En un estudio reciente publicado en PLoS Computational Biology , los investigadores utilizaron modelos matemáticos para evaluar si priorizar a las personas mayores para las vacunas de refuerzo contra la enfermedad del coronavirus 2019 (COVID-19) conduce consistentemente a resultados óptimos de salud pública en diversos entornos socioeconómicos.
Estudio: Dar prioridad a las personas mayores para la vacunación de refuerzo contra la COVID-19 conduce a resultados óptimos de salud pública en una variedad de entornos socioeconómicos.
Crédito de la imagen: BaLL LunLa/Shutterstock.comEstudio: Dar prioridad a las personas mayores para la vacunación de refuerzo contra la COVID-19 conduce a resultados óptimos de salud pública en una variedad de entornos socioeconómicos . Crédito de la imagen: BaLL LunLa/Shutterstock.com
En las primeras etapas de la pandemia de COVID-19, las intervenciones no farmacéuticas fueron cruciales para reducir la transmisión y proteger los sistemas de atención de la salud.
La introducción de vacunas, como las de Pfizer-BioNTech, Oxford-AstraZeneca y Moderna, alteró significativamente la trayectoria de la pandemia al reducir los casos graves y relajar las NPI.
Sin embargo, la inmunidad de estas vacunas disminuye con el tiempo, por lo que se requieren vacunas de refuerzo, especialmente ante variantes emergentes.
Se necesitan más investigaciones para perfeccionar las estrategias de vacunación de refuerzo para abordar las diferentes estructuras poblacionales y contextos socioeconómicos a nivel mundial, asegurando los resultados de salud pública más efectivos.
El estudio amplía un modelo compartimental estructurado por edad previamente publicado de transmisión y vacunación contra el coronavirus 2 del síndrome respiratorio agudo severo (SARS-CoV-2).
Este modelo determinista, regido por ecuaciones diferenciales ordinarias, divide a los individuos en compartimentos según la edad, el estado de infección actual y el estado inmunológico antes de cualquier infección.
El modelo incluye 16 grupos de edad, con individuos clasificados como Susceptibles, Expuestos, Infecciosos (sintomáticos o asintomáticos) o Recuperados.
Para representar con mayor precisión el tiempo pasado en la clase expuesta, el modelo emplea distribuciones gamma, que proporcionan una representación realista de los períodos epidemiológicos.
El modelo también rastrea el estado inmunológico, categorizando a los individuos en grupos como vacunados, reforzados, parcialmente debilitados, totalmente debilitados y no vacunados, lo que refleja su historial de infección y vacunación.
La eficacia de la vacunación se incorpora al modelo, teniendo en cuenta la reducción de los riesgos de infección, síntomas, hospitalización y muerte.
Utilizando este modelo, el estudio examina los impactos de seis estrategias diferentes de vacunación de refuerzo basadas en la edad en ocho países.
La estrategia 1 prioriza primero a las personas de mayor edad, mientras que la estrategia 6 explora la vacunación de quienes tienen más contactos para brindar protección indirecta a los ancianos.
Las estrategias 2 a 5 prueban variaciones de estos enfoques, generalmente centrándose en priorizar a las personas mayores para la vacunación de refuerzo.
El análisis supone una disponibilidad limitada de vacunas, con una cobertura de base del 10% de la población y una aceptación máxima del 90% por grupo de edad.
