context: Para febrero de 2020, varios países estaban informando de casos importados de SARS-CoV-2, identificando ubicaciones con posibles casos de síndrome respiratorio agudo agudo grave no detectados Coronavirus 2 por medio del uso de predicciones de importación,https://wwwnc.cdc.gov/eid/article/26/7/20-0250_articleVolume 26, Número 7—Julio 2020InvestigaciónPablo Martinez De Salazar1Comentarios al autor, René Niehus, Aimee Taylor1, Caroline O’Flaherty Buckee y Marc LipsitchComentarios al autorAfiliaciones del autor: Harvard T.H. Chan School of Public Health, Boston, Massachusetts, USA Para contener el virus, la detección temprana de casos importados de SARS-CoV-2 es crítica. Utilizamos estimaciones del volumen de viajes aéreos desde Wuhan, China, a destinos internacionales y un modelo de regresión lineal generalizada para identificar lugares que podrían tener casos importados no detectados. Nuestro modelo se puede ajustar para tener en cuenta la exportación de casos desde otros lugares a medida que el virus se propaga y se dispone de más información sobre las importaciones y la transmisión. La detección temprana y las medidas de control adecuadas pueden reducir el riesgo de transmisión en todos los lugares. En diciembre de 2019 se identificó en la ciudad de Wuhan, capital de la provincia de Hubei, China, un nuevo coronavirus, más tarde llamado síndrome respiratorio agudo severo coronavirus 2 (SARS-CoV-2), en diciembre de 2019, donde los casos se confirmaron por primera vez (1). Durante diciembre de 2019–febrero de 2020, el número de casos confirmados aumentó drásticamente. A finales de enero de 2020, se implementaron restricciones de viaje para Wuhan y ciudades vecinas. Sin embargo, el virus se extendió de Wuhan a otras ciudades en China y fuera del país. Para el 4 de febrero de 2020, un total de 23 lugares fuera de China continental reportaron casos, 22 de los cuales reportaron casos importados; España reportó un caso causado por transmisión secundaria (3). La mayoría de los casos importados a otros lugares se han relacionado con la historia reciente de viajes desde China (3), sugiriendo que los viajes aéreos juegan un papel importante en la exportación de casos a lugares fuera de China. Para evitar que otras ciudades y países se conviertan en epicentros de la epidemia del SARS-CoV-2, se requieren intervenciones de salud pública dirigidas para detectar casos y controlar la propagación local del virus. Recopilamos estimaciones del volumen de viajes aéreos desde Wuhan a 194 destinos internacionales. Luego identificamos 49 países que tenían una puntuación de >49,2/100 en la categoría 2, Detección Temprana y Notificación de Epidemias de Posible Preocupación Internacional, del Índice de Seguridad Mundial de la Salud (GHS) (4). Asumimos que estas ubicaciones serían competentes en la detección del SARS-CoV-2 y en la notificación de casos confirmados importados, a los que nos referimos como casos importados y reportados. Ejecutamos un modelo de regresión lineal generalizada en este subconjunto; basado en los resultados, generamos predicciones para el resto de la muestra. Usando estas predicciones, identificamos ubicaciones que podrían no estar detectando casos importados. MétodosPara identificar ubicaciones que reportan menos de lo previsto casos infectados por SARS-CoV-2 importados, ajustamos un modelo a datos de 49 lugares fuera de China continental con alta capacidad de vigilancia de acuerdo con el Índice de GHS (4). Entre éstos, 17 tenían alta conectividad Realizamos una regresión de Poisson utilizando el número acumulado de casos de SARS-CoV-2 importados y reportados en estos 49 países y el número estimado de pasajeros diarios del aeropuerto de Wuhan. Luego comparamos las predicciones de este modelo con casos importados y reportados en 194 ubicaciones del Índice del SMA, excluyendo a China como epicentro del brote. El modelo requiere datos sobre casos importados y reportados de infección por SARS-CoV-2, volumen diario de viajes aéreos y capacidad de vigilancia. Obtuvimos datos sobre casos importados y reportados agregados por destino del informe técnico de la Organización Mundial de la Salud emitido el 4 de febrero de 2020 (3). Asumimos un recuento de casos de 0 para lugares no