Los CDC y la Oficina del Subsecretario de Preparación y Respuesta (ASPR, por sus siglas en inglés) han desarrollado cinco escenarios de planificación para la pandemia de COVID-19 que están diseñados para avanzar en la preparación y planificación de la salud pública y ayudar a informar las decisiones de los funcionarios de salud pública que utilizan modelos matemáticos y modeladores matemáticos. en todo el gobierno federal.Los modelos desarrollados utilizando los datos proporcionados en las tablas de escenarios de planificación pueden ayudar a evaluar los efectos potenciales de las diferentes estrategias de mitigación de la comunidad (p. ej., distanciamiento social).Los escenarios de planificación también pueden ser útiles para los administradores de hospitales en la evaluación de las necesidades de recursos y se pueden usar junto con la herramienta de aumento de COVID-19.Cada Escenario de Planificación se basa en un conjunto de valores numéricos para las características biológicas y epidemiológicas de la enfermedad COVID-19, que es causada por el virus SARS-CoV-2.Estos valores, llamados valores de parámetros, se pueden usar en modelos para estimar los posibles efectos de COVID-19 en los estados y localidades de EE. UU.Este documento se publicó por primera vez el 20 de mayo de 2020, con el entendimiento de que los valores de los parámetros en cada Escenario se actualizarían y aumentarían con el tiempo a medida que aprendamos más sobre la epidemiología de COVID-19.Esta será la actualización final de los escenarios de planificación de la pandemia de COVID-19, ya que ahora hay una gran cantidad de literatura publicada a la que los modeladores pueden recurrir para informar las estimaciones de parámetros y las suposiciones para sus modelos.Además, los CDC tienen varias fuentes que continuarán actualizando los datos relacionados con el COVID-19 a lo largo del tiempo, que incluyen:En esta actualización final, las estimaciones específicas por edad de los índices de letalidad por infección (IFR) se actualizaron para reflejar las estimaciones de IFR publicadas recientemente a partir de una revisión sistemática y un metanálisis.1 Estas estimaciones actualizadas tienen un rango de incertidumbre más amplio para reflejar mejor el potencial variación en IFR geográficamente y en el tiempo.Estos valores están destinados a capturar la carga a nivel nacional de muertes por COVID-19;sin embargo, las estimaciones a nivel nacional pueden no reflejar las IFR específicas de la región.Por lo tanto, se debe tener cuidado al aplicar los valores IFR sugeridos a estados, condados y ciudades específicos.Esta actualización también incluye valores de parámetros para la utilización de atención médica en personas de 0 a 17 años.Todos los días se dispone de nuevos datos sobre la COVID-19, pero la información sobre los aspectos biológicos del SARS-CoV-2 y las características epidemiológicas de la COVID-19 siguen siendo limitadas y persiste la incertidumbre en torno a casi todos los valores de los parámetros.Por ejemplo, las estimaciones actuales de IFR no tienen en cuenta los cambios en la capacidad del hospital que varían con el tiempo (por ejemplo, la capacidad de camas, la capacidad del ventilador o la capacidad de la fuerza laboral) o las diferencias en la determinación de casos en entornos comunitarios y congregados o en las tasas de condiciones de salud subyacentes que puede contribuir a una mayor frecuencia de enfermedades graves en esos entornos.Un asilo de ancianos, por ejemplo, puede tener una alta incidencia de infección (debido a contactos cercanos entre muchas personas) y enfermedad grave (debido a una alta tasa de afecciones subyacentes) que no refleja la frecuencia o la gravedad de la enfermedad en la población en general. de adultos mayores.Además, las prácticas para evaluar a los residentes de hogares de ancianos para SARS-CoV-2 al identificar a un residente positivo pueden ser diferentes a las prácticas de evaluación para contactos de casos confirmados en la comunidad.Los valores de los parámetros observados también pueden cambiar con el tiempo.Por ejemplo, el porcentaje de transmisión que ocurre antes