• Prevén un análisis comparativo entre países para detectar las estrategias más exitosas y las menos favorables

Por: Redacción/

Investigadores de la Universidad Autónoma Metropolitana (UAM) trabajan en un estudio para evaluar la eficacia de las medidas de mitigación aplicadas por la Secretaría de Salud de México ante la pandemia del COVID-19; describir y predecir la dinámica de transmisión del virus SARS-CoV-2; anticipar desenlaces clínicos, e identificar poblaciones en alto riesgo.

El doctor César Simón López Monsalvo, quien lidera esta indagación como catedrático del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt) en la Unidad Azcapotzalco, explicó en entrevista que con esta propuesta se brindará una forma “sistemática de calcular los parámetros óptimos de los modelos epidemiológicos que se adaptan a los datos disponibles” que la dependencia ofrece a diario.

El doctor en matemáticas por la University of Southampton, Gran Bretaña, señaló que como resultado de este proyecto apoyado por el Conacyt se espera contar con una labor documentada “de la evolución de los parámetros asociados a los modelos epidemiológicos”, así como de la manera en que las políticas públicas de salud gobiernan su avance temporal. Con esto, se tendrá un mecanismo de evaluación de la respuesta epidemiológica nacional, ante una enfermedad con las características del COVID-19.

“Esta crisis sanitaria es sin duda la más dramática de nuestros tiempos en los ámbitos de la salud y la economía, en virtud de que no hay registro de que el planeta se haya cerrado como ahora. La discrepancia en las políticas públicas que tomó cada régimen se debe a que nunca había pasado un suceso como éste”.

Las epidemias locales no habían sido “de esta naturaleza y complejidad, por lo tanto, todo lo que ocurre a diario es inédito”, así que contar con patrones que se ajusten a los datos –los cuales cambian constantemente– permite implantar correlaciones entre los sujetos históricos participantes, por ejemplo, ante el inicio de la Jornada Nacional de Sana Distancia y el cambio en el comportamiento del modelo unas semanas después, es decir, es posible vincular estas variables y ver cuál fue el impacto final.

En el tiempo empieza a tenerse un registro histórico de cómo actúan elementos del modelo matemático con base en hechos históricos como la referida Jornada o la utilización de semáforos para definir las etapas de la pandemia; de este modo puede establecerse una correlación entre el cambio de la conducta epidémica y las disposiciones oficiales.

López Monsalvo expuso que la idea de este trabajo –en cuyas etapas abordará las tendencias asociadas a políticas públicas y respuestas favorables– es que con todos los datos históricos y las correlaciones, así como con los parámetros que determinan la contingencia “seamos capaces de evaluar al final cuáles fueron las estrategias o el efecto real de anticipar o prolongar alguna acción, y esto puede manejarse no sólo para México, sino a escala global”, e incluso podría asentarse con objetividad una similitud de lo que pasó con las medidas dispuestas en naciones diferentes.

La mayoría de los esquemas de este tipo se encuentra en una clasificación global muy grande denominada SIR (susceptibles, infectados, recuperados) y las pandemias consideran variaciones de dicho modelo, pues se parte de las mismas hipótesis y se añaden elementos adaptados a una situación particular.

En este caso, “el que tenemos no es del todo nuevo, sino que lo estamos modificando de acuerdo con las necesidades específicas de la crisis sanitaria en México”, precisó el académico.

Para identificar los comportamientos se tomarán las series de tiempo asociadas a los parámetros óptimos de una variante del modelo de Kermack–McKendrick aplicado a cada país en las listas compiladas por la Universidad Johns Hopkins y se hará un estudio de correlación de las mismas. De este modo, se tendrán medios para comparar las prevenciones tomadas por cada nación de manera objetiva y evaluar la eficacia de las herramientas de mitigación seguidas a lo largo de la epidemia en México.

Debido a que las pruebas para determinar la presencia del COVID-19 no se hacen a toda la población, no es posible tener un conteo exacto de cuántas personas pueden estar infectadas; entonces hay una “noción de ignorancia” que también se puede cuantificar en forma muy específica.

En la propuesta, además de lo que se hace típicamente, hay un apartado de individuos que “no observamos porque quizá se infectaron, pero nunca se hicieron una prueba, no supieron que estaban enfermos ni fueron a un hospital y también están aquellos que podrían haber desarrollado inmunidad y jamás padecieron los síntomas”, así que todo esto “lo ponemos en un compartimento de ignorancia y con esas variables tenemos un modelo de ecuaciones”.

Hasta ahora no se había publicado una vía de evaluar las políticas públicas de salud con base en este tipo de análisis dinámico, por lo que “si logramos establecer una correlación entre el comportamiento en el tiempo de los parámetros del modelo y las acciones de la política pública, esa será la contribución más importante de este proyecto, cuyos primeros resultados se espera tener en seis meses”.

En este momento, con los parámetros fijos no es posible predecir un rebrote de la enfermedad, sin embargo, si se modifica alguna de las cuantificaciones, incluyendo variaciones en la incidencia como función de la movilidad social, eso será posible, aunque “si logramos modelar bien un rebrote será una aportación novedosa”.

La estimación óptima de parámetros para modelos epidemiológicos en tiempo real es una parte crucial para determinar si las políticas públicas de salud para mitigar los efectos del nuevo coronavirus SARS-CoV-2 han sido efectivas.

La propagación del COVID-19 –junto con sus respectivas tasas de incidencia y letalidad– son determinadas en la medida en que los datos emergen y están correlacionadas con las acciones de salud pública implementadas.

Las naciones han adoptado disposiciones contrastantes para mitigar el contagio y presentan una amplia gama de grados de éxito. En la región de América, por ejemplo, “aún nos encontramos en una fase de crecimiento acelerado en el número de casos confirmados y de muertes, mientras que los mecanismos de salida empiezan a observarse en Europa y se han comenzado a evaluar los reportes en Asia, por lo que un comparativo de las maniobras y sus resultados todavía no está disponible”.

En esta iniciativa se realizará un análisis comparativo de las series de tiempo de la evolución de los parámetros epidemiológicos para distintos países, con el fin de identificar las mejores estrategias y las menos favorables.