Qué es el factor R0 con el que se mide la intensidad de un brote como el coronavirus

Un equipo del Imperial College calcula que el R0 está entre 1,5 y 3,5. Científicos de la Academia China del Instituto de Ciencias de la Automatización y la Universidad de la Academia de Ciencias de China estiman una cifra mucho más alta, de 4,08.

Si usted vio la película “Contagio” (Contagion, por su título en inglés), estrenada en 2011, acerca de una pandemia mundial causada por un nuevo virus, entonces ha escuchado hablar acerca del factor R0.

Este término no es un invento creado en Hollywood. Representa un importante concepto en epidemiología y constituye una parte fundamental de los planes de salud pública durante un brote como el del actual coronavirus que se inició en China.

Los científicos usan el R0 -el número de reproducción- para describir la intensidad de una enfermedad infecciosa.

Las estimaciones de R0 han sido una parte importante de la descripción de las pandemias o de los brotes muy conocidos, incluyendo la pandemia del Síndrome respiratorio agudo grave (SARS, por sus siglas en inglés) de 2003, la pandemia de influenza H1N1 de 2009 y la epidemia de ébola en África occidental de 2014.

¿Cuánto se extenderá la enfermedad?
La definición formal del R0 de una enfermedad es el número de casos, en promedio, que van a ser causados por una persona infectada durante el periodo de contagio.

El término es usado de dos maneras distintas.

El número básico de reproducción representa el máximo potencial epidémico de un patógeno. Describe lo que ocurriría si una persona infectada entra en contacto con una comunidad totalmente susceptible y, por tanto, es un estimado que se base en un escenario idealizado.

El número efectivo de reproducción depende de la verdadera susceptibilidad de la población. Esta medida del potencial de transmisión es probablemente menor que el número de reproducción básica, sobre la base de factores como si algunas personas están vacunadas en contra de la enfermedad o si algunos tienen inmunidad debido a que previamente estuvieron expuestos al patógeno.

Por tanto, el R0 efectivo cambia con el tiempo y es un estimado que se basa en las condiciones de la población.

Es importante darse cuenta de que ambos, el número básico y el efectivo del R0, dependen de la situación. Están afectados por las propiedades del patógeno, como -por ejemplo- cuán contagioso es.

También les impacta la situación de la población anfitriona, cuán susceptibles son las personas debido a factores nutricionales o a otras enfermedades que pueden haber comprometido su sistema inmunológico. Otro factor que influye son las condiciones ambientales, incluyendo factores demográficos, socioeconómicos y climáticos.

Por ejemplo, el R0 del sarampión oscila entre 12 y 18, dependiendo de elementos como la densidad de población y la esperanza de vida. Este es un R0 alto, principalmente debido a que se trata de una enfermedad altamente contagiosa.

Por otra parte, el virus de la influenza es menos contagioso, con un R0 que va de 2 a 3. La influenza, por tanto, no causa brotes tan explosivos como los de sarampión, pero persiste debido a su capacidad de mutar y evadir el sistema inmunológico.

¿Por qué el R0 es útil para la salud pública?
El demógrafo Alfred Lotka propuso el número de reproducción durante la década de 1920, como una medida de la tasa de reproducción de una población determinada.

En la década de 1950, el epidemiólogo George MacDonald sugirió usarla para describir el potencial de transmisión de la malaria.

Sugirió que si R0 es menor que 1, entonces la enfermedad va a desaparecer de la población porque en promedio una persona infectada va a contagiar a menos de una persona susceptible. Por otra parte, si R0 es mayor a 1, la enfermedad se va a diseminar.

Cuando las autoridades sanitarias buscan las maneras de lidiar con un brote, intentan reducir el valor de R0 para que sea inferior a 1.

Esto es difícil con enfermedades como el sarampión que tiene un R0 elevado. Y es especialmente arduo de conseguir con el sarampión en lugares densamente poblados como la India y China, donde el R0 es mayor en comparación con lugares donde los habitantes están más dispersos.

Durante la pandemia de SARS en 2003, los científicos estimaron el R0 original alrededor de 2,75. Un mes o dos más tarde, el R0 efectivo había caído por debajo de 1, gracias al gran esfuerzo que se hizo con las estrategias de intervención, incluyendo las actividades de aislamiento y cuarentena.

Pese a todo, la pandemia se mantuvo.

Mientras en promedio una persona infectada le contagiaba la enfermedad a menos de un individuo susceptible, ocasionalmente una persona contagiaba a decenas e incluso centenares de personas.

