Modelado matemático del efecto de las medidas de cuidado por COVID-19 sobre otras enfermedades respiratorias / Mathematical modelling of the impact of COVID-19 care measures on other respiratory diseases

RESUMEN INTRODUCCIÓN Los modelos matemáticos de la transmisión de enfermedades infecciosas permiten estudiar distintos mecanismos que afectan su comportamiento temporal. Este trabajo analizó el efecto sobre la dinámica de la influenza y el virus sincitial respiratorio (VSR) de la disminución de la transmisibilidad debida a las medidas de cuidado adoptadas para reducir la circulación de COVID-19. MÉTODOS Se empleó un modelo determinista tipo SIRS (susceptible-infectado-recuperado-susceptible) con modulación estacional para representar la influenza y el VSR, en ambos casos con inmunidad de corta duración y ciclo anual. Los cambios en la transmisibilidad de la enfermedad se modelaron reduciéndola durante dos años y planteando distintos escenarios. RESULTADOS En el modelo planteado, la reducción en la transmisibilidad genera cambios que se sostienen en los años siguientes: eventos epidémicos muy pronunciados con alargamiento del intervalo interbrote. Este efecto resulta dominante respecto del comportamiento estacional. El escenario de una reducción inicial de la transmisibilidad del 40% resulta compatible con el comportamiento de influenza y VSR reportados actualmente para Argentina. DISCUSIÓN El modelo general propuesto, en condiciones de disminución transitoria en la transmisibilidad, exhibe una epidemiología compatible con la observada recientemente en Argentina para ambas enfermedades e ilustra el modelado como herramienta útil en la comprensión de efectos no intuitivos.

ABSTRACT INTRODUCTION Mathematical models of infectious diseases transmission allow to study different mechanisms which affect their temporal behavior. This work analyzed the impact of the decrease in transmissibility, as a result of measures of personal care adopted to reduce circulation of COVID-19, on the dynamics of influenza and respiratory syncytial virus (RSV). METHODS A deterministic SIRS (susceptible-infected-recovered-susceptible) model with seasonal modulation was used to represent two diseases with short-term immunity and annual cycle: influenza and RSV. Changes in disease transmissibility were modeled by reducing it for two years and analyzing different scenarios. RESULTS In the proposed model, transmissibility reduction brings changes which sustain in the following years: very pronounced epidemic events with lengthening of the inter-outbreak interval. This effect prevails over the seasonal behavior. The scenario of 40% initial reduction in transmissibility is compatible with the behavior of influenza and RSV currently reported in Argentina. DISCUSSION The general model proposed here, under conditions of temporary reduced transmissibility, shows an epidemiology compatible with recently reported data of influenza and RSV in Argentina. This result illustrates modeling as a useful tool to understand non-intuitive effects.

Correlations between COVID-19 and dengue obtained via the study of South America, Africa and Southeast Asia during the 2020s.

A dramatic increase in the number of outbreaks of dengue has recently been reported, and climate change is likely to extend the geographical spread of the disease. In this context, this paper shows how a neural network approach can incorporate dengue and COVID-19 data as well as external factors (such as social behaviour or climate variables), to develop predictive models that could improve our knowledge and provide useful tools for health policy makers. Through the use of neural networks with different social and natural parameters, in this paper we define a Correlation Model through which we show that the number of cases of COVID-19 and dengue have very similar trends. We then illustrate the relevance of our model by extending it to a Long short-term memory model (LSTM) that incorporates both diseases, and using this to estimate dengue infections via COVID-19 data in countries that lack sufficient dengue data.

Mathematical modelling of the impact of COVID-19 care measures on other respiratory diseases / ¿Qué dicen los modelos matemáticos sobre el efecto de las medidas no farmacológicas de cuidado implementadas durante la pandemia por COVID-19 sobre otras enfermedades respiratorias?

