Eduardo Engel advierte que un mes los contagios podrían elevarse a 10 mil (01:04)
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Cuando azotó la primera ola por COVID-19 en Estados Unidos, el gran desafío que se les presentó a los investigadores fue lograr estimar el porcentaje de personas infectadas que desarrollarían síntomas. Esto debido a la complejidad que, en un comienzo, presentaba la recopilación de datos del testeo.

“Sin los datos de capacidad de prueba, es muy difícil estimar la diferencia entre los casos que no se informaron debido a la falta de pruebas y los casos que en realidad eran asintomáticos”, comentó Rahul Subramanian, Ph.D. estudiante de epidemiología de la Universidad de Chicago.

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Si bien hay varios modelos existentes que utilizan datos epidemiológicos para estimar el número de casos no detectados y las tasas de transmisión. Debido a que Nueva York fue la primera ciudad en informar la cifra de pruebas diarias completadas, el equipo de investigación de la Universidad de Chicago utilizó esos datos.

Descubrieron que los casos asintomáticos contribuyen sustancialmente en la transmisión comunitaria, representando al menos el 50% de la fuerza impulsora de infección por SARS-CoV-2.

“La incorporación de estos datos en el modelo mostró que la proporción de personas que presentan síntomas de COVID-19 está entre el 13% y el 18%“, explicó la co-autora del estudio y profesora de Ecología y Evolución Louis Block en la Universidad de Chicago, Mercedes Pascual.

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Los resultados, publicados en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, indican que el 50% de la transmisión proviene de personas asintomáticas y pre-sintomaticas. Incluso, detallan que si las personas asintomáticas no transmitieran el virus a tasas elevadas, “constituye una cifra cercana al 80% de todas las infecciones”, comentó Qixin He, co-autor del estudio.

El equipo agrega que los resultados demuestran que las agencias de salud deben poner a disposición del público sus protocolos y números de pruebas, con el objetivo de permitir que estos datos se incorporen en los modelos de transmisión existentes.

Tenemos una discrepancia entre el número y el tipo de casos que se informan a lo largo del tiempo y la dinámica de transmisión subyacente. Estos datos son críticos para el modelado epidemiológico”, enfatizó Pascual.

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