Condiciones estimadas para controlar la pandemia de COVID-19 en escenarios de pre y poscuarentena en el Perú

Abstract

<jats:p>Objetivos: Determinar la probabilidad de control del brote de la COVID-19 en el Perú, en un escenario pre y poscuarentena en modelos de simulaciones matemáticas. Materiales y métodos: Se realizan simulaciones de brotes para la pandemia de COVID-19, usando ecuaciones estocásticas bajo los siguientes supuestos: un R0 poblacional precuarentena de 2,7 o 3,5, y un R0 poscuarentena de 1,5, 2 o 2,7, positivos asintomáticos del 18% o 40%, y una capacidad resolutiva máxima de 50 o 150 pacientes en las unidades de cuidados intensivos. Se evalúa el éxito del aislamiento y rastreo de contactos, no se incluyen otras medidas de mitigación. Resultados: En la etapa precuarentena, el éxito en el control de más del 80% de las simulaciones se daba solo si el aislamiento de casos positivos se implantaba desde el primer caso, luego se tenía menos de un 40% de probabilidad de éxito. En la poscuarentena, con 60 casos positivos es necesario aislarlos precozmente, rastrear al 100% sus contactos y disminuir el R0 a 1,5 para que el control del brote tenga éxito en más del 80% de los casos. Otros escenarios tienen baja probabilidad de éxito. Conclusiones: El control del brote en el Perú en la etapa precuarentena demandaba requisitos de difícil cumplimiento, por ello la cuarentena era necesaria; para suspenderla con éxito se requeriría una importante reducción de la dinámica de propagación de la enfermedad, el aislamiento precoz de los positivos y el seguimiento de todos los contactos.</jats:p>

Comportamiento de enfermedades epidémicas a través del modelo matemático SIR: una revisión de la literatura

“…Se encontró en tesis y artículos un indicador importante en la modelización de enfermedades epidémicas; para los autores Osval A. Montesinos López y Carlos M. Hernández Suárez en el año 2007, citado en Pesco (2017), Garcia (2014), Huamaní et al (2020); el número reproductivo básico representa la capacidad reproductiva de la enfermedad. Además, está asociada la infectividad de la enfermedad y las características del contacto infectivo.…”

Preventing a cluster from becoming a new wave in settings with zero community COVID-19 cases

“…Our study builds on early work examining outbreak trajectories (18)(19)(20), incorporating extensive data from the Victorian second wave that was not previously available, and including detailed contact layers, testing, and contact tracing. In March 2020, Hellewell et al (19) estimated that with 20 initial cases and 60% of contacts being traced, less than 50% of outbreaks would be controlled.…”

“…In March 2020, Hellewell et al (19) estimated that with 20 initial cases and 60% of contacts being traced, less than 50% of outbreaks would be controlled. Huamaní (20) examined new outbreaks in Peru in April 2020, and estimated that there was an 80% chance that a single infection could be contained, but that this probability decreases quickly as the number of cases increases, with only a 20% chance of containment with 10 initial cases. Our findings based on more recent data are somewhat more pessimistic, with comparable outbreak probabilities even with just one initial infection, likely driven by improved estimates of the proportion of cases that are asymptomatic, as well as the more detailed transmission dynamics in our model.…”

Conjunto básico de ítems en bioseguridad para empresas ecuatorianas ante COVID-19

“…La implementación exitosa del conjunto básico de ítems en bioseguridad para empresas ecuatorianas presentado en este Check-List, dependerá de la cooperación entre empleadores y trabajadores para lograr cambios positivos en el lugar de trabajo y mejorar la preparación y respuesta ante COVID-19 [32]. La ausencia de estas medidas de prevención y mitigación en bioseguridad resultaría un fracaso muy alto para el conjunto de la sociedad [33].…”