Coronavirus: Go.Data, la herramienta de la OMS para rastrear infectados y sus contactos

Jesús Alcober, Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech

La irrupción de COVID-19 nos ha obligado a replantearnos muchos aspectos de nuestra vida cotidiana. Si hace unos meses alguien nos hubiera predicho el confinamiento y las consecuencias sanitarias de una pandemia como la actual, lo hubiéramos asociado a una película de ciencia ficción o a lo sumo algo que puede suceder en lugares muy distantes al nuestro.

Un ejemplo de ese tipo de casos epidémicos lejanos es el brote de la enfermedad del Ébola extendido principalmente por algunas regiones de África en el 2014.

A raíz de aquella dramática experiencia, en 2015 surgió una iniciativa de un grupo de entidades de salud pública, coordinada por la Organización Mundial de la Salud y gestionada por la Red Mundial de Alerta y Respuesta ante Brotes Epidémicos. Uno de sus frutos fue Go.Data, una herramienta de investigación de brotes para el rastreo de los contactos durante emergencias de salud pública.

¿Qué es el rastreo de los contactos?

Los epidemiólogos han insistido desde el principio en los tres pilares clave para el control de una epidemia como COVID-19: los test masivos, el rastreo de contactos y el aislamiento. El rastreo de contactos es el objetivo de Go.Data.

Aquellas personas que están en contacto con alguien infectado por el virus corren un riesgo muy elevado de infectarse y también de infectar a terceros. Por ello, es clave observar estos contactos tras la exposición a una persona infectada. Por un lado, ayuda a proporcionar la atención necesaria y por otro, se evita una mayor transmisión del virus.

Este proceso de seguimiento se denomina rastreo de los contactos y se puede dividir en tres etapas:

1. Identificación de contactos. Tras confirmar que alguien está infectado por un virus, se investigan sus movimientos y se identifica a aquellas personas cercanas físicamente en algún momento desde el principio de su contagio. Pueden ser familiares, amigos, compañeros de trabajo, pero también personas que han estado en los mismos lugares, como tiendas o transporte público, por ejemplo.

2. Lista de contactos. Se elabora una lista que incluye a todas estas personas identificadas previamente y que se considera que, efectivamente, han tenido contacto físico suficiente con la persona infectada. El siguiente paso es informarles de que se consideran contactos, de lo que ello implica y de las medidas a tomar a partir de entonces, como el aislamiento. Es de suma importancia que reciban una atención inmediata en caso de que tener síntomas.

3. Seguimiento de contactos. Se debe seguir periódicamente el estado de todos los contactos para detectar síntomas de infección. Si se convierten en casos, se procede de nuevo con las tres etapas. Así se pueden monitorizar las cadenas de transmisión.

¿Cómo funciona la plataforma Go.Data?

Go.Data está diseñada como una herramienta flexible para la recogida de datos de campo, centrada en datos sobre casos y contactos. Permite su seguimiento mediante cuestionarios que deben responderse periódicamente.

Go.Data se puede instalar como un software autónomo que se ejecuta en un PC o se puede utilizar como instalación del servidor. Diversos servidores se pueden conectar de forma jerárquica para que la información de un conjunto de servidores se sincronice en un servidor raíz, que tenga una visión de toda una región o país. Cada servidor admite varios usuarios concurrentes que colaboran juntos, cuyos roles incluyen gestores de datos, epidemiólogos de campo y trazadores de contactos.

Además, Go.Data tiene una aplicación para teléfonos inteligentes para Android o iOS, de forma que permite el trabajo de campo en movilidad.

¿Qué datos maneja?

Go.Data se centra en la investigación de brotes y la recogida de datos de campo y por tanto maneja datos sensibles de personas.

Los usuarios con permisos adecuados pueden configurar la duración y periodicidad del seguimiento, ajustar los datos de referencia y diseñar cuestionarios para la investigación de casos, el seguimiento de contactos y los datos de laboratorio. Los usuarios también pueden crear relaciones de caso-caso y caso-contacto y construir cadenas de transmisión.

Una de las limitaciones de la herramienta es que la recogida de datos de seguimiento es manual, por lo que es especialmente útil al principio del brote y una vez controlado. Se está evaluando incorporar mecanismos de seguimiento más automáticos para que su aplicabilidad siga incluso con un número muy elevado de casos y contactos.

¿En qué casos se ha utilizado?

Go.Data fue diseñado para entornos de brotes en los que hay transmisión de persona a persona. Se ha empleado principalmente para la epidemia del ébola en países africanos como Uganda y la República Democrática del Congo. También en la crisis de los refugiados rohinyá en Bangladesh.

Con la irrupción de COVID-19, el uso de Go.Data se ha extendido globalmente, como por ejemplo en Latinoamérica o en Europa. Francia, donde se comenzó a utilizar ya en febrero, es el ejemplo más cercano.

En España ha habido diversas iniciativas de implantación de Go.Data por parte de hospitales y autoridades sanitarias. En Cataluña, el Servicio de Medicina Preventiva y Epidemiología del Hospital Clínic Barcelona fue pionero en la implantación de Go.Data para el seguimiento de casos y contactos del personal sanitario al principio del brote.

Posteriormente su implantación se ha extendido a diversos centros, coordinados por el Servicio de Prevención y Control de Enfermedades Emergentes. Junto al Área TIC del Departamento de Salud de la Generalitat de Catalunya, se está poniendo a disposición de los centros de salud catalanes un nodo de Go.Data, que permite conectarse y registrar datos de casos y contactos.

La herramienta ha demostrado ser una solución eficaz para la investigación de brotes. Ha llegado para ayudarnos en esta emergencia de salud pública y otras futuras que nos puedan afectar.

Jesús Alcober, Profesor Titular de Ingeniería Telemática, Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech

This article is republished from The Conversation under a Creative Commons license. Read the original article.

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