https://hdl.handle.net/20.500.12008/26720 2026-04-23T10:33:03Z 2026-04-23T10:33:03Z Fiori, Marcelo Wschebor, Nicolás Mordeck, Ernesto Lecumberry, Federico https://hdl.handle.net/20.500.12008/33259 2022-08-19T16:28:43Z 2021-01-01T00:00:00Z

Título: Relación entre movilidad y tasa de reproducción Autor: Fiori, Marcelo; Wschebor, Nicolás; Mordeck, Ernesto; Lecumberry, Federico Resumen: En este documento se analiza la correlación entre índices de movilidad con datos de Google y el número de reproducción R, calculado a partir de datos públicos de fecha de test. Como el fenómeno biológico tiene ciertos tiempos intrínsecos, una variación significativa en el comportamiento de la población podría generar cambios en la tasa de reproducción cierta cantidad de días después. Para analizar este corrimiento temporal se busca la cantidad de días que hay que desplazar las series temporales de movilidad y R para maximizar la correlación. Finalmente, teniendo en cuenta estos desplazamientos, se compara la movilidad trasladada en el tiempo con el número de reproducción, para visualizar la relación entre las tendencias de ambos. Se observa una correlación significativa entre la movilidad y la tasa de reproducción, en escenarios epidemiológicos de alta tranmisión comunitaria como el que enfrentamos en Uruguay desde fines de 2020. Además, se realizan estudios similares para Chile e Israel.

2021-01-01T00:00:00Z Cabana, Álvaro Etcheverry, Lorena Herrera, Daniel Fariello, María Inés Bermolen, Paola Fiori, Marcelo https://hdl.handle.net/20.500.12008/33257 2022-08-19T16:27:52Z 2021-01-01T00:00:00Z

Título: Efecto de la reducción de movilidad en la segunda ola de COVID-19 Autor: Cabana, Álvaro; Etcheverry, Lorena; Herrera, Daniel; Fariello, María Inés; Bermolen, Paola; Fiori, Marcelo Resumen: Mientras en Uruguay estamos teniendo la primera ola de la pandemia Covid-19, en muchos países ya están sufriendo la segunda. Los riesgos de saturación del sistema sanitario llevan a muchos de estos países a tomar diferentes medidas, que incluyen desde el cierre de locales gastronómicos y suspensión de clases presenciales, a restricciones en la circulación nocturna. En este trabajo estudiamos el efecto de medidas de restricción de movilidad en la curva de contagios, para un grupo de países. Estos países fueron seleccionados de acuerdo a su similaridad con con Uruguay en diferentes parámetros: son países de entre uno y doce millones de habitantes, con un esfuerzo de testeo razonable, y que en algún momento tuvieron la epidemia controlada. Para estos países, se estudian los índices de movilidad proporcionados por Google, y un índice sobre las medidas gubernamentales recopilado por la Universidad de Oxford, además de los casos nuevos diarios por cada 100.000 habitantes. En primer lugar se observa que la movilidad reportada por Google se encuentra en relación directa con las medidas gubernamentales: a mayores niveles de medidas restrictivas la movilidad se encuentra más reducida. En segundo lugar, se analiza la influencia de la reducción de movilidad sobre la velocidad de crecimiento/decrecimiento del indicador P7 (promedio en 7 días de casos nuevos por cada 100.000 habitantes), y se muestra que niveles altos de reducción de movilidad dan lugar a un decrecimiento en el índice. Finalmente, se realizan algunas observaciones sobre la duración necesaria de las restricciones de movilidad en función del nivel del máximo del P7, así como el riesgo de levantar las medidas demasiado pronto.

2021-01-01T00:00:00Z Bermolen, Paola Herrera, Daniel Cabana, Álvaro Fariello, María Inés Arim, Matías Romero, Héctor https://hdl.handle.net/20.500.12008/26779 2021-03-11T21:25:32Z 2020-01-01T00:00:00Z

Título: Dinámicas de COVID-19 a bajos números : estados alternativos y sus implicancias de manejo Autor: Bermolen, Paola; Herrera, Daniel; Cabana, Álvaro; Fariello, María Inés; Arim, Matías; Romero, Héctor Resumen: Las intervenciones no farmacológicas (InF), como el aislamiento de casos, rastreo y cuarentena de contactos de riesgo, y uso de máscaras faciales, están en el centro de las medidas de manejo de la pandemia de COVID-19 y otras enfermedades emergentes. En este reporte presentamos un modelo matemático del efecto que las InF tienen sobre la propagación inicial de la enfermedad, encontrando que pueden generar un umbral en el número de infectados activos, que una vez cruzado desencadena el crecimiento sostenido de la misma. Esto permite explicar cómo algunos países han logrado mantener la epidemia controlada (como Uruguay), y cómo ese control puede perderse rápidamente generando un crecimiento muy rápido del número de casos (como sucedió en Costa Rica y Paraguay, entre otros países).

2020-01-01T00:00:00Z Herrera, Daniel https://hdl.handle.net/20.500.12008/26778 2021-03-11T21:25:21Z 2020-01-01T00:00:00Z

Título: Casos graves, críticos y muertes entre infectados por SARS-CoV-2 por franja etaria Autor: Herrera, Daniel Descripción: Es bien sabido que los efectos del virus SARS-CoV-2 (que provoca la enfermedad COVID-19) dependen en gran medida de la edad de la persona infectada. Este hecho es importante a la hora de definir políticas públicas y de administrar los riesgos personales. Sin embargo, esta discusión se ha centrado principalmente en la mortalidad del COVID-19, desatendiendo otros desenlaces importantes, como la hospitalización o el ingreso a cuidados intensivos. Sin embargo, las diferencias que vemos entre edades cuando miramos la mortalidad son mucho menores cuando miramos las hospitalizaciones o el ingreso a cuidados intensivos. Por ello, al centrar la discusión de los efectos del COVID-19 sobre las muertes, puede darse una excesiva sensación de seguridad en poblaciones más jóvenes, que no se ajusta a la gravedad real de la infección. En este trabajo usamos datos internacionales para estimar el porcentaje de personas infectadas con el virus SARS-CoV-2 que requieren hospitalización o cuidados intensivos para cada rango etario. De acuerdo con otros trabajos y con los datos reportados en Uruguay, encontramos que aunque las muertes se concentran principalmente entre las personas de avanzada edad, los ingresos a CTI y las hospitalizaciones se dan de forma más pareja entre las diferentes edades (ver Figura). Por ejemplo, mientras que una persona de 22 años tiene una probabilidad 190 veces menor de morir por una infección de COVID-19 que la de una persona de 72 años, su probabilidad de adquirir un cuadro grave que requiera hospitalización es sólo 12 veces menor. Aunque de 1000 personas de 32 años infectadas con SARS-CoV-2 sólo mueren 0.3 personas, serán ingresadas a CTI 1.4 personas, y serán hospitalizadas 15 personas. Por cada 1000 personas de 52 años infectadas, estimamos que 3 morirán, 8 serán ingresadas a CTI, y 40 serán hospitalizadas. En conclusión, aunque los efectos del COVID-19 se relacionan fuertemente con la edad, y la mortalidad es poco frecuente en adultos no mayores, los cuadros graves y críticos sí tienen una frecuencia considerable en adultos de todas las edades. Por lo tanto, un enfoque excesivo de la discusión pública en la muerte por COVID-19, descuidando otros efectos de la infección, puede llevar a una falsa sensación de seguridad en las poblaciones más jóvenes.

2020-01-01T00:00:00Z