Un modelo matemático descubre por qué los niños se contagian menos de covid

Un nuevo análisis computacional sugiere que las personas menores de 20 años son aproximadamente la mitad de susceptibles a la infección por COVID-19 que los adultos y es menos probable que infecten a otras personas, según una investigación de la Universidad de Haifa, en Israel, publicada en la revista de acceso abierto 'PLOS Computational Biology'.

Estudios anteriores han encontrado diferencias en los síntomas y el curso clínico de COVID-19 en niños en comparación con adultos. También han informado de que se diagnostica una menor proporción de niños en comparación con los grupos de mayor edad. Sin embargo, solo unos pocos estudios han comparado los patrones de transmisión entre grupos de edad y sus conclusiones no son definitivas.

Para comprender mejor la susceptibilidad y la infecciosidad de los niños, el investigador Itai Dattner y su equipo ajustaron modelos matemáticos y estadísticos de transmisión dentro de los hogares a un conjunto de datos de resultados de pruebas de COVID-19 de la densa ciudad de Bnei Brak, en Israel.

El conjunto de datos cubrió 637 hogares cuyos miembros se sometieron a pruebas de PCR para detectar una infección activa en la primavera de 2020. Algunas personas también recibieron pruebas serológicas para detectar anticuerpos contra el SARS-CoV-2.

Al ajustar los parámetros del modelo para que se ajusten a los datos, los investigadores encontraron que las personas menores de 20 años son un 43 por ciento más susceptibles que las personas mayores de 20.

Con una infectividad estimada en el 63 por ciento de la de los adultos, los niños también tienen menos probabilidades de transmitir COVID-19 a otras personas. Los investigadores también encontraron que los niños tienen más probabilidades que los adultos de recibir un resultado de PCR negativo a pesar de estar realmente infectados.

Estos hallazgos podrían explicar los informes mundiales de que se diagnostica una menor proporción de niños en comparación con los adultos. Podrían ayudar a informar el modelado matemático de la dinámica de COVID-19, la política de salud pública y las medidas de control. La investigación computacional futura podría explorar la dinámica de transmisión en otros entornos, como hogares de ancianos y escuelas.

«Cuando comenzamos esta investigación, comprender el papel de los niños en la transmisión era una prioridad absoluta, en relación con la cuestión de la reapertura de las escuelas --señala Dattner--. Fue emocionante trabajar en un gran equipo multidisciplinario, que fue reunido por el Ministerio de Salud israelí para abordar este tema rápidamente».