INTRODUCTION: Mathematical models of infectious disease transmission allow to study different mechanisms which affect the temporal behavior. This work analyzed the impact of the decrease in transmissibility, as a result of measures of personal care adopted to reduce circulation of COVID-19, on the dynamics of influenza and respiratory syncytial virus (RSV). METHODS: A deterministic SIRS (susceptible-infected-recovered-susceptible) model with seasonal modulation was used to represent two diseases with short-term immunity and annual cycle: influenza and RSV. Changes in disease transmissibility were modeled by reducing it for two years and analyzing different scenarios. RESULTS: In this model, transmissibility reduction brings changes which sustain in the following years: very pronounced epidemic events with lengthening of the inter-outbreak interval. This effect prevails over the seasonal behavior. The scenario of 40% initial reduction in transmissibility is compatible with the behavior of influenza and RSV currently reported in Argentina. DISCUSSION: The general model proposed here, under conditions of temporary reduced transmissibility, shows an epidemiology compatible with recently reported data of influenza and RSV in Argentina. This result illustrates modeling as a useful tool to understand non-intuitive effects.

Introducción: Uno de los usos de los modelos matemáticos de la transmisión de enfermedades es el estudio del efecto de diferentes cambios en las condiciones que determinan el comportamiento de las mismas, como la vacunación, las restricciones en la movilidad de las personas o las medidas de cuidado personal. Se sabe que frente a cambios abruptos en los parámetros que representan estas condiciones, los modelos exhiben cambios en la epidemiología, tanto en la magnitud y periodicidad de los brotes como en el perfil etario de la población afectada.  En este trabajo analizamos mediante herramientas de modelado matemático posibles efectos de la pandemia sobre la transmisión de otras enfermedades infecciosas debido a la disminución de la transmisibilidad, como resultado de las medidas de cuidado personal, ventilación y reducción en los contactos sociales adoptados para reducir la circulación de COVID-19. Método: Empleamos un modelo matemático determinista SIRS (susceptible-infectado-recuperado-susceptible) con modulación estacional para representar enfermedades con inmunidad conferida de corta duración y que presentan un ciclo anual. Se utilizaron dos escenarios de parámetros, uno de ellos más apropiado para una enfermedad tipo influenza, con tasa de contagio relativamente baja y con vacuna, y otro más apropiado para una enfermedad tipo virus sincitial respiratorio (VSR), con mayor contagiosidad y sin vacunación. Los cambios en la transmisibilidad de la enfermedad se modelaron reduciéndola durante dos años, planteando distintos escenarios respecto de la reducción de la transmisibilidad. Resultados: La reducción en la transmisibilidad de la enfermedad durante dos años genera cambios en el comportamiento de la enfermedad que se sostienen en los años siguientes: eventos epidémicos pronunciados (que pueden superar los máximos previos) con alargamiento del intervalo interbrote e incluso pérdida del comportamiento estacional típico. Aún en casos en que el inicio de la reducción de la transmisibilidad ocurre en momentos diferentes de un brote (cerca del máximo o cerca del mínimo), su efecto resulta dominante respecto del comportamiento estacional. El escenario de una reducción inicial de la transmisibilidad del 40% resulta compatible con el comportamiento de influenza y VSR reportados actualmente para nuestro país. Discusión: El modelo general propuesto, en determinadas condiciones de baja transitoria en la transmisibilidad, exhibe una epidemiología compatible con la observada recientemente en nuestra región para la influenza y el VSR. Este resultado ilustra el valor del modelado como herramienta útil en la compresión de la transmisión de enfermedades, alertando sobre posibles efectos no intuitivos.

Modelo matemático de coinfección del Dengue y COVID-19 una primera aproximación / Mathematical modelling of dengue-COVID-19 coinfection: a first approximation

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

La no obligatoriedad de la vacunación y su potencial impacto en la epidemiología de coqueluche / Non-mandatory immunization and its potential impact on pertussis epidemiology

En este trabajo, se analizan cuantitativamente las consecuencias a corto plazo que tendría sobre coqueluche la sanción del Proyecto de Ley de Consentimiento Informado en Materia de Vacunación presentado en Argentina, en 2017, el cual contempla la no obligatoriedad de la aplicación de las vacunas del Calendario Nacional a los menores de edad. Se utiliza un modelo matemático para la transmisión de pertusis, desarrollado previamente en nuestro grupo. Se considera que la sola presentación del proyecto provoca una disminución en las coberturas por generar desconfianza sobre los beneficios del programa de vacunación. Asumiendo 5 % anual de reducción de las coberturas durante 4 años a partir de 2018, en el siguiente brote, los casos graves en menores del año se incrementarían en más del 100 % respecto del último brote, y se estiman 101 fallecidos. Con una reducción del 10 % anual por 4 años, el siguiente brote superaría al previo en más del 200 %, con 163 decesos.

