Los factores que dificultan que modelos matemáticos identifiquen el curso de la pandemia

Expertos de la Universidad Nacional Autónoma de México ( UNAM ) expusieron que los modelos matemáticos para predecir los posibles escenarios que generará el Covid-19 , no son 100% fiables, ya que son múltiples los factores externos que dificultan la precisión de dichas estimaciones.

Gustavo Olaiz Fernández de la Facultad de Medicina (FM) explicó entre las trabas que se enfrentan los expertos, al pronosticar los efectos de la pandemia, es la incertidumbre sobre el número real de casos, lo que produce inconsistencias en la exactitud de los modelos.

“Éstos no han sido eficientes porque estamos modelando con base en casos, dependen de identificarse y de que se hagan suficientes pruebas, en cientos de miles, para reconocerlos”, ahondó el coordinador general del Centro de Investigación en Políticas, Población y Salud de la UNAM.

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Entre los valoraciones, Olaiz Fernández declaró que existe la posibilidad de que la exposición a otros tipos de coronavirus produzca inmunidad cruzada, equivalente a un 20% aproximadamente: “Eso cambia radicalmente a la población susceptible y los modelos deben ajustarse a trabajar con el 80% y no con el 100% de la gente”, aseguró.

Durante su participación en el Foro 2020: “Lecciones de la pandemia”, el catedrático de la UNAM explicó que hasta el momento, las posibilidades de reinfectarse por el virus del SARS-CoV-2 son muy pocas, ya que luego de haber tenido contacto con la enfermedad por vez primera, el paciente es protegido por anticuerpos que dan lugar a la inmunidad.

En el foro, organizado por Fundación UNAM, el experto mencionó también que, de acuerdo a las estimaciones más recientes, más de la mitad de la personas infectadas pasara la enfermedad asintomáticamente, sin embargo, esa proporción puede variar de entre 25% al 75%, entre los cuales se ubicarán también, algunos de los denominados “súper diseminadores” , quienes portan una cantidad desproporcionada de carga viral, convirtiéndose en una de los mayores propagadores del Covid-19.

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En su oportunidad, Jorge Velasco Hernández del Instituto de Matemáticas, mencionó que el número reproductivo básico (R0), cifra que indica cuántas personas pueden ser contagiadas por alguien que ya esté infectado, es la fórmula básica para el desarrollo de los modelos predictivos.

En el caso de la pandemia actual, se han calculado un R0 entre 1.4 y 5.7, “un rango amplio pero no muy diferente de otras enfermedades infecciosas”, informó la Universidad Nacional en un comunicado, “no es de los virus más transmisibles, pero sí de los que han inducido mayor mortalidad en la población”.

Para calcular el número reproductivo básico es necesario tomar en cuenta conocimientos diversos y responder a los cuestionamientos como ¿cuánto tiempo tarda la epidemia en duplicar el número de casos desde que inicia?, así como conocer el periodo observado posterior a la introducción de las medidas de distanciamiento social.

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Aunque algunos de estos modelos han obtenido reconocimiento de la sociedad civil, Velasco Hernández explicó que el confinamiento produjo una caída fundamental en el número de contactos, por lo que las aproximaciones de ese modelo ya no pueden dar cuenta precisa de la epidemia .

Ante esta circunstancia, los investigadores determinaron que existen dos formas básicas para mitigar la propagación de enfermedades infecciosas, ante la falta de una vacuna que controle las transmisiones, estas son: “(el) aislamiento efectivo de los individuos sintomáticos, y el rastreo y cuarentena de sus contactos. Ambas están basadas en una rápida difusión de la información y sobre todo en un diagnóstico preciso”.

fjb