Traducción en comentarios.
En resumen, el mensaje contraintuitivo de nuestro argumento es que, dadas nuestras suposiciones como se expuso anteriormente, las muertes generales por COVID-19 podrían minimizarse si las tasas de transmisión entre las poblaciones más jóvenes (por ejemplo, menos de 65) se mantienen a niveles casi normales. , mientras que se reducen las tasas de transmisión entre las poblaciones mayores.Por ejemplo, cerrar las escuelas afecta las tasas de transmisión entre las poblaciones en edad de estudiantes y maestros, mientras que reducir las visitas a hogares de ancianos afecta las tasas de transmisión entre las poblaciones de más edad.
Comentarios
#9 En aquel momento era dificil saberlo.
Pero muchos problemas intrisecos del pais, se han vuelto un problema mayor. Como la dependencia de los abuelos para cuidar los nietos. Si hubiese conciliacion y/o guarderia no se hubiese llevado tantos nietos con abuelos.
Tambien se podrian haber tomado medidas menos traumaticas como prohibir vuelos de Italia y otro paises infectados y los que viniesen controladamente de esos paises ponerlos en 40ena.
Los jefes tampoco ayudan no prohibiendo que sus trabajadores contagiados de gripes y similares vayan al trabajo, pasando por trasnportes colectivos. La gripe produce 6k a 15k muertes al año y no ha sido noticia.
La concentración de gente en ciudades tambien fomenta la propagacion de epidemias. Además, no reducen trayectos porque mucha gente no puede vvir cerca de donde trabaja. Un ciudad es una oportunidad para que mucha gente tenga los servicios y necesidades cerca, pero en muchos casos no es asi.
Eso supone tambien mucho gasto de combustible y tiempo no pagado a los trabajadores.
La globalizacion aparte de epidemias genera problemas de invasion de especies y otros problemas.
Es como fumar. Todos lo sabemos pero hasta que no se recibe un susto gordo, no recibe el empujon para actuar.
Tal vez se deberia buscar inmunizados para trabajos donde pueden ser vectores, como cajeras/reponedores, enfermeras, autobuseros, etc y dar vacaciones/etc a los mayores (50?, 60 años?)
Tambien los recortes en sanidad, han influido, es obvio.
Entiendo el temor a tan solo insinuar que cancelan fallas y SSanta. Es como pinchar la burbuja inmobiliaria, se sabe que va a explotar, pero si dice la verdad y pincha le van dar por todas partes. La estrategia es aguantar la patata caliente lo suficiente para que le estalle al siguiente.
Supuesto 1: una velocidad de transmisión modificable
Como se discutió anteriormente, la experiencia de los países más afectados indica que la tasa de infección R 0 puede ser inferior a 1 con respuestas emprendidas por una variedad de gobiernos y sistemas económicos. Nuestras conclusiones de modelado ni siquiera requerirán que los gobiernos puedan reducir la tasa de infección a menos de 1, solo que pueden disminuirla significativamente, a menos de alrededor de 1.8 con una ventana de mitigación de 1 año, o debajo de 2.1 con una ventana de mitigación de 6 meses, para población de alto riesgo.
Tenga en cuenta que cuando la respuesta inicial de los gobiernos es implementar medidas drásticas en todos los ámbitos, este período inicial brinda la oportunidad de justificar la validez de esta suposición. Si esta suposición es falsa, y COVID-19 tiene poca respuesta incluso a medidas de aislamiento dramáticas, entonces nuestra conclusión sobre medidas selectivas no sería válida; cada reducción de infección, tanto en poblaciones de bajo como de alto riesgo, probablemente salvaría vidas.
Supuesto 2: La contención mundial completa de COVID-19 no es posible a corto plazo; en cambio, las estrategias de mitigación deben poder sobrevivir a la reintroducción de la infección
A pesar del éxito de cada país en el control de la tasa de infección de COVID-19, la propagación mundial de COVID-19 y el hecho de que es altamente infecciosa en ausencia de una contención dramática motiva nuestra segunda suposición: COVID-19 no se hará extinto, con cero casos humanos en todo el mundo, a corto plazo (en la escala de meses a un año), a menos que sea el caso de que una fracción significativa de individuos haya sido infectada. 1
En particular, suponemos por lo tanto que la sociedad puede enfrentar eventos periódicos de reinfección a corto plazo; Las estrategias de mitigación de la sociedad deben poder sobrevivir a la reintroducción del virus.
