Número básico de reproducción
Métricas en epidemiología

R 0 {\estilo de visualización R_{0}} es el número promedio de personas infectadas por otra persona. Por ejemplo, el ébola tiene una incidencia de dos, por lo que, en promedio, una persona que tiene ébola se lo transmitirá a otras dos personas. R 0 {\estilo de visualización R_{0}}

En epidemiología , el número básico de reproducción , o número reproductivo básico (a veces llamado razón básica de reproducción o tasa básica de reproducción ), denotado (pronunciado R cero o R cero ), [1] de una infección es el número esperado de casos generados directamente por un caso en una población donde todos los individuos son susceptibles a la infección. [2] La definición supone que ningún otro individuo está infectado o inmunizado (naturalmente o mediante vacunación ). Algunas definiciones, como la del Departamento de Salud de Australia , añaden la ausencia de "cualquier intervención deliberada en la transmisión de la enfermedad". [3] El número básico de reproducción no es necesariamente el mismo que el número de reproducción efectiva (normalmente escrito [ t por tiempo], a veces ), [4] que es el número de casos generados en el estado actual de una población, que no tiene por qué ser el estado no infectado. es un número adimensional (personas infectadas por persona que infecta) y no una tasa de tiempo, que tendría unidades de tiempo −1 , [5] o unidades de tiempo como el tiempo de duplicación . [6] R 0 {\estilo de visualización R_{0}} R {\estilo de visualización R} R a Estilo de visualización R_{t}} R mi {\displaystyle R_{e}} R 0 {\estilo de visualización R_{0}}

R 0 {\estilo de visualización R_{0}} no es una constante biológica para un patógeno, ya que también se ve afectada por otros factores, como las condiciones ambientales y el comportamiento de la población infectada. Los valores se estiman generalmente a partir de modelos matemáticos y dependen del modelo utilizado y de los valores de otros parámetros. Por lo tanto, los valores dados en la literatura solo tienen sentido en el contexto dado y no se recomienda comparar valores basados ​​en diferentes modelos. [7] no proporciona por sí solo una estimación de la velocidad de propagación de una infección en la población. R 0 {\estilo de visualización R_{0}} R 0 {\estilo de visualización R_{0}}

Los usos más importantes de son determinar si una enfermedad infecciosa emergente puede propagarse en una población y determinar qué proporción de la población debe inmunizarse mediante la vacunación para erradicar una enfermedad. En los modelos de infección de uso común , cuándo la infección podrá comenzar a propagarse en una población, pero no si . Generalmente, cuanto mayor sea el valor de , más difícil será controlar la epidemia. Para los modelos simples, la proporción de la población que necesita ser inmunizada de manera efectiva (es decir, no susceptible a la infección) para prevenir la propagación sostenida de la infección tiene que ser mayor que . [8] Este es el llamado umbral de inmunidad de grupo o nivel de inmunidad de grupo . Aquí, la inmunidad de grupo significa que la enfermedad no puede propagarse en la población porque cada persona infectada, en promedio, solo puede transmitir la infección a menos de un contacto más. [9] Por el contrario, la proporción de la población que sigue siendo susceptible a la infección en el equilibrio endémico es . Sin embargo, este umbral se basa en modelos simples que suponen una población completamente mixta sin relaciones estructuradas entre los individuos. Por ejemplo, si existe alguna correlación entre el estado de inmunización de las personas (por ejemplo, vacunación), entonces la fórmula puede subestimar el umbral de inmunidad colectiva. [9] R 0 {\estilo de visualización R_{0}} R 0 > 1 Estilo de visualización R_{0}>1 R 0 < 1 Estilo de visualización R_{0}<1 R 0 {\estilo de visualización R_{0}} 1 − 1 / R 0 {\estilo de visualización 1-1/R_{0}} 1 / R 0 {\estilo de visualización 1/R_{0}} 1 − 1 / R 0 {\estilo de visualización 1-1/R_{0}}

Gráfico del umbral de inmunidad colectiva frente al número básico de reproducción con enfermedades seleccionadas

El número básico de reproducción se ve afectado por varios factores, incluida la duración de la infectividad de las personas afectadas, la contagiosidad del microorganismo y el número de personas susceptibles en la población con la que entran en contacto las personas infectadas. [10]

