Desarrollan un algoritmo que calcula cuántos niños infectados de coronavirus podría haber en un aula

Un nuevo estudio del UCSF Benioff Children’s Hospitals, asociado a la Universidad de California, muestra que los datos públicos y una ecuación simple pueden ser todo lo que se requiere para estimar la cantidad de estudiantes infectados que podrían estar en un aula. El resultado puede ayudar a las autoridades escolares a tomar decisiones difíciles sobre si es seguro que los estudiantes regresen al aula y en qué número.

En el estudio, que se publica en la revista ‘JAMA Pediatrics’, los investigadores compararon la prevalencia del SARS-CoV-2, el virus que causa el COVID-19, entre niños asintomáticos y encontraron que reflejaba aproximadamente la cantidad de casos locales confirmados en la población general.

Los investigadores rastrearon los resultados de las pruebas del SARS-CoV-2 en más de 33.000 niños de 28 hospitales en 25 regiones de todo Estados Unidos, que habían sido evaluados de forma rutinaria antes de someterse a procedimientos quirúrgicos o atención médica no relacionada con el virus.

Se encontró que unos 250 pacientes tenían COVID asintomático, la manifestación más común del virus en los niños. Estos pacientes representaron el 0,65 por ciento de todos los pacientes pediátricos evaluados, o uno de cada 155, aunque van del 0 al 2,2 por ciento, según la región.

Luego, los investigadores compararon los datos de cada hospital con los casos confirmados semanalmente en el área de influencia del hospital, disponibles en el Centro de Investigación de Coronavirus Johns Hopkins.

«Descubrimos que había una relación lineal entre la prevalencia de infecciones por SARS-CoV-2 en la población pediátrica asintomática y los casos en la población general, y que esta relación era constante en todas las regiones –resalta el autor principal Dylan K. Chan, de la División de Otorrinolaringología Pediátrica de la Universidad de California–. Una región que tenía una tasa dos veces más alta de COVID en la población general en comparación con otra región, tenía una tasa dos veces más alta de infecciones pediátricas asintomáticas».

Los investigadores invirtieron esta operación, calculando la prevalencia pediátrica asintomática utilizando los datos públicos, junto con una ecuación que habían desarrollado (prevalencia pediátrica asintomática (%) = 1,07 x la incidencia semanal (por 1.000 habitantes en general) + 0,23).

«Introdujimos un conjunto diferente de datos públicos posteriores en nuestra ecuación y generamos números de prevalencia ‘estimados’ –señala Chan–. Cuando los comparamos con las cifras de prevalencia actual actualizadas que luego obtuvimos para otros 15.000 niños asintomáticos, encontramos que nuestras estimaciones eran bastante precisas».

Como ejemplo, la prevalencia de COVID asintomático entre los pacientes evaluados en el UCSF Benioff Children’s Hospital San Francisco, uno de los 28 hospitales del estudio, fue del 0,64 por ciento en junio.

Los investigadores utilizaron casos confirmados semanalmente en datos públicos de esta área de captación durante el mismo período de tiempo, aplicaron su ecuación y alcanzaron el 0,79 por ciento, que estaba dentro del error estadístico de la medición real.

Chan afirma que esta fórmula se puede utilizar para calcular el riesgo de que un niño asintomático infectado esté en un aula. «Las pruebas generalizadas no son prácticas, ya que sería necesario hacer pruebas a miles de niños en una comunidad para obtener una aproximación de la infección asintomática», recuerda Chan, que señala que los datos de una población de la ciudad de 1.000 habitantes con un solo caso excluirían una estimación precisa.

Así, según los datos públicos de la primera quincena de agosto, la prevalencia pediátrica asintomática estimada para San Francisco sería del 1,1 por ciento, según los investigadores. En un aula de modelo híbrido con 11 estudiantes, incluso si todos los estudiantes hubieran sido examinados para detectar síntomas de COVID-19 y estuvieran asintomáticos, habría un 11 por ciento de posibilidades de que al menos un estudiante asintomático infectado.

En un aula regular de grado inferior con 22 estudiantes, ese riesgo se elevaría al 22 por ciento, y con una clase regular de grado superior con 33 estudiantes, el riesgo alcanzaría el 30 por ciento.

Si bien se desconoce el riesgo de que un niño asintomático infecte a otro niño, el modelo puede representar el mejor medio para estimar el porcentaje de niños con COVID activo pero asintomático utilizando datos públicos continuamente actualizados, dice Chan. Debido a que el equipo desarrolló el modelo utilizando 25 regiones diferentes en todo el país, los investigadores creen que sus hallazgos deberían poder generalizarse a la mayoría de las comunidades en todo el país.

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