del inicio de los síntomas estará influenciado por la rapidez y eficacia con la que se pongan en cuarentena tanto a las personas sintomáticas como a los contactos de personas conocidas con COVID-19 (casos).Además, los valores de los parámetros observados pueden verse influidos por la reciente aparición de nuevas variantes del SARS-CoV-2.Los parámetros en los Escenarios de Planificación:Los cinco escenarios de planificación para la pandemia de COVID-19 (Cuadro 1) representan una gama de posibles parámetros para COVID-19 en los Estados Unidos.Todos los valores de los parámetros se basan en los datos de vigilancia y el conocimiento científico actuales de COVID-19.Los valores de los parámetros que varían entre los Escenarios de Planificación de Pandemia se enumeran en la Tabla 1, mientras que los valores de los parámetros comunes a los cinco escenarios se enumeran en la Tabla 2. Las definiciones de los parámetros se proporcionan a continuación, y la fuente de cada valor de parámetro se indica en las Tablas.Los valores de los parámetros que varían entre los cinco escenarios de planificación para una pandemia de COVID-19 (Tabla 1) incluyen medidas de transmisibilidad viral, gravedad de la enfermedad y transmisión de enfermedades presintomáticas y asintomáticas.Se proporcionan estimaciones estratificadas por edad, cuando se dispone de suficientes datos.Un caso presintomático de COVID-19 es una persona infectada con SARS-CoV-2 que aún no ha presentado síntomas en el momento de la prueba, pero que luego presenta síntomas durante el curso de la infección.Un caso asintomático es un individuo infectado con SARS-CoV-2 que no presenta síntomas en ningún momento durante el curso de la infección.Los valores de los parámetros que miden la contribución presintomática y asintomática a la transmisión de enfermedades incluyen:Los valores de los parámetros que no varían entre los cinco escenarios de planificación para una pandemia (Tabla 2) son:Los valores de parámetros adicionales comunes a los cinco escenarios de planificación de pandemia de COVID-19 son estas 10 medidas de uso de atención médica:Estos parámetros relacionados con la atención médica (Tabla 2) ayudan en la evaluación de las necesidades de recursos a medida que avanza la pandemia.Para cada Escenario de Planificación de Pandemia:Tabla 1. Valores de los parámetros que varían entre los cinco escenarios de planificación de la pandemia de COVID-19.Los escenarios están destinados a promover la preparación y planificación de la salud pública.No son predicciones o estimaciones del impacto esperado de COVID-19.0–17 años: 6 18–49 años: 150 50–64 años: 1,800 65+ años: 26,0000–17 años: 80 18–49 años: 1,700 50–64 años: 20,000 65+ años: 270,0000–17 años: 20 18–49 años: 500 50–64 años: 6,000 65+ años: 90,000* La mejor estimación representativa de las estimaciones puntuales de R0 de las siguientes fuentes:El rango de estimaciones para los escenarios 1 a 4 representa el límite superior e inferior de las estimaciones del intervalo de confianza más amplio informado en: Li Q, Guan X, Wu P, et al.Dinámica de transmisión temprana en Wuhan, China, de la nueva neumonía infectada por coronavirus.N Engl J Med.2020;382(13):1199–1207.Persiste una incertidumbre sustancial en torno a la estimación de R0.En particular, Sanche S, Lin YT, Xu C, et al.Alta contagiosidad y rápida propagación del síndrome respiratorio agudo severo coronavirus 2. Emerg Infect Dis.2020;26(7):1470–1477.Este estudio estimó un valor medio de R0 de 5,7 en Wuhan, China.En un análisis de ocho países europeos y Estados Unidos, el mismo grupo estimó un R0 de entre 4,0 y 7,1 en el manuscrito de preimpresión: Ke R, Sanche S, Romero-Severson E, Hengartner N. (2020).La rápida propagación de COVID-19 en Europa y Estados Unidos sugiere la necesidad de intervenciones tempranas, sólidas e integrales.medRxiv.