Anotación técnica: Durante la evaluación del «covímetro», una métrica basada en el porciento de cambio de nuevos contagios diarios, analizamos la correlación entre éste y el índice de transmisión (R). Nos percatamos de una correlación casi perfecta entre la media móvil («moving average») de 10 días del porciento de cambio diario, promediado éste último a 7 días, y la media móvil del índice de transmisión R calculado por un periodo de 7 días. Esa alta correlación (R2=99%) se reducía al 67% con el covímetro debido a que, durante su calibración, éste adoptó un periodo de más de 55 días al calcular la media móvil del porciento de cambio. Ese primer análisis se realizó para el periodo completo, desde el comienzo de la pandemia a mediados de marzo hasta agosto. Un análisis posterior, analizando lal curva epidémica desde mediados de junio hasta ahora, ha corroborado esa alta correlación utilizando diversos periodos para promediar las estimaciones.
Recién ha surgido el interés, por parte del Task Force económico, de entender mejor cómo se calcula ese índice, qué significa y su relevancia en un sistema de alerta de la transmisión comunitaria del SARS-CoV-2. El índice de transmisión (o número de reproducción) es simplemente el promedio de contagios directos generados por una persona infectada durante su periodo de contagiosidad. Es el índice más importante de toda epidemia, pues es el «motor» de la transmisión.
El cálculo mas directo de Ro se obtiene de un modelo clásico de compartimentos, denominado SIR (susceptibles, infectados y recuperados) de transmisión de enfermedades infecciosas, que se representa por un sistema de ecuaciones diferenciales. Son modelos muy difíciles de calibrar con los datos de una epidemia en curso. El («time-varying» Rt) también denominado Re (para significar la R «efectiva») se diferencia de la Ro, el índice de transmisión inherente a la epidemia en una población totalmente susceptible, calculándose antes de implementar medidas de mitigación, tratamiento o vacunas.
Es más práctico y deseable derivar el índice de transmisión (Rt) a partir del ritmo de crecimiento (r) de la curva epidémica de casos diarios, siempre y cuando se usen valores apropiados para estimar el periodo promedio entre un contagio y su contagiado («serial Interval»). Como la curva epidémica suele oscilar de día a día, se utilizan periodos de 7 a 14 días para promediar la estimación de Rt, un intervalo que corresponde al máximo periodo de contagiosidad de un contagio activo. No debe sorprendernos, por tanto, que al calcular el porciento de cambio diario de nuevos contagios, promediado a 14 días, obtengamos una alta correlación con el Rt.
Sin embargo, ese nuevo índice pierde la relación con el motor de epidemia, desvinculando al ciudadano de su responsabilidad cívica individual de procurar reducir ese número de reproducción al mínimo mediante su conducta. Si cada ciudadano contagiado genera cero contagios, se reduce el Rt colectiva, conteniéndose la pandemia hasta que aparezcan vacunas o tratamientos efectivos.
Aun cuando se careza de las herramientas técnicas para calcular Rt, todo ciudadano puede calcular el porciento de cambio diario en contagios, promediado en diferentes periodos, para poder corroborar cambios en el índice de transmisión comunitaria. Las dos limitaciones principales del Rt son i) su dependencia en la detección de contagios (la curva epidémica), particularmente los asintomáticos en periodos de escasez de pruebas de laboratorio, y ii) la demora del reporte de los resultados desde los laboratorios, no permitiendo su estimación mas inmediata. Se recomienda que el Rt se utilice junto a la tasa de positividad de las pruebas moleculares para estimar tendencias en la transmisión comunitaria. Esta tasa también tiene sus limitaciones: i) la demora del reporte de los resultados, particularmente los negativos, desde los laboratorios, y ii) cambios en patrones de las pruebas repetidas a individuos. Por tanto, se recomienda el uso de ambas métricas para detectar cambios en la transmisión comunitaria del SARS-CoV-2, junto a otras métricas más directas e inmediatas, como el número de brotes activos y su distribución geográfica.
CONSULTOR
José Becerra, MD, MPH, FACPM
Atlanta, GA and San Juan, Puerto Rico
Retired Centers for Disease Control Medical Epidemiologist
Adjunct Associate Professor of Epidemiology and Biostatistics
Graduate School of Public Health, Medical Sciences Campus
University of Puerto Rico
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