| Tesis Doctorales de la Universidad de Alcalá |
| ESTUDIO SOBRE LAS VÍAS DE TRANSMISIÓN DEL NUEVO SARS-COV-2 EN EL ÁMBITO HOSPITALARIO | | Autor/a | Espejo Mambié, Moisés David | | Departamento | Biología de Sistemas | | Director/a | Aranaz Andrés, Jesús María | | Codirector/a | Gómez Montoya, Jesús | | Fecha de depósito | 18-12-2025 | | Periodo de exposición pública | 19 de diciembre a 20 de enero de 2026 | | Fecha de defensa | Sin especificar | | Modalidad | Presencial | | Programa | Ciencias de la Salud (RD 99/2011) | | Mención internacional | No | | Resumen | Antecedentes y Justificación: La pandemia de COVID-19 generó una urgente necesidad de conocimiento científico sobre los mecanismos de transmisión del SARS-CoV-2, especialmente en el ámbito hospitalario donde la saturación de los sistemas de salud globales y la alta concentración de casos ofrecían condiciones únicas para el estudio de la propagación viral. La incertidumbre sobre las vías de transmisión, particularmente la posible transmisión aérea, planteó desafíos sin precedentes para el control de infecciones.
Objetivo General: Esta tesis doctoral analiza de manera integral la transmisión nosocomial del SARS-CoV-2 mediante tres fases complementarias y progresivas, desde la revisión exhaustiva de la evidencia científica existente hasta el desarrollo de nuevas metodologías de detección ambiental y análisis epidemiológico avanzado de brotes hospitalarios mediante técnicas innovadoras de inteligencia artificial.
Metodología Integral: La investigación se estructuró sistemáticamente en tres fases: Fase 0 - Revisión sistemática siguiendo criterios PRISMA 2020 para evaluar estudios sobre contaminación aérea hospitalaria por SARS-CoV-2; Fase I - Estudio observacional prospectivo de muestreos ambientales exhaustivos (aéreos y superficies) en las áreas asistenciales críticas del Hospital Universitario Ramón y Cajal, implementando metodología estandarizada única; Fase II - Análisis epidemiológico longitudinal de brotes nosocomiales durante agosto 2020-diciembre 2022, comparando metodologías epidemiológicas tradicionales con técnicas avanzadas de inteligencia artificial basadas en modelado de redes y métricas espaciotemporales.
Resultados Principales: La Fase 0 reveló heterogeneidad metodológica significativa en 6 estudios seleccionados de 1319 artículos identificados inicialmente, evidenciando tasas de positividad variables (0-56,8%) y deficiencias en variables clínicas y ambientales. La Fase I analizó 234 muestras (160 superficies, 74 aéreas) obteniendo 6,84% de positividad global, identificando factores de riesgo específicos: mayor contaminación en superficies de alto contacto, distancias <2m del paciente sintomático reciente (<5 días), pacientes con alta dependencia funcional (Barthel ≤35: OR 3,39; p<0,01), y temperatura ambiental >24°C (OR 4,41; p<0,04). La Fase II estudió 703 pacientes con infección nosocomial confirmada, identificando mediante métodos tradicionales 48 brotes (226 casos, 33,93%) versus 71 brotes (207 casos, 33,8%) con IA, demostrando que ~34% de infecciones nosocomiales ocurren en brotes con predominio de transmisión por gotas y contacto sobre vía aérea (R0 nosocomial 0,7 vs comunitario >5).
Conclusiones y Aportaciones: La transmisión nosocomial del SARS-CoV-2 presenta características heterogéneas y multifactoriales, con predominio demostrado de mecanismos de contacto directo y gotas sobre transmisión aérea en presencia de sistemas de ventilación hospitalaria adecuados. Los principales factores de riesgo incluyen alta dependencia funcional del paciente, temperaturas ambientales elevadas, proximidad física al paciente (<2m), sintomatología reciente (<5 días) y características específicas de las unidades asistenciales. La elevada proporción de casos asintomáticos detectados (38,6%) subraya la necesidad imperativa de implementar cribados sistemáticos en áreas de alto riesgo. Las técnicas de inteligencia artificial desarrolladas ofrecen herramientas metodológicas reproducibles para análisis de brotes futuros, complementando efectivamente métodos epidemiológicos tradicionales. Estos hallazgos aportan un marco metodológico sólido y evidencia científica robusta para optimizar estrategias de control de infecciones respiratorias hospitalarias y preparación ante futuras |
|