Historia

Las raíces del concepto básico de reproducción se pueden rastrear a través del trabajo de Ronald Ross , Alfred Lotka y otros, [11] pero su primera aplicación moderna en epidemiología fue por George Macdonald en 1952, [12] quien construyó modelos poblacionales de la propagación de la malaria . En su trabajo llamó a la cantidad tasa básica de reproducción y la denotó por . O 0 {\estilo de visualización Z_{0}}

Descripción general de R 0 {\estilo de visualización R_{0}} métodos de estimación

Modelos compartimentados

Los modelos compartimentados son una técnica de modelado general que se aplica a menudo al modelado matemático de enfermedades infecciosas . En estos modelos, los miembros de la población se asignan a "compartimentos" con etiquetas, por ejemplo, S, I o R (susceptible, infeccioso o recuperado). Estos modelos se pueden utilizar para estimar . R 0 {\estilo de visualización R_{0}}

Modelos de epidemias en redes

Las epidemias pueden modelarse como enfermedades que se propagan a través de redes de contacto y transmisión de enfermedades entre personas. [13] Los nodos de estas redes representan individuos y los vínculos (bordes) entre nodos representan el contacto o la transmisión de enfermedades entre ellos. Si una red de este tipo es una red localmente similar a un árbol, entonces la reproducción básica puede escribirse en términos del grado de exceso promedio de la red de transmisión, de modo que:

R 0 = ⟨ a 2 ⟩ ⟨ a ⟩ − 1 , {\displaystyle R_{0}={\frac {\langle k^{2}\rangle }{\langle k\rangle }}-1,}

donde es el grado medio (grado promedio) de la red y es el segundo momento de la distribución de grados de la red de transmisión . ⟨ a ⟩ {\displaystyle {\langle k\rangle }} ⟨ a 2 ⟩ {\displaystyle {\langle k^{2}\rangle }}

Poblaciones heterogéneas

En poblaciones que no son homogéneas, la definición de es más sutil. La definición debe tener en cuenta el hecho de que un individuo infectado típico puede no ser un individuo promedio. Como ejemplo extremo, considere una población en la que una pequeña porción de los individuos se mezclan completamente entre sí mientras que los individuos restantes están todos aislados. Una enfermedad puede propagarse en la porción completamente mezclada aunque un individuo seleccionado al azar daría lugar a menos de un caso secundario. Esto se debe a que el individuo infectado típico está en la porción completamente mezclada y, por lo tanto, puede causar infecciones con éxito. En general, si los individuos infectados al principio de una epidemia tienen en promedio más o menos probabilidades de transmitir la infección que los individuos infectados al final de la epidemia, entonces el cálculo de debe tener en cuenta esta diferencia. Una definición apropiada para en este caso es "el número esperado de casos secundarios producidos, en una población completamente susceptible, producidos por un individuo infectado típico". [14] R 0 {\estilo de visualización R_{0}} R 0 {\estilo de visualización R_{0}} R 0 {\estilo de visualización R_{0}}

El número básico de reproducción se puede calcular como una relación de tasas conocidas a lo largo del tiempo: si un individuo contagioso entra en contacto con otras personas por unidad de tiempo, si se supone que todas esas personas contraen la enfermedad y si la enfermedad tiene un período infeccioso medio de , entonces el número básico de reproducción es simplemente . Algunas enfermedades tienen múltiples períodos de latencia posibles, en cuyo caso el número de reproducción para la enfermedad en general es la suma del número de reproducción para cada tiempo de transición hacia la enfermedad. β {\estilo de visualización \beta} 1 gamma {\displaystyle {\dfrac {1}{\gamma }}} R 0 = β gamma {\displaystyle R_{0}={\dfrac {\beta }{\gamma }}}

Número efectivo de reproducción

Una explicación del número en términos sencillos del Gobierno de Gales . R {\estilo de visualización R}

En realidad, distintas proporciones de la población son inmunes a una enfermedad determinada en un momento dado. Para tener esto en cuenta, se utiliza el número de reproducción efectiva o . es el número promedio de nuevas infecciones causadas por un solo individuo infectado en el momento t en la población parcialmente susceptible. Se puede encontrar multiplicando por la fracción S de la población que es susceptible. Cuando la fracción de la población que es inmune aumenta (es decir, la población susceptible S disminuye) tanto que cae por debajo de , se ha alcanzado la inmunidad de grupo y el número de casos que ocurren en la población disminuirá gradualmente a cero. [15] [16] [17] R mi {\displaystyle R_{e}} R {\estilo de visualización R} R a Estilo de visualización R_{t}} R 0 {\estilo de visualización R_{0}} R mi {\displaystyle R_{e}}