In this study, we performed a quantitative analysis of the potential short-term consequences on pertussis of the draft bill on Informed Consent for Immunization proposed in Argentina in 2017, which considers a non-mandatory immunization schedule for minors. We used a mathematical model of pertussis transmission, which had been previously developed by our group. It is considered that the mere presentation of the project causes a reduction in coverage because it creates suspicion on the benefits of immunization. Assuming a 5 % annual reduction in coverage for 4 years as of 2018, in the next outbreak, severe cases in infants younger than 1 year will increase more than 100 % compared to the latest outbreak, with an estimated 101 deaths. With a 10 % annual reduction in the coverages for 4 years, the next outbreak would result in an increase of number of cases of more than 200 %, with 163 deaths.

Non-mandatory immunization and its potential impact on pertussis epidemiology. / La no obligatoriedad de la vacunación y su potencial impacto en la epidemiología de coqueluche.

In this study, we performed a quantitative analysis of the potential short-term consequences on pertussis of the draft bill on Informed Consent for Immunization proposed in Argentina in 2017, which considers a non-mandatory immunization schedule for minors. We used a mathematical model of pertussis transmission, which had been previously developed by our group. It is considered that the mere presentation of the project causes a reduction in coverage because it creates suspicion on the benefits of immunization. Assuming a 5 % annual reduction in coverage for 4 years as of 2018, in the next outbreak, severe cases in infants younger than 1 year will increase more than 100 % compared to the latest outbreak, with an estimated 101 deaths. With a 10 % annual reduction in the coverages for 4 years, the next outbreak would result in an increase of number of cases of more than 200 %, with 163 deaths.

En este trabajo, se analizan cuantitativamente las consecuencias a corto plazo que tendría sobre coqueluche la sanción del Proyecto de Ley de Consentimiento Informado en Materia de Vacunación presentado en Argentina, en 2017, el cual contempla la no obligatoriedad de la aplicación de las vacunas del Calendario Nacional a los menores de edad. Se utiliza un modelo matemático para la transmisión de pertusis, desarrollado previamente en nuestro grupo. Se considera que la sola presentación del proyecto provoca una disminución en las coberturas por generar desconfianza sobre los beneficios del programa de vacunación. Asumiendo 5 % anual de reducción de las coberturas durante 4 años a partir de 2018, en el siguiente brote, los casos graves en menores del año se incrementarían en más del 100 % respecto del último brote, y se estiman 101 fallecidos. Con una reducción del 10 % anual por 4 años, el siguiente brote superaría al previo en más del 200 %, con 163 decesos.

Potential Impact of Changes in the Schedule for Primary Diphtheria-Tetanus Toxoids-Pertussis Immunization as Control Strategy for Pertussis.

BACKGROUND: Pertussis is a vaccine-preventable respiratory disease that may cause death mainly in infants. The schedules for primary pertussis vaccination are set in each country by the local health authorities. Several different schedules meet World Health Organization recommendations, 2-4-6 months, 6-10-14 weeks, 2-3-4 months and 3-4-5 months being the most commonly used worldwide. In this work, we analyze the benefits of changing the vaccination schedule to control the disease. METHODS: We used an age-structured deterministic mathematical model for pertussis transmission to compute the incidences for the 4 above-mentioned schedules. Different vaccination coverages and vaccine effectiveness levels were considered. Immunization data from Argentina and Belgium were used. RESULTS: The highest reduction in incidence was obtained by adopting the 6-10-14 weeks schedule, reaching about a 36% reduction of 0-1-year incidence with respect to the 2-4-6 months schedule. We show the dependence of this reduction on both vaccine effectiveness and coverage. The severe pertussis incidence decreased significantly when the first dose of the 2-4-6 months schedule was accelerated to 6 weeks. Finally, we estimated that the communication campaign adopted in Flanders (Belgium) to improve compliance with the vaccine schedule could lead to a reduction of 16% in severe pertussis incidence and about 7% in total incidence in infants. CONCLUSIONS: Our work highlights the use of mathematical modeling to quantify the benefits of the existing vaccination schedules and the strategies that could be implemented to improve their compliance. Our results indicated that the 6-10-14 weeks is the best schedule option and that the Belgium vaccination campaign significantly reduced the incidence of severe cases.

