The value of mathematical modelling approaches in epidemiology for public health decisión making

It is discussed the relevance of quantitative approaches, specifically mathematical modelling in epidemiology, in the public health decision-making process. This topic is discussed here based on the experience of various experts in mathematical epidemiology and public health. First, the definition of mathematical modelling is presented, especially in the context of epidemiology. Second, the different uses and socio-political implications, including empirical examples of recent experiences that have taken place at the international level are addressed. Finally, some general considerations regarding the challenges encountered in the use and application of mathematical modelling in epidemiology in the decision-making process at the local and national levels.

Se trata sobre la importancia de los abordajes cuantitativos, específicamente la formulación de modelos matemáticos en epidemiología, dentro del proceso de toma de decisiones en salud pública. Esta importante temática se analiza basándose en la experiencia de algunos expertos en epidemiología matemática y salud pública. En primer lugar, se presenta la definición de modelación matemática, particularmente dentro del contexto de la epidemiología. En segundo lugar, se abordan los diferentes usos y las implicaciones socio-políticas, incluyendo ejemplos de experiencias recientes que han ocurrido a nivel internacional. Finalmente, se hace referencia a ciertas consideraciones generales respecto a los retos que representa el uso y la aplicación de modelos matemáticos en epidemiología para el proceso de toma de decisiones a nivel local y nacional.

Análisis de percepciones y repercusiones emocionales en usuarios de Twitter en Colombia durante la pandemia de COVID-19

Introducción: La pandemia de COVID-19 ha impactado negativamente en la salud mental. Hasta un cuarto de la población ha reportado alteraciones de salud mental. Esto se ha estudiado principalmente desde una perspectiva nosológica según criterios diagnósticos; sin embargo, no encontramos estudios que hayan explorado las expresiones cotidianas de la población. Nuestro objetivo es evaluar las percepciones y repercusiones en el bienestar emocional de la población colombiana por la pandemia de COVID-19. Métodos: Se realizó un análisis de métricas y tendencias en Twitter. Inicialmente, en el análisis de tendencias se calculó el promedio de duración en horas de los 20 temas tendencia del día más populares en Colombia y las agrupamos en relacionadas con la COVID-19 y no relacionadas. Después se identificaron fechas de acontecimientos asociados con la pandemia relevantes para el país, y se relacionaron con el comportamiento de las tendencias estudiadas. Además, se hizo un análisis exploratorio de estas, se seleccionaron los tweets con mayor alcance y se categorizaron de forma inductiva para analizarlos cualitativamente. Resultados: Los temas no relacionados con COVID-19 tuvieron mayor alcance que los relacionados con coronavirus. No obstante, se vio un alza de estos temas en algunas fechas concordantes con hechos importantes en Colombia. Se hallaron manifestaciones de aprobación y desaprobación, de solidaridad y de acusación. De manera inductiva, se identificaron categorías de tweets informativos, humor, miedo, estigma y discriminación, política y entidades, denuncia ciudadana, y autocuidado y optimismo. Conclusiones: El impacto de la pandemia de COVID-19 genera diferentes reacciones en la población, que cada vez tienen más herramientas para expresarse y conocer las opiniones de los demás. Las redes sociales tienen un papel primordial en la comunicación de la población, por lo que este contenido podría servir como herramienta de vigilancia en salud pública y medio de comunicación útil y accesible en el manejo de crisis sanitarias.

Introduction: The COVID-19 pandemic has negatively impacted mental health. Up to a quarter of the population has reported mental health disorders. This has been studied mainly from a nosological perspective, according to diagnostic criteria. Nevertheless, we did not find studies that have explored the daily expressions of the population. Our objective was to evaluate the perceptions of the COVID-19 pandemic and its repercussions on the emotional well-being of the Colombian population. Methods: We performed a Twitter metrics and trend analysis. Initially, in the trend analysis, we calculated the average duration in hours of the 20 most popular trending topics of the day in Colombia and we grouped them into trends related to COVID-19 and unrelated trends. Subsequently, we identified dates of events associated with the pandemic relevant to the country, and they were related to the behaviour of the trends studied. Additionally, we did an exploratory analysis of these, selected the tweets with the greatest reach and categorized them in an inductive way to analyse them qualitatively. Results: Issues not related to COVID-19 were more far-reaching than those related to coronavirus. However, a rise in these issues was seen on some dates consistent with important events in Colombia. We found expressions of approval and disapproval, solidarity and accusation. Inductively, we identified categories of informative tweets, humour, fear, stigma and discrimination, politics and entities, citizen complaints, and self-care and optimism. Conclusions: The impact of the COVID-19 pandemic generates different reactions in the population, which increasingly have more tools to express themselves and know the opinions of others. Social networks play a fundamental role in the communication of the population, so this content could serve as a public health surveillance tool and a useful and accessible means of communication in the management of health crises.