listados. Utilizamos el 4 de febrero como límite para los casos acumulados importados y reportados porque los casos exportados de la provincia de Hubei disminuyeron rápidamente después de esta fecha (3), probablemente debido a las restricciones de viaje para la provincia Definimos los casos importados y reportados como aquellos con historia de viaje conocida desde China; de ellos, el 83% tenían historia de viaje desde la provincia de Hubei y el 17% viajaban desde lugares desconocidos en China (3). Excluimos los casos reportados probablemente causados por transmisión fuera de China o casos en los que la fuente de transmisión todavía estaba bajo investigación (3). Además, excluimos a Hong Kong, Macao y Taiwán de nuestro modelo porque los casos transmitidos e importados localmente no estaban desglosados en estos lugares. Obtuvimos datos sobre viajes aéreos diarios de un estudio de modelización basado en la red (S. Lai et al., unpub. data, https://doi.org/10.10101/2020.02.02.20020479 Enlace externo) que informó estimaciones mensuales del volumen de viaje aéreo para los 27 lugares fuera de China continental que están más conectados con Wuhan. Estas estimaciones se calcularon a partir de los datos de la Asociación Internacional Para estos 27 lugares, los volúmenes estimados de viajes aéreos son >6 pasajeros/día. Asumimos que los volúmenes de viajes para lugares que no están entre los más conectados son censurados por un límite de detección. Utilizamos un método común para tratar con datos censurados de muestreo ambiental (5), o metabolomics (6), para establecer el volumen diario de viajes aéreos a la mitad del mínimo reportado anteriormente. Por lo tanto, utilizamos 3 pasajeros/día para volúmenes estimados de viajes para los 167 lugares del Índice de SGA no listado por Lai et al. Probamos la robustez de nuestros resultados utilizando un conjunto de valores alternativos de 0,1, 1 y 6 pasajeros/día para los datos censurados. Definimos lugares de alta vigilancia como aquellos con un Índice de SGA para la categoría 2 por encima del cuantil 75. Evaluamos el número de lugares de alta vigilancia, aquellos con 0 casos importados y reportados, y lugares Para nuestro modelo, asumimos que el recuento acumulativo de casos importados y reportados en 49 lugares de alta vigilancia sigue una distribución de Poisson desde el principio de la epidemia hasta el 4 de febrero de 2020. Entonces el recuento esperado de casos es linealmente proporcional al volumen diario de viajes aéreos en la siguiente fórmula:donde denomino la ubicación, Ci denota el recuento de casos importados y reportados en un lugar, ♥i denota el recuento de casos esperados en un lugar, β denota el coeficiente de regresión, y xi denota el volumen diario de viajes aéreos de un lugar.El modelo Poisson asume que los casos son independientes y que la varianza es igual al recuento esperado de casos.Los casos importados y reportados probablemente cumplen con la hipótesis de independencia porque el valor excluye los casos con transmisión local.También comprobamos la solidez de nuestros resultados utilizando un modelo sobredistribuido con una probabilidad binomial negativa. Calculamos el valor p del parámetro de sobredispersión como se muestra en Gelman y Hill (7). Thumbnail of Regression parcela de ubicaciones con posibles casos importados no detectados de síndrome respiratorio agudo grave coronavirus 2 (SARS-CoV-2) por volumen de viaje aéreo desde Wuhan, China. El volumen de viaje aéreo medido en número de personas/día. No. casos se refiere a posibles casos importados no detectados de SARS-CoV-2. La línea sólida indica los recuentos de casos importados y reportados esperados para ubicaciones. Las líneas dañadas representan límites de intervalo de predicción del 95% suavizados para todas las ubicaciones. Los puntos púrpuras indican la ubicaciónFigura 1. Para calcular el volumen de viajes aéreos medido en número de...Utilizamos la versión R 3.6.1 (https://www.r-project.orgExternal Link) para calcular, la estimación de máxima probabilidad de β, y el conteo de casos esperado importado y reportado dado alta vigilancia (Figura 1). También calculamos los límites del intervalo de predicción del 95% (PI) bajo este modelo de alta vigilancia para todos los 194 valores de