El flujo de población impulsa la distribución espacial y temporal del COVID-19 en China

Área de la Ciencia:

• Epidemiología
• Epidemiología computacional
• Salud pública

Sus antecedentes:

• Los patrones de migración humana pueden escalar los brotes de enfermedades localizadas en epidemias generalizadas.
• El seguimiento de los flujos de población es crucial para los conocimientos epidemiológicos.

Objetivo del estudio:

• Evaluar el poder predictivo de los datos de salida de población de Wuhan para la propagación del coronavirus 2 del síndrome respiratorio agudo severo (SARS-CoV-2).
• Desarrollar un modelo espacio-temporal para pronosticar la distribución de la enfermedad e identificar las zonas de transmisión de alto riesgo.

Principales métodos:

• Análisis de 11.478.484 cuentas de datos de teléfonos móviles de personas que salieron de Wuhan entre el 1 y el 24 de enero de 2020.
• Desarrollo de un modelo de "fuente de riesgo" que integre los datos de flujo de población para pronosticar la distribución de casos.
• Derivación estadística de la propagación geográfica y los patrones de crecimiento de COVID-19 basados en la salida de población.

Principales resultados:

• Las medidas de cuarentena fueron efectivas para reducir el movimiento de la población.
• La salida de población de Wuhan predijo con precisión la distribución geográfica y la frecuencia de las infecciones por SARS-CoV-2 hasta el 19 de febrero de 2020.
• El modelo de "fuente de riesgo" pronosticó con éxito la distribución de casos e identificó regiones de transmisión de alto riesgo en etapas tempranas.

Conclusiones:

• Los datos de flujo de población son una herramienta valiosa para la previsión epidemiológica y la evaluación de riesgos.
• El modelo de "fuente de riesgo" desarrollado proporciona un punto de referencia para evaluar el riesgo de transmisión comunitaria de COVID-19.
• Este enfoque permite a los responsables políticos planificar la asignación de recursos y responder de manera efectiva a los brotes en curso.