Joseph Eisenberg
Profesor y Catedrático de Epidemiología
12 de febrero de 2020
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Esta es una versión actualizada de un artículo publicado originalmente en febrero. 5, 2020 sobre La Conversación. El número de reproducción de la gripe estacional se corrigió el 27 de marzo de 2020.
Si viste la película de 2011 «Contagion», sobre una pandemia mundial de un nuevo virus, entonces has escuchado el término «R0″.»
Pronunciado «R nada», esto no es solo una jerga inventada en Hollywood. Representa un concepto importante en epidemiología y es una parte crucial de la planificación de la salud pública durante un brote, como la actual pandemia de coronavirus que se ha propagado a nivel mundial desde que se identificó por primera vez en China.
Los científicos utilizan R0, el número de reproducción, para describir la intensidad de un brote de enfermedad infecciosa. Las estimaciones de R0 han sido una parte importante de la caracterización de pandemias o brotes de gran magnitud publicitados, incluida la pandemia de SARS de 2003, la pandemia de gripe H1N1 de 2009 y la epidemia de ébola de 2014 en África occidental. Es algo que los epidemiólogos se están apresurando a clavar sobre el SARS-CoV-2, el virus que causa la COVID-19.
¿Cuánto se propagará una enfermedad?
La definición formal de R0 de una enfermedad es el número de casos, en promedio, que una persona infectada causará durante su período infeccioso.
El término se usa de dos maneras diferentes.
El número básico de reproducción representa el potencial epidémico máximo de un patógeno. Describe lo que sucedería si una persona infecciosa entrara en una comunidad totalmente susceptible, y por lo tanto es una estimación basada en un escenario idealizado.
El número de reproducción efectiva depende de la susceptibilidad actual de la población. Esta medida del potencial de transmisión es probablemente menor que el número básico de reproducción, en función de factores como si algunas de las personas están vacunadas contra la enfermedad o si algunas personas tienen inmunidad debido a la exposición previa al patógeno. Por lo tanto, el R0 efectivo cambia con el tiempo y es una estimación basada en una situación más realista dentro de la población.
Es importante darse cuenta de que tanto el R0 básico como el efectivo dependen de la situación. Se ve afectada por las propiedades del patógeno, como lo infeccioso que es. Se ve afectado por la población huésped, por ejemplo, qué tan susceptibles son las personas debido al estado nutricional u otras enfermedades que pueden comprometer el sistema inmunitario. Y se ve afectada por el medio ambiente, incluidos factores demográficos, socioeconómicos y climáticos.
Por ejemplo, la R0 para el sarampión varía de 12 a 18, dependiendo de factores como la densidad de población y la esperanza de vida. Este es un R0 grande, principalmente porque el virus del sarampión es altamente infeccioso.
Por otro lado, el virus de la gripe es menos infeccioso, con su R0 que varía de 0,9 a 2,1. La gripe, por lo tanto, no causa los mismos brotes explosivos que el sarampión, pero persiste debido a su capacidad de mutar y evadir el sistema inmunitario humano.
¿Qué hace que R0 sea útil en salud pública?
El demógrafo Alfred Lotka propuso el número de reproducción en la década de 1920, como una medida de la tasa de reproducción en una población dada.
En la década de 1950, el epidemiólogo George MacDonald sugirió usarlo para describir el potencial de transmisión de la malaria. Propuso que, si R0 es menor que 1, la enfermedad se extinguirá en una población, porque en promedio una persona infecciosa se transmitirá a menos de una persona susceptible. Por otro lado, si R0 es mayor que 1, la enfermedad se propagará.
¿A cuántos más infectará cada persona enferma?
El número de reproducción, R0 para abreviar, describe cuántos casos adicionales de una enfermedad causará cada persona infectada durante su período infeccioso. Los números son un rango, porque dependen de una variedad de factores que varían de una situación a otra.
| Disease | Reproduction number R0 |
|---|---|
| Ebola, 2014 | 1.51 to 2.53 |
| H1N1 Influenza, 2009 | 1.46 to 1.48 |
| Seasonal Influenza | 0.9 to 2.1 |
| Measles | 12 to 18 |
| MERS | around 1 |
| Polio | 5 to 7 |
| SARS | <1 to 2.75 |
| Viruela | 5 a 7 |
| SARS-CoV-2 (causas COVID-19) | 1.5 a 3.5 |
Cuando las agencias de salud pública están pensando cómo lidiar con un brote, que están tratando de traer R0 a menos de 1. Esto es difícil para enfermedades como el sarampión que tienen un R0 alto. Es especialmente desafiante para el sarampión en regiones densamente pobladas como India y China, donde la R0 es más alta, en comparación con los lugares donde las personas están más dispersas.
Para la pandemia del SARS en 2003, los científicos estimaron que el R0 original era de alrededor de 2,75. Un mes o dos después, el R0 efectivo cayó por debajo de 1, gracias al tremendo esfuerzo que se dedicó a las estrategias de intervención, incluidas las actividades de aislamiento y cuarentena.
Sin embargo, la pandemia continuó. Mientras que, en promedio, una persona infecciosa se transmite a menos de una persona susceptible, ocasionalmente una persona se transmite a decenas o incluso cientos de otros casos. Este fenómeno se llama súper propagación. Los funcionarios documentaron eventos de súper esparcidores varias veces durante la epidemia de SARS en Singapur, Hong Kong y Beijing.
R0 para el coronavirus SARS-CoV-2
Varios grupos han estimado R0 para este nuevo coronavirus. El grupo del Imperial College ha estimado que R0 está entre 1,5 y 3,5. La mayoría de las simulaciones de modelado que proyectan casos futuros utilizan R0 en ese rango.
Estas diferencias no son sorprendentes; hay incertidumbre sobre muchos de los factores que intervienen en la estimación de R0, como la estimación del número de casos, especialmente al principio de un brote.
Sobre la base de estas estimaciones actuales, las proyecciones del número futuro de casos de coronavirus están plagadas de altos niveles de incertidumbre y probablemente serán algo inexactas.
Las dificultades surgen por varias razones.
En primer lugar, las propiedades básicas de este patógeno viral, como el período infeccioso, son aún desconocidas.
En segundo lugar, los investigadores no saben cuántos casos leves o infecciones que no producen síntomas se han pasado por alto en la vigilancia pero, sin embargo, están propagando la enfermedad.
En tercer lugar, la mayoría de las personas que contraen este nuevo coronavirus se recuperan, y es probable que entonces sean inmunes a volver a contraerlo. No está claro cómo la susceptibilidad cambiante de la población afectará la propagación futura de la infección. A medida que el virus se traslada a nuevas regiones y comunidades, se encuentra con personas con diferentes condiciones de salud que afectan su susceptibilidad a la enfermedad, así como con diferentes estructuras sociales, que afectan su transmisibilidad.
Finalmente, y probablemente la razón más importante, nadie conoce los impactos futuros de las medidas actuales de control de enfermedades. Las estimaciones actuales de R0 de los epidemiólogos no dicen nada sobre cómo medidas como las restricciones de viaje, el distanciamiento social y los esfuerzos de auto cuarentena influirán en la propagación continua del virus.
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