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Investigadoras de la Ciudad crearon un modelo matemático que analiza el impacto de un posible doble contagio a grandes escalas, para así entender su dinámica
Paula Bergero y Nara Guisoni, las investigadoras platenses / Conicet
Un equipo de científicas de nuestra ciudad, investigadoras de la Universidad Nacional de La Plata y el Conicet, desarrolló un modelo matemático que permite establecer el impacto de una doble infección en simultáneo de dengue y de Covid-19, cuya finalidad es evitar el retraso en el diagnóstico, ya que ambas enfermedades comparten algunos de los síntomas.
La herramienta, desarrollada por las investigadoras del Instituto de Investigaciones Fisicoquímicas Teóricas y Aplicadas (INIFTA) de la Facultad de Ciencias Exactas de la UNLP, busca así contribuir a los sistemas de salud para abordar la posible coinfección y comprender su dinámica.
Cabe destacar que, apenas desatada la pandemia de Covid-19, organismos como la Organización Mundial de la Salud (OMS), alertaron “sobre los riesgos que podría implicar su desarrollo asociado a una epidemia de dengue, a raíz de distintas dificultades como la subnotificación de los casos o el retraso en el diagnóstico correcto en etapas tempranas; la discontinuidad o interrupción de las medidas de control sobre el Aedes aegypti, el mosquito que lo transmite, ya que algunos síntomas son comunes a ambas enfermedades e, incluso, advirtieron sobre la posibilidad de que ocurran situaciones de coinfección, es decir, pacientes que presenten ambas infecciones a la vez.
En ese marco, las investigadoras desarrollaron una herramienta matemática para proyectar y evaluar distintos escenarios que podrían presentarse en caso de una superposición de ambas enfermedades, y cuyos resultados fueron publicados en la Revista Argentina de Salud Pública (RASP).
“La primera víctima que se cobró la Covid-19 en Chaco -explicó Paula Bergero, una de las autoras de la publicación - fue un caso de coinfección, y aunque se sabía que la doble infección existía, todo el diagnóstico estaba orientado a la nueva enfermedad. Es que ante la confirmación de cualquiera de las dos enfermedades, el sistema de salud en general no busca evidencia de la otra, y por eso los casos de coinfección muchas veces no son identificados. Nuestro trabajo busca alertar sobre el problema y ofrecer una herramienta para comprenderlo”.
La herramienta se basa en modelos matemáticos previos de las dos enfermedades, y describe las dinámicas de propagación de infecciones de dengue y Covid-19 en distintas condiciones epidemiológicas por separado. También aborda la existencia de estados epidemiológicos combinados, en particular la coinfección con ambas, para estimar el impacto de “posibles efectos relacionados con la simultaneidad en la dinámica de la población en situaciones de coinfección”.
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En este modelo utilizado para estudiar la coinfección entre dengue y Covid-19, las expertas tomaron como variables ambas enfermedades con sus particularidades y, para el caso del dengue, al mosquito transmisor.
“Muchas veces – señaló Nara Guisoni, también investigadora y autora del trabajo - cuando dos enfermedades ocurren en simultáneo en una población, hay un efecto directo de una sobre la otra en cada individuo, por ejemplo, facilitando la infección por la otra. Si bien en el caso de dengue y Covid-19 no existen evidencias en ese sentido, es razonable pensar que hay un efecto indirecto entre las dos”.
Por su lado, Bergero explicó que “es posible que la cuarentena para combatir el Covid-19 haya tenido efectos negativos sobre el avance del dengue, aumentando los casos”, y que ello fue estudiado en el modelo matemático, aunque no obstante, observaron que “aunque empeore el brote de dengue, no es obvio lo que pasa con la población que se infecta con las dos enfermedades, porque también influye el momento de la epidemia en que se implementan las medidas. El dengue puede empeorar y sin embargo puede ocurrir que los casos de coinfección se reduzcan o no. Justamente, la situación es compleja y el modelo que diseñamos es una herramienta que puede ser útil para abordarla”.
El modelo desarrollado por las investigadoras de nuestra ciudad también aborda la existencia de estados epidemiológicos combinados, en particular la coinfección con ambas, para estimar el impacto de posibles efectos relacionados con la simultaneidad en la dinámica de la población en situaciones de coinfección.
“Pasa que -añade Guisoni - cuando dos enfermedades ocurren en simultáneo en una población, hay un efecto directo de una sobre la otra en cada individuo, por ejemplo, facilitando la infección por la otra. Si bien en el caso de dengue y Covid-19 no existen evidencias en ese sentido, es razonable pensar que hay un efecto indirecto entre las dos. Por ejemplo, se da el hecho de que el temor de las personas al contagio por coronavirus generó una disminución en la concurrencia a los centros de salud por situaciones de menor gravedad, algo notificado en varios países.
Por su parte, Bergero subraya que el impacto de la superposición de ambas enfermedades aún no está claro: “Hay estudios que informan que la coinfección no empeora el estado de los pacientes, pero también existen otros que la asocian al descenso de glóbulos blancos, neutrófilos, linfocitos y plaquetas, e incluso a un aumento en la mortalidad. De todos modos, el número de casos estudiados es aún muy bajo y, en la actualidad, la coinfección no ha cobrado mayor interés debido a que esta temporada no se registraron muchos casos de dengue”.
Cabe destacar, finalmente, que la infección con SARS-CoV-2, el virus causante del coronavirus, puede ocurrir de manera simultánea a otras de tipo viral, bacteriano o fúngico, es decir por hongos.
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