Forecasting the effect of social distancing on COVID-19 autumn-winter outbreak in the metropolitan area of Buenos Aires

ABSTRACT

Forecasting the extent of the domestic health risk of epidemics by mathematical modeling is a useful tool for evaluating the feasibility of policies for controlling outbreaks. The objective of this study was to develop a time-dependent dynamic simulation model to forecast the COVID-19 autumn-winter outbreak in the metropolitan area of Buenos Aires, and to assess the effect of social distancing on epidemic spread. The model used was the 'Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered' framework which incorporated appropriate compartments relevant to interventions such as quarantine, isolation and treatment. In a low-intervention scenario including only 2-week isolation for international travelers and their contacts, the model estimated a maximum peak of nearly 90 000 symptomatic cases for early May. For an intervention scenario with mandatory quarantine during a 5-month period, the curve of cases flattened and receded as the proportion of quarantined individuals increased. The maximum peak was expected to appear between May 8 and Jul 8 depending on the quarantine strategy, and the average number of infectious symptomatic cases were 46 840, 30 494, 23 164, 16 179, and 13 196 when 10%, 20%, 30%, 40%, and 50% of the population remained in a 5-month-term continuous quarantine, respectively. Only mandatory quarantine was able to delay the maximum peak of infection and significantly reduce the total number of infected individuals and deaths at a 150-day term. The interruption of the quarantine before 120 days of its beginning could generate an even more serious outbreak 30 days later, and surpass the scarce medical resources available for the intensive care of critically-ill patients.

RESUMEN

La estimación mediante modelos matemáticos del efecto de una epidemia sobre la salud pública constituye una herramienta útil para evaluar la viabilidad de las políticas tendientes a controlar el brote. El objetivo de este estudio fue desarrollar un modelo de simulación dinámica dependiente del tiempo para pronosticar el brote de otoño-invierno de COVID-19 en el área metropolitana de Buenos Aires y evaluar el efecto del distanciamiento social en la propagación de la epidemia. El modelo utilizado fue el de "Susceptible-Expuesto-Infeccioso-Recuperado" que incorporó compartimentos para evaluar posibles intervenciones tales como cuarentena, aislamiento y tratamiento. En un escenario de baja intervención que incluye solo 2 semanas de aislamiento para viajeros internacionales y sus contactos, el modelo estimó un pico máximo de casi 90 000 casos sintomáticos para principios de mayo. Para un escenario de intervención con cuarentena obligatoria durante un período de 5 meses, la curva de casos se aplanó y se alejó a medida que aumentaba la proporción de individuos en cuarentena. Se constató que el pico máximo aparecía entre el 8 de mayo y el 8 de julio, según la estrategia de cuarentena, y el número promedio de casos sintomáticos infecciosos fue 46 840, 30 494, 23 164, 16 179 y 13 196 cuando el 10%, 20%, 30%, 40% y 50% de la población permaneció en una cuarentena continua de 5 meses, respectivamente. Solo la cuarentena obligatoria fue capaz de retrasar el pico máximo de infección y reducir significativamente el número total de individuos infectados y muertes en un plazo de 150 días. La interrupción de la cuarentena antes de los 120 días de su inicio podría generar un brote aún más grave 30 días después y sobrepasar los escasos recursos médicos disponibles para el cuidado intensivo de pacientes críticos.