RESUMEN
RESUMEN INTRODUCCIÓN Los modelos matemáticos de la transmisión de enfermedades infecciosas permiten estudiar distintos mecanismos que afectan su comportamiento temporal. Este trabajo analizó el efecto sobre la dinámica de la influenza y el virus sincitial respiratorio (VSR) de la disminución de la transmisibilidad debida a las medidas de cuidado adoptadas para reducir la circulación de COVID-19. MÉTODOS Se empleó un modelo determinista tipo SIRS (susceptible-infectado-recuperado-susceptible) con modulación estacional para representar la influenza y el VSR, en ambos casos con inmunidad de corta duración y ciclo anual. Los cambios en la transmisibilidad de la enfermedad se modelaron reduciéndola durante dos años y planteando distintos escenarios. RESULTADOS En el modelo planteado, la reducción en la transmisibilidad genera cambios que se sostienen en los años siguientes: eventos epidémicos muy pronunciados con alargamiento del intervalo interbrote. Este efecto resulta dominante respecto del comportamiento estacional. El escenario de una reducción inicial de la transmisibilidad del 40% resulta compatible con el comportamiento de influenza y VSR reportados actualmente para Argentina. DISCUSIÓN El modelo general propuesto, en condiciones de disminución transitoria en la transmisibilidad, exhibe una epidemiología compatible con la observada recientemente en Argentina para ambas enfermedades e ilustra el modelado como herramienta útil en la comprensión de efectos no intuitivos.
ABSTRACT INTRODUCTION Mathematical models of infectious diseases transmission allow to study different mechanisms which affect their temporal behavior. This work analyzed the impact of the decrease in transmissibility, as a result of measures of personal care adopted to reduce circulation of COVID-19, on the dynamics of influenza and respiratory syncytial virus (RSV). METHODS A deterministic SIRS (susceptible-infected-recovered-susceptible) model with seasonal modulation was used to represent two diseases with short-term immunity and annual cycle: influenza and RSV. Changes in disease transmissibility were modeled by reducing it for two years and analyzing different scenarios. RESULTS In the proposed model, transmissibility reduction brings changes which sustain in the following years: very pronounced epidemic events with lengthening of the inter-outbreak interval. This effect prevails over the seasonal behavior. The scenario of 40% initial reduction in transmissibility is compatible with the behavior of influenza and RSV currently reported in Argentina. DISCUSSION The general model proposed here, under conditions of temporary reduced transmissibility, shows an epidemiology compatible with recently reported data of influenza and RSV in Argentina. This result illustrates modeling as a useful tool to understand non-intuitive effects.
RESUMEN
INTRODUCCIÓN: Al inicio de la pandemia, la Organización Mundial de la Salud alertó que la transmisión simultánea de dengue y la enfermedad por el nuevo coronavirus (COVID-19) en algunas regiones podría ocasionar casos de coinfección y agravamiento por la superposición de síntomas y la dificultad extra en el manejo. En julio de 2020, la Organización Panamericana de la Salud declaró el alerta epidemiológico por dengue en pandemia, y agregó, como posibles agravantes, la subnotificación, la demora en la consulta y la interrupción del control entomológico. Sin embargo, el impacto de la superposición de ambas enfermedades no está claro aún. El objetivo de este trabajo fue analizar las curvas de coinfección en distintos escenarios de coepidemia y se consideran los posibles efectos de la pandemia sobre la epidemiología del dengue. MÉTODOS: Se desarrolló un modelo matemático de coinfección, de tipo determinista, basado en modelos previos de ambas enfermedades. RESULTADOS: Para un dado brote de dengue, la fracción final de coinfectados depende del número reproductivo de la COVID-19. La curva de coinfectados depende de la superposición de las epidemias; el área de superposición permite estimar su fracción final. Una cuarentena que reduzca los casos de COVID-19 también reduciría la coinfección, y sería más efectiva cuanto más temprana. Si la cuarentena modifica la dinámica del dengue, el modelo predice el aumento y el adelantamiento de los casos, cuyo efecto sobre la curva de coinfectados depende de la dinámica de superposición. DISCUSIÓN: El modelo propuesto ofrece un primer abordaje para visibilizar la coinfección y comprender los mecanismos que podrían afectarla
Asunto(s)
Infecciones por Coronavirus , Dengue , Coinfección , ArgentinaRESUMEN
En este trabajo, se analizan cuantitativamente las consecuencias a corto plazo que tendría sobre coqueluche la sanción del Proyecto de Ley de Consentimiento Informado en Materia de Vacunación presentado en Argentina, en 2017, el cual contempla la no obligatoriedad de la aplicación de las vacunas del Calendario Nacional a los menores de edad. Se utiliza un modelo matemático para la transmisión de pertusis, desarrollado previamente en nuestro grupo. Se considera que la sola presentación del proyecto provoca una disminución en las coberturas por generar desconfianza sobre los beneficios del programa de vacunación. Asumiendo 5 % anual de reducción de las coberturas durante 4 años a partir de 2018, en el siguiente brote, los casos graves en menores del año se incrementarían en más del 100 % respecto del último brote, y se estiman 101 fallecidos. Con una reducción del 10 % anual por 4 años, el siguiente brote superaría al previo en más del 200 %, con 163 decesos.
