nCOV – Spanish Translation

31 de enero de 2020

 

Cada día aprendemos más sobre el brote # nCOV2019. Aquí hay un #tweetorial con 5 preguntas clave y la terminología más importante en epidemiología de enfermedades infecciosas para ayudar a entender toda esta información.

  • #1. R0: ¿qué significa y qué nos dice? R0 – pronunciado R-subcero, y también llamado “tasa” o “número básico de reproducción”, es el valor que resume cuán contagioso es un patógeno.
    • R0 es el número promedio de personas que infectaría un único caso si se introdujera en una población completamente susceptible. Si R0> 1, cada persona infectada transmitiría la infección a mas de una 1 persona, creando potencial epidémico.
    • R0 no nos da ninguna información sobre el número total de personas que están actualmente infectadas. Tampoco es una medida de la gravedad de la enfermedad: solo nos dice cuántas personas en promedio infectará cada persona que ya está infectada, no qué tan graves serán esas infecciones.
    • R0 no tiene que ser constante para una enfermedad determinada, y puede depender de factores como la densidad de población y los patrones de contacto. A pesar de esto, parece ser relativamente similar para una determinada enfermedad infecciosa entre diferentes
    • Hay varias formas de estimar R0. Al comienzo de una epidemia, los casos reportados crecen exponencialmente y R0 = (aproximadamente) 1 + tasa de crecimiento x intervalo de El intervalo de serie es el tiempo entre una infección y la siguiente en una cadena de transmisión.
    • Para más detalles sobre las matemáticas y la versión exacta, consulte: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1766383/. Con este enfoque, los CDC de Guangdong informaron estimaciones del R0 para nCoV de 2.9: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.01.25.919787v
    • Las limitaciones de esta aproximación son: a) informes poco fiables (casos que faltan): pueden generar estimaciones sesgadas de R0 (arriba o abajo) si hay cambios en la proporción de casos detectados o retrasos en los informes
    • b) intervalo de serie incierto (intervalo de tiempo sobre el cual calcular la velocidad de transmisión).
    • En modelos matemáticos simples, podemos estimar R0 como la probabilidad de infección dado el contacto con una persona infecciosa (b) x tasa de contacto (k) x duración de la infección (d). Al comienzo de un brote, estos parámetros son difíciles de estimar, dada la limitación de los datos
    • El número de contactos (k) es particularmente difícil de estimar. La heterogeneidad en k puede conducir a “estallidos” de casos de eventos de “supercontagio” (cuando un individuo infecta a un gran número de personas), lo que lleva a la heterogeneidad en R0. Los “supercontagiadores” jugaron un papel importante en los brotes de SARS y MERS.
    • Para el nCoV de Wuhan hay varias estimaciones de R0 utilizando diferentes enfoques. Una lista de los mismos es: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1QP5vM62ctnMRYdkQ4J5IqaOmB3hISGvYqCvnB8rBmNY/edit#gid=0. No todos los enfoques son igualmente válidos.
    • Por ejemplo: es preferible estimar la tasa de crecimiento de los casos usando la fecha de inicio de los síntomas a estimar la tasa de crecimiento usando la fecha del informe, porque la obtención de informes puede retrasarse, llegar fragmentada en “trozos” de muchos casos reportados a la vez y por tanto ser confusa. Estimar la tasa de crecimiento por la fecha de inicio también puede tener dificultades, pero en general es
    • Más aún, la estimación de la tasa de crecimiento por fecha de inicio de los síntomas parecerá disminuir conforme nos acerquemos a la fecha actual, porque no tendremos información sobre todos los casos recientes. Si esto no se tiene en cuenta, puede parecer que la transmisión se está desacelerando. Un ejemplo durante la pandemia de gripe de 2009: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/j.1750-2659.2009.00106.x

 

 

