Sufrir resfriados o tener gripe, sobre todo durante el invierno, es algo normal. Lo que no es común es cuando cada vez más personas comienzan a contagiarse de alguna enfermedad a una escala mucho mayor de la acostumbrada.
Ahí ya no estamos hablando de una enfermedad cualquiera y estamos frente a una pandemia, la que ocurre cuando surge una nueva cepa de un virus que se propagan de manera efectiva y sostenida para la cual no estamos preparados.
No es posible determinar cuándo ocurrirá el próximo brote infeccioso ni evitar que suceda, lo que sí se puede hacer es estar lo más preparado posible para saber cómo actuar cuando pase. Y para eso la Epidemiología Matemática es fundamental.
"La Epidemiología Matemática es crear modelos matemáticos para estudiar la dinámica de enfermedades infecciosas. Sirven para estar preparados cuando aparezca un nuevo brote de enfermedad o cuando hay que tomar alguna decisión de control sobre dicha enfermedad", explica Katia Vogt Geisse, PhD en matemática Universidad de Purdue y académica de la U. Adolfo Ibáñez (UAI) de la quien desde hace años trabaja creando modelos para enfermedades como la influenza, malaria o rotavirus.
Usando estos modelos matemáticos, en caso de un brote anormal de alguna enfermedad las autoridades pueden tomar decisiones más eficientes de, por ejemplo, cómo aislar a las personas, si cerrar colegios (y cuando volver a abrirlos), si se recomienda el uso de mascarillas, cuando vacunar -y en qué grupos de riesgo hacerlo-. "Es entender qué va a pasar a futuro con la dinámica de la enfermedad si se implementan ciertas medidas de control", explica Vogt.
"Lo que pasa en un caso pandémico, es que los datos de vigilancia indican que algo fuera de lo normal está pasando, que se están enfermando muchas más personas de lo habitual, por ejemplo, con un virus de influenza. En ese momento hay que tomar decisiones y un modelo matemático puede ayudar, usa datos como la prevalencia de la enfermedad o incidencia (los casos nuevos por día) e incluyes la medida de control que se quiere tomar", explica Vogt.
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Operativo de vacunación contra la influenza en jardín infantil de Quinta Normal. Foto: Agenciauno[/caption]
Una de esas medidas de control puede ser, por ejemplo, cerrar colegios. Los resultados del modelo pueden dar información sobre cómo será la dinámica de la enfermedad si se cierran colegios en una, dos o tres semanas más. El interés de estos modelos está puesto en conocer el número de individuos afectados al momento de aplicar ciertas medidas de control, lo cual ayuda a tomar mejores decisiones sobre cuáles de estas medidas aplicar.
Colegios y antivirales
En 2012, Vogt desarrolló dos modelos de medidas de control para aplicarlos en caso de que aparezca una nueva cepa de influenza pandémica -como la influenza A (H1N1) que surgió en 2009-, uno sobre el cierre de colegios y otro sobre la administración de tratamientos como antivirales.
En cuanto a los colegios, el modelo de Vogt determinó que en caso de decidir cerrar colegios, es beneficio cerrarlos cuando no hay más de un 1% de la población afectada para así correr el peak de infección. "Si se cierran colegios después de eso, cuando ya se infectó más del 1% de la población, en general es contraproducente", explica la doctora.
En cuanto a los antivirales el tema es un poco más complejo, porque al igual como ocurre con el tema de los colegios, el modelo reveló que hay una etapa en el desarrollo de la enfermedad en el que seguir administrando antivirales a la población resulta contraproducente. "Si lo miras a nivel individual, si se cumplen ciertas condiciones médicas es recomendable la administración de antivirales, pero si lo miras a nivel poblacional, para el bien de la población entera, puede ser contraproducente administrarlos.", explica Vogt.
Esto se debe a que si el brote de una pandemia ocurre en un momento del año poco favorable para la transmisión de la enfermedad (por ejemplo, a finales de la primavera), la administración de antivirales disminuye la transmisión de la enfermedad y por lo tanto crea un stock de personas susceptibles.
"En el momento que las condiciones para la transmisión sean mucho más favorables (en otoño) estas personas se pueden infectar y producir una segunda ola de infección mucho más grande que la que hubiera ocurrido en primavera", explica Vogt.
Los modelos dividen a la población en personas susceptibles, infectadas y recuperadas, analizando cómo sucede la transición entre cuando tiempo un individuo susceptible pasa a estar infectado, para luego ya estar recuperado. Además, también se puede dividir a la población según grupos etarios, porque el factor de riesgo de adquirir la enfermedad de cada uno de estos grupos cambia según la edad.
Un elemento crucial que cambia en cada modelo es el medio de contagio que tiene una enfermedad: no puede usarse el mismo para estudiar la influenza y la malaria, porque el primero se contagia por medio de contacto directo mientras que el segundo es a través de un mosquito.
Actualmente, la Doctor Vogt está comenzando a trabajar en la investigación para ver si es posible desarrollar un modelo matemático para implementar medidas de control ante brotes de rotavirus.
