Con la temporada de incendios forestales en pleno apogeo, un brote de COVID-19 en un campamento de bomberos grande tradicional es un desastre potencial. Una fuerza de trabajo transitoria y de alta densidad de bomberos y voluntarios responde a los incendios mientras permanece en lugares cerrados con condiciones de higiene limitadasque podría facilitar la propagación de una enfermedad respiratoria contagiosa.
Para apoyar a las agencias de bomberos a medida que continúan con su trabajo de misión crítica, un equipo que incluye a expertos de la Universidad Estatal de Colorado ha desarrollado un ejercicio de modelado epidemiológico para el Servicio Forestal del USDA y otros administradores de incendios que demuestra riesgos potenciales y varios escenarios que COVID-19 podría plantear.para la comunidad de manejo de incendios. Su modelo se publica en la revista fuego .
El informe es coautor de Jude Bayham, profesor asistente del Departamento de Economía Agrícola y de Recursos de CSU; y Erin Belval, científica investigadora del Departamento de Manejo de Bosques y Pastizales de CSU; con el primer autor Matthew P. Thompson, investigador forestalen la Estación de Investigación de las Montañas Rocosas del Servicio Forestal del USDA. Bayham y Belval trabajaron con Thompson en el estudio bajo un acuerdo de empresa conjunta de larga data con el Servicio Forestal sobre investigación relacionada con incendios forestales, que opera principalmente a través de una asociación con el Warner College of Natural Resources. Thompsonsirve como enlace del equipo con la comunidad de manejo de incendios.
Los investigadores desarrollaron un modelo de simulación de COVID-19 en el contexto de un incidente de incendio forestal en el que la población de bomberos cambia con el tiempo. Luego, el equipo analizó una variedad de escenarios con diferentes tasas de transmisión de infecciones, porcentajes de trabajadores que llegan y están infectadosy tasas de mortalidad.
Aplicaron su modelo a datos reales de población de bomberos de tres incendios forestales recientes: Highline, Lolo Peak y Tank Hollow, para ilustrar la dinámica potencial de un brote.
Durante el incendio de Highline en Idaho, por ejemplo, que en su apogeo tuvo más de 1.000 bomberos en el lugar, en el peor de los casos se habrían visto cerca de 500 infecciones y en el mejor de los casos ocho infecciones. Los investigadores utilizaron ununa variedad de tasas de letalidad por infección para estimar las posibles muertes debidas al COVID-19 en los incendios, que van desde un mínimo de 0,1% hasta un "extremo" de 2%, con un promedio, o mejor estimación, de 0,3%.
El modelo no es una predicción
Como la mayoría de los ejercicios de modelado, el informe no pretende predecir números reales; más bien, es una herramienta para comparar diferentes escenarios y analizar cómo varias intervenciones podrían tener efectos pequeños o grandes.
"Existe una necesidad en la comunidad de modelos de comunicar mejor lo que podemos y no podemos aprender de los modelos", dijo Bayham. "El modelo en sí no pretende ser predictivo en el sentido de la cantidad de casos o muertes, porque haytantas cosas en movimiento ".
Bayham dijo que el modelo proporciona información sobre los beneficios relativos de dos estrategias de mitigación de riesgos: detección e implementación de medidas de distanciamiento social en los campamentos.
Descubrieron que una detección agresiva tan pronto como los bomberos lleguen al campamento podría reducir la propagación de la infección, pero esos beneficios disminuyen a medida que un incendio forestal se prolonga. Para campañas más largas que duran varios meses, medidas agresivas de distanciamiento social, incluido un mayor uso desesiones informativas, campamentos para dormir dispersos y operar bajo el concepto de "módulo como uno", sería más efectivo para reducir las infecciones que la detección. El "módulo como uno" es una adaptación de distanciamiento social en la que una tripulación opera principalmente de manera normal pero se aísla de los demás.aislando igualmente a las tripulaciones.
"Todo se reduce a la exposición, que es un concepto básico de gestión de riesgos", dijo Thompson. "Reducir la exposición de las personas susceptibles a las que pueden ser infecciosas es la idea detrás de la detección y el distanciamiento social. Nuestros resultados subrayan la importancia deimplementar estas medidas de mitigación de riesgos y proporcionar información sobre cómo las características de un incidente de incendio forestal influyen en la efectividad de estas mitigaciones ".
Bayham agregó: "Ambas intervenciones son útiles y ambas tienen un efecto, pero cada una tiene momentos y lugares en los que son aún más efectivas".
Estos hallazgos podrían ayudar a informar a la comunidad de manejo de incendios forestales a medida que desarrolla una guía para las estrategias de respuesta a incendios durante la pandemia.
Thompson agregó: "Soy afortunado de haber trabajado con Jude y Erin durante varios años y, en mi opinión, su profundidad y amplitud colectiva de experiencia es especialmente adecuada para abordar este problema complejo. Estamos agradecidos por el apoyodel Programa Conjunto de Ciencia del Fuego y más ampliamente de la comunidad de manejo de incendios para continuar con este importante trabajo ".
Ampliando el trabajo
El equipo continuará su trabajo con un premio de $ 74,200 del Programa Conjunto de Ciencia del Fuego a través del acuerdo de empresa conjunta de la Estación de Investigación de las Montañas Rocosas del Servicio Forestal del USDA. Planean extender su modelo y crear un tablero interactivo para que las agencias brinden información real.modelado de tiempo y apoyo a la evaluación de riesgos a medida que continúa la temporada de incendios.
También están trabajando en un modelo que sería más adecuado para analizar las implicaciones de los brotes de COVID-19 a lo largo de la temporada, distribuidos en múltiples incendios y distancias geográficas.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad Estatal de Colorado . Original escrito por Anne Manning. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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