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Modelo matemático de coinfección del Dengue y COVID-19 una primera aproximación / Mathematical modelling of dengue-COVID-19 coinfection: a first approximation
Bergero, Paula; Guisoni, Nora.
  • Bergero, Paula; Grupo de Modelado y Simulación de la Transmisión de Enfermedades Infecciosas. Instituto de Investigaciones Fisicoquímicas Teóricas y Aplicadas, Universidad Nacional de La Plata, Argentina. Buenos Aires. AR
  • Guisoni, Nora; Grupo de Física Computacional en Materia Condensada, Física Estadística y Sistemas Biológicos. Instituto de Investigaciones Fisicoquímicas Teóricas y Aplicadas, Universidad Nacional de La Plata, Argentina. Buenos Aires. AR
Rev. argent. salud publica ; 13(Suplemento COVID-19): 1-8, 2021.
Article in Spanish | LILACS, ARGMSAL, BINACIS | ID: biblio-1247765
RESUMEN

INTRODUCCIÓN:

Al inicio de la pandemia, la Organización Mundial de la Salud alertó que la transmisión simultánea de dengue y la enfermedad por el nuevo coronavirus (COVID-19) en algunas regiones podría ocasionar casos de coinfección y agravamiento por la superposición de síntomas y la dificultad extra en el manejo. En julio de 2020, la Organización Panamericana de la Salud declaró el alerta epidemiológico por dengue en pandemia, y agregó, como posibles agravantes, la subnotificación, la demora en la consulta y la interrupción del control entomológico. Sin embargo, el impacto de la superposición de ambas enfermedades no está claro aún. El objetivo de este trabajo fue analizar las curvas de coinfección en distintos escenarios de coepidemia y se consideran los posibles efectos de la pandemia sobre la epidemiología del dengue.

MÉTODOS:

Se desarrolló un modelo matemático de coinfección, de tipo determinista, basado en modelos previos de ambas enfermedades.

RESULTADOS:

Para un dado brote de dengue, la fracción final de coinfectados depende del número reproductivo de la COVID-19. La curva de coinfectados depende de la superposición de las epidemias; el área de superposición permite estimar su fracción final. Una cuarentena que reduzca los casos de COVID-19 también reduciría la coinfección, y sería más efectiva cuanto más temprana. Si la cuarentena modifica la dinámica del dengue, el modelo predice el aumento y el adelantamiento de los casos, cuyo efecto sobre la curva de coinfectados depende de la dinámica de superposición.

DISCUSIÓN:

El modelo propuesto ofrece un primer abordaje para visibilizar la coinfección y comprender los mecanismos que podrían afectarla
Subject(s)

Full text: Available Index: LILACS (Americas) Main subject: Coronavirus Infections / Dengue / Coinfection Country/Region as subject: South America / Argentina Language: Spanish Journal: Rev. argent. salud publica Journal subject: Public Health Year: 2021 Type: Article Affiliation country: Argentina Institution/Affiliation country: Grupo de Física Computacional en Materia Condensada, Física Estadística y Sistemas Biológicos. Instituto de Investigaciones Fisicoquímicas Teóricas y Aplicadas, Universidad Nacional de La Plata, Argentina/AR / Grupo de Modelado y Simulación de la Transmisión de Enfermedades Infecciosas. Instituto de Investigaciones Fisicoquímicas Teóricas y Aplicadas, Universidad Nacional de La Plata, Argentina/AR

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