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Coronavirus

Qué es el R0, el número que siguen los científicos para ver la intensidad del coronavirus

Se estima que el del nuevo coronavirus ronda entre 1,5 y 3,5. Un profesor de epidemiología explica cómo interpretar ese valor y por qué se trata de una cifra variable.
9 May 2020 – 11:53 AM EDT

Si viste la película “ Contagio”, estrenada en 2011, sobre una pandemia mundial causada por un nuevo virus, entonces escuchaste hablar sobre el factor R0.

No es un término inventado por Hollywood. Es un concepto importante en epidemiología y es parte crucial de los planes de salud pública durante un brote como el del actual coronavirus que se inició en China.

Los científicos usan el R0 -el número de reproducción– para describir la intensidad de una enfermedad infecciosa.

Las estimaciones de R0 han sido una parte importante de la descripción de las pandemias o de los brotes muy conocidos, incluyendo la pandemia del Síndrome respiratorio agudo grave (SARS, por sus siglas en inglés) de 2003, la pandemia de influenza H1N1 de 2009 y la epidemia de ébola en África occidental de 2014. Es algo que los epidemiólogos están corriendo para definir sobre el SARS-CoV-2, el virus que causa el covid-19.

¿Cuánto se extenderá la enfermedad?

La definición formal del R0 de una enfermedad es el número de casos, en promedio, que van a ser causados por una persona infectada durante el período de contagio.


Pero el término es usado de dos maneras distintas:

-El número básico de reproducción representa el máximo potencial epidémico de un patógeno. Describe lo que ocurriría si una persona infectada entra en contacto con una comunidad totalmente susceptible y, por tanto, es un estimado que se basa en un escenario teórico.

-El número efectivo de reproducción depende de la verdadera susceptibilidad de la población. Esta medida de transmisión potencial es probablemente menor que el número de reproducción básica, tomando factores como si algunas personas están vacunadas en contra de la enfermedad o si algunos tienen inmunidad debido a que previamente estuvieron expuestos al patógeno.

Por lo tanto, el R0 efectivo cambia con el tiempo y es un estimado más realista, basado en las condiciones de la población.

Es importante saber que ambos, el número básico y el efectivo del R0, dependen de la situación. Están afectados por las propiedades del patógeno, como -por ejemplo- cuán contagioso es. También influye la situación de la población, cuán susceptibles son las personas debido a factores nutricionales o a otras enfermedades que pueden haber comprometido su sistema inmunológico. Otro factor que influye son las condiciones ambientales, incluyendo factores demográficos, socioeconómicos y climáticos.

Por ejemplo, el R0 del sarampión oscila entre 12 y 18, dependiendo de elementos como la densidad de población y la esperanza de vida. Este es un R0 alto, debido a que el virus es muy contagioso.

Por otra parte , el virus de la influenza es menos contagioso, con un R0 que va de 0,9 a 2,1. La influenza, por tanto, no causa brotes tan explosivos como los de sarampión, pero persiste debido a su capacidad de mutar y evadir el sistema inmunológico.

¿Por qué es útil para la salud pública?

El demógrafo Alfred Lotka propuso el número de reproducción durante la década de 1920, como una medida de la tasa de reproducción de una población determinada.

En los 50s, el epidemiólogo George MacDonald sugirió usarla para describir el potencial de transmisión de la malaria. Propuso que si R0 es menor que 1, entonces la enfermedad va a desaparecer en una población, porque en promedio una persona infectada va a contagiar a menos de una persona susceptible. Por otra parte , si R0 es mayor a 1, la enfermedad se va a diseminar.

Cuando las autoridades sanitarias buscan las maneras de lidiar con un brote, intentan reducir el valor de R0 para que sea inferior a 1.

Esto es difícil con enfermedades como el sarampión, que tiene un R0 elevado. Y es especialmente complicado en lugares densamente poblados como la India y China, donde el R0 es mayor en comparación con lugares donde los habitantes están más dispersos.


Durante la pandemia de SARS en 2003, los científicos estimaron el R0 original alrededor de 2,75. Un mes o dos después, el R0 efectivo había caído por debajo de 1, gracias al gran esfuerzo que se hizo con las estrategias de intervención, incluyendo las actividades de aislamiento y cuarentena. Pese a todo, la pandemia se mantuvo.

Mientras en promedio una persona infectada le contagiaba la enfermedad a menos de un individuo susceptible, ocasionalmente una persona contagiaba a decenas e incluso centenares de personas.

Este fenómeno se conoce como 'superpropagadores'. Los funcionarios de salud documentaron la aparición de este tipo de contagios en varias ocasiones durante la epidemia de SARS en Singapur, Hong Kong y Beijing.

El del SARS-CoV-2

Varios grupos han calculado el R0 para este nuevo coronavirus. Un equipo del Imperial College del Reino Unido calcula que el R0 está entre 1,5 y 3,5. La mayoría de las simulaciones modeladas están usando un R0 en ese rango.

Estas diferencias no son sorprendentes. Hay incertidumbre acerca de muchos de los factores que se toman en cuenta al calcular el R0, como ocurre -por ejemplo- con el cálculo del número de casos, especialmente en las primeras etapas de un brote.

Sobre la base de las estimaciones actuales, las proyecciones de la cantidad de casos futuros de coronavirus están cargados de altos niveles de incertidumbre y probablemente resulten algo imprecisas.

Estas dificultades surgen por varios motivos.

En primer lugar, las propiedades básicas de este patógeno viral -como el período de contagio- aún no han sido establecidas.

En segundo lugar, los investigadores aún no saben cuántos casos hay de contagiados que no presentan síntomas y que, por tanto, no han sido detectados por las autoridades sanitarias y están esparciendo el virus.

En tercer lugar, la mayoría de las personas que sufren este nuevo coronavirus se recuperan y, probablemente, se hacen inmunes a sufrirlo de nuevo. No está claro cómo la cambiante susceptibilidad de la población afectará el contagio futuro de la infección.

A medida que el virus se mueve hacia nuevas regiones y comunidades, encuentra a personas con distintos estados de salud y diferentes estructuras sociales, y ambas cosas afectan la transmisibilidad.

Por último, y probablemente la razón más importante, es que nadie sabe cuál será el impacto de las medidas de control de la enfermedad que se aplican ahora. Las estimaciones actuales de R0 que hacen los epidemiólogos no dicen nada acerca de cómo las cuarentenas o el aislamiento de infectados influenciarán el contagio futuro del virus.

* Joseph Eisenberg es professor de Epidemiología de la Universidad de Michigan.

Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation y traducido al español por Chequeado.com. Lea el original.


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