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# Ciencias de la Salud# Epidemiología

Red Global de Vigilancia de Aguas Residuales en Aeropuertos

Los aeropuertos pueden mejorar el monitoreo de enfermedades a través de una red global de vigilancia de aguas residuales.

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Los Aeropuertos juegan un papel importante en la propagación de enfermedades por todo el mundo. Pueden ayudar a difundir infecciones, pero también tienen el potencial de detectar y vigilar estas amenazas para la salud. Una forma de monitorear enfermedades es a través de la vigilancia de Aguas residuales, que está ganando atención en los aeropuertos. Este método se ha utilizado para rastrear enfermedades como COVID-19, poliomielitis e influenza. Recientemente, los expertos sugirieron expandir este enfoque para formar una red global de vigilancia de aguas residuales (WWSN) en los aeropuertos. Esta red podría dar alertas tempranas sobre nuevas enfermedades.

Monitorear aguas residuales de aviones es una forma no invasiva de ver cómo se están propagando las enfermedades. Sin embargo, crear una red global presenta desafíos, como recolectar muestras de manera eficiente, decidir qué enfermedades buscar, elegir los mejores aeropuertos, escalar la red y abordar áreas que podrían pasarse por alto. Aunque algunos estudios han investigado cuán factible es este enfoque en aeropuertos importantes, aún necesitamos comprender completamente cuán efectiva sería una red global en términos de su tamaño, ubicación y operaciones.

Para abordar esto, usamos un modelo llamado Modelo Global de Epidemias y Movilidad (GLEAM). Este modelo nos ayuda a analizar cómo se propagan y detectan las enfermedades en una red global. Divide el mundo en más de 3,200 poblaciones más pequeñas unidas por viajes aéreos y desplazamientos. El modelo utiliza datos de más de 4,600 aeropuertos para simular cómo se propaga una enfermedad. Podemos ver cómo se mueven las enfermedades a través de estas poblaciones interconectadas.

Cómo Funciona GLEAM

GLEAM es una herramienta sofisticada que combina datos y estadísticas para mostrar cómo podrían propagarse las enfermedades en el mundo. Divide el mundo en grupos más pequeños según la población y los patrones de viaje. Además de usar datos reales sobre viajes aéreos, GLEAM incluye información sobre cómo se mueve la gente dentro de sus comunidades. Rastrean cuántas personas están en varias etapas de la enfermedad y cómo se mueven por el mundo.

Para nuestro análisis, configuramos una WWSN con 20 sitios de Monitoreo en aeropuertos concurridos de todo el mundo. Elegimos estos aeropuertos según su alto volumen de pasajeros internacionales para asegurar suficiente cobertura. El sistema actúa como una red de centinelas, donde cada aeropuerto probará las aguas residuales de algunos vuelos internacionales que llegan cada día.

El modelo puede simular un brote comenzando con unas pocas personas infectadas y luego mostrar cómo se propaga la enfermedad con el tiempo. Vemos datos sobre cuántas infecciones ocurren y cuándo se detectarían en los aeropuertos. Un enfoque clave es el tiempo que se tarda en detectar una nueva enfermedad en este sistema, lo que nos ayuda a entender cuán rápido puede responder una red global a Brotes.

Tiempo de Detección

El tiempo que se tarda en detectar un nuevo patógeno a través de la WWSN es crítico. Podemos definir este tiempo como el número de días desde que comienza un brote hasta que se detecta por primera vez en cualquier aeropuerto. Este tiempo de detección varía dependiendo de varios factores, como dónde se originó el brote, las características del patógeno y cuán efectivo es el sistema de detección.

Nuestro análisis muestra que el tiempo que se tarda en detectar un nuevo brote puede variar mucho. Por ejemplo, si un brote comienza en Ginebra, puede tardar alrededor de 14 días en detectarse, en comparación con 66 días para un brote que comienza en Kalemie, Congo. Diferentes ubicaciones tienen diferentes patrones de viaje, y algunos lugares pueden tardar más en detectar un brote debido a menos conexiones internacionales.

Factores que Afectan el Tiempo de Detección

El tiempo de detección también depende de varias características del patógeno mismo. Por ejemplo, si un patógeno se propaga rápidamente o tiene un período detectable más largo en aguas residuales, podría encontrarse antes. En nuestro modelado, analizamos diferentes escenarios donde cambiamos el número básico de reproducción (cuántas personas infectadas propagan la enfermedad) y el tiempo que tarda en ser infeccioso tras la exposición.

Al ajustar estos parámetros, encontramos que un número de reproducción más alto o un tiempo de generación más corto generalmente conducía a un tiempo de detección más corto. Por otro lado, si las tasas de detección eran más bajas, el tiempo para encontrar un brote aumentaba, pero no de manera significativa. Esto muestra que la naturaleza de la enfermedad puede impactar mucho en cuán rápido podemos detectar nuevas infecciones.

