La amplia experiencia veterinaria de Dinamarca en el manejo de brotes infecciosos en poblaciones de animales no se ha visto trasladada al mismo nivel en medicina humana a la hora de preparar planes de prevención y contingencia óptimos ante la epidemia del coronavirus.
Esta advertencia la lanza un grupo de veterinarios daneses como conclusión a un estudio comparativo que han realizado sobre los modelos de predicción en epidemiología veterinaria y humana, que ha sido publicado en la revista Frontiers in Veterinary Science.
Los autores del estudio ven una posible causa de ello en que Dinamarca, al igual que otros países desarrollados, no ha experimentado en muchos años una enfermedad tan grave como la COVID-19, por lo que los planes de contingencia y prevención no han sido un foco de atención para las autoridades sanitarias.
Para solucionarlo, proponen invertir de manera urgente en el desarrollo continuo de planes de contingencia para enfermedades infecciosas en humanos que permitan desarrollar y mantener modelos sólidos con predicciones precisas y fallos mínimos en caso de un nuevo brote infeccioso.
Se pueden utilizar varios métodos de modelización para imitar la propagación de enfermedades infecciosas, según la enfermedad en sí, los datos disponibles, la necesidad de detalle o el propósito del modelo.
Los modelos de ecuaciones diferenciales ordinarias (ODE) han sido hasta hace poco los más utilizados, pero con el aumento de la potencia computacional, los modelos basados en agentes (ABM), que pueden incluir mayores niveles de detalle, se utilizan cada vez más.
En Veterinaria, explican los autores, es habitual utilizar ABM. Sin embargo, para enfermedades infecciosas en humanos no suelen usarse estos modelos, debido quizá a que hacer la modelización de todo un país requiere mucho más poder computacional que el modelo de una sola granja, por poner un ejemplo.
Sin embargo, los veterinarios daneses explican que la población humana suele mezclarse de manera más heterogénea y contiene muchos más patrones de comportamiento que el ganado, con lo que los ABM podrían ser ciertamente una buena opción de modelo para capturar estos patrones, ya que modelar las enfermedades infecciosas humanas a nivel municipal podría ser suficiente para captar heterogeneidades espaciales y proporcionar buenas herramientas para asesorar a las autoridades sobre el control de enfermedades.
En veterinaria, obtener los datos necesarios para parametrizar los modelos de propagación de enfermedades se puede realizar con relativa rapidez. En medicina humana, sin embargo, entran en juego factores éticos que limitan especificaciones precisas de los contactos en la mayoría de los casos.
Esto limita la capacidad de desarrollar ABM donde no se pueden simular estructuras de contacto exactas, con lo que convierten meramente en una representación más o menos detallada de los modelos ODE. Para desarrollar predicciones confiables a partir de ABM es esencial un conocimiento pormenorizado de las estructuras de contacto entre individuos.
En medicina humana las fuentes de datos generalmente se limitan a los pacientes y, en ocasiones, a sus contactos, lo que puede incluir un sesgo de recuperación o selección, por lo que en el caso de epidemias en curso es muy importante iniciar rápidamente la recopilación de datos para poder modelar mejor futuros casos.
En el caso del SARS-CoV-2 en concreto, a menudo se señala que los casos son más infecciosos antes de la aparición de los síntomas, por lo que el rastreo debe incluir pruebas repetidas a los contactos de los individuos para determinar la eliminación de cargas virales antes de la aparición de síntomas.
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