Prueba de respuestas a través de la epidemiología computacional basada en agentes (TRACE)
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RASTRO
RASTRO (Testing Responses through Agent-based Computational Epidemiology) es un esfuerzo colaborativo de investigadores de The Brookings Institution y la Universidad de Washington en St. Louis para producir un sofisticado modelo de simulación computacional para informar las respuestas políticas a la pandemia de COVID-19 en los Estados Unidos. En esta página se presentan los resultados de nuestro análisis inicial con el modelo y un tablero interactivo para permitir el compromiso directo con los resultados de la simulación.
Resultados clave
A continuación, resumimos seis resultados clave de nuestro análisis inicial con el modelo TRACE. Se puede acceder a más detalles relacionados con cada resultado desde los hipervínculos de cada sección.
1. La represión es un objetivo alcanzable
Nuestro modelo sugiere que existen estrategias de intervención que pueden reprimir la propagación de COVID-19 al tiempo que se levantan las medidas de distanciamiento social masivo actualmente vigentes en gran parte de los Estados Unidos. La supresión significa no solo aplanar la curva mediante la propagación de infecciones a lo largo del tiempo, sino una contención continua que evita la propagación sostenida y una gran cantidad de casos nuevos. Un objetivo principal de TRACE es identificar políticas que produzcan una verdadera supresión de la epidemia al tiempo que relajan gradualmente el distanciamiento social.
Figura 1. El relajamiento del distanciamiento social con la capacidad nacional actual para realizar pruebas y rastrear contactos aplana la curva (curva azul). Una relajación más gradual del distanciamiento social combinada con pruebas ampliadas y políticas de cuarentena pueden producir una verdadera supresión (curva verde). En ausencia de nuevas infecciones de otros lugares, los tres escenarios muestran que los casos eventualmente caen a cero, pero la carga acumulada de enfermedad es mucho mayor para las curvas roja y azul.
La forma en que se diseñan e implementan las políticas de prueba y rastreo puede ser muy importante para el éxito en la contención de la propagación de la epidemia. Estas opciones incluyen:
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- cuántas pruebas de cada tipo (PCR y serológicas) están disponibles por día,
- qué tan precisos son,
- a quien se les da,
- qué acción se toma en función de los resultados,
- y cuánta capacidad hay para rastrear contactos diarios.
En general, simulamos una amplia gama de escenarios de implementación de políticas (un total de 10,000 diferentes opciones). Nuestras simulaciones sugieren que existen múltiples formas de utilizar las pruebas y el rastreo para sustituir total o parcialmente el refugio en el lugar y otras medidas de distanciamiento social.
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2. La política debe ser robusta a la incertidumbre
En términos generales, hay dos tipos de incertidumbre que enfrentan los responsables de la formulación de políticas que utilizan modelos como insumo para la toma de decisiones:
- Incertidumbre epidemiológica sobre la biología subyacente del coronavirus COVID-19 y cómo se propaga
- Incertidumbre del modelo : incluso para un solo conjunto de supuestos epidemiológicos, puede haber una variedad de posibles resultados proyectados para una sola política (en parte debido a la probabilidad aleatoria que refleja la variación natural en el tiempo y el espacio en el mundo real, y en parte debido a las opciones de modelado)
Las opciones de políticas específicas que son más efectivas dependen en parte de los aspectos subyacentes de la epidemiología, muchos de los cuales siguen siendo inciertos. Éstas incluyen:
- la tasa de reproducción inicial de la enfermedad,
- el grado en que los casos asintomáticos son capaces de infectar a otros,
- cuánta inmunidad de fondo ya se ha creado en la población,
- y cuántas personas contagiosas hay al comienzo de la nueva política
Simulamos cómo les fue a las políticas en una amplia gama de posibles escenarios epidemiológicos, desde los más desfavorables hasta los más favorables. (Consulte aquí para obtener más detalles y definiciones).
