{"id":27844,"date":"2020-04-14T16:57:29","date_gmt":"2020-04-14T16:57:29","guid":{"rendered":"https:\/\/sertv.gob.pa\/crisolfm\/?p=27844"},"modified":"2020-04-14T16:57:29","modified_gmt":"2020-04-14T16:57:29","slug":"un-modelo-matematico-permitira-conocer-el-numero-real-de-infectados-por-coronavirus","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sertv.gob.pa\/crisolfm\/un-modelo-matematico-permitira-conocer-el-numero-real-de-infectados-por-coronavirus\/","title":{"rendered":"Un modelo matem\u00e1tico permitir\u00e1 conocer el n\u00famero real de infectados por coronavirus"},"content":{"rendered":"

Si hay algo de lo que no deja de hablarse durante estos d\u00edas es sobre el n\u00famero real de infectados por coronavirus<\/strong>, que podr\u00eda ser muy superior al que reflejan las cifras oficiales. Sin hacer un muestreo suficiente de la pobaci\u00f3n con test (esos que tanto tardan en llegar), los expertos avanzan a ciegas a trav\u00e9s de un terreno desconocido. Y peligroso.<\/p>\n

El problema no es solo de Espa\u00f1a, sino que tiene car\u00e1cter general. \u00bfCu\u00e1ntos contagiados hay en realidad en el mundo? Las estimaciones bailan, pero en lo que todos parecen estar de acuerdo es que los infectados por la COVID-19 son muchos m\u00e1s de lo que reflejan las cifras. Saber la verdad sobre la cuesti\u00f3n se ha convertido en uno de los mayores desaf\u00edos<\/strong> de la pandemia. Sin esos datos, en efecto, no ser\u00e1 posible poner a punto estrategias capaces de evitar la aparici\u00f3n de nuevos brotes.<\/p>\n

Por eso, el trabajo de Ami Srinivasa Rao, director del Laboratorio de Teor\u00eda y Modelado Matem\u00e1tico de la Divisi\u00f3n de Enfermedades Infecciosas en el Colegio M\u00e9dico de Augusta, en Georgia, y de Steven G Krantz, profesor de Matem\u00e1ticas en la Universidad de Washington, ha suscitado el m\u00e1ximo inter\u00e9s entre los responsables de la \u00abguerra\u00bb contra el coronavirus.<\/p>\n

\u00a1El n\u00famero de casos real<\/h3>\n

En un estudio reci\u00e9n publicado en la revista Infection Control and Hospital Epidemiology, Rao y Kranz han llevado a cabo un modelado matem\u00e1tico de la enfermedad y han sido capaces de predecir el n\u00famero de casos no reportados, obteniendo una informaci\u00f3n mucho m\u00e1s realista del estado de la pandemia. Otros estudios relacionados de los mismos autores sobre modelado matem\u00e1tico del virus pueden encontrarse aqu\u00ed, aqu\u00ed y aqu\u00ed.<\/p>\n

\u00abPrepararse para una pandemia -explica Rao- implica conocer los casos verdaderos que se dan entre la poblaci\u00f3n, tanto los que han sido identificados como los que no. Con mejores n\u00fameros podremos evaluar mejor cu\u00e1nto tiempo persistir\u00e1 el virus y c\u00f3mo de grave ser\u00e1. Pero sin esos n\u00fameros \u00bfC\u00f3mo pueden los sistemas de atenci\u00f3n m\u00e9dica<\/strong> y sus trabajadores prepararse para lo que se necesita?\u00bb.<\/p>\n

\u00abDisponer de mejores cifras -escriben Rao y Krantz- tambi\u00e9n es fundamental para proteger a la poblaci\u00f3n y prepararla mejor ante la pandemia. Hemos querido proporcionar informaci\u00f3n sobre la magnitud real del problema, y no solo sobre la punta del iceberg\u00bb.<\/p>\n

Para su modelo, los investigadores tomaron cifras de la COVID-19 de fuentes como la Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud (OMS), y usaron factores como la densidad de poblaci\u00f3n de un \u00e1rea<\/strong>, la proporci\u00f3n de poblaci\u00f3n que vive en zonas urbanas (donde hay mayor masificaci\u00f3n de personas) y establecieron tres grupos de poblaci\u00f3n: de cero a 14 a\u00f1os, de 15 a 64 y mayores de 65. Debido a la alta tasa de infectividad del virus, consideraron tambi\u00e9n su \u00abprobabilidad de transmisi\u00f3n\u00bb.<\/p>\n

