Desde este ámbito de opinión, compromiso, apoyo a la gestión de estas investigaciones bibliográficas que realizo, surge puntualizar los déficit que tuvimos y que necesitamos mejorar mirando hacia el futuro son:
- El aumento de la cantidad de determinaciones, pruebas, tipos de pruebas, latencia de resultados, rastreo e identificación de contactos, disminuyendo la fragmentación de los accesos y aumentando la oferta pública de monitoreo. Georeferenciación de casos y seguimiento. No Testear solo a sospechosos. Con lo cual muchos asintomáticos propagaron el virus.
2. Complementación de los sectores, las jurisdicciones, y la oferta sanitaria.
3. Mejorar el sistema de información, la amigabilidad de la carga, la notificación, incluir al ámbito privado en la información.
4. Colocar incentivos correctos para mejorar el sistema público de salud, y la interacción con el privado.
5. Colocar incentivos para la producción local de insumos imprescindibles.
6. Facilitar la importación de los dispositivos, equipamiento y reactivos que no se producen en el país.
7. Intensificar la vacunación de la gripe y neumonía. Tener un plan consensuado de como desplegar la vacunación a medida que arriben las vacunas.
8. Formar terapistas intensivos y colocar incentivos para la contención de las personas, enfermeras y médicos que trabajan en esas áreas.
9. Intensificar el seguimiento de los pacientes en su domicilio.
10. Desarrollar un área de rastreadores muy sólida.
11. Iniciar un programa estratégico de formación de recurso humano imprescindible: terapistas intensivos, enfermeras en áreas críticas, terapistas pediatricos, anestesistas, internistas y especialistas en gestión de salud.
12. Incorporar a los equipos de asesores a gestores, financiadores, bioingenieros y economistas, especialistas en producción industrial, empleo y logística.
13. Mejorar el profesionalismo y la asistencia a las gestiones locales de salud, provinciales y municipales.
14. Se deberán intensificar acciones para la creación de empleo formal y sostenimiento del financiamiento de la salud. No podemos perder de vista que las consecuencias sociales y económicas de esta crisis son y serán muy importantes en todo el mundo, aumentando las desigualdades sociales y de salud existentes.
15. Estudiar mecanismos reales porque se genera y se produce la transmisión y los contagios.
Desarrollo:
Daniel B. Larremore 1 , 2 , * ,Bryan Wilder 3 ,Evan Lester6 , 5 ,Soraya Shehata 4 , 5 ,James M. Burke6 ,James A. Hay 7 ,
Science Advances 20 de noviembre de 2020: eabd5393 DOI: 10.1126 / sciadv.abd539
La pandemia de COVID-19 ha creado una crisis de salud pública mundial. Dado que el SARS-CoV-2 puede transmitirse de personas con infecciones presintomáticas, sintomáticas y asintomáticas, la reapertura de las sociedades y el control de la propagación del virus se verán facilitados y condicionados por un cribado robusto de la población, para lo cual las pruebas de virus a menudo serán fundamentales. Que hace falta, testear más, combinar tal vez métodos, y cumplimentar la máxima capacidad. Tal vez sería el momento de adquisición de equipos, formar más personas, y reactivos. Los laboratorios tendrían que entregar tres ciclos diarios. para que la latencia desde la toma al resultado no sea mayor de 12 horas. Especialmente en los grandes concentrados urbanos.
Después de la infección, los individuos cursan un período de incubación durante el cual los títulos virales suelen ser demasiado bajos para detectarlos, seguido de un crecimiento viral exponencial, lo que lleva a una carga viral máxima y a la infecciosidad, y termina con una disminución de los niveles y eliminación del virus.
Dado el patrón de cinética de carga viral, modelamos la efectividad del cribado poblacional repetido considerando la sensibilidad de las pruebas, la frecuencia y el tiempo de presentación de informes de la muestra a la respuesta.
Estos resultados demuestran que la detección eficaz depende en gran medida de la frecuencia de las pruebas y la velocidad de los informes, y solo mejora marginalmente con una alta sensibilidad de las pruebas.
Por tanto, llegamos a la conclusión de que el cribado debe priorizar la accesibilidad, la frecuencia y el tiempo entre la muestra y la respuesta; Los límites analíticos de detección deben ser secundarios.
Estos resultados demuestran que la detección eficaz depende en gran medida de la frecuencia de las pruebas y la velocidad de los informes, y solo mejora marginalmente con una alta sensibilidad de las pruebas.
