Читать книгу Pandenomics - Javier Milei - Страница 16

El contagio por un virus es una cuestión de probabilidad. Esta probabilidad depende de las propias características del virus pero también del grado de exposición al virus. A su vez, acorde a lo expuesto en el modelo SIR, la infectividad viene dada por la capacidad de un patógeno para provocar una infección. Si el virus es altamente contagioso pero todo el mundo está aislado, no habrá ningún contagio. Y al revés, aunque el virus tenga poca infectividad, el número de contagios (la incidencia) será grande si las personas mantienen muchos contactos con otras personas. Por otra parte, dado que la infectividad de un virus es la que es, y no cambia a no ser que se aplique una vacuna efectiva, o que la población se vaya curando e inmunizando, o que unas determinadas condiciones ambientales (como pudiera ser la temperatura en algunos tipos de virus) debiliten al virus. Así, dejando de lados estas posibilidades, lo único seguro es nuestro grado de exposición al virus. Por ello, como los virus se transmiten por contactos directos con personas infectadas, o con contactos indirectos con superficies contaminadas, cuanto menor nuestra interacción con otras personas y cuantas más normas de higiene sigamos, menor será la probabilidad de contagio.

Acorde a lo explicado anteriormente, el crecimiento exponencial y la capacidad del sistema, hemos podido ver que el número de nuevos contagios es proporcional (la constante de proporcionalidad es la tasa de crecimiento) a dos cantidades:

1 al número de infecciosos activos (personas contagiadas aún no aisladas), y;

2 al número relativo de personas restantes susceptibles de contagio (lo que hemos llamado capacidad del sistema).

Por ello, el sistema se autolimita, porque conforme quedan menos personas sanas, menos contagios se producen. Dicho de otra manera, una epidemia se “alimenta” de las personas que todavía quedan sanas y no aisladas o vacunadas. En segundo lugar, la epidemia avanza propulsada por el número de infectados activos y la cantidad de contactos que realizan. Uno de los grandes problemas de estos crecimientos es que cuantos más contagiados hay, más contagios se producen, y así se amplifica el ritmo de crecimiento con un efecto bola de nieve. Por lo tanto, como se verá más adelante, para controlar una epidemia hay que intentar sacar personas infectadas del sistema y reducir las personas expuestas.

Definiciones y medidas para el análisis: A la luz de todo ello, resulta de mucha utilidad presentar un conjunto de definiciones y medias que nos permiten hacer una lectura de los datos que surgen a lo largo del desarrollo de la epidemia.

Tasa de infección, o tasa de contagio: a. Tal como lo hemos definido en el planteo del modelo SIR, es el número medio de individuos contagiados por otro individuo ya infectado por unidad de tiempo, en una población totalmente susceptible (S). Cuanto mayor sea, más rápidamente crecerá la epidemia. Esta tasa depende de las características de la enfermedad (infectividad), pero también de número medio de contactos interpersonales y de las medidas higiénicas en una determinada población.

Tasa efectiva de infección: Habiendo definido como S al número de individuos susceptibles (los que todavía pueden contagiarse) y N es la población total, la tasa efectiva de infección es la tasa de infección multiplicada por la fracción de individuos susceptibles:

a.(S ⁄ N) = a.s

Dicha medida da cuenta de que la probabilidad de contagiar se reduce al haber en el entorno menos individuos susceptibles de ser contagiados.

Periodo infeccioso: t. Es el lapso de tiempo, en promedio, durante el cual un individuo infectado puede contagiar a otros. Tras dicho periodo, este individuo deja de ser un infeccioso activo porque queda en cuarentena, porque se ha curado o porque ha fallecido. Si este periodo es muy largo la epidemia crecerá más fuerte, porque una misma persona seguirá transmitiendo la infección durante más tiempo.

Tasa de retirada: b. Es la inversa del periodo infeccioso:

b = 1 ⁄ t

Como el grupo de personas infecciosas activas crece por un lado (con nuevos contagios) y decrece por otro lado (al detectar la enfermedad y retirar personas a la cuarentena), la tasa de crecimiento que estudiamos en apartados anteriores es igual a la tasa efectiva de infección, a.(S/N), menos la tasa de retirada b:

α = a.(S ⁄ N) - b = a.s - b

Si la tasa de retirada es mayor que la tasa de infección, α será negativa y la epidemia se extinguirá. Estas definiciones nos ayudan a entender la tasa de crecimiento como un balance entre ganancias y pérdidas. Ocurre algo similar con el efecto de los zorros sobre una población de conejos, cuyo crecimiento se verá frenado no sólo por la saturación de recursos (véase la curva logística explicada anteriormente) sino por la depredación de presas. O, por ejemplo, si por cada nuevo bebé nacido hay una persona fallecida, la población se mantiene constante; pero si hay más muertes que nacimientos la población decrecerá. El hecho de que existan factores de crecimiento de una magnitud y factores de decrecimiento, ello implica que la magnitud puede empezar a decrecer a partir de un valor máximo o pico.

Número reproductivo básico: g₀. Es número medio de infecciones generadas por un único individuo infectado, durante el periodo infeccioso de dicho individuo, introducido en una población totalmente susceptible. Matemáticamente es el cociente entre la tasa de infección y la tasa de retirada (o el producto de la tasa de infección por el periodo infeccioso):

En este sentido, el parámetro en cuestión establece un umbral a partir del cual no puede producirse la epidemia cuando aparecen los primeros enfermos. Así, cuando g₀ está por encima de la unidad, la infección se propaga y estamos en una epidemia. Por otra parte, cuando el valor del parámetro g₀ es igual a la unidad, el número de infectados activos se mantiene constante y estamos frente al caso de una enfermedad endémica. Finalmente, cuando el parámetro está debajo de la unidad, la infección se autolimita, no puede extenderse y decrece.

Por lo tanto, el número reproductivo determina la intensidad de una epidemia. Así, cuanto mayor es g₀, más alto y estrecho es el pico de contagios, es decir, tanto más rápida y fuerte ocurre la epidemia afectado a mucha gente en poco tiempo.

Número reproductivo efectivo: g. A su vez, cuando la epidemia ya ha avanzado y ahora el número S de personas susceptibles es menor que el total N, o bien hay un porcentaje de la población vacunada, se define el número reproductivo efectivo de la siguiente manera:

El número de contagiados por la infección disminuirá por sí mismo cuando g < 1, lo cual ocurrirá tarde o temprano al ir disminuyendo el número S de potenciales contagiados, donde dicha situación se presenta cuando g = 1, esto es, precisamente, en el propio momento en que se produce el pico de la epidemia.