Dispersal of Aedes aegypti: field study in temperate areas using a novel method.

BACKGROUND & OBJECTIVES: Since Aedes aegypti was identified as vector of yellow fever and dengue, its dispersal is relevant for disease control. We studied the dispersal of Ae. aegypti in temperate areas of Argentina during egglaying, using the existing population and egg traps. METHODS: Two independent replicas of a unique experimental design involving mosquitoes dispersing from an urbanized area to adjacent non-urbanized locations were carried out and analyzed in statistical terms. RESULTS: We found relationship between stochastic variables related to the egg-laying mosquito activity (ELMA), useful to assess dispersal probabilities, despite the lack of knowledge of the total number of ovipositions in the zone. We propose to evaluate the egg-laying activity as minus the logarithm of the fraction of negative ovitraps at different distances from the buildings. INTERPRETATION & CONCLUSION: Three zones with different oviposition activity were determined, a corridor surrounding the urbanization, a second region between 10 and 25 m and the third region extending from 30 to 45 m from the urbanization. The landscape (plant cover) and the human activity in the area appear to have an influence in the dispersal of Ae. aegypti. The proposed method worked consistently in two different replicas.

Assessment of pertussis vaccination strategies using a mathematical model of disease transmission.

Pertussis or whooping cough is a vaccine-preventable respiratory disease that has reemerged in the past decades. A higher morbidity and mortality has been recorded in infants, although cases have also been reported in adolescents and adults. The epidemiological scenario for this condition has urged to review and implement new strategies aimed at improving its control. However, many of these strategies have not been investigated in depth so as to be established as universal. In this context, mathematical models of disease transmission are useful decision-making tools. Using a mathematical model of pertussis, this study assessed the possible impact of the different control measures on the most vulnerable population (0-1 year old infants). In particular, the analysis focused on the impact of including a booster vaccination at 11 years old, the effect of improving the coverage provided by primary doses, and the reduction of any delay in their administration. The assessment also estimated the effect of immunizing pregnant women. Results show that including a booster dose at 11 years reduces the incidence of pertussis by 3% in infants younger than 1 year old. In addition, administering primary doses in compliance with the schedule (with no delays) reduces pertussis incidence by 16%. Increasing coverage from 80% to 95% results in a signifcantly decreased incidence in the vulnerable population (38%). If the percentage of immunized pregnant women reaches 50%, the reduction of the most severe infant cases could be more than 43% (0-2 month-old infants).

Assessment of pertussis vaccination strategies using a mathematical model of disease transmission / Evaluación de las estrategias de vacunación contra la tos convulsa mediante un modelo matemático de transmisión de la enfermedad

Pertussis or whooping cough is a vaccine-preventable respiratory disease that has reemerged in the past decades. A higher morbidity and mortality has been recorded in infants, although cases have also been reported in adolescents and adults. The epidemiological scenario for this condition has urged to review and implement new strategies aimed at improving its control. However, many of these strategies have not been investigated in depth so as to be established as universal. In this context, mathematical models of disease transmission are useful decision-making tools. Using a mathematical model of pertussis, this study assessed the possible impact of the different control measures on the most vulnerable population (0-1 year old infants). In particular, the analysis focused on the impact of including a booster vaccination at 11 years old, the effect of improving the coverage provided by primary doses, and the reduction of any delay in their administration. The assessment also estimated the effect of immunizing pregnant women. Results show that including a booster dose at 11 years reduces the incidence of pertussis by 3% in infants younger than 1 year old. In addition, administering primary doses in compliance with the schedule (with no delays) reduces pertussis incidence by 16%. Increasing coverage from 80% to 95% results in a signifcantly decreased incidence in the vulnerable population (38%). If the percentage of immunized pregnant women reaches 50%, the reduction of the most severe infant cases could be more than 43% (0-2 month-old infants).