Por tanto, llegamos a la conclusión de que el cribado debe priorizar la accesibilidad, la frecuencia y el tiempo entre la muestra y la respuesta; Los límites analíticos de detección deben ser secundarios. Estos resultados demuestran que la detección eficaz depende en gran medida de la frecuencia de las pruebas y la velocidad de los informes, y solo mejora marginalmente con una alta sensibilidad de las pruebas. Por tanto, llegamos a la conclusión de que el cribado debe priorizar la accesibilidad, la frecuencia y el tiempo entre la muestra y la respuesta;
La efectividad del régimen de detección de la población depende de la frecuencia. (A) Se muestra un ejemplo de trayectoria de carga viral con umbrales de LOD de dos pruebas y una prueba positiva hipotética el día 6, dos días después de la carga viral máxima. Se muestran otras 20 cargas virales generadas estocásticamente para resaltar la diversidad de trayectorias (gris claro; ver Métodos). (B) Infecciosidad relativa para la carga viral mostrada en el panel A antes de la prueba, totalizando 35% (azul) y post-aislamiento, totalizando 65% (negro). (C) Los programas de detección que utilizan pruebas en LOD de 103 y 105 en las frecuencias indicadas se aplicaron a las trayectorias de 10,000 personas, de las cuales el 35% se sometería a aislamiento sintomático cerca de su carga viral máxima si no se hubieran probado y aislado primero. La infecciosidad total eliminada durante el cribado (colores) y el autoaislamiento (eclosión) se muestran para el cribado de población repetido según se indica. en relación con la infecciosidad total sin detección o autoaislamiento. (D) El impacto del cribado poblacional repetido sobre la infecciosidad de 100 individuos se muestra para cada régimen de cribado y ninguna prueba, como se indica, con cada individuo coloreado por prueba si su infección se detectó durante la infecciosidad (medianas, líneas negras) o de color azul si su infección se pasó por alto en el cribado o se detectó positivo después de su período infeccioso (medianas, líneas azules). Las unidades son arbitrarias y se ajustan a la máxima infecciosidad de los individuos muestreados. líneas negras) o de color azul si su infección no se detectó en la detección o se detectó positivo después de su período infeccioso (medianas, líneas azules). Las unidades son arbitrarias y se ajustan a la máxima infecciosidad de los individuos muestreados. líneas negras) o de color azul si su infección no se detectó en la detección o se detectó positivo después de su período infeccioso (medianas, líneas azules). Las unidades son arbitrarias y se ajustan a la máxima infecciosidad de los individuos muestreados.
El cribado poblacional repetido suprime una epidemia en curso. Las pruebas y el aislamiento generalizados de los individuos infectados reducen la prevalencia tanto para (A) el modelo compartimental completamente mixto como para (B) el modelo basado en agentes. Las series de tiempo de prevalencia, medidas como el número total de individuos infecciosos, se muestran para escenarios sin intervención (sólido) y de cribado poblacional (varios puntos; ver leyenda) para simulaciones estocásticas individuales. El cribado comenzó solo cuando la prevalencia alcanzó el 4% (recuadro), y las series de tiempo se desplazan de manera que la prueba comience en t = 0. Los escenarios muestran el impacto de una prueba con LOD 105, sin demora en los resultados y con un 10% de las muestras asumidas ser recolectados incorrectamente (y por lo tanto negativos) para reflejar la disminución de la sensibilidad incurrida en la recolección de muestras en un escenario de prueba masiva. Las anotaciones muestran el número total de infecciones posteriores a la intervención, como porcentaje del escenario de no intervención, etiquetado como 100%.
Ejemplo de cargas virales asintomáticas y sintomáticas con puntos de control modelo . Se muestran ejemplos de cargas virales modelo (líneas) y los correspondientes puntos de control dibujados estocásticamente (cuadrados, círculos) para (A) una trayectoria de carga viral asintomática y (B) una trayectoria de carga viral sintomática. Debido a que las simulaciones se llevaron a cabo en un tiempo discreto, los puntos negros muestran puntos en los que se habrían muestreado este ejemplo de carga viral. Las líneas de color gris claro muestran 20 trayectorias alternativas en cada panel para ilustrar la diversidad de cargas virales extraídas del modelo simple. Los círculos rojos indican los puntos de control que se modifican en las trayectorias sintomáticas para tener en cuenta la aparición de los síntomas y el tiempo prolongado hasta la desaparición.
Para lograr una reapertura sin rebrotes se necesita mejorar los tiempos de detección, acceso a pruebas, resultados, rastreo y muestreo del caso cero. Esto no lo hemos realizado salvo en los casos de los barrios populares o las instituciones asilares de ancianos, que nos dio un buen resultado. ¿No se pudo ejecutar? ¿No se contó con la capacidad de respuesta de laboratorios? ¿No se tuvieron las muestras necesarias?. ¿No se tuvo la suficiente cantidad de personas para responder todos los días?
