Simulación estocástica de un brote de enfermedad respiratoria aviar en Camagüey

José A Betancourt Bethencourt; Reinaldo Hernández Zayas; Mayda Álvarez Escoda

José A Betancourt Bethencourt Grupo de investigación del Centro de Inmunología y Productos Biológicos (CENIPBI) de la Universidad de Ciencias Médicas Carlos J. Finlay https://orcid.org/0000-0003-0043-9526
Reinaldo Hernández Zayas Universidad de Ciencias Médicas de Camagüey. Cátedra de Universidad Virtual de Salud de la Universidad de Ciencias Médicas Carlos J. Finlay https://orcid.org/0000-0002-8560-2750
Mayda Álvarez Escoda Universidad Ignacio Agramonte de Camagüey https://orcid.org/0000-0001-8651-6400

Resumen

Antecedentes: Una de las razones para estudiar las enfermedades infecciosas es el incremento del control y erradicación de las mismas. Los modelos matemáticos pueden ser una herramienta poderosa para este fin, permitiendo optimizar los recursos limitados y dirigir medidas más efectivas; se utilizan para la predicción y comprensión del fenómeno en estudio. Objetivo. Realizar simulaciones con el modelo estocástico Susceptible, Infectado, Recuperado (SIR) para introducirlos en la docencia, en los análisis epizootiológicos y en la toma de decisiones.

Métodos: Se simuló de manera virtual con un modelo estocástico la entrada de diez aves migratorias enfermas de procesos respiratorios en fincas de criadores, donde hay como promedio un total de 5000 aves de corral de diferentes tipos. Se determinó R0 (número reproductivo básico) de acuerdo a la incidencia.

Resultados: La simulación se corrió con un índice de transmisibilidad bajo (1,8 %) y cada ave contacta un promedio de cinco aves de manera aleatoria durante 10 días. De no hacer ninguna intervención habría a los 20 días un pico de enfermos que sobrepasaría los 3000. Se encontró un número reproductivo básico mayor que la unidad (R0=1,14) por lo que califica como brote epidémico.

Conclusiones: Se realizaron simulaciones con el modelo estocástico con una herramienta analítica sustentable basada en el programa libre R. Se constató la necesidad de integrar la epizootiología, la epidemiologia y la matemática; por lo que deben entrenarse en estos aspectos a los estudiantes relacionados con la salud animal y la salud pública.

Palabras clave: epidemiología, prevención y control, trasmisión, veterinaria (Fuente: MeSH)

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Citas

Belcher, B. M., Rasmussen, K. E., Kemshaw, M. R., & Zornes, D. A. (2016). Defining and assessing research quality in a transdisciplinary context. Research Evaluation, 25(1), 1-17. https://doi.org/10.1093/reseval/rvv025

Caparrini, F. S., de Grado Dirigidos, T. F., de Máster Dirigidos, T. F., NetLogo, E. S., Artificial, I., con NetLogo, P., ... & Funcional, R. (2016). Investigación: sistemas complejos. Inteligencia Artificial, 2020, 21. http://www.cs.us.es/~fsancho/?p=sistemas-complejos-2

Cárdenas, M. Á. L., & Estrada, C. C. P. (2021). Pandemia covid-19: Procesos de autoorganización desde la tecnología educativa. (Original). Roca. Revista científico-educacional de la provincia Granma, 17(1), 421-438. https://revistas.udg.co.cu/index.php/roca/article/view/2236

Castilla H, M., Guerra B, M., & Villadiego P, E. (2018). SALUD PÚBLICA: un campo de confrontación del paradigma disciplinar y transdisciplinar. Revista Avances En Salud, 2(2), 48-57. https://doi.org/10.21897/25394622.1457

Contreras, A., Gómez, A., Paterna, A., & Tatay Dualde, J. (2016). Papel epidemiológico de las aves en la transmisión y mantenimiento de zoonosis. Rev. Sci, 35(3), 1-21.