Recursos para refinar el modelo<\/h3>\n

Rao y Krantz se fijaron en el n\u00famero de nuevos casos diarios, por encima de 10 y hasta el primer \u00abpico\u00bb reportado, as\u00ed como en los rangos de fechas para esos picos, que sirvieron como indicadores de la tendencia de los n\u00fameros. Pr\u00f3ximamente, nueva informaci\u00f3n (como cu\u00e1nto tiempo sobrevive el virus en el aire y en varias superficies) podr\u00e1n refinar a\u00fan m\u00e1s el modelo. La fecha l\u00edmite a la que se aplica el estudio es el 9 de Marzo.<\/p>\n

Alimentado con esos datos, el modelo matem\u00e1tico descubri\u00f3, por ejemplo, que en Italia, uno de los pa\u00edses m\u00e1s castigados, solo se report\u00f3 un caso por cada cuatro<\/strong> de los que Rao y Krantz proyectaron. Lo que significa, seg\u00fan el modelo, que hasta el pasado 9 de marzo se pasaron por alto 30.223 casos de los que nadie inform\u00f3. Y eso teniendo en cuenta que en la fecha l\u00edmite del estudio Italia estaba a\u00fan lejos de alcanzar el pico de infecciones.<\/p>\n

En Espa\u00f1a se conocen un caso de cada 53<\/h3>\n

En Espa\u00f1a las cifras son m\u00e1s abultadas. A 19 de marzo (poco m\u00e1s de una semana despu\u00e9s del l\u00edmite del estudio) se produc\u00eda un aumento del 27% de infecciones con respecto al d\u00eda anterior. Lo cual, seg\u00fan los investigadores, implica que hasta el 9 de marzo solo se informaba de un caso de cada 53 posiblemente reales. Y eso se traduce en aproximadamente 87.405 casos y personas no reportadas y que no figuraron en las cifras oficiales.<\/strong> Lo mismo sucede con otros pa\u00edses europeos.<\/p>\n

En China, con su enorme poblaci\u00f3n de m\u00e1s de 1.400 millones de personas y una serie de inconsistencias ampliamente percibidas en sus informes de datos, los investigadores proyectaron dos rangos para el n\u00famero de casos reportados en comparaci\u00f3n de los casos reales: 1 de cada 149 y 1 de cada 1.104, lo que se traduce en un n\u00famero de casos no reportados que se sit\u00faa en cualquier punto entre los 12 y los 89 millones<\/strong> de personas.<\/p>\n

Para Estados Unidos no fue posible llevar a cabo los c\u00e1lculos, ya que el brote de virus tuvo lugar despu\u00e9s del 9 de marzo, fecha en la que los casos totales no llegaban a 500, demasiado pocos para plcar el modelo. Sin embargo, Rao sospecha que muy probablemente, en esa fecha (el 9 de marzo), los casos ya superaban los 90.000.<\/p>\n

\u00bfPor qu\u00e9 se hacen modelos?<\/h3>\n

\u00abSi las cifras oficiales fueran m\u00e1s precisas -asegura Rao- los modelos matem\u00e1ticos no ser\u00edan necesarios\u00bb. El cient\u00edfico se\u00f1ala que el subregistro de casos es un problema com\u00fan a muchas afecciones, inclu\u00eddas las m\u00e1s comunes y no infecciosas como las enfermedades card\u00edacas. \u00abUn modelo nos dice algo que no se ha observado directamente<\/strong> -a\u00f1ade Rao-. Es un experimento biol\u00f3gico hecho en computadoras en lugar de en un laboratorio\u00bb.<\/p>\n

El 9 de marzo, el n\u00famero global de casos era de 109.000, y las muertes no superaban las 3.800 en todo el mundo, la mayor\u00eda de ellas en China. Pero a partir de la primera semana de abril, un mes despu\u00e9s de la fecha l\u00edmite del estudio, ya hab\u00eda 1,4 millones de casos y 81.000 muertes en todo el mundo.<\/p>\n

Fuente: ABC<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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