La tasa R ya no sería tan eficaz para predecir nuevas olas de COVID

Para predecir nuevas olas de la pandemia por COVID-19, sugieren sustituir la actual tasa R, que calcula a cuántas personas contagiará cada infectado, por estimaciones basadas en la tasa de crecimiento de nuevos casos y muertes.
Escrito por: Eva Salabert

30/09/2021

Evitar tasa R para predecir olas COVID

La tasa R se utiliza para indicar cómo se reproduce un brote epidémico de una infección, como la producida por el SARS-CoV-2, e indica el número promedio de individuos a los que contagia cada uno de los infectados durante la fase en la que son infecciosos. Si R es inferior a 1 significa que la epidemia está en vías de finalizar, mientras que si es mayor de 1, la transmisión del virus será exponencial y puede producirse una nueva oleada pandémica.

Ahora, sin embargo, una nueva investigación dirigida por científicos de la Universidad de Cambridge, y que se ha publicado en Journal of the Royal Society Interface, sugiere que deberíamos decir “Adiós a R” y sustituir esta forma de evaluar la incidencia potencial del COVID-19 por un enfoque distinto que se base en la tasa de crecimiento de la infección, en vez de en el contagio.

El estudio se ha basado en modelos de serie temporal que han sido desarrollados empleando métodos estadísticos tradicionales, que hacen pronósticos del número diario de nuevos casos y fallecimientos, y que ya han demostrado su eficacia para predecir nuevas olas y picos de la pandemia por COVID-19 en Alemania, Florida y varios estados de la India.

Las medidas contra la pandemia reducen la utilidad de la tasa R

Los investigadores analizaron las olas y los picos en el seguimiento de una epidemia, y comprobaron que después de que una epidemia ha alcanzado su punto álgido, empiezan a disminuir los casos diarios a medida que las autoridades adoptan medidas para evitar que los nuevos picos se transformen en olas.

Sin embargo, el monitoreo de olas y picos presenta diversos problemas, sobre todo porque una ola se aplica a un país entero o una zona geográfica relativamente grande, mientras que un pico está localizado. Por esto, cuando aparece un brote local en un país con números bajos de infección se puede producir un incremento en la tasa de R nacional, tal y como sucedió en Alemania en junio de 2020 después de un brote en una fábrica de procesamiento de carne en el área de Westfalia. Esto no significa que haya habido un cambio inesperado en la manera en que se propaga la infección y, por lo tanto, no afecta a la política general.

“La tasa R analiza la cantidad de infecciones que se espera que resulten de una sola persona infecciosa, y esto cambia a medida que se acumula la inmunidad”

“La tasa de R básica disminuye rápidamente en utilidad tan pronto como comienza una pandemia”, ha explicado Paul Kattuman, de Cambridge Judge Business School, y añade que “la tasa R básica analiza la cantidad de infecciones que se espera que resulten de una sola persona infecciosa en una población completamente susceptible, y esto cambia a medida que se acumula la inmunidad y se imponen medidas como el distanciamiento social”.

En etapas posteriores de una pandemia, los investigadores concluyen que el uso de la tasa R efectiva que tiene en cuenta estos factores tampoco es la mejor ruta: el enfoque no debe estar en el contagio, sino en la tasa de crecimiento de nuevos casos y muertes, analizados en conjunto con su trayectoria en el tiempo para que sea posible pronosticar el comportamiento de dicha pandemia.

“Estos son los números que realmente ayudan a guiar a los legisladores en la toma de decisiones cruciales que, con suerte, salvarán vidas y evitarán hospitales saturados a medida que se desarrolla una pandemia, lo que, como hemos visto con el COVID-19, puede ocurrir durante meses, e incluso años”, señala Kattuman, que afirma que “los datos generados a través de este modelo de series de tiempo ya han demostrado ser precisos y efectivos en países de todo el mundo”.

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