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 coronavirus. Lo que se busca con esta herramienta, entre otras cosas, es evitar el retraso en el diagnóstico, muy frecuente dado que ambas enfermedades presentan algunos síntomas similares.

Apenas desatada la pandemia por covid-19, señaló el Conicet en un comunicado difundido este miércoles, organismos como la Organización Mundial de la Salud (OMS) alertaron "sobre los riesgos que podría implicar su desarrollo (del coronavirus) 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. 

También advirtieron sobre la posibilidad de que ocurran situaciones de coinfección, es decir, personas que presentaran ambas enfermedades a la vez, algo que efectivamente ocurrió en varios pacientes durante el último año. 

En ese marco, las investigadoras del Instituto de Investigaciones Fisicoquímicas Teóricas y Aplicadas (INIFTA) de la Facultad de Ciencias Exactas de la UNLP desarrollaron una herramienta matemática para proyectar y evaluar distintos escenarios que podrían presentarse en caso de una superposición de ambas enfermedades. 

Para ello, las expertas tomaron como variables a las dos infecciones con sus particularidades. En el caso del dengue, analizaron también al mosquito transmisor.

Los resultados, que se publicaron en la Revista Argentina de Salud Pública (RASP), buscan contribuir a los sistemas de salud para abordar la coinfección y comprender su dinámica.

Casos de coinfección

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

Generalmente, explicó Bergero, lo que ocurre es que 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". En ese sentido, subrayó la investigadora, "nuestro trabajo busca alertar sobre el problema y ofrecer una herramienta para comprenderlo".

La herramienta creada por Bergero y su equipo se basa en modelos matemáticos previos de las dos enfermedades. Ese desarrollo describe las dinámicas de propagación de infecciones de cada una en distintas condiciones epidemiológicas por separado y también aborda la existencia de estados epidemiológicos combinados, en particular la coinfección, para estimar el impacto de "posibles efectos relacionados con la simultaneidad en la dinámica de la población en situaciones de coinfección".

El impacto de la infección simultánea

Muchas veces, comentó Nara Guisoni, otra de las autoras del trabajo, "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, opinó, "es razonable pensar que hay un efecto indirecto entre las dos".

En ese sentido, "es posible que la cuarentena para combatir la Covid-19 haya tenido efectos negativos sobre el avance del dengue, aumentando los casos", advirtió Bergero.

Ese escenario fue estudiado en el modelo matemático, con resultados ambiguos: "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", planteó. Y concluyó: "Justamente, la situación es compleja y el modelo que diseñamos es una herramienta que puede ser útil para abordarla".