El impacto del COVID-19 y H1N1 en ciudades de EE. UU. en solo semanas

Científicos de salud pública de la Universidad de Columbia utilizaron simulaciones avanzadas para rastrear la propagación de la pandemia de H1N1 en 2009 y la pandemia de COVID-19 en 2020 en los Estados Unidos. Los resultados mostraron cuán rápidamente pueden expandirse las pandemias respiratorias y por qué detenerlas a tiempo es un desafío. Publicado en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences, esta investigación es la primera que compara directamente cómo se movieron estas dos pandemias a través de las áreas metropolitanas de EE. UU.

Ambos brotes tuvieron consecuencias significativas en el país. La pandemia de H1N1 de 2009 resultó en 274,304 hospitalizaciones y 12,469 muertes, mientras que la pandemia de COVID-19 ha sido aún más devastadora, con 1.2 millones de muertes confirmadas hasta la fecha.

Modelando la propagación en las ciudades

Los investigadores se propusieron comprender cómo viajaron estas pandemias geográficamente para mejorar la planificación ante futuros brotes. Para ello, combinaron información detallada sobre la propagación de cada virus con modelos computacionales que consideraron el transporte aéreo, los desplazamientos diarios y la posibilidad de eventos de superspreading. Su análisis se centró en más de trescientas áreas metropolitanas de EE. UU.

Expansión rápida antes de las advertencias tempranas

Las simulaciones revelaron que ambas pandemias ya estaban circulando ampliamente en la mayoría de las áreas metropolitanas en cuestión de semanas. Esta transmisión generalizada a menudo ocurrió antes de que se detectaran casos tempranos o se implementaran medidas de respuesta gubernamental. Aunque H1N1 y COVID-19 siguieron diferentes rutas entre las localidades, ambas dependieron de centros de transmisión compartidos, incluyendo áreas metropolitanas importantes como Nueva York y Atlanta. El transporte aéreo desempeñó un papel mucho mayor que los desplazamientos diarios en impulsar esta rápida propagación. Al mismo tiempo, los patrones de transmisión impredecibles generaron una incertidumbre significativa, dificultando anticipar dónde surgirían los brotes en tiempo real.

El autor principal del estudio, Sen Pei, PhD, profesor asistente de ciencias de la salud ambiental en la Escuela Mailman de Salud Pública de Columbia, afirmó: "La rápida y incierta propagación de las pandemias de H1N1 en 2009 y COVID-19 en 2020 subraya los desafíos para la detección y el control oportunos. Ampliar la cobertura de vigilancia de aguas residuales, junto con un control efectivo de infecciones, podría ralentizar potencialmente la propagación inicial de futuras pandemias".

Vigilancia de aguas residuales y preparación para pandemias

Investigaciones previas han destacado el valor de la vigilancia de aguas residuales como herramienta de advertencia temprana. Este nuevo estudio refuerza esta idea, mostrando que expandir el monitoreo de aguas residuales podría desempeñar un papel importante en la mejora de la preparación ante pandemias y en la desaceleración de la transmisión temprana.

Lecciones más allá de H1N1 y COVID-19

Además de reconstruir la propagación de las últimas dos pandemias, los investigadores desarrollaron un marco flexible que puede utilizarse para estudiar las etapas iniciales de otros brotes. Si bien el movimiento humano, especialmente el transporte aéreo, es un factor clave en la propagación de pandemias, el equipo también notó que otros factores influyen en cómo se desarrollan los brotes. Estos incluyen la demografía de la población, los calendarios escolares, las vacaciones de invierno y los patrones climáticos.

El primer autor del estudio es Renquan Zhang, de la Universidad de Tecnología de Dalian, en Dalian, China. Los autores adicionales incluyen a Rui Deng y Sitong Liu de la misma universidad; Qing Yao y Jeffrey Shaman de la Universidad de Columbia; Bryan T. Grenfell de Princeton; y Cécile Viboud de los Institutos Nacionales de Salud.

Durante más de diez años, Jeffrey Shaman y sus colegas, incluido Sen Pei, han trabajado para mejorar los métodos de seguimiento y simulación de la propagación de enfermedades infecciosas como la influenza y COVID-19. Sus herramientas de pronóstico en tiempo real estiman cuán rápido crecen los brotes, dónde es probable que se propaguen y cuándo pueden alcanzar su punto máximo, ayudando a guiar la toma de decisiones en salud pública.

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