† Estas estimaciones se basan en estimaciones específicas por edad de las tasas de mortalidad por infección de Levin AT, Hanage WP, Owusu-Boaitey N, et al.Evaluación de la especificidad por edad de las tasas de mortalidad por infección por COVID-19: revisión sistemática, metanálisis e implicaciones de política pública.Euro J Epidemiol.2020;35(12):1123–1135.Usando una metarregresión de datos de Inglaterra, Francia, Irlanda, Italia, Países Bajos, Portugal, España, Ginebra (Suiza), Bélgica, Suecia, Ontario (Canadá) y 12 ubicaciones de EE. UU. (Atlanta, Georgia; Connecticut; Indiana; Louisiana; Miami; Minneapolis, Minnesota; Missouri; Nueva York; Filadelfia, Pensilvania; Salt Lake City, Utah; San Francisco, California; y Seattle, Washington), Levin et al.produjo estimaciones de IFR e intervalos de confianza del 95% asociados para franjas de edad de 0,5 años de 1 a 96 años.Para obtener los valores estimados para cada escenario, las estimaciones de IFR por edad se promediaron para grupos de edad más amplios, utilizando ponderaciones basadas en la distribución de casos por edad de los datos de vigilancia de casos de COVID-19 informados hasta el 14 de febrero de 2021 (versión de uso público de los datos: https://data.cdc.gov/Case-Surveillance/COVID-19-Case-Surveillance-Public-Use-Data/vbim-akqf).§ El porcentaje de casos que son asintomáticos (es decir, nunca experimentan síntomas) sigue siendo incierto.Se requieren pruebas longitudinales de individuos para detectar con precisión la ausencia de síntomas durante todo el período de infecciosidad.Los estudios preliminares y revisados ​​por pares actuales varían ampliamente en los tiempos de seguimiento para la nueva prueba, o no incluyen la nueva prueba de los casos.Además, los estudios varían en la definición de un caso sintomático, lo que dificulta hacer comparaciones directas entre las estimaciones.Además, el porcentaje de casos que son asintomáticos puede variar según la edad, y los grupos de edad informados en los estudios pueden variar.Dadas estas limitaciones, el rango de estimaciones para los escenarios 1 a 4 es amplio.La estimación del límite inferior se aproxima al límite inferior del intervalo de confianza del 95 % estimado a partir de: Byambasuren O, Cardona M, Bell K, Clark J, McLaws ML, Glasziou P. revisión y metanálisis.Diario oficial de la Asociación de Microbiología Médica y Enfermedades Infecciosas de Canadá 2020;5(4):223–234.La estimación del límite superior se aproxima al límite superior del intervalo de confianza del 95 % estimado a partir de: Poletti P, Tirani M, Cereda D, et al.(2020).Probabilidad de síntomas y enfermedad crítica después de la infección por SARS-CoV-2.preimpresión de arXiv arXiv:2006.08471.La mejor estimación se alinea con las estimaciones de:^ La mejor estimación actual se basa en múltiples suposiciones.La infecciosidad relativa de los casos asintomáticos a los casos sintomáticos sigue siendo muy incierta, ya que los casos asintomáticos son difíciles de identificar y la transmisión es difícil de observar y cuantificar.Las estimaciones de la infecciosidad relativa son suposiciones basadas en estudios de la dinámica de diseminación viral.El límite superior de esta estimación refleja estudios que han mostrado duraciones y cantidades similares de excreción viral entre casos sintomáticos y asintomáticos:El límite inferior de esta estimación refleja datos que indican que las cargas virales son más altas en los casos graves en relación con los casos leves (Liu Y, Yan LM, Wan L, et al. Dinámica viral en casos leves y graves de COVID-19. Lancet Infect Dis. 2020;20(6):656–657) y datos que muestran que las cargas virales y la duración de la diseminación son mayores entre los casos sintomáticos en relación con los casos asintomáticos (Noh JY, Yoon JG, Seong H, et al. Infección asintomática y manifestaciones atípicas de COVID- 19: Comparación de la duración de la eliminación viral J Infect 2020;81(5):816–846.** El límite inferior de este parámetro se aproxima a partir del límite inferior del intervalo de confianza del 95 % de: He X, Lau EH, Wu P, et al.Dinámica temporal en la eliminación viral y transmisibilidad de COVID-19.Naturaleza Med.2020;26(5):672–675.El límite superior de este parámetro se aproxima a partir de las estimaciones más altas de los estudios individuales incluidos en: Casey M, Griffin J, McAloon CG, et al.