COVID-19 | ¿Cuál es el porcentaje de la población que debe ser vacunada para comenzar a controlar la pandemia?

Los científicos de datos de Mayo Clinic que desarrollaron un modelado computarizado de gran precisión para predecir las tendencias de los casos de COVID-19 en Estados Unidos cuentan con una investigación nueva que muestra la importancia de una tasa alta de vacunación, cerca del 80%, para reducir la cantidad de casos y controlar la pandemia.

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La vacunación está marcando una diferencia enorme en Minnesota, por ejemplo, y evita que el nivel actual de casos positivos se convierta en una emergencia que desborde las unidades de cuidados intensivos y que produzca más enfermedad y muertes, de conformidad con un estudio publicado en la revista Mayo Clinic Proceedings.

En el estudio, se detallan la gran importancia de las tendencias de vacunación para el curso futuro de la pandemia y cómo el modelado predictivo de la COVID-19 de Mayo Clinic puede evaluar las tendencias futuras con base en el ritmo de vacunación.

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Los investigadores de Mayo Clinic estiman que, esta primavera, habría un pico con más de 800 pacientes en las unidades de cuidados intensivos de los hospitales de Minnesota si no se hubiera desarrollado ninguna vacuna. Las proyecciones tienen en cuenta las variantes nuevas del virus SARS-CoV-2, al igual que las medidas de salud pública y los estándares para el uso de mascarillas actuales.

Los niveles censales previstos de las unidades de cuidados intensivos serían superiores al doble de la cantidad de pacientes con COVID-19 hospitalizados en Minnesota el 1 de diciembre, en el pico de la última ola del año pasado.

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“Es muy difícil desentrañar cuánto de esta elevada tasa de contagio en este momento se debe a variantes nuevas o a cambios en el comportamiento social”, indican los autores, pero “sin importar el motivo, de no haber vacunaciones en el entorno actual, se hubiera producido la mayor ola hasta la fecha”.

En el estudio se estima que, si Minnesota hubiera vacunado al 75 % de la población para principios de abril, el promedio de casos en 7 días cada 100.000 residentes, la cantidad de pacientes con COVID-19 hospitalizados y en unidades de cuidados intensivos se desplomarían para principios de julio.

“Según el modelo, este nivel de vacunación suprimiría por completo el crecimiento (incluso ante el aumento reciente de la tasa de contagio) y disminuiría inmediatamente los casos y las hospitalizaciones a niveles muy bajos”, dicen los autores.

El estudio de Mayo Clinic estuvo a cargo de Curtis Storlie, Ph. D., y Sean Dowdy, M. D. Su equipo desarrolló el modelo computarizado para el pronóstico de la repercusión de la COVID-19 en la ocupación de los hospitales que ha ayudado a guiar la respuesta de Mayo Clinic ante la pandemia. El modelado predictivo de Mayo Clinic también se compartió con los líderes de la salud pública de Minnesota a fin de ayudar a fundamentar las decisiones claves el año pasado.

El pronóstico de Mayo Clinic sobre las tendencias nacionales de la COVID-19 está disponible en línea en el centro de recursos de la COVID-19 de Mayo Clinic.

Cuando la pandemia surgió el año pasado, los científicos de datos de Mayo Clinic desarrollaron un modelado predictivo para evaluar dónde y cómo se producirían los focos de COVID-19. El modelo predijo correctamente el momento y la magnitud de las olas de casos de COVID-19 y las hospitalizaciones, lo que permitió a Mayo Clinic prepararse, además de garantizar que pudiera brindar la mejor atención médica y mantener seguros a los pacientes y al personal.

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