Un equipo de científicas de la Universidad Nacional de La Plata y el Conicet desarrolló un modelo matemático que permite establecer el impacto de una doble infección en simultáneo de dengue y de Covid-19 para evitar el retraso en el diagnóstico ya que ambas enfermedades comparten síntomas.

La herramienta, desarrollada por las investigadoras del Instituto de Investigaciones Fisicoquímicas Teóricas y Aplicadas (INIFTA) de la Facultad de Ciencias Exactas de la UNLP busca contribuir a los sistemas de salud para abordar la coinfección y comprender su dinámica.

Según un comunicado difundido este miércoles por el Conicet, apenas desatada la pandemia de Covid-19, organismos como la Organización Mundial de la Salud (OMS), alertaron "sobre los riesgos que podría implicar su desarrollo asociado a una epidemia de dengue, a raíz de distintas dificultades como la subnotificación de los casos o el retraso en el diagnóstico correcto", ya que, algunos síntomas son comunes a ambas enfermedades e incluso, advirtieron sobre la posibilidad de que ocurran situaciones de coinfección, es decir, pacientes que presenten ambas infecciones a la vez.

En ese marco, las investigadoras desarrollaron una herramienta matemática para proyectar y evaluar distintos escenarios que podrían presentarse en caso de una superposición de ambas enfermedades. Los resultados se publicaron en la Revista Argentina de Salud Pública (RASP).

"La primera víctima que se cobró la Covid-19 en Chaco fue un caso de coinfección. Aunque se sabía que la doble infección existía, todo el diagnóstico estaba orientado a la nueva enfermedad", comentó Paula Bergero, investigadora del Conicet y una de las autoras de la publicación.

"La primera víctima que se cobró la Covid-19 en Chaco fue un caso de coinfección. Aunque se sabía que la doble infección existía, todo el diagnóstico estaba orientado a la nueva enfermedad"

PAULA BERGERO, INVESTIGADORA DEL CONICET

Y añadió: "Ante la confirmación de cualquiera de las dos enfermedades, el sistema de salud en general no busca evidencia de la otra, y por eso los casos de coinfección muchas veces no son identificados. Nuestro trabajo busca alertar sobre el problema y ofrecer una herramienta para comprenderlo".

La herramienta se basa en modelos matemáticos previos de las dos enfermedades y describe las dinámicas de propagación de infecciones de dengue y Covid-19 en distintas condiciones epidemiológicas por separado. También aborda la existencia de estados epidemiológicos combinados, en particular la coinfección con ambas, para estimar el impacto de "posibles efectos relacionados con la simultaneidad en la dinámica de la población en situaciones de coinfección".

En este modelo utilizado para estudiar la coinfección entre dengue y Covid-19, las expertas tomaron como variables ambas enfermedades con sus particularidades y, para el caso del dengue, al mosquito transmisor.

Situación compleja

"Muchas veces, cuando dos enfermedades ocurren en simultáneo en una población, hay un efecto directo de una sobre la otra en cada individuo, por ejemplo, facilitando la infección por la otra. Si bien en el caso de dengue y Covid-19 no existen evidencias en ese sentido, es razonable pensar que hay un efecto indirecto entre las dos", comentó Nara Guisoni, investigadora y autora del trabajo.

Por su lado, Bergero dijo que "es posible que la cuarentena para combatir la Covid-19 haya tenido efectos negativos sobre el avance del dengue, aumentando los casos", y que ello fue estudiado en el modelo matemático.

No obstante, dijo que, observaron que, "aunque empeore el brote de dengue, no es obvio lo que pasa con la población que se infecta con las dos enfermedades, porque también influye el momento de la epidemia en que se implementan las medidas".

"El dengue puede empeorar y sin embargo puede ocurrir que los casos de coinfección se reduzcan o no. Justamente, la situación es compleja y el modelo que diseñamos es una herramienta que puede ser útil para abordarla", agregó.