Limitaciones de R 0 {\estilo de visualización R_{0}}

El uso de en la prensa popular ha llevado a malentendidos y distorsiones de su significado. se puede calcular a partir de muchos modelos matemáticos diferentes . Cada uno de estos puede dar una estimación diferente de , que necesita ser interpretada en el contexto de ese modelo. [10] Por lo tanto, la contagiosidad de diferentes agentes infecciosos no se puede comparar sin volver a calcular con supuestos invariantes. Los valores de brotes pasados ​​podrían no ser válidos para brotes actuales de la misma enfermedad. En términos generales, se puede utilizar como un umbral, incluso si se calcula con métodos diferentes: si , el brote se extinguirá, y si , el brote se expandirá. En algunos casos, para algunos modelos, los valores de todavía pueden conducir a brotes que se autoperpetúan. Esto es particularmente problemático si hay vectores intermedios entre los huéspedes (como es el caso de las zoonosis ), como la malaria . [18] Por lo tanto, las comparaciones entre los valores de la tabla "Valores de de enfermedades contagiosas conocidas" deben realizarse con precaución. R 0 {\estilo de visualización R_{0}} R 0 {\estilo de visualización R_{0}} R 0 {\estilo de visualización R_{0}} R 0 {\estilo de visualización R_{0}} R 0 {\estilo de visualización R_{0}} R 0 {\estilo de visualización R_{0}} R 0 < 1 Estilo de visualización R_{0}<1 R 0 > 1 Estilo de visualización R_{0}>1 R 0 < 1 Estilo de visualización R_{0}<1 R 0 {\estilo de visualización R_{0}}

Aunque no se puede modificar mediante la vacunación u otros cambios en la susceptibilidad de la población, puede variar en función de una serie de factores biológicos, socioconductuales y ambientales. [7] También se puede modificar mediante el distanciamiento físico y otras políticas públicas o intervenciones sociales, [19] [7] aunque algunas definiciones históricas excluyen cualquier intervención deliberada para reducir la transmisión de enfermedades, incluidas las intervenciones no farmacológicas. [3] Y, de hecho, la inclusión de intervenciones no farmacológicas depende a menudo del artículo, la enfermedad y la intervención que se esté estudiando, si es que se está estudiando alguna. [7] Esto crea cierta confusión, porque no es una constante; mientras que la mayoría de los parámetros matemáticos con subíndices "cero" son constantes. R 0 {\estilo de visualización R_{0}} R 0 {\estilo de visualización R_{0}} R 0 {\estilo de visualización R_{0}}

R {\estilo de visualización R} depende de muchos factores, muchos de los cuales deben estimarse. Cada uno de estos factores aumenta la incertidumbre en las estimaciones de . Muchos de estos factores no son importantes para informar las políticas públicas. Por lo tanto, las políticas públicas pueden ser mejor atendidas por métricas similares a , pero que son más fáciles de estimar, como el tiempo de duplicación o la vida media ( ). [20] [21] R {\estilo de visualización R} R {\estilo de visualización R} a 1 / 2 estilo de visualización t_{1/2}}

Los métodos utilizados para calcular incluyen la función de supervivencia , reordenando el valor propio más grande de la matriz jacobiana , el método de la próxima generación , [22] cálculos a partir de la tasa de crecimiento intrínseca, [23] la existencia del equilibrio endémico, el número de susceptibles en el equilibrio endémico, la edad promedio de infección [24] y la ecuación de tamaño final. [25] Pocos de estos métodos concuerdan entre sí, incluso cuando comienzan con el mismo sistema de ecuaciones diferenciales . [18] Aún menos calculan realmente el número promedio de infecciones secundarias. Dado que rara vez se observa en el campo y generalmente se calcula a través de un modelo matemático, esto limita severamente su utilidad. [26] R 0 {\estilo de visualización R_{0}} R 0 {\estilo de visualización R_{0}}

Valores de muestra para diversas enfermedades contagiosas

A pesar de las dificultades de estimación mencionadas en la sección anterior, se han realizado estimaciones para varios géneros , que se muestran en esta tabla. Cada género puede estar compuesto de muchas especies , cepas o variantes . Las estimaciones para especies, cepas y variantes suelen ser menos precisas que para géneros, por lo que se proporcionan en tablas separadas a continuación para enfermedades de particular interés ( gripe y COVID-19 ). R 0 {\estilo de visualización R_{0}} R 0 {\estilo de visualización R_{0}}

