Calibrar la propagación de la enfermedad es un desafío cuando no todos los portadores lo muestran – ScienceDaily

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Los casos asintomáticos de COVID-19 son la ruina de la existencia de los modeladores informáticos: purgan los datos de modelado a un nivel desconocido. No se puede medir lo que no se puede detectar, ¿verdad? Sin embargo, un nuevo enfoque de la División Teórica del Laboratorio Nacional de Los Álamos explora el uso de datos epidémicos históricos de ocho países diferentes para estimar la tasa de transmisión y la fracción de casos subestimados.

«Los casos asintomáticos son la ‘materia oscura’ de las epidemias», dijo Nick Hengartner, uno de los autores del informe publicado hoy en la revista. OLP UNO. «Solo vemos evidencia indirecta de que hay más personas enfermas que las informadas, y si no lo explicamos, podemos concluir erróneamente que el brote está bajo control. Así que cambiamos el modelo para centrarnos en los recuentos observados en lugar de tratar de moldear el mundo «perfecto». Mirando hacia atrás a través de la serie temporal de datos históricos, podemos ver en su dinámica lo que falta «.

La importancia de capturar casos no documentados es significativa, especialmente en una enfermedad como la COVID-19, donde los individuos asintomáticos representaron entre el 20 y el 70 % de todas las infecciones.

La coautora Imelda Trejo, becaria postdoctoral en Los Álamos, señaló: «Esta es una nueva extensión de los modelos epidemiológicos estándar SIR (susceptibles-infectados-recuperados) para estudiar la incidencia subestimada de enfermedades infecciosas. Intentar ajustar un tipo de SIR modelo directamente a los datos de incidencia sin procesar subestimará la verdadera tasa de infección. Esto podría llevar efectivamente a los tomadores de decisiones a declarar prematuramente que el brote está bajo control». En cambio, el equipo presentó un método bayesiano (un modelo estadístico que usa la probabilidad para representar toda la incertidumbre dentro del modelo) para estimar el rendimiento y la fracción de casos subestimados.

Probado con datos de ocho países (Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México, Panamá, Perú y Estados Unidos), el nuevo enfoque describe directamente la dinámica de los casos observados y subestimados. “Usamos la dinámica local de los casos observados para proponer un modelo que nos da una expectativa condicional de nuevos casos, con base en la historia observada”, dijo Trejo.

Fuente de la historia:

Materiales proporcionados por DOE / Laboratorio Nacional de Los Álamos. Nota: El contenido se puede cambiar por estilo y longitud.

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