volumen de viajes aéreos diarios (Figura 1). Primero, generamos un conjunto de datos con trampa de arranque mediante muestreo de n ubicaciones con reemplazo entre lugares de alta vigilancia. Luego, reestimamos β utilizando el conjunto de datos con trampa de arranque. Finalmente, simulamos los recuentos de casos importados y reportados para todos los 194 lugares bajo nuestro modelo utilizando la estimación de β del conjunto de datos con trampa de arranque. Repetimos los 3 pasos 50.000 veces para generar 50.000 recuentos simulados de casos importados y reportados para cada una de las ubicaciones computadas a los límites inferiores y superiores de PI (PI 2,5%-97,5%). Aliviamos los límites de PI 95% utilizando ggplot2 en R (8). Ajustamos los recuentos de casos importados y reportados de los 49 lugares de alta vigilancia al modelo y los trazamos junto con 145 lugares con baja capacidad de vigilancia (Figura 1). Observamos cierta superposición entre los lugares de alta y baja vigilancia (Figura 1). Thumbnail of Analys of imported-and-reported cases and daily air travel volume us used a model to predice locations with potentially undetected cases of severy agripe agripe virus respiratorio 2 (SARS-CoV-2). Volumen de viajes aéreos medido en La línea sólida muestra los recuentos esperados de casos importados y reportados en base a nuestro modelo instalado en lugares de alta vigilancia, indicados por puntos púrpuras. Las líneas rotadas indican el 95% prFigura 2. Análisis de casos importados y reportados y volumen diario de viajes aéreos utilizando un modelo para predecir ubicaciones con casos potencialmente no detectados de virus respiratorio agudo 2 (SARS-CoV-2). Volumen de viajes aéreos medido en...Para evaluar la robustez de nuestros resultados, realizamos 8 análisis adicionales de regresión mediante la implementación de una serie de cambios en el análisis.Los cambios incluyeron los siguientes: establecer el volumen diario de viajes aéreos en 0,1, 1, o 6 pasajeros/día para lugares no listados por Lai et al. (unpub. data, https://doi.org/10.1101/2020.02.20020479 Enlace External) (Figura 2, paneles A–C); eliminar todas las ubicaciones no listado Antes de la instalación (figura 2, panel D); se definieron los lugares de alta vigilancia utilizando un criterio de índice de SGA más indulgente, el cuantil 50 (figura 2, panel E), y un criterio más estricto, el cuantil 95 (figura 2, panel F); se excluyó a Tailandia del modelo porque es un punto de apalancamiento alto (figura 2, panel G); o se utilizó una probabilidad de Poisson sobredispersada con una probabilidad de binomial negativo (figura 2, panel H). Proporcionamos código para estos análisis en GitHub (https://github.com/c2-d2/cov19flightimportExternal Link).Resultados TopSe encontró que el volumen diario de viajes aéreos correlaciona positivamente con los recuentos de casos importados y notificados de infección por SRAS-CoV-2 entre lugares de alta vigilancia (figura 1). Se observó que el aumento del volumen de Además, Singapur e India se encuentran por encima del 95% de PI en nuestro modelo; Singapur tenía 12 casos más importados y reportados (95% PI 6-17 casos) de lo esperado y India tenía 3 (95% PI 1-3 casos) más de lo esperado. Tailandia tiene un volumen de viaje aéreo relativamente alto en comparación con otros lugares, pero se encuentra por debajo del 95% PI, reportando 16 (95% PI 1–40 casos) menos casos importados y reportados de lo esperado bajo el modelo. Indonesia se encuentra por debajo del PI y no tiene casos importados y reportados, pero el recuento de casos esperados es de 5 (95% PI 1–10 casos) en nuestro modelo. La India se mantiene por encima del 95% PI en todos los análisis de robustez excepto cuando utilizamos el más estricto Índice GHS, 95o cuantil, para el ajuste; entonces la India se encuentra en el límite superior del 95% PI (Figura 2, panel F). TopDiscusiónNuestro modelo se puede ajustar para tener en cuenta la exportación de casos desde lugares distintos de Wuhan a medida que se desarrolla el brote y se dispone de más información sobre importaciones y transmisión autosostenida. Una ventaja clave de este modelo es que no se basa en estimaciones de incidencia o prevalencia en el epicentro del brote. Además, utilizamos intencionalmente