Glosario para una pandemia: el ABC de los conceptos sobre el coronavirus / Pandemic's glossary: The ABC of coronavirus concepts

Actualmente, el mundo se enfrenta a la pandemia generada por el SARS-CoV-2, infección para la cual no hay medidas farmacológicas de prevención ni tratamiento. Hasta el momento, ha dejado más de 4'880.000 casos confirmados y 322.000 muertes. Se han propuesto diferentes estrategias para el control de la enfermedad que implican la participación de diferentes sectores de la sociedad con acciones guiadas por lineamientos jurídicos y basados en medidas de salud pública, entre ellas, la contención, la mitigación, el aislamiento físico y la cuarentena. Dado que se trata de una situación de dimensión poblacional, la información tiene un papel fundamental; sin embargo, la proliferación de términos nuevos, muchas veces usados erróneamente, causa confusión y desinformación y, en consecuencia, limitan la participación ciudanía. En ese contexto, en el presente documento se hizo una revisión de los términos utilizados en epidemias y pandemias de enfermedades infecciosas, con énfasis en la COVID-19, para facilitar al público general la comprensión de los términos relevantes sobre el comportamiento de los agentes patógenos y de su ciclo epidémico y pandémico, así como los criterios para la adopción de las decisiones pertinentes en salud pública. Se aspira a que el glosario resultante ayude al uso correcto de los términos y a homogenizar la información.

Currently, the world is facing the pandemic generated by SARS-CoV-2. There are no no pharmacological measures for the prevention or treatment of this infection and, so far, it has caused more than 4'880.000 confirmed cases and 322.000 deaths. The different strategies for the control of the disease that have been proposed involve the participation of different actors. Such participation, guided by legal guidelines based on public health measures, include containment, mitigation, physical isolation, and quarantine. As this is a population-based problem, information plays a primary role; however, the many new terms hat have arisen and their misuse confuse and, therefore, misinform thus limiting citizen participation. For this reason, we conducted a review of the terms used in epidemics and pandemics of infectious diseases, particularly COVID-19. We considered and differentiated the relevant terms to facilitate the understanding of pathogen's behavior and epidemic and pandemic cycles, as well as the criteria for public health decision-making for the general public. This glossary should facilitate the use of the terms and standardize the information.

Impacto de diferentes medidas de mitigación en el curso de la pandemia de COVID-19 en Chile: proyección preliminar para el período del 14 de abril al 14 de mayo / Impact of mitigation measures on the COVID-19 pandemic in Chile: preliminary data for the period April 14 to May 14

RESUMEN Objetivo Modelar el curso de la pandemia COVID-19 en Chile y proyectar la demanda de recursos hospitalarios y letalidad en escenarios simulados: primero, recurriendo a distintas medidas de mitigación para contener la propagación en un mes -desde el 14 de abril hasta el 14 de mayo del 2020- y, segundo, en el supuesto contagio del 70% de la población, según edad, sin límite de tiempo. Métodos Utilizamos como base el número de contagios confirmados con SARS-CoV-2 en Chile hasta el 14 de abril del 2020 (8 273 casos, 94 muertes). Para los distintos escenarios, asumimos un número reproductivo básico que va desde R0=2,5 hasta R0=1,5. La proyección de la demanda hospitalaria y letalidad por edad se fundamentaron en reportes italianos y británicos. Resultados Estimamos que para el 14 de mayo del 2020 habría en Chile 2 019 775 contagiados y 15 068 fallecidos en ausencia de medidas de mitigación (R0=2,5). Al implementar medidas que reduzcan R0 a 1,5 (detección temprana y aislamiento de casos, cuarentena y distanciamiento social de mayores de 70 años), el número de contagios y letalidad disminuirían a 94 235 y 703 respectivamente. Sin embargo, la demanda hospitalaria aún sobrepasaría la capacidad de respuesta. La población de mayor riesgo la componen los mayores de 60 años. Conclusión Encontramos evidencia a favor de las medidas de mitigación implementadas por el Gobierno chileno. Sin embargo, medidas más estrictas son necesarias para no colapsar el sistema sanitario, que cuenta con menos recursos hospitalarios que los proyectados. Es esencial aumentar la capacidad hospitalaria en términos de equipamiento y entrenamiento del personal de salud.(AU)