Discusión
Nuestros resultados nos llevan a concluir que el cribado poblacional repetido de individuos asintomáticos puede usarse para limitar la propagación del SARS-CoV-2. Sin embargo, nuestros hallazgos están sujetos a una serie de limitaciones. En primer lugar, la sensibilidad de una prueba puede depender de factores más allá del LOD, incluida la variación del fabricante y el muestreo clínico inadecuado ( 33 ), aunque esto último puede mejorarse mediante diferentes enfoques para la recolección de muestras, como las pruebas basadas en saliva ( 34 ). En segundo lugar, las diferencias exactas de rendimiento entre los esquemas de prueba dependerán de si nuestro modelo realmente captura la cinética viral y los perfiles de infecciosidad ( 21), particularmente durante la fase de aceleración entre la exposición y la carga viral máxima. La aclaración continua de estas dinámicas dentro del anfitrión aumentaría el impacto y el valor de este y otros estudios de modelado ( 31 , 32 , 35 , 36 ). Finalmente, modelamos la participación en los regímenes de detección (o el rechazo de los mismos) como estadísticamente independiente entre los individuos, pero se ha demostrado que los comportamientos relacionados con la salud están correlacionados socialmente ( 37 ) y geográficamente ( 38 , 39 ). La negativa agrupada de las pruebas, o la negativa a aislar después de dar positivo, podría presentar obstáculos desafiantes para la implementación.
Nuestros resultados muestran que el impacto del cribado de la población repetido puede ser expresada como una reducción del número reproductivo R . Al mapear un régimen de prueba dado a una reducción en R , el impacto del régimen de prueba se puede aproximar y generalizar sin simulaciones complicadas. Por ejemplo, se podrían estimar las demoras máximas permitidas en el tiempo de respuesta, o la frecuencia mínima de prueba requerida para llevar R por debajo de uno, según los supuestos especificados por el usuario y específicos del escenario. Para facilitar tales generalizaciones y planificación de escenarios, este manuscrito incluye herramientas de cálculo de código abierto.
Un punto crítico es que los requisitos para las pruebas de detección son distintos de las pruebas clínicas. Los diagnósticos clínicos se dirigen a individuos sintomáticos, necesitan alta precisión y sensibilidad, y no están limitados por el costo. Debido a que se enfocan en individuos sintomáticos, esos individuos pueden aislarse de tal manera que un retraso en el diagnóstico no dé lugar a infecciones adicionales. Por el contrario, los resultados de la detección de individuos asintomáticos deben devolverse rápidamente, ya que incluso un retraso en el diagnóstico de un solo día compromete la eficacia del programa de detección. De hecho, al menos para los virus con una cinética de infección similar a la del SARS-CoV-2, encontramos que la velocidad de notificación es mucho más importante que la sensibilidad, aunque las pruebas más sensibles son, no obstante, algo más efectivas.
La diferencia entre las pruebas clínicas y de detección destaca la necesidad de que se aprueben y utilicen pruebas adicionales para la detección. Estas pruebas no deben tener el mismo grado de sensibilidad que las pruebas clínicas, en particular si al hacerlo dificulta el despliegue rápido de pruebas de SARS-CoV-2 más rápidas y baratas. Sugerimos que la FDA, otras agencias o los gobiernos estatales fomenten el desarrollo y uso de pruebas alternativas más rápidas y de menor costo para la salud pública y con fines de detección repetida de la población, incluso si tienen límites de detección más bajos. Si la disponibilidad de pruebas de detección en el punto de atención o autoadministradas conduce a un tiempo de respuesta más rápido o pruebas más frecuentes, nuestros resultados sugieren que tendrían un alto valor epidemiológico.
Nuestro modelo sugiere que algunos tipos de exámenes de población repetidos someterán a algunos individuos a días de cuarentena innecesarios. Por ejemplo, el uso poco frecuente de una prueba sensible no solo identificará (i) a aquellos con una carga viral baja al comienzo de la infección, que deben ser aislados para limitar la propagación viral, sino (ii) aquellos en el período de recuperación, que todavía tienen virus o ARN detectables pero están por debajo del umbral infeccioso ( 13 , 14). El aislamiento de este segundo grupo de pacientes no tendrá ningún impacto en la propagación viral, pero incurrirá en costos de aislamiento, al igual que el aislamiento de las personas que recibieron un resultado falso positivo debido a una especificidad imperfecta de la prueba. El uso de la serología, la repetición de la prueba con 24 o 48 horas de diferencia, o alguna otra prueba, para distinguir a los pacientes con baja carga viral en la pendiente ascendente de la infección de aquellos en la fase de recuperación podría permitir decisiones de cuarentena más efectivas.
Gestión y Economía de la Salud 