Supuesto 3: la sociedad eventualmente volverá a niveles de transmisión casi normales
Nuestra tercera suposición es simplemente que las medidas drásticas para frenar la transmisión de enfermedades infecciosas no pueden continuar indefinidamente. Para nuestro modelo, simplemente asumiremos que la actividad económica y social relativamente normal debe reanudarse después de 1 año. Más precisamente, suponemos que después de un período de 6 meses, las intervenciones se relajarán gradualmente, de modo que las tasas de transmisión de enfermedades respiratorias aumentarán (linealmente) de su nivel de 6 meses a sus niveles normales en la marca de 1 año. 2
Lo más importante de esta suposición es el retorno inevitable de los niveles normales de transmisión, en lugar de la escala de tiempo precisa del retorno. ( Como discutimos a continuación , si es probable que se desarrolle una vacuna con alta efectividad muy pronto, eso desafiaría esta suposición). En nuestros análisis de sensibilidad a continuación , mostramos que nuestras conclusiones también se mantienen si asumimos que las tasas de transmisión normales se reanudan después de 2 años (con un retorno lineal desde el punto de 18 meses).
Tenga en cuenta que nuestras suposiciones 2 y 3 juntas implican que la epidemia no terminará sin una disminución significativa en la fracción susceptible de la población. Bajo estos supuestos, se requiere cierto grado de inmunidad de rebaño para que la epidemia termine.
Supuesto 4: La mortalidad por COVID-19 es dramáticamente más alta en las poblaciones de mayor edad.
Esta suposición es consistente con todas las investigaciones que conocemos que han examinado el tema. En particular, la tasa de mortalidad entre las personas mayores de 70 años parece ser aproximadamente 50 veces la tasa de mortalidad para las personas menores de 50 años. Además, aunque existe una gran incertidumbre sobre la tasa de mortalidad absoluta de COVID-19 debido a los límites de los regímenes de prueba actuales, estos las tasas de mortalidad relativas a la edad son notablemente consistentes entre los estudios.
Supuesto 5: la infección confiere inmunidad
A pesar de algunos informes iniciales sobre algunas personas que dieron positivo, luego negativo y luego positivo para COVID-19, el consenso actual es que estos resultados de prueba fueron artefactos más probables que los verdaderos eventos de reinfección. Snopes tiene un resumen de este problema con el aporte de expertos. Un estudio muy reciente sobre macacos rhesus es consistente con el supuesto de que la infección confiere inmunidad.
¿Son razonables nuestros supuestos?
Nuestras suposiciones dependen de factores sociales, económicos y geopolíticos, y pueden o no mantenerse en las diversas luchas de COVID-19 que enfrentan los gobiernos de todo el mundo.
Pero nuestras suposiciones son claras y simples. Y, argumentaremos, implican que las medidas generales y no dirigidas para reducir la transmisión de COVID-19 matarán a más personas, posiblemente a muchas más, que los esfuerzos que apuntan a tasas de transmisión entre grupos de edad específicos. Como tal, nuestros supuestos deben tenerse en cuenta. En ausencia de evidencia, rechazar estos supuestos no constituye un enfoque conservador de "seguridad primero" para salvar vidas ; Los errores sobre los supuestos tendrán consecuencias para la mortalidad generalizada. Lo más importante es que si las naciones emprenden esfuerzos dramáticos y universales de contención en la creencia de que la contención se puede lograr a corto plazo y que esa suposición resulta incorrecta, millones de personas pueden morir innecesariamente.
La idea basica
En esta sección explicamos la intuición de nuestra tesis, que también apoyaremos a continuación con modelos epidémicos matemáticos simples.
El punto de partida para nuestra explicación es que la suposición 2 sugiere que tenemos un control limitado del número final de personas en todo el mundo que se verán afectadas por COVID-19. Esto no quiere decir que el número de infecciones finales no sea modificable; Por ejemplo, puede ser razonable esperar que las medidas para modificar las tasas de transmisión puedan modificar el número final de infecciones por un factor de 2, pero no por un factor de 100.
La idea clave, entonces, es que la tasa de mortalidad por grupo de edad para COVID-19 varía en casi dos órdenes de magnitud más que nuestro control sobre el número final de individuos infectados. En particular, se salvarán muchas más vidas si cambiamos el perfil de edad de la población eventualmente infectada (incluso a costa de permitir un mayor número de infecciones totales).