ABSTRACT Objetive To model disease progression, healthcare demand and case fatality rate attributed to COVID-19 pandemic that may occur in Chile in 1-month time, by simulating different scenarios according to diverse mitigation measures hypothetically implemented. Furthermore, we aimed to estimate the same outcomes assuming that 70% of the population will be infected by SARS-CoV-2, with no time limit assumption. Methods We based on the number of confirmed COVID-19 cases in Chile up to April 14th 2020 (8 273 cases and 94 deaths). For the simulated scenarios we assumed basic reproduction numbers ranging from R0=2.5 to R0=1.5. The estimation of the number of patients that would require intensive care and the age-specific case fatality rate were based on data provided by the Imperial College of London and the Instituto Superiore di Sanità en Italia. Results If no mitigation measures were applied (R0=2.5), by May 25, Chile would have 2 019 775 cases and 15 068 deaths. If mitigations measures were implemented to decrease R0 to 1.5 (early detection of cases, quarantine, social distancing of elderly), the number of cases and deaths would importantly decrease. Nonetheless, the demand for in-hospital care including intensive care would exceed the available resources. Our age-specific analysis showed that population over 60 years are at higher risk of needing intensive care and death. Conclusion Our evidence supports the mitigation measures implemented by the Chilean government. Nevertheless, more stringent measures are needed to prevent the health care system's collapse due to shortfall of resources to confront the COVID-19 pandemic.(AU)

Proyecciones de impacto de la pandemia COVID-19 en la población colombiana, según medidas de mitigación: datos preliminares de modelos epidemiológicos para el periodo del 18 de marzo al 18 de abril de 2020 / Impact of the COVID-19 pandemic on the Colombian population according to mitigation measures: preliminary data from epidemiological models for the period March 18 to April 18, 2020

RESUMEN Objetivo Este estudio tiene como primer objetivo: realizar predicciones del curso de la infección en el horizonte temporal desde marzo 18 a abril 18 del 2020, según diferentes medidas de aislamiento aplicadas. Las predicciones incluyen, población total contagiada, mortalidad y necesidad de recursos hospitalarios. Segundo objetivo: modelar la mortalidad y la necesidad de recursos hospitalarios, estratificando por edad el escenario de contagio del 70% de la población. Métodos Para el primer objetivo, nos basamos en el número de casos confirmados en el país hasta marzo 18, 2020 (n=93). Como suposiciones para el modelo, incluimos un índice de contagio R0=2,5 y el índice de casos reales por cada caso confirmado. Para la proporción de pacientes que necesitarían cuidados intensivos u otros cuidados intrahospitalarios, nos basamos en datos aportados por el Imperial College of London. Para el segundo objetivo usamos como tasa de mortalidad por edad, datos aportados por el Instituto Superiore di Sanità en Italia. Resultados Basándonos en los 93 casos reportados al 18 de marzo, si no se aplicase ninguna medida de mitigación, para el 18 de abril el país tendría un total de 613 037 casos. Medidas de mitigación que reduzcan el R0 en un 10%, generan una reducción del 50% del número de casos. Sin embargo, a pesar de reducirse los casos a la mitad, todavía habría un déficit en el número de camas requeridas y sólo uno de cada dos pacientes tendría acceso a dicho recurso. Conclusión En nuestro modelo encontramos que las medidas de mitigación que han sido implementadas hasta la fecha por el gobierno colombiano, se fundamentan en evidencia suficiente para pensar que es posible reducir significativamente el número de casos contagiados y con esto, el número de pacientes que requerirán manejo hospitalario.(AU)

ABSTRACT Introduction First case of COVID-19 in Colombia was diagnosed on March 6th. Two weeks later, cases have rapidly increased, leading the government to establish some mitigation measures. Objectives The first objective is to estimate and model the number of cases, use of hospital resources and mortality by using different R0 scenarios in a 1-month scenario (from March 18 to April 18, 2020), based on the different isolation measures applied. This work also aims to model, without establishing a time horizon, the same outcomes given the assumption that eventually 70% of the population will be infected. Materials and Methods Data on the number of confirmed cases in the country as of March 18, 2020 (n=93) were taken as the basis for the achievement of the first objective. An initial transmission rate of R0= 2.5 and a factor of 27 for undetected infections per each confirmed case were taken as assumptions for the model. The proportion of patients who may need intensive care or other in-hospital care was based on data from the Imperial College of London. On the other hand, an age-specific mortality rate provided by the Instituto Superiore di Sanità in Italy was used for the second objective. Results Based on the 93 cases reported as of March 18, if no mitigation measures were applied, by April 18, the country would have 613 037 cases. Mitigation measures that reduce R0 by 10% generate a 50% reduction in the number of cases. However, despite halving the number of cases, there would still be a shortfall in the number of beds required and only one in two patients would have access to this resource. Conclusion This model found that the mitigation measures implemented to date by the Colombian government and analyzed in this article are based on sufficient evidence and will help to slow the spread of SARS-CoV-2 in Colombia. Although a time horizon of one month was used for this model, it is plausible to believe that, if the current measures are sustained, the mitigation effect will also be sustained over time.(AU)

