Nuevo modelo de epidemia dice que el ébola en Liberia "podría terminar en junio"

Un nuevo modelo informático que tiene en cuenta no solo las características del virus y cómo lo transmite, sino también qué se está haciendo para detener su propagación, predice que la epidemia de Ébola en Liberia podría finalizar en junio si continúan las altas tasas actuales de hospitalización y vigilancia .
Los investigadores creen que su herramienta de epidemia de Ébola ofrece pronósticos más realistas.

"Esa es una posibilidad realista pero no una conclusión inevitable", dice John Drake, profesor de ecología en la Universidad de Georgia (UGA), quien dirigió el proyecto para desarrollar el modelo con otros ecólogos en UGA y también en la Universidad Estatal de Pensilvania.

El equipo informa cómo desarrollaron el modelo y corrieron algunos escenarios a través de él, en el diario de acceso abierto PLOS Biología.

El Prof. Drake dice que su modelo epidémico es probablemente el primero en tener en cuenta factores como dónde ocurren las infecciones, dónde se trata a los pacientes, el crecimiento del número de camas de hospital y la adopción de prácticas seguras para el entierro.

Él y sus colegas esperan que la herramienta ayude a las autoridades de salud pública a combatir la epidemia de ébola, porque a diferencia de muchos otros modelos, ofrece pronósticos realistas.

El nuevo modelo Ebola captura lo que es más importante e "ignora el resto"

Los funcionarios de salud pública usan modelos epidémicos para ayudarlos a diseñar e implementar controles de enfermedades. Se han publicado varios modelos de la epidemia de ébola de 2014 en África occidental. Por ejemplo, en septiembre de 2014, un modelo de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) predijo casos de ébola podría superar el medio millón en enero si los esfuerzos para contener la propagación no mejoró dramáticamente.

El profesor Drake dice que muchos de los modelos que se han publicado buscan estimar el número reproductivo del Ébola, la cantidad de nuevas infecciones que una sola persona infectada puede generar.

Él dice que aunque esto es útil, y su modelo también lo es, para obtener una imagen realista, también es necesario tener en cuenta otras cosas, pero no hasta el punto de hacerlo demasiado complicado. Él dice que su modelo "pretende ser intermedio en complejidad: captura todas las cosas que creemos que son más importantes e ignora el resto".

En su documento, el equipo describe cómo en el otoño de 2014, después de un período de gran incertidumbre sobre la epidemia de Ébola en África Occidental, se analizaron cinco escenarios diferentes a través del modelo, cada uno con un conjunto diferente de suposiciones sobre la capacidad del hospital.

En el peor de los casos, que suponía que no aumentarían las camas de hospital, el modelo predijo que para el final de 2014 habría alrededor de 130,000 casos totales de Ébola.

En el mejor de los casos, que suponía una tasa de hospitalización del 85%, o 1.400 camas más por aproximadamente 1.700 casos más, habría alrededor de 50.000 casos en total.

Luego, los autores actualizaron el modelo con los datos recopilados hasta principios de diciembre de 2014. Con base en esa información, el modelo predijo que si se puede mantener la tasa de hospitalización del 85%, la epidemia de Ébola estará contenida en gran medida en junio de 2015 en Liberia.

"Lo que se necesita es mantener el nivel actual de vigilancia y seguir presionando tan fuerte como podamos", insta al profesor Drake.

El modelo muestra cómo los esfuerzos han reducido significativamente las posibilidades de una gran epidemia de ébola

El modelo toma en cuenta variables importantes como infección y configuración del tratamiento, la medida en que la tasa de infección puede variar de persona a persona, la acumulación real de la capacidad hospitalaria a lo largo del tiempo y los cambios en las prácticas de enterramiento.

El modelo utiliza los últimos métodos para aplicar procesos de ramificación, una forma de mantener un registro de todos los resultados de epidemias posibles en proporción a sus probabilidades.

El equipo preparó el modelo con datos de brotes previos de ébola, como el número de pacientes hospitalizados y trabajadores de la salud infectados, por lo que también pudieron estimar los niveles de posibles informes insuficientes, las tasas de propagación en hospitales y fuera, y la efectividad de los controles de enfermedades .

Luego ajustaron el modelo con datos de la Organización Mundial de la Salud (OMS) y el Ministerio de Salud de Liberia que abarca desde principios de julio hasta principios de septiembre de 2014. Liberia continuó agregando más camas de hospital después de esto, por lo que el equipo actualizó esa variable a mediados de diciembre. .

Al utilizar datos reales en lugar de estimaciones de versiones anteriores del modelo, el rango de escenarios futuros es mucho más limitado y muestra cómo los esfuerzos de los grupos internacionales y las autoridades de Liberia han reducido significativamente las posibilidades de una gran epidemia.

El equipo espera que el modelo sea útil más allá de la actual epidemia de ébola. Han diseñado una forma de volver a ajustarlo usando "conjuntos de parámetros plausibles" para que pueda adaptarse a futuros escenarios de respuesta rápida, dice el profesor Drake.

El último informe de situación de la OMS dice que ha habido más de 20,000 casos confirmados, probables y sospechosos de enfermedad por el virus del Ébola en Guinea, Liberia y Sierra Leona, con más de 8,000 muertes.

La incidencia de casos ha disminuido a niveles bajos en Liberia, pero sigue subiendo y bajando en Guinea, "sin una tendencia descendente identificable", según la agencia de salud de la ONU. En Sierra Leona, hay señales de que la incidencia se ha estabilizado, "aunque la transmisión sigue siendo intensa en el oeste del país".

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