Optimización de la Red de Vigilancia de Aguas Residuales

El diseño de la WWSN es crucial para hacerla efectiva. Características clave como cuántos aeropuertos participan y dónde están ubicados pueden influir significativamente en cómo funciona la red. Estudiamos diferentes estrategias para elegir aeropuertos para la red, considerando factores como el volumen de viajes aéreos y cuán bien conectado está un aeropuerto con otros lugares.

Descubrimos que usar un número limitado de sitios de monitoreo, alrededor de 20, puede seguir siendo bastante efectivo. La red tardaría solo alrededor del 20% más en detectar un brote en comparación con una red que incluyera todos los aeropuertos internacionales. Agregar más sitios de monitoreo tendía a ofrecer rendimientos decrecientes, lo que significa que después de cierto punto, agregar más aeropuertos no mejoraba significativamente los tiempos de detección.

Además, exploramos estrategias dirigidas que se centran en regiones específicas donde los brotes podrían ser más probables. Este tipo de enfoque permite mejores capacidades de detección para áreas específicas mientras se mantiene una buena cobertura global.

Conciencia Situacional Proporcionada por las WWSNs

La WWSN no solo puede ayudar a detectar brotes, sino también a rastrear sus fuentes y entender cómo se están propagando. Por ejemplo, durante la aparición de la variante Alpha del SARS-CoV-2, una WWSN bien implementada podría haber predicho cuándo y dónde se detectaría según los patrones de viaje y las detecciones tempranas. Nuestro análisis indica que con una tasa de detección de solo el 4%, la variante podría haberse detectado tan pronto como noviembre de 2020, destacando el potencial para advertencias tempranas efectivas.

Usando los datos recolectados de múltiples eventos de detección, la red también puede estimar parámetros epidémicos importantes como la tasa de crecimiento de la enfermedad y su transmisibilidad. Al analizar cómo se acumulan las detecciones, podemos inferir mejor el origen del brote e identificar cuándo probablemente comenzó.

Desafíos y Limitaciones

Si bien nuestro enfoque muestra promesas, es importante reconocer algunas limitaciones. Por ejemplo, el modelo asume que los viajes aéreos ocurren de manera independiente para cada persona, lo que podría pasar por alto algunos escenarios donde grupos viajan juntos. Además, nuestro análisis no se centró en los falsos positivos, que podrían ocurrir si hay contaminación en el sistema de aguas residuales entre vuelos.

El trabajo futuro debería abordar estos desafíos refinando suposiciones y considerando factores del mundo real que podrían afectar las funciones de la WWSN. Además, integrar este modelo con métodos de vigilancia prácticos asegurará una implementación operativa eficiente.

Conclusión

El desarrollo de una red global de vigilancia de aguas residuales en aeropuertos es un avance significativo en la respuesta de salud pública a enfermedades emergentes. Esta red puede acortar el tiempo de detección de nuevos patógenos y ayudar a proporcionar una conciencia situacional crítica durante brotes. Al aprovechar los datos disponibles sobre patrones de viaje y características de patógenos, las WWSNs tienen el potencial de mejorar la seguridad sanitaria global.

Los conocimientos obtenidos de este modelado pueden ayudar a los funcionarios de salud pública a tomar decisiones informadas sobre cómo manejar los brotes. Además, este marco ofrece una base para futuros estudios que incluyan consideraciones específicas para diferentes patógenos y los factores socioeconómicos que influyen en la propagación de enfermedades.

En última instancia, la vigilancia de aguas residuales en los aeropuertos podría desempeñar un papel vital en la identificación de amenazas de salud emergentes y permitir que las autoridades respondan rápidamente, protegiendo la salud pública a nivel global.

Fuente original

Título: Optimization and performance analytics of global aircraft-based wastewater surveillance networks

Resumen: Aircraft wastewater surveillance has been proposed as a novel approach to monitor the global spread of pathogens. Here we develop a computational framework to provide actionable information for designing and estimating the effectiveness of global aircraft-based wastewater surveillance networks (WWSNs). We study respiratory diseases of varying transmission potentials and find that networks of 10 to 20 strategically placed wastewater sentinel sites can provide timely situational awareness and function effectively as an early warning system. The model identifies potential blind spots and suggests optimization strategies to increase WWSNs effectiveness while minimizing resource use. Our findings highlight that increasing the number of sentinel sites beyond a critical threshold does not proportionately improve WWSNs capabilities, stressing the importance of resource optimization. We show through retrospective analyses that WWSNs can significantly shorten the detection time for emerging pathogens. The presented approach offers a realistic analytic framework for the analysis of WWSNs at airports.

Autores: Alessandro Vespignani, G. St-Onge, J. T. Davis, L. Hebert-Dufresne, A. Allard, A. Urbinati, S. V. Scarpino, M. Chinazzi

Última actualización: 2024-08-04 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.08.02.24311418

Fuente PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.08.02.24311418.full.pdf

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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