El poder de cambiar el perfil de edad de la población eventualmente infectada proviene de la aplicación de medidas de contención que afectan las tasas de transmisión de manera diferente para los diferentes grupos de edad. Por ejemplo, cerrar las escuelas afecta las tasas de transmisión entre las poblaciones en edad de estudiantes y maestros, mientras que reducir las visitas a hogares de ancianos afecta las tasas de transmisión entre las poblaciones de más edad. La reducción brusca de toda actividad social y económica afecta las tasas de transmisión entre todas las poblaciones, mientras que la reducción selectiva de la actividad social y económica para grupos de edad específicos puede afectar el equilibrio final de los grupos de edad que se encuentran entre la población eventualmente afectada.
En resumen, el mensaje contraintuitivo de nuestro argumento es que, dadas nuestras suposiciones como se expuso anteriormente, las muertes generales por COVID-19 podrían minimizarse si las tasas de transmisión entre las poblaciones más jóvenes (por ejemplo, menos de 65) se mantienen a niveles casi normales. , mientras que se reducen las tasas de transmisión entre las poblaciones mayores Como demostramos con nuestro modelo en la siguiente sección, esto se debe a que mantener las tasas de transmisión en niveles normales para las personas más jóvenes reducirá drásticamente la fracción de casos de COVID-19 que resultan en hospitalización y muerte; en particular, la reducción de esta proporción será más importante que el pequeño aumento correspondiente en el número de individuos eventualmente infectados, y dará como resultado un menor número de hospitalizaciones y muertes en general. De hecho, debido al papel plausible del hacinamiento hospitalario y la escasez de recursos en las tasas de mortalidad, mostraremos en nuestro modelo que una mayor tasa de transmisión entre las poblaciones más jóvenes debería reducir las muertes por COVID-19 tanto para las poblaciones más jóvenes como para las más viejas .
El modelo matemático
Demostramos nuestra tesis con un modelo epidémico dinámico simple, que es una variante del modelo SIR . Este es un modelo dinámico simple que rastrea tres grupos en una población a lo largo del tiempo, la población susceptible , la población infectada y la población recuperada / eliminada . Las tasas de transmisión y mortalidad / recuperación afectan las tasas a las cuales los individuos pasan de Susceptible a Infectado a Recuperado / Removido.
En nuestra variante de este modelo, hacemos un seguimiento de Susceptibles, Infectados, Recuperados y Mortalidades para cada uno de los dos grupos de edad (por ejemplo, menores / mayores de 65 años) para un total de 8 grupos de población. La evolución de las 8 poblaciones se rige por las tasas de transmisión entre y entre cada población, así como las tasas de recuperación y mortalidad para cada población.
El código R para nuestro modelo está disponible aquí . Una descripción matemática del modelo se puede encontrar aquí .
Parámetros del modelo
Nuestro modelo involucra los siguientes parámetros:
tasas de transmisión entre / dentro de las poblaciones menores y mayores de 65 años: determinan la tasa a la cual los encuentros entre individuos infectados y susceptibles conducen a nuevas infecciones. Debido a la suposición 3, suponemos que después de 1 año, estas tasas de transmisión volverán a niveles que implican un valor R 0 de 2.8 en una población completamente susceptible. 3
tasas de recuperación y mortalidad: suponemos una tasa de recuperación basada en un tiempo de recuperación promedio de 14 días. Suponemos que la tasa de mortalidad para nuestra población de más edad es 50 veces mayor que para nuestra población más joven. 4 Si bien las tasas de mortalidad relativas son mucho más importantes para la validez de nuestras conclusiones que las tasas absolutas, hemos elegido tasas de mortalidad para los dos grupos que corresponden a una tasa de mortalidad general del 0,5%. 5 5
capacidad del sistema médico: para modelar los efectos de los sistemas médicos sobrecargados, suponemos que por encima de un umbral de 500,000 casos infectados, la mortalidad aumenta en un factor de 2. 6
Tenga en cuenta que hemos establecido estos parámetros en función del sistema médico de EE. UU. Sin embargo, nuestra intención es ilustrar un fenómeno básico que puede ocurrir en presencia de una pandemia que cumple con los supuestos básicos que hemos expuesto anteriormente. A continuación , mostramos que las conclusiones generales son bastante robustas a las variaciones de estas selecciones de parámetros, con la excepción de que nuestras conclusiones dependen del supuesto 4: que las tasas de mortalidad son significativamente más altas entre las poblaciones de mayor edad que las más jóvenes.
