Investigadores de la Universidad de Warwick y el Programa de Investigación KEMRI-Wellcome Trust en Kenia, con ayuda de un innovador modelo matemático que han diseñado, desvelan cómo el SARS-CoV-2, que causa Covid-19, ha infectado en sucesivas oleadas a partir de 2020 a Kenia, destacando el estatus socioeconómico como una de las causas principales. Se trata de la primera caracterización detallada de los mecanismos de propagación subyacente de Covid-19 en África subsahariana.
El estudio publicado en Science detalla la pandemia en este país como ondas secuenciales de transmisión a través de diferentes grupos socioeconómicos, seguidas de una infección impulsada por la introducción de nuevas variantes del nuevo coronavirus.
Estos investigadores utilizaron un modelo matemático para entender las tres primeras oleadas epidémicas de Covid-19 en Kenia, en el que combinaron datos sobre prevalencia de anticuerpos, resultados de pruebas de Reacción en Cadena de la Polimerasa (PCR), así como sobre vigilancia genómica y la movilidad de la población desde teléfonos inteligentes.
Como se dice en el estudio, los grupos socioeconómicos más bajos han sido identificados como vulnerables al SARS-CoV-2 en el Sur global, debido a la residencia en asentamientos informales con alta densidad de población, acceso reducido al mismo y dependencia del empleo discontinuo que requiere movilidad diaria.
Por el contrario, las personas de grupos socioeconómicos más altos con seguridad laboral pueden trabajar desde casa, distanciarse físicamente y acceder fácilmente al agua y al saneamiento, lo que reduce la transmisión de la infección.
Diferencias socioeconómicas en Kenia y SARS-CoV-2
En los resultados obtenidos se demuestra que que la primera y la segunda oleada de infecciones se explican por las diferencias en la movilidad, y las tasas de contacto entre los grupos socioeconómicos altos y bajos dentro de Kenia.
En la fase inicial de la epidemia (a partir de marzo de 2020), las personas de los grupos socioeconómicos altos pudieron reducir su movilidad y las tasas de contacto, pero no así los de los grupos socioeconómicos más bajos.
Esto dio lugar a la transmisión entre individuos de grupos socioeconómicos más bajos, que se observó, en la primera ola, en los centros urbanos. Cuando se recuperaron de la infección y se volvieron inmunes, al menos temporalmente, terminó la primera oleada.
En la segunda (a partir de octubre de 2020), las personas de grupos socioeconómicos altos habían aumentado sus tasas de contacto y movilidad. Esto llevó a la transmisión entre individuos de los grupos socioeconómicos altos, tanto en áreas rurales como urbanas. Parece que la segunda oleada terminó cuando los individuos eliminaron el virus y se volvieron inmunes, al menos temporalmente.
Sin embargo, las nuevas variantes Beta y Alpha del SARS-CoV-2 introducidas en Kenia fueron más infecciosas y dieron lugar a una tercera oleada entre los grupos socioeconómicos altos y bajos (a partir de marzo de 2021).
Los investigadores recuerdan que se han observado múltiples oleadas en otros países africanos y comprender su causa es fundamental para pronosticar la demanda de hospitalización y la probable efectividad de las intervenciones, incluida la estrategia de vacunación.
Dinámica de Covid-19
En este contexto, el doctor Samuel Brand del Instituto Zeeman de Biología de Sistemas e Investigación Epidemiológica de Enfermedades Infecciosas (SBIDER) de la Universidad de Warwick y miembro de este equipo, subraya que “este es uno de los primeros estudios en considerar predicciones detalladas de la dinámica de Covid-19 en múltiples oleadas en el África subsahariana tropical. Creemos que esto establece un nuevo estándar para el tipo de trabajo de modelado de salud pública que se puede realizar en tiempo real en los países en desarrollo”.
Por su parte, el doctor John Ojal, del Programa de Investigación de KEMRI-Wellcome Trust, afirma que “hay estudios muy detallados de esta naturaleza en los países de altos ingresos, pero no ha habido ninguno anteriormente en el África subsahariana tropical”.
Por su parte, el profesor Matt Keeling, director del Instituto Zeeman de la Universidad de Warwick, subraya que “los estudios en países de altos ingresos encuentran que la suposición de una mezcla uniforme de la población funciona bien para explicar la transmisión del SARS-CoV-2. Claramente, esto no es siempre así, como se muestra en nuestro estudio de Kenia, y la variación en la distribución por grupo socioeconómico podría prevalecer en otros entornos de bajos ingresos”.
Por último, el profesor Edwine Barasa, director del centro en Nairobi del programa de investigación de KEMRI-Wellcome Trust, reconoce que le sorprenden los hallazgos de una marcada disparidad de transmisión por grupo socioeconómico en Kenia, «donde hay una proporción muy alta de la población urbana que trabaja en el sector informal que no pueden darse el lujo de reducir contactos porque necesitan encontrar trabajo en el día a día”.