Figura 2. La misma política puede producir múltiples resultados según los parámetros epidemiológicos subyacentes.
A robusto La respuesta política debe tener en cuenta esta incertidumbre y estar diseñada para funcionar bien incluso en el peor escenario proyectado. (En todos los cuadros de resultados restantes a continuación, asumimos los parámetros epidemiológicos más desfavorables simulados).
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3. La adherencia es fundamental
Al igual que en el mundo real, los agentes de nuestro modelo pueden optar por ignorar el distanciamiento social o las órdenes de cuarentena. Para las políticas que simulamos, el éxito o el fracaso a menudo dependen fundamentalmente de cómo responda la gente.
Figura 3. La baja adherencia puede socavar cualquier política. Aquí se muestra una política que suprime con éxito la epidemia cuando la adherencia es alta, pero lo hace mal cuando la adherencia baja. Por lo tanto, un objetivo central de la política debería ser fomentar la adhesión a través de mensajes consistentes y generalizados, y hacer que el autoaislamiento sea financieramente y logísticamente factible para cualquier estadounidense si fuera necesario.
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4. Relajar gradualmente el distanciamiento social
El número de reproducción efectivo de una epidemia ( R ) depende en parte del número promedio de contactos cercanos que las personas tienen cada día. Las políticas más efectivas continúan minimizando estos contactos incluso cuando se reabren otras partes de la economía.
Figura 4. Con una capacidad limitada para evaluar y rastrear a las personas infectadas, mantener el cierre temporal de escuelas y el trabajo remoto para aproximadamente el 33% de los trabajadores supera estrictamente el relajamiento del distanciamiento social de una sola vez.
Esperar para liberar el distanciamiento social hasta que el número de infecciones activas haya disminuido aumenta significativamente las posibilidades de que las políticas posteriores de prueba y rastreo tengan éxito.
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5. Con capacidad de prueba limitada, no priorice los síntomas
Es probable que nuestra capacidad de prueba actual sea insuficiente para suprimir la epidemia si continuamos dirigiendo las pruebas a individuos sintomáticos. Nuestras simulaciones proyectan que, a menos que podamos duplicar el número de pruebas de PCR diarias disponibles, una estrategia más eficaz es asumir que los individuos sintomáticos están infectados y pedirles que se autoaislen durante dos semanas, reservando las pruebas para posibles portadores asintomáticos y poblaciones prioritarias (personas mayores , trabajadores de la salud, fuerzas del orden, etc.) Este resultado concuerda con las llamadas de Paul Romer dejar de probar a las personas equivocadas, pero encontramos que esta estrategia aún puede funcionar sin realizar pruebas masivas a millones de estadounidenses por día.
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Figura 5. Cuando la capacidad de prueba es baja, priorizar las pruebas a los contactos de los casos sintomáticos y pedir a los individuos sintomáticos que se aíslen por sí mismos supera significativamente las pruebas a los que tienen síntomas.
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6. Las pruebas serológicas masivas pueden ayudar ... pero solo si las pruebas son precisas
Una estrategia prometedora consiste en combinar la prueba de PCR con pruebas serológicas (de anticuerpos). Al identificar a las personas que sin saberlo han estado expuestas al virus y librarlas de las órdenes de distanciamiento social / cuarentena, podemos potencialmente liberar la capacidad de prueba de PCR más limitada y minimizar la interrupción al permitir que aquellos con inmunidad potencial vuelvan a las actividades económicas.
Sin embargo, ha quedado claro que muchas pruebas serológicas existentes presentan altas tasas de falsos positivos. Confiar en estas pruebas como parte de una estrategia nacional podría ser contraproducente al dejar inmunes a las personas que de hecho son susceptibles o están infectadas.
Figura 6. Las pruebas serológicas muy inexactas pueden socavar las políticas exitosas al liberar a las personas susceptibles del distanciamiento social demasiado pronto.
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