Recursos para Salud Global y Acción Humanitaria: ►► MODELOS MATEMÁTICOS EN EL COVID-19, ¿PARA QUÉ SIRVEN?

Los modelos matemáticos son herramientas esenciales que nos permiten comprender la expansión y alcance de los brotes epidémicos para responder a ellos de la manera más acertada posible proporcionando apoyo en tiempo real para la toma de decisiones. Además, desempeñan un papel fundamental en la comprensión y medición del impacto de las estrategias de intervención, como la vacunación, el aislamiento y el tratamiento.

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En el contexto de una pandemia como la generada por el Covid-19, han permitido simplificar las variables sobre las interacciones entre individuos, la circulación del virus, la relaciones en diferentes escenarios y el impacto de las medidas adoptadas a nivel global, nacional y local. Estas simulaciones pueden predecir el número de contagios, pronosticar el número de fallecidos, estimar los ingresos hospitalarios o altas...

►¿Para qué utilizamos los modelos?

Los modelos matemáticos y estadísticos son muy variados y usan diferentes enfoques y resultados para generar sus estimaciones, provocando que los resultados puedan ser distintos y a veces dispares.

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Nos permiten conocer el comportamiento del virus y la respuesta en los pacientes: ¿durante cuánto tiempo están infectadas las personas?, ¿a cuántas personas podrían infectar tras haberse infectado?, ¿las personas pueden infectar a otras personas incluso antes de mostrar síntomas?

Otro uso de los modelos es estimar el tamaño que alcanzará la epidemia y conocer si tendremos los recursos para evitar que colapsen los sistemas sanitarios: ¿tendremos los suficientes profesionales sanitarios? ¿cuántos epi serán necesarios y durante cuánto tiempo?, ¿podrán las UCIs absorber los pacientes y estas estarán los suficientemente equipadas para hacerlo? y las urgencias?...

¿Cuándo y de qué manera se han de tomar las medidas de confinamiento y desconfinamiento?, ¿de qué manera se ha de establecer la desescalada?. Para tomar estas medidas y medir su impacto, se deben considerar aspectos epidemiológicos, de salud pública, económicos y recurrir a modelos matemáticos y estadísticos que permitan generar escenarios para cada caso con los datos disponibles.

En el momento actual en el que la curva parece que se está aplanando y se ponen sobre la mesa nuevas medidas, pueden aportar datos sobre el impacto de la reducción de la transmisión gracias al uso de mascarillas, la reducción de la transmisión gracias al uso de guantes o el efecto sobre la transmisión del virus en las aglomeraciones en medios de transporte, o en la entrada/salida del trabajo, por ejemplo.

► ¿Cuántas personas se han contagiado?

A día de hoy se han registrado en España 172.541 casos de Covid-19, pero sabemos que estas cifras subestiman el número real de casos puesto que no se han hecho pruebas diagnósticas a todas las personas que han presentado síntomas, necropsias a todos los fallecidos e incluso hay muchas que sólo han presentado síntomas leves o puede que ninguno en absoluto.

Debido a esta falta de datos reales, es necesario recurrir a modelos que nos ayuden a estimar el alcance de la pandemia. Por ejemplo, observan la velocidad del aumento de casos para entender cómo se propaga el virus o cómo las medidas de confinamiento pueden aplanar la curva de casos.

►¿Qué pronostican los modelos que pasará en España?

Entre los modelos y datos presentados, están los ofrecidos por Inverence, fruto del trabajo formado por un equipo de profesionales de las matemáticas, física, computación y biología. La previsión de Inverence es que a finales abril se llegarán a los 190.000 casos, se empezará a estabilizar el número de casos confirmados acumulados y que se habrán superado las 21.000 muertes.

►Debilidades de los modelos matemáticos

La gran debilidad de las previsiones y simulaciones del COVID-19, es que los modelos y resultados son tan buenos como los datos suministrados.

Hasta ahora, se desconoce cuánta gente hay realmente contagiada de SARS-Cov-2. El número de personas que supuestamente están contagiadas, varía mucho dependiendo de si se han hecho pruebas de diagnósticas, de cuáles y en qué momento se han realizado en detrimento de la claridad y exactitud de los modelos.