Psychometric properties of the Minnesota Living with Chronic Heart Failure Questionnaire in a Colombian population / Propiedades psicométricas del "Minnesota Living with Chronic Heart Failure Questionnaire" en una Población Colombiana

Abstract Introduction: Although the Minnesota Living with Heart Failure Questionnaire (MLHF-Q) is one of the most widely used tools to assess Health-Related Quality of Life (HRQoL) in patients with chronic heart failure (CHF), it has not been validated in Latin American Spanish-speaking populations. Objective: We evaluated internal consistency and construct validity of the MLHF-Q in patients with CHF from Colombia. Methods: The Spanish version of the MLHF-Q was given to 200 patients. Cronbach's alpha was used to evaluate internal consistency. Confirmatory factorial Principal Component Analysis (PCA) and Rasch analysis were used to evaluate construct validity. The discriminative capacity was measured using the Mann-Whitney U test. Results: Median age was 64 years, 63% of the patients included in the study were men, and 79.5% had a left ventricular ejection fraction (LVEF) ≤ 45%. The median of the total score of HRQoL was 40 points (Q1=20; Q3=55), physical dimension 11 points (Q1=4; Q3=23) and emotional dimension 7 points (Q1=3; Q3=13). Global internal consistency of MLHF-Q was 0.91 (95% CI 0. 89 - 0.93). In the PCA, the three dimensions explained 47.7% and 54.0% in Rasch analysis, in which five items presented misfit. Worse HRQoL was observed among women than men in the emotional dimension (p=0.047). Discriminative capacity for the overall score of the MLHF-Q and their subscales was observed in age and New York Heart Association (NYHA) functional class (p<0.05). Conclusions: Our findings confirmed the three-factor structure of the MLHF-Q, and satisfactory level for internal consistency. Additionally, these results suggest that the questionnaire adequately reflects the severity of the disease. However, further studies are required to validate these findings in Colombian population and to evaluate the sensitivity to change of the MLHF-Q in longitudinal designs.

Resumen Introducción: El Minnesota Living with Heart Failure Questionnaire (MLHF-Q) es uno de los instrumentos más utilizados para medir la Calidad de Vida Relacionada con la Salud (CVRS) en pacientes con Falla cardíaca Crónica (FCC); sin embargo, éste no ha sido validado en poblaciones latinoamericanas hispanohablantes. Objetivo: Evaluar la consistencia interna y validez de constructo del MLHF-Q en pacientes con FCC de Colombia. Métodos: La versión en español del MLHF-Q fue diligenciada por 200 pacientes. La consistencia interna se evaluó con el Alpha de Cronbach. La validez de constructo fue examinada por dos métodos: Análisis de Componentes Principales (ACP) confirmatorio y análisis Rasch. Se evaluó la capacidad discriminativa del instrumento con la prueba U-Mann-Whitney. Resultados: Mediana de edad de 64 años, 63% hombres y el 79.5% de los participantes tenían fracción de eyección del ventrículo izquierdo (FEVI) ≤ 45%. La mediana del puntaje total de CVRS fue 40 puntos (Q1=20; Q3=55), dimensión física 11 puntos (Q1=4; Q3=23) y dimensión emocional 7 puntos (Q1=3; Q3=13). La consistencia interna fue 0.91 (IC 95% 0.89 - 0.93). En el ACP, las tres dimensiones explicaron el 54.0% y 47.7% en el análisis Rasch, en éste último cinco ítems presentaron desajuste. Se observó peor CVRS en mujeres que en hombres en la dimensión emocional (p=0.047) y se evidenció capacidad discriminativa de las subescalas y el puntaje total del MLHF-Q en la edad y la clase funcional New York Heart Association (NYHA) (p<0.05). Conclusión: Nuestros hallazgos confirmaron la estructura de tres factores del MLHF-Q y un nivel satisfactorio para la consistencia interna. Adicionalmente, estos resultados sugieren que el cuestionario refleja adecuadamente la gravedad de la enfermedad. Sin embargo, se requieren estudios adicionales en población colombiana para validar estos hallazgos y evaluar la sensibilidad al cambio del MLHF-Q en diseños longitudinales.