A medida que se acumulan datos sobre casos y muertes de COVID-19, los investigadores han observado patrones de picos y valles que se repiten casi semanalmente. Pero entender qué está impulsando esos patrones sigue siendo una pregunta abierta.
Un estudio publicado esta semana en mSystems informa que esas oscilaciones surgen de variaciones en las prácticas de prueba y el informe de datos, en lugar de las prácticas sociales sobre cómo se infectan o tratan las personas. Los resultados sugieren que los modelos epidemiológicos de enfermedades infecciosas deberían tener en cuenta los problemas de diagnóstico e informes.
"La práctica de adquirir datos es tan importante a veces como los datos en sí mismos", dijo el biólogo computacional Aviv Bergman, Ph.D., en el Colegio de Medicina Albert Einstein en la ciudad de Nueva York, y el microbiólogo Arturo Casadevall, MD, Ph.D., En la Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health en Baltimore, Maryland. Bergman y Casadevall trabajaron en el estudio con Yehonatan Sella, Ph.D., en Albert Einstein, y el médico y científico Peter Agre, Ph.D.,en Johns Hopkins.
El estudio comenzó cuando Agre, que ganó el Premio Nobel de Química en 2003, notó que las fluctuaciones semanales precisas en los datos estaban claramente relacionadas con el día de la semana. "Nos volvimos muy sospechosos", dijo Bergman.
Los investigadores recopilaron el número total de pruebas diarias, pruebas positivas y muertes en datos nacionales de EE. UU. Durante 161 días, desde enero hasta finales de junio. También recopilaron datos específicos de la ciudad de Nueva York y datos específicos de Los Ángeles desde principiosDe marzo a fines de junio. Para comprender mejor los patrones oscilantes, realizaron un análisis del espectro de potencia, que es una metodología para identificar diferentes frecuencias dentro de una señal a menudo se usa en el procesamiento de señales e imágenes, pero los autores creen que el nuevo trabajo representaprimera aplicación a datos epidemiológicos.
El análisis apuntó a un ciclo de 7 días en el ascenso y caída de nuevos casos nacionales, y ciclos de 6,8 días y 6,9 días en la ciudad de Nueva York y Los Ángeles, respectivamente. Esas oscilaciones se reflejan en los análisis que han encontrado,por ejemplo, que la tasa de mortalidad es más alta al final de la semana o el fin de semana.
Alarmados por la consistencia de la señal, los investigadores buscaron una explicación. Informaron que un aumento en las reuniones sociales los fines de semana probablemente no era un factor, ya que el tiempo desde la exposición al coronavirus hasta mostrar síntomas puede variar de 4 a 414 días. Los análisis anteriores también han sugerido que los pacientes recibirán una atención de menor calidad más adelante en la semana, pero el nuevo análisis no apoyó esa hipótesis.
Luego, los investigadores examinaron las prácticas de informes. Algunas áreas, como la ciudad de Nueva York y Los Ángeles, informan las muertes según el momento en que murió el individuo. Pero los datos nacionales publican las muertes según el momento en que se informó la muerte, no cuando ocurrió.conjuntos de datos que informan la fecha de fallecimiento, en lugar de la fecha del informe, las oscilaciones aparentes desaparecen. Discrepancias similares en el informe de casos explicaron las oscilaciones encontradas en los datos de casos nuevos.
Los autores del nuevo estudio señalan que las interacciones de fin de semana o la calidad de la atención médica pueden influir en los resultados, pero estos factores sociales no contribuyen significativamente a los patrones repetidos.
"Estas oscilaciones son un presagio de problemas en la respuesta de salud pública", dijo Casadevall.
Los investigadores enfatizaron que no existe conexión entre el número de pruebas y el número de casos, y que a menos que las prácticas de reporte de datos cambien, las oscilaciones permanecerán ". Y mientras haya personas infectadas, estas oscilaciones, debido a fluctuaciones ensiempre se observará la cantidad de pruebas administradas e informes ", dijo Bergman," incluso si la cantidad de casos disminuye ".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Sociedad Americana de Microbiología . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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