Escenarios modelo
Presentaremos 5 escenarios de modelos diferentes, cada uno con un manejo diferente de la tasa de transmisión dentro de los grupos de edad. En cada modelo, suponemos que después de 9 meses, la transmisibilidad para ambos grupos comienza a regresar linealmente durante 3 meses a un nivel que sería equivalente a un valor R 0 de 2.8 en una población completamente susceptible. Nos permitimos elegir el nivel de transmisibilidad dentro de los grupos de edad antes del punto de 9 meses para cada modelo. En particular, para cada modelo, en cualquier momento, hay dos niveles de transmisibilidad; α es el nivel de transmisibilidad dentro de la población menor de 65 años, y β es el nivel dentro de la población mayor de 65 años y entre las dos poblaciones. En la discusión aquí, discutimos valores para α y β en términos de equivalencia R 0 ; es decir, α y β establecidos en 2.8 corresponden a tasas de transmisión normales, bajo nuestros supuestos.
En el escenario 0, dejaremos que α y β sean 2.8 para toda la simulación. Esto corresponde a que no se toman estrategias de mitigación. Entre todos los escenarios que consideramos, esto resulta en la mayor cantidad de muertes.
En el escenario 1, dejaremos que α y β comiencen a niveles muy bajos (.9) durante 9 meses, antes de volver linealmente a los niveles normales. Esto corresponde a medidas homogéneas extremas que se toman en la escala de tiempo de 9 meses. Esto también resulta en una gran cantidad de muertes.
En el escenario 2, dejamos que α y β sean 1.8 durante 9 meses, antes de aumentar a niveles normales. 1.8 se elige porque para nuestro régimen de parámetros, esto minimiza la mortalidad entre todas las estrategias de mitigación homogéneas. Muchas vidas se salvan en este escenario, con una mortalidad que cae aproximadamente un tercio.
En el Escenario 3 consideramos medidas heterogéneas extremas. β es controlado .6, mientras que la población más joven retiene tasas de transmisión completamente normales con α en 2.8. Una vez más, las tasas de transmisión vuelven a 2.8 linealmente entre 9 meses y un año. Entre todos los escenarios que consideramos, esto minimiza el número total de muertes, con una caída de más del 60% del escenario 0.
Finalmente, en el Escenario 4, consideramos un caso (posiblemente más realista) de medidas heterogéneas, donde β comienza en 1, mientras que α está ligeramente deprimido a 2.4. En este escenario, todavía vemos muchas menos mortalidades de las que se pueden lograr con medidas homogéneas, con una reducción de aproximadamente el 50% del escenario 0.
Escenario 0: sin intervenciones
Para este escenario, suponemos que no hay intervenciones, por lo que α son β se dejan en 2.8. Aquí vemos la mayor cantidad de hospitalizaciones y mortalidades totales; en general vemos 491,000 mortalidades . La región verde clara bajo la curva de hospitalización muestra hacinamiento.
Tenga en cuenta que en la trama de menores de 65 años en este escenario y los que siguen a continuación, parece que hay muy pocas hospitalizaciones por muertes. De hecho, hay más de 50,000 muertes y 500,000 hospitalizaciones totales entre la población menor de 65 años en este escenario, pero sin embargo, esto es pequeño en relación con los millones de infecciones que ocurren en este grupo de edad, y por lo tanto, las hospitalizaciones y las muertes simplemente son eclipsadas por el escala de esta trama.
Escenario 1: medidas homogéneas extremas
Aquí α y β son ambos .9 durante 9 meses antes de regresar linealmente a 2.8 en la marca de 1 año. Este escenario mantiene la infección a raya hasta que las tasas de transmisión vuelvan a la normalidad, pero esencialmente solo logra retrasar una epidemia casi tan grande como se vería sin intervenciones. Vemos 486,000 mortalidades . La región verde clara bajo la curva de hospitalización muestra hacinamiento.
Escenario 2: medidas homogéneas intermedias
En este escenario, α y β comienzan en 1.8. Después de 9 meses, regresan linealmente 2.8 en la marca de 1 año. 1.8 se elige para este escenario porque minimiza la mortalidad entre todas las intervenciones homogéneas en nuestro modelo. Este escenario salva muchas vidas en comparación con ninguna intervención: vemos 314,000 muertes, aproximadamente un tercio menos que el Escenario 0.
Escenario 3: medidas heterogéneas extremas
En este escenario, α y β comienzan en 2.8 y .6, respectivamente. En particular, las tasas de transmisión se han reducido drásticamente entre la población de alto riesgo, pero no se han reducido entre la población de bajo riesgo. Después de 9 meses, regresan linealmente 2.8 en la marca de 1 año. Este escenario reduce la mortalidad en más del 60% del escenario 0; vemos 180,000 mortalidades.
