Los potenciales riesgos de las enfermedades suelen estar atenuados gracias a los sistemas de vigilancia que permiten detectar cambios en los patrones de las patologías y actúan como alerta temprana para anticipar brotes de enfermedades emergentes. Según una reciente investigación, los valores atípicos en casos de enfermedad similar a la influenza, detectados en 16 países, precedieron a los primeros picos de COVID-19. Con lo cual, los científicos advirtieron que se podría haber tratado de una propagación no detectada de COVID-19.
El Sistema Mundial de Vigilancia y Respuesta a la Influenza (GISRS) de la Organización Mundial de la Salud (OMS) es una red de centros y laboratorios en 123 estados miembros de la entidad que recolectan muestras respiratorias para las pruebas de influenza. Los datos de estos laboratorios están disponibles a través de FluNet, una herramienta confeccionada para monitorear las tendencias de la influenza.
En un nuevo estudio recientemente publicado en PLOS Medicine, un grupo de científicos de la Universidad de Washington, EEUU, evaluó los valores atípicos en casos de enfermedad similar a la influenza (ILI, por sus siglas en inglés) con registros negativos de influenza de 2020 en comparación con las tendencias de los cinco años anteriores entre 28 países con vigilancia de ILI establecida y una alta incidencia de COVID-19.
El equipo encontró que en 16 países, los valores atípicos en este conjunto de datos precedieron a los primeros picos de COVID-19 informados con un tiempo previo de 13,3 semanas.
Los primeros valores atípicos ocurrieron durante la semana del 13 de enero de 2020 en Perú, Filipinas, Polonia y España. En los Estados Unidos y el Reino Unido, los valores atípicos en el conjunto de datos fueron detectables la semana del 9 de marzo de 2020, de 4 a 6 semanas antes de la primera semana del pico de COVID-19 informado. En algunos países se observaron tiempos de retraso de más de 20 semanas.
Los investigadores sugirieron que estos valores atípicos pueden representar una propagación no detectada de COVID-19 a principios de ese año.
“Nuestras conclusiones resaltan la importancia de fortalecer las redes de vigilancia de enfermedades de rutina para mejorar la capacidad de identificar enfermedades nuevas e informar las respuestas de salud pública a escala mundial”, comentó Natalie L. Cobb, profesional de la División de Medicina Pulmonar de Cuidados Intensivos y del Sueño del Departamento de Medicina de la Universidad de Washington en Estados Unidos.
“En el primer año de la pandemia de COVID-19, encontramos aumentos en los casos de enfermedades respiratorias distintas de la influenza antes de los primeros brotes importantes de COVID-19 informados, lo que sugiere que la COVID-19 puede haberse propagado mucho más rápido de lo que se informó inicialmente a nivel mundial. Proponemos utilizar el seguimiento automatizado de enfermedades respiratorias en las redes de vigilancia existentes para identificar nuevos brotes en tiempo real como un tipo de sistema de alerta temprana”, completó la investigadora.
La detección temprana de brotes virales respiratorios, como el SARS-CoV-2, es clave para la respuesta de salud pública y las medidas de mitigación. En este estudio, se utilizaron datos de vigilancia de rutina de la influenza para detectar valores atípicos en la enfermedad similar a la influenza (ILI) durante la pandemia de COVID-19 que podrían sugerir la propagación del SARS-CoV-2.
Los autores presumieron que el uso de métodos basados en datos identificaría un mayor número de casos de ILI negativos para influenza antes de los picos informados de COVID-19.
“Hasta donde sabemos, este es el primer estudio que evalúa las tendencias en ILI negativas para influenza en varios países a nivel mundial durante la pandemia de COVID-19″, indicó Cobb.
Al comparar los picos de COVID-19 informados con los valores atípicos en ILI con influenza negativa, los especialistas observaron que las diferencias de tiempo fueron especialmente pronunciadas en los países de ingresos medios altos y bajos.
Por ejemplo, en Perú, el primer caso atípico, que se detectó en enero de 2020 usando el modelo primario e interpolado, ocurrió 7 semanas antes del primer caso de COVID-19 informado (2 de marzo de 2020) y 20 semanas antes del primer caso de COVID-19. pico (1 de junio de 2020).
En muchos países de ingresos bajos y medianos, incluidos Bolivia, Colombia y Mozambique, el primer caso atípico ocurrió cerca del momento en que se notificó el primer caso de COVID-19 y varias semanas antes del primer pico.
“Es probable que los tiempos de retraso observados se vean afectados tanto por la solidez de las estructuras de informes de salud pública como por las políticas locales”, aportó Cobb.
Por ejemplo, la disponibilidad limitada de pruebas al principio de la pandemia puede haber dado lugar a la notificación insuficiente de casos y al retraso en la adopción de medidas políticas. Las estimaciones del exceso de mortalidad por COVID-19 han sugerido que la cantidad de muertes acumuladas fue mucho mayor que la cantidad de muertes informadas en países como India, Rusia, México, Brasil, Indonesia y Pakistán.
En resumen, este estudio demuestra un papel potencial para la detección automatizada de valores atípicos en la identificación y el control de nuevos patógenos respiratorios mediante redes de vigilancia de la influenza.
“Desarrollar las redes de vigilancia de enfermedades respiratorias existentes será esencial para mejorar nuestra respuesta a futuras pandemias y limitar la morbilidad y la mortalidad a nivel mundial”, concluyó Cobb.
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