  • # 3. ¿Cómo y cuándo comenzó la epidemia?
    • La secuenciación genómica rápida puede ayudar a identificar cuándo y cuántas veces se introdujo un virus, y dónde se originaron las infecciones importadas. Los virus mutan, por lo que si dos personas están infectadas con virus similares, esto sugiere que las infecciones de las dos personas están conectadas.
    • Combinando el análisis genómico de virus de infectados con estimaciones de la rapidez con la que los virus están mutando y con el número total de casos, podemos estimar cuándo se introdujo el virus en una población.
    • Los análisis de los virus nCoV sugieren que se introdujo en noviembre o diciembre de 2019. Las similitudes en los virus sugieren solo una o una pequeña cantidad de introducciones desde animales. http://virological.org/t/phylodynamic-analysis-of-ncov-2019-genomes-27-jan-2020/353

https://nextstrain.org

    • La información genómica viral combinada con datos sobre el historial de viaje y la exposición de las personas infectadas pueden ayudar a distinguir entre los casos importados y la transmisión local. La mayoría de los casos fuera de China han sido importados, pero están comenzando a ser reportados casos de transmisión local. Casos globales: https://systems.jhu.edu/

 

  • # 4. ¿Cómo podemos contener un brote? ¿Qué hace que la contención sea más difícil o más fácil?
    • Re (número de reproducción efectiva) es el número de personas infectadas por un unico caso cuando la población no es completamente susceptible, y / o existen medidas de control. Re = R0 * (1-efecto de control) x (proporción de pop susceptible). Para detener una epidemia, Re debe ser <1.
    • Las vacunas son una de nuestras mejores herramientas para disminuir Re <1, al reducir la proporción de la población que es susceptible. Como un incendio forestal, si los árboles susceptibles de quemarse se agotan, la epidemia se extinguirá.
    • El desarrollo de la vacuna para # nCOV2019 está en marcha: https://cepi.net/news_cepi/cepi-to-fund-three-programmes-to-develop-vaccines-against-the-novel-coronavirus-ncov-2019/
    • El tratamiento también puede reducir Re al disminuir la duración de la infectividad. Hasta que las vacunas y el tratamiento estén disponibles, debemos confiar en las intervenciones no farmacéuticas. Estas incluyen medidas para disminuir los contactos, como el monitoreo de síntomas / aislamiento de casos y la cuarentena.
    • La efectividad relativa de estas intervenciones basadas en casos conocidos (que requieren saber quién está infectado) depende de dos factores clave: 1) la relación b / n del momento de la infecciosidad y los síntomas, 2) la proporción de infecciones presintomáticas y asintomáticas: https://www.pnas.org/content/101/16/6146

 

  • La infectividad antes de la aparición los síntomas o en casos sin síntomas hace que el control sea más difícil Los casos b / c pueden no ser identificados antes de la transmisión, o pueden pasarse por alto por completo pero sin embargo transmitir la infección. La cuarentena de contactos puede reducir estos efectos, pero tiene costos de viabilidad y de libertad social. https://www.pnas.org/content/pnas/114/15/4023

    • La sustancial preocupación planteada por los informes de transmisión presintomática (https://www.bbc.com/news/world-asia-china-51254523)  refleja que, si es algo común durante la epidemia, el control por aislamiento será mucho más difícil. Todavía no hay datos sobre si la transmisión presintomática es común en nCoV.
    • La detección de síntomas en los viajeros en los puertos de entrada es otra forma de controlar los brotes. La transmisión presintomática y asintomática hace que este enfoque sea menos efectivo.

 

  • # 5. Severidad: una espada de doble filo. Comprender el espectro clínico de un nuevo patógeno infeccioso es muy relevante para implementar la respuesta ante un brote.
    • Los casos severos pueden provocar hospitalización y muerte pero tienen más probabilidades de ser detectados y reportados. Las personas infectadas con pocos o ningún síntoma tienen más probabilidades de pasar desapercibidas. Si estas personas contribuyen a la transmisión, el brote es más difícil de controlar.
    • Por otro lado, si los casos leves o asintomáticos son comunes y NO contribuyen mucho a la transmisión, entonces ayudarán a controlar el brote porque menos personas necesitarán atención, y sus infecciones probablemente les darán inmunidad a la reinfección, al menos por un tiempo.

 

Desarrollado por Rebecca Kahn, MS, Marc Lipsitch, DPhil y Caroline Buckee, PhD. Traducido por Pablo Martinez de Salazar