Abstract

BORRACCI, Raul A  and  GIGLIO, Norberto D. Forecasting the effect of social distancing on COVID-19 autumn-winter outbreak in the metropolitan area of Buenos Aires. Medicina (B. Aires) [online]. 2020, vol.80, suppl.3, pp.7-15. ISSN 0025-7680.

La estimación mediante modelos matemáticos del efecto de una epidemia sobre la salud pública constituye una herramienta útil para evaluar la viabilidad de las políticas tendientes a controlar el brote. El objetivo de este estudio fue desarrollar un modelo de simulación dinámica dependiente del tiempo para pronosticar el brote de otoño-invierno de COVID-19 en el área metropolitana de Buenos Aires y evaluar el efecto del distanciamiento social en la propagación de la epidemia. El modelo utilizado fue el de "Susceptible-Expuesto-Infeccioso-Recuperado" que incorporó compartimentos para evaluar posibles intervenciones tales como cuarentena, aislamiento y tratamiento. En un escenario de baja intervención que incluye solo 2 semanas de aislamiento para viajeros internacionales y sus contactos, el modelo estimó un pico máximo de casi 90 000 casos sintomáticos para principios de mayo. Para un escenario de intervención con cuarentena obligatoria durante un período de 5 meses, la curva de casos se aplanó y se alejó a medida que aumentaba la proporción de individuos en cuarentena. Se constató que el pico máximo aparecía entre el 8 de mayo y el 8 de julio, según la estrategia de cuarentena, y el número promedio de casos sintomáticos infecciosos fue 46 840, 30 494, 23 164, 16 179 y 13 196 cuando el 10%, 20%, 30%, 40% y 50% de la población permaneció en una cuarentena continua de 5 meses, respectivamente. Solo la cuarentena obligatoria fue capaz de retrasar el pico máximo de infección y reducir significativamente el número total de individuos infectados y muertes en un plazo de 150 días. La interrupción de la cuarentena antes de los 120 días de su inicio podría generar un brote aún más grave 30 días después y sobrepasar los escasos recursos médicos disponibles para el cuidado intensivo de pacientes críticos.

Keywords : Coronavirus; Epidemia; Brote; Modelo matemático; Argentina.

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