Escenario 4: medidas heterogéneas intermedias
En este escenario, α y β comienzan en 2.4 y 1, respectivamente. En particular, las tasas de transmisión se han reducido drásticamente entre la población de alto riesgo, pero se han reducido modestamente entre la población de bajo riesgo. Después de 9 meses, regresan linealmente 2.8 en la marca de 1 año. Este escenario reduce aún la mortalidad en aproximadamente un 50% del escenario 0; vemos 240,000 mortalidades.
Antecedentes y supuestos
Después de emerger en Wuhan, China, en diciembre de 2019, COVID-19 confirmó su propagación a más de 100 condados, con más de 100,000 casos confirmados en todo el mundo al 15 de marzo de 2020, un número que crece rápidamente todos los días.
En respuesta, los países han tomado una serie de contramedidas dramáticas, incluidas la cuarentena de ciudades, el cierre de escuelas y, en general, la reducción de las interacciones sociales para frenar y detener la propagación del virus.
En términos generales, parece que estas medidas han sido efectivas para disminuir significativamente la propagación de la infección. Por ejemplo, mientras que China experimentó miles de casos nuevos diariamente durante varias semanas, bajo cierre (a partir del 15 de marzo) ahora informa decenas de casos nuevos diariamente. En Italia, Irán y Corea del Sur, el crecimiento en la tasa de casos nuevos diarios también se ha desacelerado en los últimos días. La conclusión simple de esto es que las contramedidas pueden reducir el número de casos transmitidos. En particular, parece claro que el valor R 0 (el número de nuevas infecciones causadas por cada individuo infectado) se ha reducido con éxito en varios países diferentes de forma independiente, incluso por debajo de 1 en algunos casos. Sin embargo, argumentaremos que los enfoques que utilizan todas las herramientas disponibles para minimizar la tasa de infección tanto como sea posible en realidad resultarán en una mayor mortalidad (más muertes por COVID-19) que las medidas selectivas que permiten mayores tasas de transmisión entre las poblaciones de bajo riesgo. Nuestra conclusión, que apoyaremos con argumentos simples y modelos epidemiológicos simples, se basa en los siguientes supuestos:
#1 Gracias por la traduccion. Me la he leido a l 80%.
Es una pena que no sea vista por mas gente. Si lo que cuenta el articulo es real, podria reducir el impacto a la economia y personal. Además de la educacion de jovenes.
#8 Muchísimas gracias a ti por leerlo, votarlo y comentarlo. Lo que dice el estudio es de sentido común. Piensa por un momento que lo primero que hicieron, en vez de aislar a población de riesgo ( ancianos, residencias), fue CERRAR LOS COLEGIOS Y UNIVERSIDADES.
Con la terrible consecuencia de que estos niños pasaron a ser cuidados por sus abuelos y los universitarios que vivían en Madrid volvieron a sus hogares a convivir con sus padres en toda España.
Es decir, fueron fuertes con los débiles y débiles con los fuertes.
Los niños y los universitarios son los que podrían haber logrado un grupo inmunizado contra el virus y evitar los contagios. En vez de eso se metieron en casa con los débiles. Es como mandar a la zorra a cuidar el gallinero.
#9 inmunizados por cuánto tiempo, ¿se sabe ya?
Margarita del Val (CSIC): “Nos estamos preparando para una segunda oleada de esta pandemia”
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vozpopuli.comLo que muchos se preguntan es hasta qué punto haber tenido más contagios que otros países nos “ayudará” a volver antes a la vida normal.
Imagina que encontramos que el 70% de la población ha pasado la enfermedad. Eso sería maravilloso. Las enfermedades de las que nos vacunamos de bebés tienen letalidades muy altas y para estas enfermedades sabemos que la cobertura tiene que ser el 95% de la población. Para este virus haría falta que el 70% de la población estuviese inmune para que los saltos de alguien contagiado a alguien no contagiado estuviesen muy limitados por el escudo de este 70% de personas que se interprondrían. Esto es lo que se llama inmunidad colectiva. Si se infecta alguien será un problema, pero no saturará el sistema sanitario. Pero si estamos en el otro extremo, un 1 o un 5%, hay que verlo al revés, el 95% seguiríamos igual de vulnerables, con lo cual, si hubiese otra oleada sería igual de brutal que esta prácticamente.
Gracias a@FordCortina por pasarme el artículo