In this study, we performed a quantitative analysis of the potential short-term consequences on pertussis of the draft bill on Informed Consent for Immunization proposed in Argentina in 2017, which considers a non-mandatory immunization schedule for minors. We used a mathematical model of pertussis transmission, which had been previously developed by our group. It is considered that the mere presentation of the project causes a reduction in coverage because it creates suspicion on the benefits of immunization. Assuming a 5 % annual reduction in coverage for 4 years as of 2018, in the next outbreak, severe cases in infants younger than 1 year will increase more than 100 % compared to the latest outbreak, with an estimated 101 deaths. With a 10 % annual reduction in the coverages for 4 years, the next outbreak would result in an increase of number of cases of more than 200 %, with 163 deaths.
Asunto(s)
Humanos , Tos Ferina , Cobertura de Vacunación , Movimiento Anti-Vacunación , Consentimiento InformadoRESUMEN
Pertussis or whooping cough is a vaccine-preventable respiratory disease that has reemerged in the past decades. A higher morbidity and mortality has been recorded in infants, although cases have also been reported in adolescents and adults. The epidemiological scenario for this condition has urged to review and implement new strategies aimed at improving its control. However, many of these strategies have not been investigated in depth so as to be established as universal. In this context, mathematical models of disease transmission are useful decision-making tools. Using a mathematical model of pertussis, this study assessed the possible impact of the different control measures on the most vulnerable population (0-1 year old infants). In particular, the analysis focused on the impact of including a booster vaccination at 11 years old, the effect of improving the coverage provided by primary doses, and the reduction of any delay in their administration. The assessment also estimated the effect of immunizing pregnant women. Results show that including a booster dose at 11 years reduces the incidence of pertussis by 3% in infants younger than 1 year old. In addition, administering primary doses in compliance with the schedule (with no delays) reduces pertussis incidence by 16%. Increasing coverage from 80% to 95% results in a signifcantly decreased incidence in the vulnerable population (38%). If the percentage of immunized pregnant women reaches 50%, the reduction of the most severe infant cases could be more than 43% (0-2 month-old infants).
La tos convulsa o coqueluche es una enfermedad respiratoria inmunoprevenible que ha resurgido en las últimas décadas. La mayor morbimortalidad se registra en los lactantes, aunque también se detectan casos en adolescentes y adultos. La situación epidemiológica de la enfermedad ha obligado a revisar e implementar nuevas estrategias para mejorar su control. Sin embargo, muchas de estas estrategias aún no cuentan con un sustento experimental que permita su universalización. En este contexto, los modelos matemáticos de transmisión de enfermedades resultan herramientas útiles en la toma de decisiones. En este trabajo se evaluó, mediante un modelo matemático para coqueluche, el impacto que tendrían distintas medidas de control en la población más vulnerable (0 a 1 año). En particular, se analizó el impacto de la inclusión de un refuerzo a los 11 años, el efecto de la mejora en las coberturas de las dosis primarias y la disminución del retraso en la aplicación de estas. También se estimó el efecto de la vacunación a embarazadas. Los resultados muestran que la inclusión de un refuerzo a los 11 años disminuye un 3% la incidencia en los menores de 1 año. Por su parte, la aplicación de las dosis primarias a tiempo calendario (sin retrasos) la reduce un 16%. Al aumentar la cobertura del 80% al 95%, la incidencia en la población vulnerable se reduce signifcativamente (38%). Cuando el porcentaje de las embarazadas inmunizadas alcanza el 50%, la reducción de los casos más graves en los infantes superaría el 43% (0 - 2 meses).