Valores de R 0 y umbrales de inmunidad colectiva (HIT) de enfermedades contagiosas antes de la intervención
EnfermedadTransmisiónR0​Golpear [a]
SarampiónAerosol12–18 [27] [7]92–94%
Varicela​Aerosol10–12 [28]90–92%
PaperasGotas respiratorias10–12 [29]90–92%
COVID-19 (ver valores para cepas específicas a continuación)Gotas respiratorias y aerosoles2.9-9.5 [30]65–89%
RubéolaGotas respiratorias6–7 [b]83–86%
PolioVía fecal-oral5–7 [b]80–86%
Tos ferinaGotas respiratorias5.5 [35]82%
ViruelaGotas respiratorias3,5–6,0 [36]71–83%
VIH/SIDAFluidos corporales2–5 [37]50–80%
SARSGotas respiratorias2–4 [38]50–75%
DifteriaSaliva2.6 (1.7 –4.3 ) [39]62% (41 –77% )
Resfriado común (p. ej., rinovirus)Gotas respiratorias2–3 [40] [ cita médica necesaria ]50–67%
MpoxContacto físico, fluidos corporales, gotitas respiratorias, relaciones sexuales (HSH)2.1 (1.1 –2.7 ) [41] [42]53% (22 –63% )
Ébola ( brote de 2014 )Fluidos corporales1.8 (1.4 –1.8 ) [43]44% (31 –44% )
Influenza (cepas estacionales)Gotas respiratorias1.3 (1.2 –1.4 ) [44]23% (17 –29% )
Hantavirus de los AndesGotas respiratorias y fluidos corporales1.2 (0,8 –1.6 ) [45]16% (0 –36% ) [c]
Virus NipahFluidos corporales0,5 [46]0% [c]
MERSGotas respiratorias0,5 (0.3 –0,8 ) [47]0% [c]

Estimaciones de cepas de influenza .

Valores de R 0 y umbrales de inmunidad colectiva (HIT) para cepas de influenza específicas
EnfermedadTransmisiónR0​Golpear [a]
Gripe ( cepa pandémica de 1918 )Gotas respiratorias2 [48]50%
Gripe ( cepa pandémica de 2009 )Gotas respiratorias1.6 (1.3 –2.0 ) [2]37% (25 –51% )
Influenza (cepas estacionales)Gotas respiratorias1.3 (1.2 –1.4 ) [44]23% (17 –29% )

Estimaciones para variantes del SARS-CoV-2 .

Valores de R 0 y umbrales de inmunidad colectiva (HIT) para variantes del SARS-CoV-2
EnfermedadTransmisiónR0​Golpear [a]
COVID-19 ( variante ómicron )Gotas respiratorias y aerosoles9.5 [30]89%
COVID-19 ( variante Delta )Gotas respiratorias y aerosoles5.1 [49]80%
COVID-19 ( variante Alfa )Gotas respiratorias y aerosoles4–5 [50] [ cita médica necesaria ]75–80%
COVID-19 ( cepa ancestral )Gotas respiratorias y aerosoles [51]2.9 (2.4 –3.4 ) [52]65% (58 –71% )


En la película Contagio de 2011, un thriller ficticio sobre catástrofes médicas, se presentan los cálculos de un bloguero para reflejar la progresión de una infección viral mortal desde casos aislados hasta una pandemia. [19] R 0 {\estilo de visualización R_{0}}

Véase también

Notas

  1. ^ abc Calculado utilizando p = 1 − ⁠1/R0​⁠ .
  2. ^ ab De un módulo de un curso de formación [31] con datos modificados de otras fuentes. [32] [33] [34]
  3. ^ abc Cuando R 0 < 1,0, la enfermedad desaparece naturalmente.

