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Predictibilidad a corto plazo del número de casos de la influenza pandémica AH1N1 basada en modelos determinísticos

2010; SciELO; Volume: 27; Issue: 2 Linguagem: Espanhol

10.4067/s0716-10182010000200003

0717-6341

Mauricio Canals,

COVID-19 Pandemic Impacts

Introducción La emergencia de pandemias de influenza, una enfermedad zoonótica, es un hecho común que de cuando en cuando azota a la humanidad.Así por ejemplo, la pandemia más grave descrita, la llamada influenza "española" (AH1N1) ocurrió entre 1918 y 1919 y durante su transcurso murieron aproximadamente 21 millones de personas 1-3 .Sin embargo, han ocurrido otras como el virus asiático en 1957-1958 (AH2N2), "la gripe de Hong-Kong" (AH3N2) en 1968-1969 y otra de tipo AH1N1 en 1977, que aunque han contagiado a muchas personas, han tenido una mortalidad menor 2 .El virus tiene una capacidad mutagénica importante y un número reproductivo (R 0 ) cercano a 2, moderado a bajo en comparación con otras enfermedades infecciosas como el sarampión y otras [3][4][5][6] .Sin embargo, este es suficiente para propagar la infección rápidamente y comprometer gran cantidad de población.La mantención del virus en el reservorio animal permite que estas epidemias resurjan cada cierto tiempo, alrededor de 9 a 39 años en el caso de la influenza 2 .Así, el mundo enfrenta hoy una pandemia A H1N1 que en la actualidad ya lleva más de 60 mil casos notificados 7 .Sea cual sea la morbi-mortalidad que tenga, esta epidemia amenaza con colapsar los sistemas de salud por el aumento de casos.La respuesta del o los sistemas Predictibilidad a corto plazo del número de casos de la influenza pandémica AH1N1 basada en modelos determinísticos Mauricio Canals L. Short-term predictability of influenza AH1N1 cases based on deterministic modelsInfluenza AH1N1 severely affected the population of Chile.It has high transmissibility, which may stress the health system capacity.An adequate prediction of number of cases and frequency of complications is needed.Chilean and OMS dialy reports of cases from April to Jun 2009 were analyzed in this study.We developed a simple methodology for short-term forecast of case number, based on deterministic models.Predicted and observed values were compared with regression analyses and Bland-Altman diagrams.We found that the intrinsic rate of increase of the number of cases in the world and in Chile, after an initial high instability, decreases to stable values, allowing a relatively accurate forecasting the next day and for a serial period.The estimators obtained are over-estimators, which allow an adequate safety factor for the estimations.The method is easy to implement in software for routine use and can be useful in monitoring this epidemic and others in the future.