A study on social contact rates relevant for the spread of infectious diseases in a Brazilian slum / Um estudo sobre as taxas de contatos sociais relevantes para a difusão de doenças infecciosas em um aglomerado brasileiro / Un estudio sobre las tasas de contactos sociales relevantes para la propagación de enfermedades infecciosas en un barrio popular del Brasil

ABSTRACT

Abstract Inspired by the POLYMOD study, an epidemiological survey was conducted in June 2021 in one of the most densely populated and socially vulnerable sectors of Belo Horizonte (Brazil). A sample of 1000 individuals allowed us to identify, within a 24-hour period, the rates of social contacts by age groups, the size and frequency of clique in which respondents participated, as well as other associated sociodemographic factors (number of household residents, location of contact, use of public transportation, among others). Data were analyzed in two phases. In the first one, results between two SIR models that simulated an eight-day pandemic process were compared. One included parameters adjusted from observed contact rates, the other operated with parameters adjusted from projected rates for Brazil. In the second phase, by means of a log-lin regression, we modeled the main social determinants of contact rates, using clique density as a proxy variable. The data analysis showed that family size, age, and social circles are the main covariates influencing the formation of cliques. It also demonstrated that compartmentalized epidemiological models, combined with social contact rates, have a better capacity to describe the epidemiological dynamics, providing a better basis for mitigation and control measures for diseases that cause acute respiratory syndromes.

RESUMO

Resumo Inspirado no estudo POLYMOD, foi realizado, em junho de 2021, um survey epidemiológico num dos setores de maior densidade populacional e vulnerabilidade social de Belo Horizonte (Brasil). Uma amostra de 1.000 domicílios permitiu identificar, num período de 24 horas, as taxas de contatos sociais por faixas etárias, o tamanho e a frequência de cliques do qual participou o respondente, assim como outros fatores sociodemográficos associados (número de moradores do domicílio, local do contato, uso do transporte público, entre outros). Os dados foram analisados em duas fases. Na primeira, foram comparados os resultados entre dois modelos SIR que simularam um processo pandêmico de oito dias. Um incluiu parâmetros ajustados a partir das taxas de contatos observadas. O outro operou com parâmetros ajustados a partir de taxas projetadas para o Brasil. Na segunda fase, mediante uma regressão log-lin, modelamos os principais determinantes sociais das taxas de contato, utilizando o adensamento de cliques como uma variável proxy. A análise dos dados mostrou que o tamanho da família, a idade e os círculos sociais são as principais covariáveis que influenciam a formação dos cliques. Também demonstrou que modelos epidemiológicos compartimentais, combinados com taxas de contato social, têm melhor capacidade de descrever a dinâmica epidemiológica, fornecendo uma melhor base para medidas de mitigação e controle de doenças que causam síndromes respiratórias agudas.

RESUMEN

Resumen Con inspiración en el estudio POLYMOD, se hizo una encuesta epidemiológica, en junio de 2021, en uno de los sectores más densamente poblados y socialmente vulnerables de Belo Horizonte (Brasil). Una muestra de mil hogares permitió identificar, en un período de 24 horas, el tamaño y la frecuencia de los cliques en los que participó el encuestado, las tasas de contactos sociales por grupos de edad, así como otros factores sociodemográficos asociados (número de residentes en el hogar, lugar de contacto, uso del transporte público, entre otros). Los datos se analizaron en dos fases. En la primera, se compararon los resultados entre dos modelos SIR que simularon un proceso pandémico de ocho días. Uno incluyó parámetros ajustados a partir de tasas de contacto observadas; el otro operó con parámetros ajustados a partir de tasas proyectadas para Brasil. En la segunda, mediante una regresión log-lin, se modelaron los principales determinantes sociales de las tasas de contacto, utilizando la densificación de cliques como una variable proxy. El análisis de los datos mostró que el tamaño de la familia, la edad y los círculos sociales son las principales covariables que influyen en la formación de camarillas. También demostró que los modelos epidemiológicos compartimentados, combinados con tasas de contacto social, son más capaces de describir la dinámica epidemiológica, proporcionando una mejor base para las medidas de mitigación y control de las enfermedades causantes de síndromes respiratorios agudos.