Referencias

  1. ^ Milligan GN, Barrett AD (2015). Vacunología: una guía esencial . Chichester, West Sussex: Wiley Blackwell. pág. 310. ISBN 978-1-118-63652-7.OCLC 881386962  .
  2. ^ ab Fraser C, Donnelly CA, Cauchemez S, Hanage WP, Van Kerkhove MD, Hollingsworth TD, et al. (junio de 2009). "Potencial pandémico de una cepa de influenza A (H1N1): hallazgos preliminares". Science . 324 (5934): 1557–61. Bibcode :2009Sci...324.1557F. doi :10.1126/science.1176062. PMC 3735127 . PMID  19433588. 
  3. ^ ab Becker NG, Glass K, Barnes B, Caley P, Philp D, McCaw JM, et al. (abril de 2006). "El número de reproducción". Uso de modelos matemáticos para evaluar las respuestas a un brote de una enfermedad respiratoria viral emergente. Centro Nacional de Epidemiología y Salud de la Población. ISBN 1-74186-357-0Archivado desde el original el 1 de febrero de 2020 . Consultado el 1 de febrero de 2020 .
  4. ^ Adam D (julio de 2020). "Una guía para R: la métrica mal entendida de la pandemia". Nature . 583 (7816): 346–348. Bibcode :2020Natur.583..346A. doi : 10.1038/d41586-020-02009-w . PMID  32620883.
  5. ^ Jones J. "Notas sobre R0" (PDF) . Universidad de Stanford .
  6. ^ Siegel E. "Por qué el 'crecimiento exponencial' es tan aterrador para el coronavirus COVID-19". Forbes . Consultado el 19 de marzo de 2020 .
  7. ^ abcde Delamater PL, Street EJ, Leslie TF, Yang YT, Jacobsen KH (enero de 2019). "Complejidad del número básico de reproducción (R0)". Enfermedades infecciosas emergentes . 25 (1): 1–4. doi :10.3201/eid2501.171901. PMC 6302597 . PMID  30560777. 
  8. ^ Fine, P.; Eames, K.; Heymann, DL (1 de abril de 2011). «'Inmunidad de rebaño': una guía aproximada». Enfermedades infecciosas clínicas . 52 (7): 911–916. doi : 10.1093/cid/cir007 . PMID  21427399.
  9. ^ ab Hiraoka, Takayuki; K. Rizi, Abbas; Kivelä, Mikko; Saramäki, Jari (12 de mayo de 2022). "Inmunidad colectiva y tamaño de la epidemia en redes con homofilia vacunal". Physical Review E . 105 (5): L052301. arXiv : 2112.07538 . Código Bibliográfico :2022PhRvE.105e2301H. doi :10.1103/PhysRevE.105.L052301. PMID  35706197. S2CID  245130970.
  10. ^ ab Vegvari C. "Comentario sobre el uso del número de reproducción R durante la pandemia de COVID-19". Stat Methods Med Res . PMID  34569883.
  11. ^ Smith DL, Battle KE, Hay SI, Barker CM, Scott TW, McKenzie FE (5 de abril de 2012). "Ross, Macdonald y una teoría para la dinámica y el control de los patógenos transmitidos por mosquitos". PLOS Pathogens . 8 (4): e1002588. doi : 10.1371/journal.ppat.1002588 . PMC 3320609 . PMID  22496640. 
  12. ^ Macdonald G (septiembre de 1952). "El análisis del equilibrio en la malaria". Boletín de Enfermedades Tropicales . 49 (9): 813–29. PMID  12995455.
  13. ^ Ciencia en redes de Albert-László Barabási.
  14. ^ Diekmann O, Heesterbeek JA, Metz JA (1990). "Sobre la definición y el cálculo de la tasa básica de reproducción R0 en modelos de enfermedades infecciosas en poblaciones heterogéneas". Journal of Mathematical Biology . 28 (4): 365–82. doi :10.1007/BF00178324. hdl : 1874/8051 . PMID  2117040. S2CID  22275430.
  15. ^ Garnett GP (febrero de 2005). "El papel de la inmunidad colectiva en la determinación del efecto de las vacunas contra las enfermedades de transmisión sexual". The Journal of Infectious Diseases . 191 (Supl 1): S97-106. doi : 10.1086/425271 . PMID  15627236.
  16. ^ Rodpothong P, Auewarakul P (octubre de 2012). "Evolución viral y efectividad de la transmisión". Revista Mundial de Virología . 1 (5): 131–4. doi : 10.5501/wjv.v1.i5.131 . PMC 3782273 . PMID  24175217. 
  17. ^ Dabbaghian V, Mago VK (2013). Teorías y simulaciones de sistemas sociales complejos. Springer. pp. 134–35. ISBN 978-3642391491. Recuperado el 29 de marzo de 2015 .