(2020).Estimación de la transmisión presintomática de COVID-19: un análisis secundario utilizando datos publicados.medRxiv.La mejor estimación es la media geométrica de las estimaciones puntuales de estos dos estudios y se alinea con las estimaciones de:Tabla 2. Valores de los parámetros comunes a los cinco escenarios de planificación de la pandemia de COVID-19.Es probable que los valores de los parámetros cambien a medida que obtengamos datos adicionales sobre la gravedad de la enfermedad y la transmisibilidad viral de COVID-19.Los valores de los parámetros se basan en los datos recibidos por los CDC entre el 31 de diciembre de 2020 y el 14 de febrero de 2021, incluidos los datos de vigilancia de casos de COVID-19 (versión de uso público de los datos: https://data.cdc.gov/Case-Surveillance/COVID -19-Caso-Vigilancia-Uso-Público-Datos/vbim-akqf);datos de la Red de Vigilancia de Hospitalización (COVID-NET) (hasta el 31 de diciembre de 2020);y datos de Human and Health Services Protect (HHS Protect) (hasta el 14 de febrero de 2020).0–17 años: 2 (0, 7) días 18–49 años: 6 (2, 10) días 50–64 años: 6 (2, 10) días ≥65 años: 4 (1, 9) días0–17 años: 2 (1, 4) días 18–49 años: 3 (2, 6) días 50–64 años: 4 (2, 7) días ≥65 años: 5 (3, 9) días0–17 años: 5 (2, 10,5) días 18–49 años: 10 (6, 20) días 50–64 años: 14 (8, 25) días ≥65 años: 13 (7, 22) días0-17 años: 27,5% 18-49 años: 18,9% 50-64 años: 27,1% ≥65 años: 26,9%0-17 años: 5,8% 18-49 años: 9,0% 50-64 años: 15,1% ≥65 años: 15,6%0-17 años: 0,7% 18-49 años: 2,1% 50-64 años: 7,9% ≥65 años: 18,8%0–17 años: 10 (4, 31) días 18–49 años: 17 (10, 30) días 50–64 años: 19 (11, 30) días ≥65 años: 16 (9, 25) días0–17 años: 8 (3, 33) días 18–49 años: 26 (5, 63) días 50–64 años: 28 (5, 64) días ≥65 años: 23 (4, 59) días* McAloon C, Collins A, Hunt K, et al.Período de incubación de COVID-19: una revisión sistemática rápida y un metanálisis de la investigación observacional.Abierto BMJ.2020;10(8):e039652;Ma S, Zhang J, Zeng M, et al.Parámetros epidemiológicos de COVID-19: Estudio de serie de casos.J Med Internet Res.2020;22(10):e19994.† He X, Lau EH, Wu P, et al.Dinámica temporal en la eliminación viral y transmisibilidad de COVID-19.Nat Med.2020;26(5):672–675;Saurabh S, Verma MK, Gautam V, et al.Dinámica de transmisión de la epidemia de COVID-19 a nivel de distrito en India: estudio observacional prospectivo.Vigilancia de Salud Pública JMIR.2020;6(4):e22678.§ La estimación puntual es la media geométrica de las estimaciones puntuales específicas de la ubicación de la proporción de infecciones estimadas a casos notificados, de Havers FP, Reed C, Lim T, et al.Seroprevalencia de anticuerpos contra el SARS-CoV-2 en 10 sitios en los Estados Unidos, del 23 de marzo al 12 de mayo de 2020. JAMA Intern Med.12 de julio de 2020. doi: 10.1001/jamainternmed.2020.4130.Los límites inferior y superior para la estimación de este parámetro son las estimaciones puntuales más baja y más alta de la proporción de infecciones estimadas a casos notificados, respectivamente.^ Las estimaciones solo incluyen las fechas de inicio de los síntomas entre el 1 de marzo de 2020 y el 31 de enero de 2021, para garantizar que los casos hayan tenido tiempo suficiente para hacerse las pruebas de SARS-CoV-2.Las estimaciones representan el tiempo para obtener pruebas de SARS-CoV-2 entre los casos que dieron positivo para SARS-CoV-2.Las estimaciones se basan en los datos de vigilancia de casos a nivel de línea informados a los CDC.** Las estimaciones solo incluyen las fechas de inicio de los síntomas entre el 1 de marzo de 2020 y el 31 de enero de 2021, para garantizar que los casos hayan tenido tiempo suficiente para observar el resultado (alta hospitalaria o muerte).†† Basado en datos informados a COVID-NET antes del 31 de diciembre de 2020. https://gis.cdc.gov/grasp/COVIDNet/COVID19_5.html§§ Duración acumulada de la estadía de las personas admitidas en la UCI, incluidos los días de la UCI y los que no son de la UCI.^^ Las estimaciones solo incluyen las fechas de fallecimiento entre el 1 de marzo de 2020 y el 31 de enero de 2021, para garantizar que haya tiempo suficiente para informar.Para recibir actualizaciones por correo electrónico sobre COVID-19, ingrese su dirección de correo electrónico: