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La forma en la que se propagan los casos de covid-19 no es siempre la misma. No todos los infectados contagian por igual, sino que la mayoría de las transmisiones parecen ligadas a eventos concretos y a supercontagiadores. La mayoría de los contagios salen de unas pocas personas, mientras que muchos otros infectados nunca transmiten la enfermedad.

Durante la pandemia, el foco se ha centrado en el número de reproducción básico o R0. Este hace referencia a cuántas personas un individuo infectado puede, en promedio, pasar el virus.

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Sin embargo, no todos los portadores del coronavirus se lo transmitirán al mismo número de gente. Aquí es donde el número K se vuelve útil, ya que mide la diferencia de a cuánta gente contagia una persona infectada.

Un reciente estudio del grupo de trabajo Covid-19 del Centro de Modelización Matemática de Enfermedades Infecciosas del Reino Unido señala que en torno al 80 por ciento de los contagios secundarios de coronavirus son producidos por una mínima fracción de infectados, pues apenas suponen el 10 por ciento del total, y que son conocidos como supercontagiadores.

Según explica Adam Kucharski, profesor de la Escuela de Higiene y Medicina Tropical de Londres (LSHTM, por sus siglas en inglés), “Típicamente, lo que ocurre es que hay mucha gente que no le pasa la infección a nadie”.

“Pero luego hay un puñado de eventos en los que ves una gran cantidad de transmisión, en los que se contagian potencialmente cinco, 10, o 20 personas. Y eso lo hemos visto desde el principio con la covid-19”.

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Por eso los científicos, además del R0, utilizan el factor de “sobredispersión” K, que describe si una enfermedad es capaz de producir ‘clusters’ o conjunto de supercontagiadores. Si la dispersión del número de casos secundarios es bajo (k<<1), un pequeño número será el responsable de un número desproporcionado de casos secundarios, mientras que un alto número de ellos no transmitirá el patógeno.

A la inversa, una baja dispersión daría lugar a un crecimiento de la epidemia más constante, con más homogeneidad en el número de casos secundarios por cada caso índice, según un artículo publicado en la revista científica Science.

¿Cómo puede cambiar el rastreo de una enfermedad que se transmite por clusters?

Una idea es hacerlo al revés: ir a buscar dónde me contagié yo. Porque será probablemente un evento de supercontagio. “Lo mejor sería aislar preventivamente a los que forman el cluster y hacer un rastreo más detallado y para atrás”, explica Yamir Moreno, de la Universidad de Zaragoza, que ha analizado el impacto de los eventos sobre la difusión del covid-19 en España. “Te permitiría ver ramificaciones de las cadenas de contagio que no verías haciendo el rastreo tradicional”, añade.

“Intentar encontrar la fuente de la infección da más posibilidades de identificar un cluster”, explica Mirjam Kretzschmar, profesora de dinámica de enfermedades infecciosas en la Universidad de Utrecht. “En este rastreo hacia atrás debes identificar los contactos que un caso confirmado ha tenido hasta dos semanas antes de dar positivo”. La dificultad de eso es que exige mucha rapidez.

Su equipo ha estimado que si pasan más de tres días desde la aparición de síntomas hasta el test y aislamiento, el rastreo dará pocos frutos. Sobre todo si ese rastreo es hacia atrás: los otros contagiados por el supercontagiador serán más difíciles de localizar y habrán tenido muchas oportunidades de transmitir.

“Es una pena, porque el rastreo de las cadenas de transmisión hasta su fuente es, si se hace rápido, una de nuestras mejores armas”.

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Casos totales: 43.587.563

Fallecidos totales: 1.160.960

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Argentina: 1.102.301/29.301

Colombia: 1.025.052/30.348

Perú: 888.715/34.149

México: 895.326/89.171

Chile: 503.598/14.003

 

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