  18. ^ ab Li J, Blakeley D, Smith RJ (2011). "El fracaso de R0". Métodos computacionales y matemáticos en medicina . 2011 (527610): 527610. doi : 10.1155/2011/527610 . PMC 3157160. PMID  21860658 . 
  19. ^ ab Byrne M (6 de octubre de 2014), "El número incomprendido que predice epidemias", vice.com , consultado el 23 de marzo de 2020
  20. ^ Balkew TM (diciembre de 2010). El modelo SIR cuando S(t) es una función multiexponencial (tesis). Universidad Estatal del Este de Tennessee.
  21. ^ Ireland MW, ed. (1928). El Departamento Médico del Ejército de los Estados Unidos en la Guerra Mundial, vol. IX: Enfermedades contagiosas y de otro tipo . Washington: EE. UU.: Oficina de Imprenta del Gobierno de los EE. UU., págs. 116–7.
  22. ^ Diekmann O, Heesterbeek JA (2000). "La tasa básica de reproducción". Epidemiología matemática de las enfermedades infecciosas: construcción de modelos, análisis e interpretación . Nueva York: Wiley. págs. 73–98. ISBN 0-471-49241-8.
  23. ^ Chowell G, Hengartner NW, Castillo-Chavez C, Fenimore PW, Hyman JM (julio de 2004). "El número reproductivo básico del ébola y los efectos de las medidas de salud pública: los casos del Congo y Uganda". Journal of Theoretical Biology . 229 (1): 119–26. arXiv : q-bio/0503006 . Bibcode :2004JThBi.229..119C. doi :10.1016/j.jtbi.2004.03.006. PMID  15178190. S2CID  7298792.
  24. ^ Ajelli M, Iannelli M, Manfredi P, Ciofi degli Atti ML (marzo de 2008). "Modelos matemáticos básicos para la dinámica temporal del VHA en áreas italianas de endemicidad media". Vaccine . 26 (13): 1697–707. doi :10.1016/j.vaccine.2007.12.058. PMID  18314231.
  25. ^ von Csefalvay, Chris (1 de enero de 2023), von Csefalvay, Chris (ed.), "2 - Modelos compartimentados simples: la base de la epidemiología matemática", Computational Modeling of Infectious Disease , Academic Press, págs. 19-91, doi :10.1016/b978-0-32-395389-4.00011-6, ISBN 978-0-323-95389-4, consultado el 2 de marzo de 2023
  26. ^ Heffernan JM, Smith RJ, Wahl LM (septiembre de 2005). "Perspectivas sobre la proporción reproductiva básica". Journal of the Royal Society, Interface . 2 (4): 281–93. doi :10.1098/rsif.2005.0042. PMC 1578275 . PMID  16849186. 
  27. ^ Guerra FM, Bolotin S, Lim G, Heffernan J, Deeks SL, Li Y, Crowcroft NS (diciembre de 2017). "El número básico de reproducción (R 0 ) del sarampión: una revisión sistemática". The Lancet. Enfermedades infecciosas . 17 (12): e420–e428. doi :10.1016/S1473-3099(17)30307-9. PMID  28757186.
  28. ^ Servicios de salud de Irlanda. Información para trabajadores de la salud (PDF) . Consultado el 27 de marzo de 2020 .
  29. ^ Definición de caso de laboratorio de paperas (LCD) del Departamento de Salud del gobierno australiano
  30. ^ ab Liu, Y (9 de marzo de 2022). "El número de reproducción efectiva de la variante ómicron del SARS-CoV-2 es varias veces superior al de la variante delta". Revista de medicina del viajero . 29 (3). Tabla 1. doi :10.1093/jtm/taac037. ISSN  1708-8305. PMC 8992231 . PMID  35262737. 
  31. ^ Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades; Organización Mundial de la Salud (2001). «Historia y epidemiología de la erradicación mundial de la viruela». Viruela: enfermedad, prevención e intervención (curso de capacitación) (Presentación). Atlanta: Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (publicado el 25 de agosto de 2014). cdc:27929. Archivado (PDF) del original el 17 de marzo de 2017. Consultado el 17 de junio de 2021 .
  32. ^ Fine, Paul EM (1993). "Inmunidad de rebaño: historia, teoría, práctica". Epidemiologic Reviews . 15 (2): 265–302. doi :10.1093/oxfordjournals.epirev.a036121. PMID  8174658.
