Propuestas para el control y la mitigación de la diseminación de COVID-19: un manejo estratégico de la enfermedad

Abstract

La velocidad de diseminación del COVID-19 en el mundo llevó a que los países afectados cerraran sus fronteras y tomaran medidas de distanciamiento social. Después de seis meses de que la enfermedad fuera declarada pandemia, muchos países están tomaron medidas de flexibilización del aislamiento, aunque sin una vacuna o un medicamento capaz de enfrentar la infección por el SARS-CoV-2, la situación podría revertirse en cualquier momento. El objetivo del presente trabajo fue proponer un algoritmo de decisión tendiente a optimizar las detecciones de casos asintomáticos y administrar la cuarentena de una manera estratégica, para así evitar la diseminación del virus y tender hacia una normalidad administrada. Se elaboró una propuesta tentativa de optimización y ordenamiento de pruebas de detección del SARSCoV-2, basada en el análisis de muestras compuestas reunidas a partir de aquellas tomadas de manera individual a personas asintomáticas que integran cohortes de interés. Se definieron cohortes según su función en la sociedad o grado de vulnerabilidad. El algoritmo contempla variables como la prioridad de la cohorte, el número de integrantes de los grupos de análisis dentro de cada cohorte, el contacto intragrupal e intergrupal, la vulnerabilidad al contagio por la actividad desarrollada y el tiempo transcurrido desde que se realizó la prueba por última vez. Se ilustró la propuesta con cohortes hipotéticas definidas, con un único grupo de análisis para simplificar, y se comprobó que la aplicación de la herramienta permite establecer de una manera racional un orden de prioridad para realizar las pruebas en grupos críticos de la sociedad. Esta herramienta permitirá optimizar recursos y disminuir el impacto de la enfermedad en la salud, la sociedad y la economía de una región.

COVID-19 spread rapidly throughout the world, leading most of the affected countries to close their borders and to establish lockdown in different versions. Three months after the pandemic started, many countries are making decisions tending to relax the lockdown, although without a vaccine or treatment capable of confronting SARS-CoV-2 infection, the situation could be reversed at any time. In this context, the aim of this work was to propose a decision algorithm that will allow the optimization of asymptomatic case detections and the strategic management of quarantine to prevent the spread of the virus and to allow a new controlled normality. This tentative proposal was developed to optimize the number of tests for the detection of SARS-CoV-2, analyzing composite samples (group analysis) that combine individual ones taken from different people that integrate the group of interest. Groups were defined according to their critical role in society and/or because they belong to vulnerable groups. The algorithm takes into account the following variables: group priority, number of members within the group, intragroup and intergroup contact, contact vulnerability due to the activity, and time elapsed since last testing. The proposed tool rationally allows to establish a priority order to assess critical groups in society. Furthermore, this tool could optimize the available resources, reducing the impact on a region's health, society, and economy.