Investigadores del IRYCIS desarrollan un modelo matemático para evaluar el impacto de medidas epidemiológicas selectivas en la transmisión de la COVID-19
El Dr. DANIEL ORTEGA, médico residente del Servicio de Dermatología del Hospital Universitario Ramón y Cajal e Investigador Clínico Asociado del Grupo "DERMATOLOGÍA EXPERIMENTAL Y BIOLOGÍA CUTÁNEA" del IRYCIS (Área 1) cuyo Responsable es el Dr. Pedro Jaén, Jefe de Servicio del Servicio de Dermatología, ha publicado recientemente en la prestigiosa revista IJE ("International Journal of Epidemiology") un novedoso modelo matemático para evaluar el impacto en la población en términos tanto de salud como económicos de medidas epidemiológicas dirigidas a grupos de edad específicos. La hipótesis subyacente se basa en que la edad es el principal factor de riesgo de mortalidad por COVID-19.
Ante la actual sucesión de oleadas epidémicas de COVID-19 con consecuencias devastadoras, se ha vuelto obligatorio diseñar medidas selectivas por edad destinadas a lograr un equilibrio óptimo entre la protección de la salud pública y el mantenimiento de una actividad económica viable. De esta manera los autores del trabajo programaron un modelo matemático SEIR (de susceptibles, expuestos, infectados y recuperados), para introducir grupos de edad epidemiológicamente relevantes en el análisis de dinámica de brotes. El modelo se aplicó inicialmente al contexto del inicio de la pandemia en Wuhan, ajustando al número oficial de muertes y su distribución por edades. Posteriormente, utilizaron matrices de contacto sintéticas, específicas de ubicación y estructuradas por edad, para cuantificar mediante un algoritmo de mínimos cuadrados lineales restringidos, el efecto de las intervenciones selectivas por edad tanto en la mortalidad como en la actividad económica en Wuhan. Para ello, simularon cuatro escenarios diferentes que iban desde la ausencia de medidas hasta intervenciones selectivas por edad con medidas de distanciamiento físico más fuertes para las personas mayores. Se pudo comprobar como una estrategia selectiva por edad podría reducir el número de muertos en más de un 30% en comparación con las medidas no selectivas aplicadas durante el cierre de Wuhan para la misma población activa. Además, una estrategia alternativa de selección por edad podría permitir un aumento de 5 veces en la población que trabaja de forma presencial sin un impacto perjudicial en el número de muertos en comparación con el escenario de Wuhan. A partir de los resultados obtenidos los autores concluyeron que con la ayuda de este modelo matemático se pueden realizar extrapolaciones muy precisas sobre cómo afectarían a la mortalidad y a la población en edad de trabajar intervenciones epidemiológicas en grupos de edad específicos (preferentemente aquellos vulnerables).
Si bien el artículo ejemplifica el potencial del modelo con el primer confinamiento en la ciudad de Wuhan, éste tiene flexibilidad para su aplicación a cualquier otra población. Las principales contribuciones son una mayor precisión que modelos previos, su flexibilidad, la forma novedosa de visualizar la evolución de la epidemia por grupos de edad de forma simultánea y la capacidad de integrar aspectos de salud y económicos en el mismo modelo.
El Dr. Daniel Ortega Quijano ha realizado durante su residencia una rotación en el Grupo de Epidemiología y Bioestadística Clínica del IRYCIS, es miembro del grupo de piel de Cochrane y está actualmente cursando un máster en Epidemiología en la prestigiosa Escuela de Higiene y Medicina Tropical de Londres, perteneciente a la Universidad de Londres.
Daniel Ortega-Quijano, Noe Ortega-Quijano. Impact of age-selective vs non-selective physical-distancing measures against coronavirus disease 2019: a mathematical modelling study. Int J Epidemiol. 2021 Mar 12;dyab043. doi: 10.1093/ije/dyab043.