  33. ^ Luman, ET; Barker, LE; Simpson, DM; Rodewald, LE; Szilagyi, PG; Zhao, Z (mayo de 2001). "Niveles de cobertura de vacunación a nivel nacional, estatal y urbano entre niños de 19 a 35 meses, Estados Unidos, 1999". American Journal of Preventive Medicine . 20 (4): 88–153. doi :10.1016/s0749-3797(01)00274-4. PMID  12174806.
  34. ^ Jiles, RB; Fuchs, C; Klevens, RM (22 de septiembre de 2000). "Cobertura de vacunación entre los niños inscritos en programas Head Start o guarderías o que ingresan a la escuela". Informe semanal de morbilidad y mortalidad . 49 (9): 27–38. PMID  11016876.
  35. ^ Kretzschmar M, Teunis PF, Pebody RG (junio de 2010). "Incidencia y cifras de reproducción de la tos ferina: estimaciones a partir de datos serológicos y de contacto social en cinco países europeos". PLOS Medicine . 7 (6): e1000291. doi : 10.1371/journal.pmed.1000291 . PMC 2889930 . PMID  20585374. 
  36. ^ Gani R, Leach S (diciembre de 2001). "Potencial de transmisión de la viruela en poblaciones contemporáneas" . Nature . 414 (6865): 748–51. Bibcode :2001Natur.414..748G. doi :10.1038/414748a. PMID:  11742399 . S2CID  :52799168 . Consultado el 18 de marzo de 2020 .
  37. ^ "Jugando al juego de los números: R0". Centro Nacional de Capacitación y Educación sobre Patógenos Especiales Emergentes. 30 de enero de 2020. Archivado desde el original el 12 de mayo de 2020. Consultado el 27 de diciembre de 2020. [...] mientras que las infecciones que requieren contacto sexual como el VIH tienen un R 0 más bajo (2-5).
  38. ^ Documento de consenso sobre la epidemiología del síndrome respiratorio agudo severo (SARS) . Departamento de Vigilancia y Respuesta a las Enfermedades Transmisibles (informe técnico). Organización Mundial de la Salud . pág. 26. hdl : 10665/70863 . OMS/CDS/CSR/GAR/2003.11. Varios investigadores han estimado el número básico de reproducción ajustando modelos al crecimiento inicial de epidemias en varios países. Sus observaciones indican que el SARS-CoV es menos transmisible de lo que se pensaba inicialmente, con estimaciones de Ro en el rango de 2-4.
  39. ^ Truelove SA, Keegan LT, Moss WJ, Chaisson LH, Macher E, Azman AS, Lessler J (junio de 2020). "Aspectos clínicos y epidemiológicos de la difteria: una revisión sistemática y un análisis agrupado". Enfermedades infecciosas clínicas . 71 (1): 89–97. doi :10.1093/cid/ciz808. PMC 7312233 . PMID  31425581. 
  40. ^ Freeman C (6 de noviembre de 2014). «La fórmula mágica que determinará si se puede vencer al ébola» . The Telegraph . Telegraph.Co.Uk. Archivado desde el original el 12 de enero de 2022. Consultado el 30 de marzo de 2020 .
  41. ^ Grant R, Nguyen LL, Breban R (1 de septiembre de 2020). «Modelling human-to-human transmission of monkeypox» (PDF) . Boletín de la Organización Mundial de la Salud . 98 (9): 638–640. doi :10.2471/BLT.19.242347. ISSN  0042-9686. PMC 7463189 . PMID  33012864. Archivado desde el original (PDF) el 11 de diciembre de 2020. 
  42. ^ Al-Raeei M (febrero de 2023). "El estudio de la viruela del simio humana en 2022 utilizando los modelos epidémicos: inmunidad de grupo y el caso del número básico de reproducción". Anales de Medicina y Cirugía . 85 (2): 316–321. doi :10.1097/MS9.0000000000000229. ISSN  2049-0801. PMC 9949786 . PMID  36845803. 
  43. ^ Wong ZS, Bui CM, Chughtai AA, Macintyre CR (abril de 2017). "Una revisión sistemática de los primeros estudios de modelado de la enfermedad del virus del Ébola en África occidental". Epidemiología e infección . 145 (6): 1069–1094. doi : 10.1017/S0950268817000164 . PMC 9507849. PMID  28166851. La mediana de la estimación media de R 0 para la epidemia en curso ( en general) es 1,78 (rango intercuartil: 1,44, 1,80). 