Este fenómeno se conoce como “superpropagadores”. Los funcionarios de salud documentaron la aparición de este tipo de contagios en varias ocasiones durante la epidemia de SARS en Singapur, Hong Kong y Pekín.

El R0 del coronavirus que se extiende desde China
Varios grupos han calculado el R0 para este nuevo coronavirus.

Un equipo del Imperial College calcula que el R0 está entre 1,5 y 3,5. Científicos de la Academia China del Instituto de Ciencias de la Automatización y la Universidad de la Academia de Ciencias de China estiman una cifra mucho más alta, de 4,08.

Estas diferencias no son sorprendentes. Existe incertidumbre acerca de muchos de los factores que se toman en consideración al calcular el R0, como ocurre -por ejemplo- con el cálculo del número de casos, especialmente en las primeras etapas de un brote.

Sobre la base de las estimaciones actuales, las proyecciones de la cantidad de casos futuros de coronavirus están cargados de altos niveles de incertidumbre y probablemente resulten algo imprecisas.

Estas dificultades surgen por varios motivos.
En primer lugar, las propiedades básicas de este patógeno viral -como el periodo de contagio- aún no han sido establecidas.

En segundo lugar, los investigadores aún no saben cuántos casos hay de contagios que no presentan síntomas y que, por tanto, no han sido detectados por las autoridades sanitarias y están esparciendo el virus.

En tercer lugar, la mayoría de las personas que sufren este nuevo coronavirus se recuperan y, probablemente, se hacen inmunes a sufrirlo de nuevo.

Por último, y probablemente la razón más importante, nadie sabe cuál será el impacto futuro de las medidas de control de la enfermedad que se aplican ahora. Las estimaciones actuales de R0 que hacen los epidemiólogos no dicen nada acerca de cómo las cuarentenas o el aislamiento de infectados influenciarán el contagio futuro del virus.

R0: How scientists quantify the intensity of an outbreak like coronavirus

If you saw the 2011 movie “Contagion,” about a worldwide pandemic of a new virus, then you’ve heard the term R0.

Pronounced “R naught,” this isn’t just jargon made up in Hollywood. It represents an important concept in epidemiology and is a crucial part of public health planning during an outbreak, like the current coronavirus epidemic spreading outward from China.

Scientists use R0 – the reproduction number – to describe the intensity of an infectious disease outbreak. R0 estimates have been an important part of characterizing pandemics or large publicized outbreaks, including the 2003 SARS pandemic, the 2009 H1N1 Influenza pandemic and the 2014 Ebola epidemic in West Africa.

How much will a disease spread?
The formal definition of a disease’s R0 is the number of cases, on average, an infected person will cause during their infectious period.

The term is used in two different ways.
The basic reproduction number represents the maximum epidemic potential of a pathogen. It describes what would happen if an infectious person were to enter a fully susceptible community, and therefore is an estimate based on an idealized scenario.

The effective reproduction number depends on the population’s current susceptibility. This measure of transmission potential is likely lower than the basic reproduction number, based on factors like whether some of the people are vaccinated against the disease, or whether some people have immunity due to prior exposure with the pathogen. Therefore, the effective R0 changes over time and is an estimate based on a more realistic situation within the population.

It’s important to realize that both the basic and effective R0 are situation-dependent. It’s affected by the properties of the pathogen, such as how infectious it is. It’s affected by the host population – for instance, how susceptible people are due to nutritional status or other illnesses that may compromise one’s immune system. And it’s affected by the environment, including things like demographics, socioeconomic and climatic factors.

For example, R0 for measles ranges from 12 to 18, depending on factors like population density and life expectancy. This is a large R0, mainly because the measles virus is highly infectious.

On the other hand, the influenza virus is less infectious, with its R0 ranging from 2 to 3. Influenza, therefore, does not cause the same explosive outbreaks as measles, but it persists due to its ability to mutate and evade the human immune system.

What makes R0 useful in public health?
Demographer Alfred Lotka proposed the reproduction number in the 1920s, as a measure of the rate of reproduction in a given population.

In the 1950s, epidemiologist George MacDonald suggested using it to describe the transmission potential of malaria. He proposed that, if R0 is less than 1, the disease will die out in a population, because on average an infectious person will transmit to fewer than one other susceptible person. On the other hand, if R0 is greater than 1, the disease will spread.

When public health agencies are figuring out how to deal with an outbreak, they are trying to bring R0 down to less than 1. This is tough for diseases like measles that have a high R0. It is especially challenging for measles in densely populated regions like India and China, where R0 is higher, compared to places where people are more spread out.