Esta es la principal conclusión de un estudio que ha usado un modelo matemático para demostrar que el hecho de sustituir a una persona enferma acelera la propagación.
El proceso por el cual una persona sana sustituye a un compañero que solicita la baja por enfermedad se le llama intercambio relacional. Para averiguar qué efecto tiene esto en la difusión de las enfermedades, como la influenza, los investigadores incorporaron este intercambio relacional en un modelo teórico de red dinámica desarrollado por ellos mismos.
En este modelo los individuos que solicitan la baja serían nodos de una red, que serían sustituidos por nuevos nodos susceptibles de contagio al adquirir las conexiones del individuo enfermo.
Ampliación de la red de posibles contagios
“Este intercambio relacional es importante porque el nuevo nodo susceptible de contagio tiene más riesgo de contraer la enfermedad y también incorpora individuos de una región diferente ampliando la red de posibles contagios”, apunta Antoine Allard, investigador postdoctoral del departamento de Física de la Materia Condensada de la Universidad de Barcelona.
“Muchas enfermedades infecciosas se propagan de una persona infectada a una persona sana por el contacto entre ellas. Por ejemplo, en el caso de la influenza yo puedo infectar a la gente con la que vivo, trabajo o con la que voy en el metro, contactos todos ellos que forman una red cuya estructura guía la propagación. Esta red es dinámica cuando los contactos entre personas cambian con el tiempo (por ejemplo una nueva amistad)”, afirma.
Pandemia de influenza A(H1N1) de 2009
Para validar el modelo, los científicos analizaron diferentes series de datos históricas de epidemias de influenza en Estados Unidos, entre ellas la pandemia de A(H1N1) de 2009. La idea era comparar el número y la evolución de los casos observados en series históricas con la predicción del modelo desarrollado por los investigadores.
“En primer lugar comprobamos que se producía el patrón de intercambio relacional para la influenza. Después encontramos una fuerte evidencia de que este intercambio acelera la transmisión antes del punto álgido de la epidemia, un patrón que no lograban captar los modelos de influenza existentes en la actualidad”, según Allard.
Los modelos normalmente predicen que el número de casos de personas enfermas crece de manera exponencial hacia el punto álgido de la epidemia y luego decrece.
“Nuestro modelo predice que un poco antes de este punto deberíamos observar un crecimiento más rápido que el del principio, resultado que es muy interesante porque ese efecto se puede observar solo con la ‘nueva generación’ de modelos y no con los clásicos”.
Estos datos tienen diferentes implicaciones respecto a la sustitución de las personas enfermas durante una epidemia, especialmente teniendo en cuenta estudios recientes que muestran que la evolución del aumento de la transmisibilidad de patógenos disminuye a medida que el patógeno se propaga en una población heterogénea.
Esta disminución sería debida a que los individuos altamente conectados, como serían los profesores o las enfermeras, se infectan al principio de un brote y, una vez que estos individuos se recuperan, el potencial epidémico de la población disminuye.
“En el caso de un proceso como el intercambio relacional, que mantiene conectados a individuos susceptibles de enfermar, podría aumentar el riesgo de desarrollar cepas transmisibles más cambiantes y persistentes”, puntualiza Allard.
Ante esta situación, una medida útil, según los investigadores, podría ser la vacunación de los individuos que tienen funciones sociales de alto riesgo, ya que entonces el intercambio relacional no tendría efectos negativos sobre la progresión del brote.
Ante estos resultados, el siguiente paso del equipo investigador será analizar más enfermedades con este modelo para comprobar si también se produce el efecto del intercambio relacional.
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Fuente: REC
