Previsiones de la transmisión del coronavirus tras la pandemia

La previsión de cuál puede ser la dinámica de transmisión del coronavirus SARS-CoV-2 durante y después de la pandemia es importante para planificar las medidas de salud pública. Un grupo de investigadores de la Harvard T.H. Chan School of Public Health ha publicado un trabajo de modelización matemática que proyecta los posibles escenarios, a la vez que evalúa la duración e intensidad de las medidas de distanciamiento social que podrían ser necesarias para mantener el control sobre el coronavirus.

En un análisis crítico de este estudio, publicado en el recurso Evidencias COVID-19, se destacan los siguientes mensajes derivados de este trabajo:

  • La dinámica de transmisión durante y tras la pandemia del SARS-CoV-2 dependerá de factores como la duración de la inmunidad.
  • Si la inmunidad al SARS-CoV-2 disminuye de la misma manera que en coronavirus similares, es probable que ocurran brotes recurrentes durante el invierno en los próximos años.
  • Si la inmunidad al SARS-CoV-2 es permanente, el virus podría desaparecer en cinco años o más después de causar un brote importante
  • La intensidad y la cronología de los brotes tras la etapa de pandemia dependerán del grado y duración de la inmunidad grupal adquirida durante el brote pandémico, así como de las medidas de control implementadas, como el distanciamiento social.
  • También dependerá de la época del año en que se establezca la infección generalizada por SARS-CoV-2, la magnitud de la variación estacional en la transmisibilidad y el nivel de inmunidad cruzada que existe entre el SARS-CoV-2 y otros coronavirus.
  • El distanciamiento social intermitente durante los brotes que se produzcan tras la etapa de pandemia puede mantener la demanda de cuidados intensivos dentro de márgenes aceptables; y podría, por tanto, ser necesario hasta el 2022, a menos que la capacidad de atención a pacientes críticos se incremente sustancialmente o se disponga de un tratamiento o vacuna.
  • Las evaluaciones serológicas poblacionales pueden contribuir a comprender el alcance y la duración de la inmunidad al SARS-CoV-2, y así determinar mejor la potencial dinámica del virus tras la etapa de pandemia.

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