El dengue es una enfermedad que también incide en el rendimiento de las empresas; especialmente de aquellas que, como las petroleras, trabajan en lugares inhóspitos, afectando a sus trabajadores. Atender estos temas, es parte de la seguridad industrial…###

El dengue es una enfermedad que también incide en el rendimiento de las empresas; especialmente de aquellas que, como las petroleras, trabajan en lugares inhóspitos, afectando a sus trabajadores. Atender estos temas, es parte de la seguridad industrial…

EDICIÓN 78 | 2019

“(Los pronósticos de epidemias) se pueden usar para la prever recursos, ayudar a los hospitales a planificar el personal ante una oleada de casos…”

Investigadores de nueve países trabajaron juntos para desarrollar mejores modelos computacionales destinados apronosticar enfermedades infecciosas, en particular dengue, y obtener una herramienta que ayude en la difícil tarea de realizar predicciones precisas.

El estudio determinó que diferentes pronósticos agrupados fueron más certeros que los modelos individuales. “Esto apunta a una clara necesidad de no confiar en un solo modelo de pronóstico. Nuestro hallazgo de que la combinación de los resultados de múltiples modelos generalmente es más precisa significa que es poco probable que un solo modelo sea el mejor en cada situación”, dijo a SciDev.Net el biólogo Michael Johansson, jefe de la Unidad de Análisis Epidémico del CDC en Puerto Rico y líder de la investigación.

PREDICCIÓN

La Iniciativa de Predicción de Epidemias de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) fue la responsable de liderar un grupo de trabajo de 16 equipos de científicos de diferents países —Australia, Brasil, España, Francia, India, Japón, Reino Unido, Sudáfrica y Vietnam— que recibieron las mismas cifras sobre incidencia de dengue y datos climáticos de Iquitos (Perú) y San Juan (Puerto Rico) con el fin de comprender qué factores promueven las epidemias de dengue.

Por separado, los equipos combinaron los datos de años anteriores y de la temporada actual y trataron de prever cómo se desarrollaría la temporada antes de la aparición de brotes.

Con esos datos, los equipos participantes tomaron sus propias decisiones sobre qué datos usar y cómo construir posibles modelos que se podrían utilizar, y después los enviaron al CDC que recopiló modelos construidos.

El estudio —cuyos resultados fueron publicados en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS)— trató de vincular el pronóstico de epidemias a las necesidades de salud pública, además de recopilar y evaluar los pronósticos de manera estandarizada.

ÁREAS CON RIESGO

El dengue es una infección viral transmitida por mosquitos del género Aedes. La enfermedad es común en más de 100 países, incluidos América Latina y el Caribe. Según el CDC, 40 por ciento de la población mundial (tres mil millones de personas) vive en áreas con riesgo de dengue. Cada año, 100 millones se enferman y 22.000 mueren por dengue.

El objetivo del estudio internacional era intentar predecir tres datos que son clave en una epidemia: la cantidad máxima semanal de casos, la semana en la que ocurrirán el pico de la epidemia y el número total de casos en una temporada.

Algunos de los modelos fueron buenos en la producción de pronósticos para temporadas individuales hasta con cuatro meses de anticipación, explicó Johansson.

En tanto, los pronósticos de principios de temporada no fueron precisos. Sin embargo, al final de la temporada, muchos pronósticos mejoraron y “podrían usarse para determinar cuándo ha pasado un pico de la epidemia”, destacó el biólogo.

Por eso, Johansson añadió que los resultados enfatizaron la necesidad de reconstruir múltiples modelos para representar más completamente las trayectorias epidémicas potenciales.

Según Johansson, los pronósticos de epidemias pueden tener muchos usos potenciales, como proporcionar información para ayudar a las comunidades a prepararse y tomar medidas para protegerse de las enfermedades.

“También se pueden usar para la prever recursos, ayudar a los hospitales a planificar el personal ante una oleada de casos y colaborar para que las agencias puedan comprender cuánto tiempo tienen para planificar e implementar intervenciones”, dijo a SciDev.Net el líder de la Iniciativa de Predicción de Epidemias.

“…ayudar a las comunidades a prepararse y tomar medidas para protegerse…”