Modelos matemáticos tradicionales no funcionan contra el Covid-19: epidemiólogo

El epidemiólogo Arni SR Srinivasa Rao aseguró que el “Número Reproductivo Básico” del Covid-19 dificulta las predicciones de la enfermedad; el confinamiento y el bloqueo de ciudades también modificaron los estudios de transmisión del coronavirus

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Foto: Lillian Suwanrumpha / AFP
Ciencia y Salud 06/01/2021 12:30 Redacción CDMX Actualizada 12:30
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Un epidemiólogo reveló que los modelos matemáticos tradicionales, diseñados para conocer la forma en que se propagan las enfermedades infeccionas, como es el caso de la gripe estacional, podrían no estar funcionando en la proyección del Covid-19, ya que el fenómeno surgido por el confinamiento y el bloqueo de las ciudades modifican el estudio de la transmisión del coronavirus. 

Arni SR Srinivasa Rao, modelador matemático de la Facultad de Medicina de Georgia de la Universidad de Augusta, reconoció que rastrear todos los casos de una enfermedad transmisible, mediante una fórmula matemática, es imposible.

A este hecho se suman los bloqueos para mitigar los efectos del Covid-19, lo que ha aumentado la complejidad para conocer su propagación. Además el confinamiento y la distancia entre las personas dificulta mantener un calculo general de lo que sucede. 

"En los primeros días de la pandemia, dependíamos de estos métodos tradicionales para predecir la propagación, pero los bloqueos cambian la forma en que las personas tienen contacto entre sí", aseguró el especialista. 

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Foto: Oli SCARFF / AFP

En este contexto, el modelador explicó que este tipo de cálculos matemáticos son diseñados como una herramienta para la proyección de contagios de enfermedades comunes. Los modelos, denominados como “Número Reproductivo Básico” (R-nada), predicen la media de personas que por su susceptibilidad, ya sea la edad o alguna comorbilidad, podrían ser contagiadas por otras que ya son positivas al Covid-19.

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Srinivasa Rao expresó que este calculo se basa en tres factores principales: el período infeccioso de la enfermedad, la forma en que se propaga y las probables personas con las que entrará en contacto un caso positivo del Covid-19.

“Cuando el valor R-nada es mayor que uno, las infecciones pueden volverse desenfrenadas y es probable que se produzca una epidemia o una pandemia más generalizada. La pandemia de Covid-19 tuvo un R-cero temprano entre dos y tres”, advirtió el doctor en epidemiología. 
 

Otras de las dificultades que supone el uso de un “R-nada”, tiene que ver con los diferentes cambios sufridos durante la pandemia del Covid-19. Las variables suceden a nivel mundial, por lo que los expertos no pueden basarse en una sola tasa de infección. “Los puntos críticos como Nueva York y California tendrían R-nada más altos”. Además, Rao manifestó que este modelo fue incapaz de predecir la llegada de la tercera ola de contagios. 

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“Diferentes factores alteran continuamente los números reproductivos básicos a nivel del suelo, por lo que necesitamos un mejor modelo”, consideró el científico. 

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Foto: Christophe Archambault / various sources / AFP

El análisis, publicado en “Infection Control and Hospital Epidemiology”, sugiere un enfoque más dinámico basado en el modelo llamado “media geométrica”. Ese método consiste en recurrir a las cifras actuales para predecir los números de mañana. 

Los autores del estudio recordaron la importancia del uso cuidadoso de los modelos matemáticos, ya que "cualquier curso de acción alternativo podría conducir a una interpretación incorrecta y una mala gestión de la enfermedad con consecuencias desastrosas".

“Si bien este método geométrico no puede predecir tendencias a largo plazo, puede predecir con mayor precisión números probables a corto plazo”, determinó el autor principal del estudio. Por ello, sugirió modelos más específicos que entiendan la volatilidad del Covid-19, para una planificación futura más específica.

nrv

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