Es poco probable que las aplicaciones de rastreo de contratos que se usan para reducir la propagación de COVID-19 sean efectivas sin la adopción y el apoyo adecuados de las medidas de control concurrentes, según un nuevo estudio de investigadores de UCL.
La revisión sistemática *, publicada en Salud digital de lanceta , muestra que la evidencia en torno a la efectividad de los sistemas de rastreo de contactos automatizados es actualmente muy limitada, y es probable que el rastreo de contactos manual a gran escala junto con otras medidas de control de salud pública, como el distanciamiento físico y el cierre de espacios interiores como pubs,necesario junto con enfoques automatizados.
El equipo encontró 15 estudios relevantes al revisar más de 4,000 artículos sobre rastreo de contactos automatizado y parcialmente automatizado, y los analizó para comprender el impacto potencial que estas herramientas podrían tener en el control de la pandemia de COVID-19.
La autora principal, la Dra. Isobel Braithwaite Instituto de Informática de la Salud de la UCL dijo: "A través de una serie de estudios de modelado, encontramos una imagen consistente de que, aunque el rastreo de contactos automatizado podría respaldar el rastreo de contactos manual, los sistemas requerirán una aceptación a gran escala por parte de lospoblación y el estricto cumplimiento de los consejos de cuarentena por parte de los contactos notificados para tener un impacto significativo en la reducción de la transmisión ".
Los autores sugieren que incluso bajo suposiciones optimistas, donde el 75-80% de los propietarios de teléfonos inteligentes del Reino Unido están usando una aplicación de rastreo de contactos, y el 90-100% de los contactos cercanos potenciales identificados inicialmente se adhieren al consejo de cuarentena, los métodos de rastreo de contactos automatizadosaún deben utilizarse dentro de una respuesta integrada de salud pública para prevenir el crecimiento exponencial de la epidemia.
En total, se revisaron 4.033 artículos publicados entre el 1 de enero de 2000 y el 14 de abril de 2020, lo que permitió a los investigadores identificar 15 artículos con datos útiles. Los siete estudios que abordaron directamente el rastreo de contactos automatizado fueron estudios de modelado que se centraron todos en COVID-19.Cinco estudios de rastreo de contactos parcialmente automatizado fueron estudios de observación descriptivos o estudios de casos, y tres estudios de detección de contactos automatizada analizaron un contexto de enfermedad similar al COVID-19, pero no incluyeron el rastreo posterior o la notificación de contacto.
Los sistemas parcialmente automatizados pueden tener algunos procesos automatizados, por ejemplo, para determinar la duración del seguimiento de los contactos requeridos, pero no utilicen la proximidad de los teléfonos inteligentes como un proxy para el contacto con una persona infectada.
El análisis de las aplicaciones de rastreo de contactos automatizadas generalmente sugirió que se requiere una alta absorción de aplicaciones relevantes por parte de la población junto con otras medidas de control, mientras que los sistemas parcialmente automatizados a menudo tenían un mejor seguimiento y una intervención un poco más oportuna.
El Dr. Braithwaite dijo: "Aunque el rastreo de contactos automatizado es prometedor para ayudar a reducir la transmisión de COVID-19 dentro de las comunidades, nuestra investigación destacó la necesidad urgente de una mayor evaluación de estas aplicaciones dentro de la práctica de salud pública, ya que ninguno de los estudios que encontramos proporcionópruebas del mundo real de su eficacia y para mejorar nuestra comprensión de cómo podrían respaldar los sistemas manuales de rastreo de contactos ".
La revisión muestra que, en la actualidad, no hay pruebas suficientes para justificar la confianza en los enfoques de rastreo de contactos automatizados sin medidas adicionales de control de salud pública extensivas
El Dr. Robert Aldridge Instituto de Informática de la Salud de la UCL agregó: "Actualmente no tenemos buena evidencia sobre si una notificación de una aplicación de teléfono inteligente es tan efectiva para romper las cadenas de transmisión al dar consejos para aislar debido al contacto con un caso deCOVID-19 en comparación con el asesoramiento proporcionado por un rastreador de contactos de salud pública. Necesitamos con urgencia estudiar esta brecha de evidencia y examinar cómo los enfoques automatizados pueden integrarse con las estrategias de rastreo de contactos y control de enfermedades existentes, y generar evidencia sobre si estos nuevos enfoques digitales sonrentable y equitativo ".
Si se implementa de manera efectiva y se respetan los consejos de cuarentena de manera adecuada, el rastreo de contactos automatizado puede ofrecer beneficios tales como reducir la dependencia del recuerdo humano de contactos cercanos, lo que podría permitir la identificación de personas en riesgo adicionales, informando a las personas potencialmente afectadas en tiempo real,y ahorro de recursos.
El Dr. Braithwaite agregó: "Debemos tener en cuenta que los enfoques automatizados plantean posibles problemas de privacidad y ética, y también se basan en una gran cantidad de propietarios de teléfonos inteligentes, por lo que pueden tener un valor muy limitado en algunos países. Demasiada confianza en las aplicaciones de rastreo de contactos automatizadas puedetambién aumentan el riesgo de COVID-19 para grupos vulnerables y excluidos digitalmente, como las personas mayores y las personas sin hogar ".
Si se implementa la tecnología de rastreo de contactos automatizado, los autores dicen que los tomadores de decisiones deben evaluar minuciosamente la evidencia disponible en torno a su efectividad, privacidad e igualdad, monitoreando esto a medida que evoluciona la base de evidencia.
Añaden que los planes para integrar correctamente las aplicaciones de rastreo de contactos dentro de las estrategias integrales de respuesta a brotes son importantes y sus impactos deben evaluarse rigurosamente. Se necesita una combinación de diferentes enfoques para controlar COVID-19, y la revisión concluye que las aplicaciones de rastreo de contactos tienenel potencial para apoyar eso, pero no son una panacea.
Este estudio es coautor de los investigadores UCL Public Health Data Science Research Group, Institute of Health Informatics, Department of Applied Health Research y Collaborative Center for Inclusion Health.
* Una revisión sistemática identifica cuidadosamente todos los estudios relevantes publicados y no publicados, los califica por su calidad y sintetiza los hallazgos de los estudios entre los estudios identificados.
limitaciones del estudio
Como parte de esta revisión sistemática, los investigadores no encontraron ningún estudio epidemiológico que comparara los sistemas de rastreo de contactos automatizados con los manuales y su efectividad en la identificación de contactos. Otras limitaciones incluyen la falta de estudios empíricos elegibles de rastreo de contactos totalmente automatizado y la escasez de evidenciarelacionadas con preocupaciones éticas o rentabilidad.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por University College London . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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