Dinámica de la transmisión temprana de COVID-19 en un entorno del hemisferio sur: Lima-Perú: 29 de febrero – 30 de marzo de 2020

¿Cómo es la dinámica de transmisión temprana de COVID-19 en el hemisferio Sur y cómo influyen las medidas de distanciamiento social en la misma?

RECOLECCIÓN: MARÍA LORENA VELA MORA
REDACCIÓN:
FELIPE IGNACIO CONTRERAS YAMETTI, MD.
EDICIÓN: LUZ MARINA LLANGARÍ ARIZO, M. Sc. 
APROBACIÓN:
VANESSA RAMOS MOREANO, MD. ESP – MEDICINA EN EMERGENCIAS Y DESASTRES

Centro Nacional de Epidemiología, Prevención y Control de Enfermedades, Peruvian Ministry of Health, Lima, Perú. 

Disponible en línea el 12 de mayo de 2020. El artículo todavía no está publicado.

  • Al ser un estudio transversal muestra solo una parte de los resultados de la medida de aislamiento (20 días post medida), este tiempo es muy corto para realizar una evaluación efectiva, así como para sugerir medidas futuras para el control de la pandemia.    

  • La aplicabilidad de estas medidas está sujeta a las políticas de salud pública de cada país.  

  • Se desconoce el criterio que se manejaba en ese momento para tomar la muestra y realizar la prueba RT-PCR, así como el tiempo de demora para obtener los resultados  

El artículo muestra la importancia de la detección de los casos (sintomáticos y asintomáticos) búsqueda de contactos, aislamiento y la cuarentena para disminuir la velocidad de transmisión del virus, así como la necesidad de continuar con medidas estrictas de distanciamiento social. 

Las medidas recomendadas son y deben ser aplicadas para el control de la COVID-19, pero para que éstas sean efectivas se debe redoblar esfuerzos en la promoción de la salud considerando siempre las particularidades de cada población. 

Estudio descriptivo. Los datos utilizados para el análisis de la dinámica de transmisión fueron los reportados por el Centro Nacional de Epidemiología Prevención y control de Enfermedades y el Instituto Nacional de Salud del Ministerio de Salud, Perú (Group, 2020) durante marzo del 2020. La información recolectada fue: número de casos diarios confirmados para COVID-19 por fecha de inicio de los síntomas en Lima, casos adquiridos o importados localmente, número de resultados positivos y negativos analizados con RT-PCR. Los datos epidemiológicos generados en la primera fase de la transmisión de COVID-19 en Lima se utilizaron para generar modelos matemáticos que permitieron medir el impacto de las medidas de distanciamiento social, cierre de escuelas y declaración de emergencia nacional, realizando un pronóstico a corto plazo. 

Número: Se realizaron un total de 11 518 pruebas (RT-PCR) en el periodo del 4 de 

Marzo al 30 de marzo el 2020. (1127 positivas y 10307 negativas) 

Pérdida en el seguimiento: Estudio descriptivo, no se realiza seguimiento de pacientes. 

 

Del 29 de febrero al 30 de marzo del 2020 

Número promedio diario de RT-PCR: 188 (4 de marzo al 15 de marzo de 2020). El número de pruebas diarias realizadas entre el 16 al 30 de marzo de 2020 aumentó a 617 (228%)  

Tasa de positividad (porcentaje de casos positivos entre los casos positivos y negativos) varió del 0,6-23,9% entre el 4 de marzo y el 30 de marzo de 2020. 

Casos autóctonos 2783 y 151 casos importados (reportados hasta el 30 de marzo) 

En los primeros 16 días de epidemia, la curva de incidencia local por la fecha de aparición de los síntomas mostró una dinámica de crecimiento casi exponencial con la tasa de crecimiento intrínseca (r) 0,3 (IC 95%: 0,30,5) y la escala de crecimiento (p) 0.9 (IC 95%: 0,91,0) 

El número de reproducción (RO) se estimó en 2,3 (IC95%: 2,02,5) cuando α=0,15 y 2,0 (IC95%: 1,72,3) cuando α=1,0 

Los análisis del modelo de crecimiento generalizado mostraron: 

Para el impacto de las intervenciones del distanciamiento social en 16 días de calibración tasa de crecimiento intrínseca (r) 0,8 (IC95%: 0,61,1) y la escala de crecimiento (p) 0,8 (IC95%: 0,70,9) 

Par el pronóstico de 20 días del impacto de las intervenciones del distanciamiento social: escala de crecimiento (p) 0,53 (IC95%: 0,480,58) 

Antes de la implementación de las medidas de distanciamiento social, la curva de incidencia local para la fecha de inicio de los síntomas muestra un crecimiento casi exponencial con la implementación de medidas como cierre de escuelas y la declaración de emergencia se observa un crecimiento lineal.   (Fig. 1) 

Resultado principal: Dinámica de transmisión temprana de COVID-19 en el hemisferio Sur e influencia de las medidas de distanciamiento social en la misma. 

Resultados secundarios:  

  • Modelo de crecimiento temprano (16 días) en base al Modelo de crecimiento generalizado (MCG) el cual usa dos parámetros: tasa de crecimiento intrínseca (r) y la escala de crecimiento (p) (modula los patrones de crecimiento epidémico y la dinámica de crecimiento exponencial) 

  • Pronóstico a corto plazo para evaluar intervenciones  

  • Número de reproducción de la incidencia de casos usando el modelo de crecimiento generalizado.  

Pruebas estadísticas utilizadas: Estimación del número de reproducción RO, Ecuación diferencial del modelo de crecimiento generalizado, método de mínimos cuadrados no lineales, ecuación de renovación y un análisis pronóstico a corto plazo para evaluar las intervenciones aplicadas como medidas de control. 

Munayco C., Tariq A., Rothenberg R., Soto-Cabezas G., Reyes M., Valle A., Rojas-Mezarina L., Cabezas C., Loayza M., Chowell G. Early transmission dynamics of COVID-19  in a  southern  hemisphere  setting:  Lima-Peru: February 29th –March 30th, 2020. Infectious Disease Modelling, In Press, Journal Pre-proof. Disponible en: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2468042720300130?via%3Dihub#cebib0010 

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