un modelo lineal simple y generalizado. La linealidad del recuento de casos esperado significa que tenemos sólo 1 coeficiente de regresión en el modelo y ningún parámetro adicional. La probabilidad de Poisson luego captura los muchos conteos de 0 observados para lugares menos altamente conectados, pero también describe la pendiente entre el número de casos y los datos de vuelo entre lugares más conectados. Creemos que este modelo proporciona la descripción fenomenológica más parsimoniosa de los datos. De acuerdo con nuestro modelo, las ubicaciones por encima del 95% de PI de casos importados y reportados podrían tener mayor capacidad de detección de casos. Las ubicaciones por debajo del 95% de PI podrían tener casos no detectados debido a los recuentos de casos importados y reportados bajo alta vigilancia. La detección de casos podría aumentar la propagación internacional del brote porque la cadena de transmisión podría perderse, reduciendo las oportunidades de implementar estrategias de control basadas en casos. Recomendamos el rápido fortalecimiento de los esfuerzos de vigilancia y control de brotes en lugares por debajo del límite inferior del 95% de PI, particularmente Indonesia, para frenar la posible transmisión local. La detección temprana de casos e TopDr. De Salazar es investigador en la Escuela de Salud Pública de Harvard T.H. Chan, trabajando en modelos estadísticos multiescala de enfermedades infecciosas dentro de los modelos de huésped, población y metapoblación. Sus intereses de investigación incluyen métodos de diagnóstico de laboratorio y respuesta de salud pública. TopAgradecimientosAgradecemos a Pamela Martínez, Nicholas Jewel y Stephen Kissler por su valiosa retroalimentación. Este trabajo fue apoyado por el Instituto Nacional de Ciencias Médicas Generales de EE.UU. (premio no. U54GM088558). P.M.D. fue apoyado por la Fundación de Becas Ramon Areces. A.R.T. y C.O.B. fueron apoyados por un Premio de Investigación Maximizadora (no. R35GM124715-02) del Instituto Nacional de Ciencias Médicas Generales de EE.UU. Los autores son los únicos responsables de este contenido y no Declaración de intereses: Marc Lipsitch ha recibido honorarios de consultoría de Merck. Todos los demás autores declaran no tener intereses competidores. TopReferenciasZhou P, Yang XL, Wang XG, Hu B, Zhang L, Zhang W, et al. Un brote de neumonía asociado con un nuevo coronavirus de origen probable de murciélagos. Nature. 2020;579:270–3. Wu JT, Leung K, Leung GM. Nowcasting and pronosticing the potencial spread domestic and international propulsure of the 2019-nCoV proceded in Wuhan, China: a modeling study. Lancet. 2020;395:689–97. DOIExternal LinkPubMedExternal LinkWorld Health Organization. Coronavirus disease 2019 (COVID-19) situation report—15, https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/situation-reports/20200204-sitrep-15-ncov.pdfExternal LinkNuclear Threat Initiative and Johns Hopkins Center for Health Security. 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Gráfico de regresión de ubicaciones con posibles casos importados no detectados de síndrome respiratorio agudo grave coronavirus 2 (SARS-CoV-2) por volumen de viajes aéreos de Wuhan, China. Volumen de viajes aéreos medido en... Análisis de casos importados y reportados y volumen diario de viajes aéreos utilizando un modelo para predecir ubicaciones con casos potencialmente no detectados de virus respiratorio agudo grave 2 (SARS-CoV-2). Volumen de viajes aéreos...Tabla. Capacidad de vigilancia de lugares con y sin casos importados y reportados de síndrome respiratorio agudo grave coronavirus 2, 2020TopSugerida cita para este artículo: De Salazar PM, Niehus R, Taylor A, O’Flaherty Buckee C, Lipsitch M. Identificación de ubicaciones con posibles casos no detectados de síndrome respiratorio agudo agudo grave coronavirus 2 mediante el uso de predicciones de importación. Emerg Infect Dis. 2020 Jul [fecha citada]. https://doi.org/10.3201/eid2607.200250DOI: 10.3201/eid2607.200250Fecha de publicación original: 24/03/20201Estos autores contribuyeron igualmente a este Índice – Volumen 26, Número 7—Julio 2020
question: ¿Dónde se identificó por primera vez el SARS-CoV-2?
answers.text: Wuhan, capital de la provincia de Hubei, China