Gibb, R., Franklinos, L. H., Redding, D. W., & Jones, K. E. (2020). Ecosystem perspectives are needed to manage zoonotic risks in a changing climate. bmj, 371. https://www.bmj.com/content/371/bmj.m3389

Céspedes Martínez, I., Contreras Palú, M.E (2016). El uso de Entornos Virtuales para el proceso de la toma de decisiones y la educación permanente. Revista De InformacióN CientíFica Para La DireccióN En Salud. INFODIR, 0(6). http://www.revinfodir.sld.cu/index.php/infodir/article/view/300

Ivorra, B., Ferrández, M. R., Vela-Pérez, M., & Ramos, A. M. (2020). Mathematical modeling of the spread of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) taking into account the undetected infections. The case of China. Communications in nonlinear science and numerical simulation, 88, 105303. https://doi.org/10.1016/j.cnsns.2020.105303

Ke, R., Romero-Severson, E., Sanche, S., & Hengartner, N. (2021). Estimating the reproductive number R0 of SARS-CoV-2 in the United States and eight European countries and implications for vaccination. Journal of Theoretical Biology, 517, 110621. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022519321000436

Lloyd-Smith, J. O., George, D., Pepin, K. M., Pitzer, V. E., Pulliam, J. R., Dobson, A. P., ... & Grenfell, B. T. (2009). Epidemic dynamics at the human-animal interface. science, 326(5958), 1362-1367. DOI: 10.1126/science.1177345

Manlove, K. R., Sampson, L. M., Borremans, B., Cassirer, E. F., Miller, R. S., Pepin, K. M., ... & Cross, P. C. (2019). Epidemic growth rates and host movement patterns shape management performance for pathogen spillover at the wildlife–livestock interface. Philosophical Transactions of the Royal Society B, 374(1782), 20180343. https://doi.org/10.1098/rstb.2018.0343

Martins, P. N. (2020). A transdisciplinary perspective of the current crisis situation in the world. EPRA International Journal of Multidisciplinary Research (IJMR), 15, 13. https://doi.org/10.36713/epra4404

Ortiz, A. E., Vázquez, J. A., & Aguilar, R. M. G. (2020). Cambio de paradigma en la educación. Cirujano General, 42(2), 132-137. https://dx.doi.org/10.35366/95373

Perera, J. J. D., Fernández, M. S., Urdaneta, C. E. R., & Izquierdo, S. J. (2020). Herramienta en red y desarrollo de competencias matemáticas. http://www.sociedadelainformacion.com

Quiroz-Silva JE. (2017). Un modelo pedagógico virtual centrado en las E-actividades. RED: Revista de Educación a Distancia, (53), 10. https://www.um.es/ead/red/53/silva.pdf

Ridenhour, B., Kowalik, J. M., & Shay, D. K. (2015). El número reproductivo básico (R0): consideraciones para su aplicación en la salud pública. Revista Panamericana de Salud Pública, 38, 167-176. https://www.scielosp.org/article/rpsp/2015.v38n2/167-176/es/

Rincón, L. (2012). Introducción a los procesos estocásticos. UNAM, Facultad de Ciencias.

Sánchez, A., García-Galán, A., García, E., Gómez-Martín, Á., Fe, C. D. L., Corrales, J. C., & Contreras, A. (2020). Exposición ocupacional a los virus influenza de las aves silvestres. Revista Española de Salud Pública, 94, 202003022. https://www.scielosp.org/article/resp/2020.v94/202003022/

Soler, Y. (2017). Teorías sobre los sistemas complejos. Administración & Desarrollo, 47(2), 52-69. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=6403420

Team, R. C. (2021) A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. 2020. Google Scholar There is no corresponding record for this reference.

Torres Olave, M. E., Campos, U., Ivan, M., Gonzalez Leon, M. O., Bravo Peña, L. C., Alatorre Cejudo, L. C., & Núñez Salazar, D. (2020). Patrones de distribución de H5N1 y H1N1, y riesgo en América del Norte. Instituto de Arquitectura Diseño y Arte. http://cathi.uacj.mx/20.500.11961/15562.

Trincado Aznar, E. (2020). COVID-19: Historia y pensamiento económico para un enemigo invisible. https://www.ucm.es/icei/icei-papers-covid19

Vidal Ledo, M., Guinovart Díaz, R., Baldoquín Rodríguez, W., Valdivia Onega, N. C., & Morales Lezca, W. (2020). Modelos matemáticos para el control epidemiológico. Educación Médica Superior, 34(2). http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0864-21412020000200026