La tos convulsa o coqueluche es una enfermedad respiratoria inmunoprevenible que ha resurgido en las últimas décadas. La mayor morbimortalidad se registra en los lactantes, aunque también se detectan casos en adolescentes y adultos. La situación epidemiológica de la enfermedad ha obligado a revisar e implementar nuevas estrategias para mejorar su control. Sin embargo, muchas de estas estrategias aún no cuentan con un sustento experimental que permita su universalización. En este contexto, los modelos matemáticos de transmisión de enfermedades resultan herramientas útiles en la toma de decisiones. En este trabajo se evaluó, mediante un modelo matemático para coqueluche, el impacto que tendrían distintas medidas de control en la población más vulnerable (0 a 1 año). En particular, se analizó el impacto de la inclusión de un refuerzo a los 11 años, el efecto de la mejora en las coberturas de las dosis primarias y la disminución del retraso en la aplicación de estas. También se estimó el efecto de la vacunación a embarazadas. Los resultados muestran que la inclusión de un refuerzo a los 11 años disminuye un 3% la incidencia en los menores de 1 año. Por su parte, la aplicación de las dosis primarias a tiempo calendario (sin retrasos) la reduce un 16%. Al aumentar la cobertura del 80% al 95%, la incidencia en la población vulnerable se reduce signifcativamente (38%). Cuando el porcentaje de las embarazadas inmunizadas alcanza el 50%, la reducción de los casos más graves en los infantes superaría el 43% (0 - 2 meses).

Assessment of pertussis vaccination strategies using a mathematical model of disease transmission / Evaluación de las estrategias de vacunación contra la tos convulsa mediante un modelo matemático de transmisión de la enfermedad

Pertussis or whooping cough is a vaccine-preventable respiratory disease that has reemerged in the past decades. A higher morbidity and mortality has been recorded in infants, although cases have also been reported in adolescents and adults. The epidemiological scenario for this condition has urged to review and implement new strategies aimed at improving its control. However, many of these strategies have not been investigated in depth so as to be established as universal. In this context, mathematical models of disease transmission are useful decision-making tools. Using a mathematical model of pertussis, this study assessed the possible impact of the different control measures on the most vulnerable population (0-1 year old infants). In particular, the analysis focused on the impact of including a booster vaccination at 11 years old, the effect of improving the coverage provided by primary doses, and the reduction of any delay in their administration. The assessment also estimated the effect of immunizing pregnant women. Results show that including a booster dose at 11 years reduces the incidence of pertussis by 3% in infants younger than 1 year old. In addition, administering primary doses in compliance with the schedule (with no delays) reduces pertussis incidence by 16%. Increasing coverage from 80% to 95% results in a signifcantly decreased incidence in the vulnerable population (38%). If the percentage of immunized pregnant women reaches 50%, the reduction of the most severe infant cases could be more than 43% (0-2 month-old infants).(AU)

La tos convulsa o coqueluche es una enfermedad respiratoria inmunoprevenible que ha resurgido en las últimas décadas. La mayor morbimortalidad se registra en los lactantes, aunque también se detectan casos en adolescentes y adultos. La situación epidemiológica de la enfermedad ha obligado a revisar e implementar nuevas estrategias para mejorar su control. Sin embargo, muchas de estas estrategias aún no cuentan con un sustento experimental que permita su universalización. En este contexto, los modelos matemáticos de transmisión de enfermedades resultan herramientas útiles en la toma de decisiones. En este trabajo se evaluó, mediante un modelo matemático para coqueluche, el impacto que tendrían distintas medidas de control en la población más vulnerable (0 a 1 año). En particular, se analizó el impacto de la inclusión de un refuerzo a los 11 años, el efecto de la mejora en las coberturas de las dosis primarias y la disminución del retraso en la aplicación de estas. También se estimó el efecto de la vacunación a embarazadas. Los resultados muestran que la inclusión de un refuerzo a los 11 años disminuye un 3% la incidencia en los menores de 1 año. Por su parte, la aplicación de las dosis primarias a tiempo calendario (sin retrasos) la reduce un 16%. Al aumentar la cobertura del 80% al 95%, la incidencia en la población vulnerable se reduce signifcativamente (38%). Cuando el porcentaje de las embarazadas inmunizadas alcanza el 50%, la reducción de los casos más graves en los infantes superaría el 43% (0 - 2 meses).(AU)

Assessment of pertussis vaccination strategies using a mathematical model of disease transmission. / Assessment of pertussis vaccination strategies using a mathematical model of disease transmission.

