Si la población es universo de 16400 personas y R = 4 ¿Cuál es la
probabilidad que te contagies en el 3er y 5to día?
Respuestas
Respuesta:
la respuesta es
Explicación paso a paso:
l 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.
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En lugares densamente poblados como muchas ciudades de China o de la India es más difícil frenar los contagios.
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.
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Durante la pandemia de SARS se registraron varios casos de superpropagadores.
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.