Predicción en tiempo real de las epidemias de gripe y virus respiratorio sincitial en atención primaria usando el modelo de Gompertz

Por qué los virus invernales importan en la vida cotidiana

Cada invierno, oleadas de gripe y de un virus menos conocido llamado VRS (virus respiratorio sincitial) llenan las consultas médicas y las plantas de los hospitales. Estas enfermedades suelen ser de corta duración para la mayoría, pero pueden ser mortales en lactantes, personas mayores y quienes tienen una salud frágil, además de suponer una gran presión sobre los sistemas sanitarios. Este estudio plantea una pregunta práctica: ¿podemos predecir con fiabilidad, en tiempo real, cuándo alcanzarán su pico estas epidemias estacionales usando la información diaria que los médicos de familia ya registran, y hacerlo con una herramienta lo bastante simple para el uso rutinario en salud pública?

De las visitas clínicas a una “predicción meteorológica” de la epidemia

El equipo de investigación se centró en Cataluña, una región de España con 7,8 millones de habitantes, donde la mayoría de los casos de gripe y bronquiolitis se atienden en atención primaria, no en hospitales. Usaron datos anónimos de diagnósticos diarios de todas las consultas públicas de primaria entre 2018 y 2024, junto con registros hospitalarios y resultados de pruebas rápidas para VRS. Para la gripe pudieron emplear directamente los diagnósticos de atención primaria. Para el VRS la cosa fue más compleja, porque muchos virus distintos pueden causar bronquiolitis en bebés. Los autores enlazaron por tanto los registros de bronquiolitis de primaria con datos hospitalarios y pruebas rápidas de antígeno para estimar qué proporción de bronquiolitis se debía realmente al VRS, obteniendo una serie temporal depurada y específica de VRS adecuada para modelar.

Una curva simple que captura brotes complejos

En lugar de construir una simulación muy detallada de cómo se infectan las personas entre sí, el equipo eligió una curva de crecimiento empírica conocida como modelo de Gompertz. Este modelo describe cómo una epidemia crece rápidamente al principio y luego se desacelera al acercarse al número máximo de casos. Ajustando esta curva a los diagnósticos acumulados diarios, los investigadores pudieron estimar tres aspectos clave de cada temporada epidémica: la velocidad de crecimiento inicial, el número total de casos que acabaría generando y cuándo se produciría el pico. De forma crucial, el modelo solo necesita diagnósticos recogidos de forma rutinaria y no depende de supuestos sobre inmunidad, vacunación o comportamiento social, lo que facilita su adaptación cuando las condiciones cambian.

Viendo el pico con un mes de antelación

Al aplicar el modelo de Gompertz a varias temporadas previas y posteriores a la COVID, los autores encontraron que por lo general podían predecir la semana del pico epidémico tanto de gripe como de bronquiolitis por VRS con aproximadamente un mes de antelación, con una incertidumbre de apenas una semana y estimaciones del tamaño del pico típicamente dentro del 35 por ciento. Las estimaciones del pico del modelo casi siempre cayeron dentro de los intervalos de confianza estadísticos, incluso cuando los recuentos diarios individuales eran ruidosos por retrasos en la notificación o picos súbitos. Las temporadas posteriores a la pandemia, y la temporada de VRS tras la introducción de un nuevo anticuerpo protector (nirsevimab), fueron más difíciles de predecir con precisión, lo que subraya cómo cambios importantes en la circulación viral o en la prevención pueden perturbar temporalmente los patrones establecidos.

Diferentes formas para las olas de gripe y VRS

El estudio también revela que las epidemias de gripe y de VRS no se comportan igual. Las olas de gripe tienden a subir y bajar más bruscamente, produciendo una curva relativamente simétrica que se desarrolla en un período más corto. En contraste, las epidemias de bronquiolitis por VRS en niños pequeños muestran un ascenso temprano pronunciado seguido de un descenso largo y prolongado, creando una ola más amplia. Las curvas ajustadas sugieren que cada caso de VRS en este grupo etario conduce inicialmente a aproximadamente tres nuevas infecciones, frente a unas dos para la gripe. Estas diferencias son importantes para la planificación: las temporadas de VRS pueden mantener los servicios pediátricos ocupados durante más tiempo, incluso cuando el número total de casos es similar.

Convertir números en acción anticipada

Para los responsables de salud pública, la conclusión principal es que una curva matemática sencilla, alimentada con datos actualizados de atención primaria, puede actuar como un sistema de aviso temprano estacional. Indicando, con semanas de antelación, cuándo es probable que llegue un pico de gripe o VRS y cuán intenso puede ser, el enfoque basado en Gompertz puede guiar decisiones sobre plantilla, capacidad de camas hospitalarias y el momento de campañas de vacunación o de administración de anticuerpos. Aunque sigue siendo necesaria la supervisión experta —especialmente cuando vacunas nuevas, medidas de salud pública o pandemias cambian las reglas del juego—, el método ofrece una forma transparente y adaptable de convertir las visitas rutinarias en predicciones prácticas y en tiempo real de la presión viral invernal.

Cita: Perramon-Malavez, A., Ye, Q., López, D. et al. Real-time prediction of influenza and respiratory syncytial virus epidemics in primary care using the Gompertz model. Sci Rep 16, 5763 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-36519-w

Palabras clave: gripe, bronquiolitis por VRS, predicción de epidemias, datos de atención primaria, modelo de Gompertz