Estimación de infecciones diarias y acumuladas a nivel mundial, regional y nacional con SARS-CoV-2

RESUMEN

Las estimaciones oportunas, precisas y completas de las tasas diarias de infección por SARS-CoV-2, las infecciones acumuladas, la proporción de la población que ha sido infectada al menos una vez y el número reproductivo efectivo (R efectivo) son esenciales para comprender los determinantes del pasado. infección, los patrones de transmisión actuales y la susceptibilidad de una población a una infección futura con la misma variante. Aunque varios estudios han estimado infecciones acumuladas por SARS-CoV-2 en ubicaciones seleccionadas en momentos específicos, todos estos análisis se han basado en entradas de datos sesgadas que no se corrigieron adecuadamente. En este estudio, nuestro objetivo fue proporcionar un enfoque novedoso para estimar las infecciones diarias pasadas por SARS-CoV-2, las infecciones acumuladas y la proporción de la población infectada.

MÉTODOS

Produjimos un conjunto completo de estimaciones globales y específicas de la ubicación de infecciones diarias y acumuladas por SARS-CoV-2 hasta el 14 de noviembre de 2021, utilizando datos en gran parte de la Universidad Johns Hopkins (Baltimore, MD, EE. UU.) y bases de datos nacionales para casos notificados, hospital admisiones y muertes notificadas, así como encuestas de seroprevalencia identificadas a través de revisiones anteriores, SeroTracker y organizaciones gubernamentales. Corregimos estos datos por sesgos conocidos, como retrasos en la notificación, contabilizamos la subnotificación de muertes mediante el uso de un modelo estadístico de la proporción de exceso de mortalidad atribuible al SARS-CoV-2 y ajustamos las encuestas de seroprevalencia para la disminución de la sensibilidad de los anticuerpos, las vacunas y reinfección por variantes de escape del SARS-CoV-2. Luego creamos una base de datos empírica de tasas de infección-detección (IDR), índices de infección-hospitalización (IHR) y índices de infección-letalidad (IFR). Para estimar una serie de tiempo completa para cada ubicación, desarrollamos modelos estadísticos para predecir la IDR, IHR e IFR por ubicación y día, probando un conjunto de predictores justificados a través de revisiones sistemáticas publicadas. Luego, combinamos tres series de estimaciones de infecciones diarias (casos divididos por IDR, hospitalizaciones divididas por IHR y muertes divididas por IFR), en una estimación más robusta de infecciones diarias. Luego usamos las infecciones diarias para estimar las infecciones acumuladas y la proporción acumulada de la población con una o más infecciones, y luego calculamos las estimaciones posteriores de IDR, IHR e IFR acumuladas usando las infecciones acumuladas y los datos corregidos sobre casos notificados, hospitalizaciones y fallecidos. Por fin, convertimos las infecciones diarias en una serie temporal histórica de R efectiva por ubicación y día en función de las suposiciones de duración desde la infección hasta la infecciosidad y el tiempo que un individuo pasó siendo infeccioso. Para cada una de estas cantidades, estimamos una distribución basada en un marco de conjunto que capturó la incertidumbre en las fuentes de datos, el diseño del modelo y los supuestos de los parámetros.

RECOMENDACIONES

Las infecciones diarias globales por SARS-CoV-2 fluctuaron entre 3 millones y 17 millones de nuevas infecciones por día entre abril de 2020 y octubre de 2021, alcanzando su punto máximo a mediados de abril de 2021, principalmente como resultado de aumentos repentinos en India. Entre el comienzo de la pandemia y el 14 de noviembre de 2021, hubo un total estimado de 3,80 mil millones (intervalo de incertidumbre del 95 % 3,44–4,08) de infecciones y reinfecciones totales por SARS-CoV-2 combinadas, y un estimado de 3,39 mil millones (3·08–3·63) de personas, o el 43·9% (39·9–46·9) de la población mundial, se habían infectado una o más veces. 1,34 mil millones (1,20–1,49) de estas infecciones ocurrieron en el sur de Asia, la más alta entre las siete superregiones, aunque la superregión de África subsahariana tuvo la tasa de infección más alta (79,3 por 100 población [69·0–86·4]). La superregión de altos ingresos tuvo la menor cantidad de infecciones (239 millones [226–252]) y el sudeste asiático, Asia oriental y Oceanía tuvieron la tasa de infección más baja (13·0 por 100 habitantes [8·4–17·7]). La proporción acumulativa de la población alguna vez infectada varió mucho entre países y territorios, con tasas superiores al 70% en 40 países e inferiores al 20% en 39 países. No hubo una relación perceptible entre la R efectiva y la inmunidad total, e incluso a niveles de inmunidad total del 80 %, no observamos indicios de una caída abrupta en la R efectiva, lo que indica que no se observa un umbral claro de inmunidad colectiva en los datos.

INTERPRETACIÓN

COVID-19 ya ha tenido un impacto asombroso en el mundo hasta el comienzo de la ola omicron (B.1.1.529), con más del 40% de la población mundial infectada al menos una vez para el 14 de noviembre de 2021. Las grandes diferencias en La proporción acumulada de la población infectada en todos los lugares podrían ayudar a los encargados de formular políticas a identificar las estrategias de prevención de la transmisión que han sido más efectivas, así como las poblaciones con mayor riesgo de infección futura. Esta información también podría ser útil para intervenciones específicas de prevención de la transmisión, incluida la priorización de vacunas. Nuestro enfoque estadístico para estimar la infección por SARS-CoV-2 permite que las estimaciones se actualicen y difundan rápidamente sobre la base de los nuevos datos disponibles, que han sido y serán de vital importancia para las respuestas oportunas de investigación, ciencia y políticas de COVID-19.

Citación: 

Colaboradores de Infección Acumulativa COVID-19. Estimación de infecciones diarias y acumulativas globales, regionales y nacionales con SARS-CoV-2 hasta el 14 de noviembre de 2021: un análisis estadístico. La lanceta. 8 de abril de 2022. doi: 10.1016/S0140-6736(22)00484-6.

Publicado en The Lancet , abril de 2022

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