Pertussis or whooping cough is a vaccine-preventable respiratory disease that has reemerged in the past decades. A higher morbidity and mortality has been recorded in infants, although cases have also been reported in adolescents and adults. The epidemiological scenario for this condition has urged to review and implement new strategies aimed at improving its control. However, many of these strategies have not been investigated in depth so as to be established as universal. In this context, mathematical models of disease transmission are useful decision-making tools. Using a mathematical model of pertussis, this study assessed the possible impact of the different control measures on the most vulnerable population (0-1 year old infants). In particular, the analysis focused on the impact of including a booster vaccination at 11 years old, the effect of improving the coverage provided by primary doses, and the reduction of any delay in their administration. The assessment also estimated the effect of immunizing pregnant women. Results show that including a booster dose at 11 years reduces the incidence of pertussis by 3

in infants younger than 1 year old. In addition, administering primary doses in compliance with the schedule (with no delays) reduces pertussis incidence by 16

. Increasing coverage from 80

to 95

results in a signifcantly decreased incidence in the vulnerable population (38

). If the percentage of immunized pregnant women reaches 50

, the reduction of the most severe infant cases could be more than 43

(0-2 month-old infants).

Modelos matemáticos sobre la transmisión de coqueluche y estrategias de vacunación en Argentina / Mathematical models about pertussis transmission and vaccination strategies in Argentina

INTRODUCCION: La tos convulsa o pertussis es una enfermedad respiratoria que es más severa en los lactantes. Antes de que la vacunación infantil se introdujera en la década de 1950, la tos convulsa era una de las principales causas de mortalidad infantil en el mundo. La enfermedad hoy es reconocida como una infección frecuente, no sólo para los niños sino también para los adultos. Las razones de esta situación epidemiológica y las estrategias de control para la enfermedad son objeto de debate en la comunidad científica. En este contexto, los modelos matemáticos se utilizan cada vez más como un herramienta no sólo para el análisis, sino también para predicciones con el fin de contribuir al conocimiento de este complejo problema.OBJETIVO: En este estudio se presenta un modelo compartamentalizado, que de manera simplificada permite describir la propagación de la tos convulsa en la Argentina y evaluar el impacto de los cambios en el calendario de vacunación en el control de la enfermedad.METODOS: El modelo epidemiológico aplicado considera que la exposición a la tos convulsa a través de la infección natural o vacunación induce una respuesta inmune que previene la enfermedad grave. Además, se considera que estos efectos protectores son temporales debido a la disminución de la inmunidad.RESULTADOS: El estudio señala que la dosis administrada a los 11 años (recientemente introducidos en el esquema de vacunación de Argentina) disminuye la incidencia de la enfermedad en el grupo etario de 11 a 13 años de edad en una proporción de alrededor del 40%. Sin embargo, este refuerzo podría tener un impacto mucho menor (menos del 5%) para los niños menores de 1 año de edad que son el grupo más vulnerable.CONCLUSIONES: Nuestro estudio sugiere que un esfuerzo dirigido a la mejora de la cobertura de las primeras dosis tendrá un impacto mucho mayor que el refuerzo de los 11 en lo que se refiere a la reducción de la incidencia de tos convulsa en los niños más pequeños.

