30 muertes, esa medida contribuyó a disminuir la tasa promedio de crecimiento de casos de la enfermedad en las ciudades paulistas.

Sin embargo, la disminución más sustancial se produjo después de la recomendación del uso de máscaras por el gobierno federal, especialmente en ciudades de São Paulo con bajas medidas de distanciamiento social al comienzo de la epidemia.

"Esto puede deberse al hecho de que estas ciudades tenían un mayor contacto entre las personas y, por lo tanto, el uso de máscaras era crucial para detener la transmisión del nuevo coronavirus", explica Zhao.

A fin de tener una noción más precisa del impacto de estas medidas de salud pública, los investigadores simularon escenarios contrafácticos para analizar lo que sucedería si la cuarentena y el uso de máscaras no hubieran sido implementados.

Los resultados de las simulaciones realizadas por el modelo SIR en redes mostraron que la eficiencia del aislamiento social y el uso de máscaras difiere significativamente entre las ciudades del país, toda vez que las tasas de transmisión y mortalidad debidas a COVID-19 entre ellas son muy diferentes.

Basado en datos de casos confirmados de infección en los municipios hasta el 8 de mayo, el modelo indicó que el decreto de cuarentena seguido de la recomendación de usar una máscara resultó en una reducción de, en promedio, 15% en el pico de la epidemia de COVID-19 en la ciudad de São Paulo, por ejemplo, y casi el 25% en Brasilia.

"Esperamos que esta metodología para cuantificar la efectividad de las políticas de salud pública pueda contribuir a demostrar la importancia del aislamiento social y el uso de máscaras como medidas para contener la propagación del nuevo coronavirus a los gobiernos y la sociedad", dice Zhao.

Política controvertida

Algunos países aún se resisten a adoptar medidas de aislamiento social por dudar de su nivel de efecacia. Esta situación crea discrepancia entre las políticas municipales, estatales y federal, como es el caso de Brasil.

"Aún hoy estamos viviendo esa impase en relación a la continuidad del aislamiento social en el país, con la presión por medidas de flexibilidad, como la reapertura de negocios", dice Zhao.

Naturalizado brasileño y oriundo de China, donde se graduó en 1988 en ciencias de la computación en la Universidad de Wuhan, provincia que fue el primer epicentro de COVID-19 en el mundo, el investigador evalúa que, además del nivel de control mucho más rígido en su país de origen, otro factor que contribuyó a la alta efectividad del aislamiento social fue el uso de tecnologías de big data para rastrear rápidamente a las personas que tuvieron contacto con personas infectadas y aislarlas, para contener el contagio.

“La realidad de China es muy diferente y el país adoptó algunos criterios de control rígidos que no podrían aplicarse en Brasil. Pero, sin duda, el nivel de control del aislamiento social con el uso de tecnologías de big data permitió que China contuviera el contagio en la fase inicial de la epidemia en el país”, evaluó.

El artículo “Quantitative Analysis of the Effectiveness of Public Health Measures on COVID-19 Transmission” (DOI: 10.1101/2020.05.15.20102988), de Thiago Christiano Silva, Leandro Anghinoni e Liang Zhao, puede leerse en la plataforma bioRxiv em www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.05.15.20102988v1.