  44. ^ ab Chowell G, Miller MA, Viboud C (junio de 2008). "Influenza estacional en Estados Unidos, Francia y Australia: transmisión y perspectivas de control". Epidemiología e infección . 136 (6). Cambridge University Press : 852–64. doi :10.1017/S0950268807009144. PMC 2680121 . PMID  17634159. El número de reproducción en las temporadas de influenza y los países se situó en el rango de 0,9 a 2,0 con una media general de 1,3 y un intervalo de confianza del 95 % (IC) de 1,2 a 1,4. 
  45. ^ Martínez, Valeria P.; Di Paola, Nicolás; Alonso, Daniel O.; Pérez-Sautu, Unai; Bellomo, Carla M.; Iglesias, Ayelén A.; et al. (3 de diciembre de 2020). "'Superpropagadores y transmisión de persona a persona del virus de los Andes en Argentina ". Revista de Medicina de Nueva Inglaterra . 383 (23): 2230–2241. doi : 10.1056/NEJMoa2009040 . PMID  33264545. S2CID  227259435.
  46. ^ Luby SP (octubre de 2013). "El potencial pandémico del virus Nipah". Antiviral Research . 100 (1): 38–43. doi :10.1016/j.antiviral.2013.07.011. PMID  23911335.
  47. ^ Kucharski AJ, Althaus CL (junio de 2015). "El papel de la superpropagación en la transmisión del coronavirus causante del síndrome respiratorio de Oriente Medio (MERS-CoV)". Euro Surveillance . 20 (25): 14–8. doi : 10.2807/1560-7917.ES2015.20.25.21167 . PMID  26132768.
  48. ^ "Transmisión ómicron: cómo se propagan las enfermedades contagiosas". Nebraska Medicine . 21 de diciembre de 2021 . Consultado el 25 de enero de 2022 .
  49. ^ Liu, Ying; Rocklöv, Joacim (1 de octubre de 2021). "El número reproductivo de la variante Delta del SARS-CoV-2 es mucho mayor en comparación con el virus ancestral del SARS-CoV-2". Revista de Medicina del Viajero . 28 (7). doi :10.1093/jtm/taab124. ISSN  1708-8305. PMC 8436367 . PMID  34369565. 
  50. ^ Gallagher, James (12 de junio de 2021). "Covid: ¿Existe un límite a lo mucho peor que pueden llegar a ser las variantes?". BBC News . Consultado el 21 de julio de 2021 .
  51. ^ Prather, Kimberly A.; Marr, Linsey C.; Schooley, Robert T.; McDiarmid, Melissa A.; Wilson, Mary E.; Milton, Donald K. (16 de octubre de 2020). "Transmisión aérea del SARS-CoV-2". Science . 370 (6514): 303.2–304. Bibcode :2020Sci...370..303P. doi :10.1126/science.abf0521. PMID  33020250. S2CID  222145689.
  52. ^ Billah, Arif; Miah, Mamun; Khan, Nuruzzaman (11 de noviembre de 2020). "Número reproductivo del coronavirus: una revisión sistemática y un metanálisis basados ​​en evidencia a nivel global". PLOS ONE . ​​15 (11): e0242128. Bibcode :2020PLoSO..1542128B. doi : 10.1371/journal.pone.0242128 . PMC 7657547 . PMID  33175914. 

Lectura adicional

Scholia tiene un perfil para el número básico de reproducción (Q901464).
  • Heesterbeek, JAP (2002). "Una breve historia de R0 y una receta para su cálculo". Acta Biotheoretica . 50 (3): 189–204. doi :10.1023/a:1016599411804. hdl : 1874/383700 . PMID  12211331. S2CID  10178944.
  • Heffernan, JM; Smith, RJ; Wahl, LM (22 de septiembre de 2005). "Perspectivas sobre la proporción reproductiva básica". Journal of the Royal Society Interface . 2 (4): 281–293. doi :10.1098/rsif.2005.0042. PMC  1578275 . PMID  16849186.
  • Jones JH (1 de mayo de 2007). «Notas sobre R 0 {\displaystyle R_{0}}» (PDF) . Consultado el 6 de noviembre de 2018 .
  • Van Den Driessche, P.; Watmough, James (2008). "Notas adicionales sobre el número básico de reproducción". Epidemiología matemática . Apuntes de clase sobre matemáticas. Vol. 1945. págs. 159–178. doi :10.1007/978-3-540-78911-6_6. ISBN 978-3-540-78910-9.
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