INTRODUCTION: Whooping cough, or pertussis, is a respiratory disease that is mose severe in infants. Before childhood vaccination was introduced in the 1950s, pertussis was a major cause of infant mortality worldwide. The disease is now recognized as a frequent infection not only for infants but also for adults. The reasons for this epidemiological situation and strategies for disease control are matters of debate in the scientific community. In this context, the mathematical models are being used increasingly as a tool not only for analysis but also for predictions in order to contribute to the knowledge of this complex problem.OBJECTIVE: The study has a compartmental model that, in a simplistic way, allows to describe the propagation of pertussis in Argentina and to assess the impact of changes in the vaccination schedule on the disease control.METHODS: The model here presented considers that pertussis exposure through natural infection or vaccination induces an immune response that prevents severe disease and assumes that these protective effects are temporary due to waning of immunity.RESULTS: The study points out that the dose given at 11 years of age (recently introduced in Argentica vaccination schedule) would decrease around 40% the incidence of the disease in the age group from 11 to 13 years old. However, this reinforcement would have a much lower impact (less than 5%) in children under 1 year, who are the most vulnerable group.CONCLUSIONS: It would be important to make an effort towards vigilance, so as to improve the coverage of the primary close and then significantly reduce the incidence of pertussis in the youngest children.

Modelos matemáticos sobre la transmisión de coqueluche y estrategias de vacunación en Argentina / Mathematical models about pertussis transmission and vaccination strategies in Argentina

INTRODUCCION: La tos convulsa o pertussis es una enfermedad respiratoria que es más severa en los lactantes. Antes de que la vacunación infantil se introdujera en la década de 1950, la tos convulsa era una de las principales causas de mortalidad infantil en el mundo. La enfermedad hoy es reconocida como una infección frecuente, no sólo para los niños sino también para los adultos. Las razones de esta situación epidemiológica y las estrategias de control para la enfermedad son objeto de debate en la comunidad científica. En este contexto, los modelos matemáticos se utilizan cada vez más como un herramienta no sólo para el análisis, sino también para predicciones con el fin de contribuir al conocimiento de este complejo problema.OBJETIVO: En este estudio se presenta un modelo compartamentalizado, que de manera simplificada permite describir la propagación de la tos convulsa en la Argentina y evaluar el impacto de los cambios en el calendario de vacunación en el control de la enfermedad.METODOS: El modelo epidemiológico aplicado considera que la exposición a la tos convulsa a través de la infección natural o vacunación induce una respuesta inmune que previene la enfermedad grave. Además, se considera que estos efectos protectores son temporales debido a la disminución de la inmunidad.RESULTADOS: El estudio señala que la dosis administrada a los 11 años (recientemente introducidos en el esquema de vacunación de Argentina) disminuye la incidencia de la enfermedad en el grupo etario de 11 a 13 años de edad en una proporción de alrededor del 40%. Sin embargo, este refuerzo podría tener un impacto mucho menor (menos del 5%) para los niños menores de 1 año de edad que son el grupo más vulnerable.CONCLUSIONES: Nuestro estudio sugiere que un esfuerzo dirigido a la mejora de la cobertura de las primeras dosis tendrá un impacto mucho mayor que el refuerzo de los 11 en lo que se refiere a la reducción de la incidencia de tos convulsa en los niños más pequeños.

INTRODUCTION: Whooping cough, or pertussis, is a respiratory disease that is mose severe in infants. Before childhood vaccination was introduced in the 1950s, pertussis was a major cause of infant mortality worldwide. The disease is now recognized as a frequent infection not only for infants but also for adults. The reasons for this epidemiological situation and strategies for disease control are matters of debate in the scientific community. In this context, the mathematical models are being used increasingly as a tool not only for analysis but also for predictions in order to contribute to the knowledge of this complex problem.OBJECTIVE: The study has a compartmental model that, in a simplistic way, allows to describe the propagation of pertussis in Argentina and to assess the impact of changes in the vaccination schedule on the disease control.METHODS: The model here presented considers that pertussis exposure through natural infection or vaccination induces an immune response that prevents severe disease and assumes that these protective effects are temporary due to waning of immunity.RESULTS: The study points out that the dose given at 11 years of age (recently introduced in Argentica vaccination schedule) would decrease around 40% the incidence of the disease in the age group from 11 to 13 years old. However, this reinforcement would have a much lower impact (less than 5%) in children under 1 year, who are the most vulnerable group.CONCLUSIONS: It would be important to make an effort towards vigilance, so as to improve the coverage of the primary close and then significantly reduce the incidence of pertussis in the youngest children.