[11] COVID-19 y modelos matemáticos

Recientemente he publicado un artículo en la revista de medicina y salud pública, Medwave, titulado “Fortalezas y limitaciones de los modelos matemáticos en las pandemias: el caso de COVID-19 en Chile”. En el trabajo abordo los distintos aspectos que se deben considerar al momento de elaborar un modelo matemático para predecir la evolución de una determinada variable o un conjunta de ellas. En estas últimas semanas, y debido a la pandemia de coronavirus, muchas personas han realizado distintas predicciones relacionadas con el número de contagiados y la cantidad de ventiladores mecánicos que podrían necesitarse. El objetivo de esas simulaciones es conocer cuáles podrían ser las medidas para evitar un colapso del sistema hospitalario como el que se ha observado en otros países del mundo, particularmente pensando en el caso de Italia.

Distintas organizaciones e investigadores han llegado a conclusiones que podrían ser consideradas opuestas. Mientras algunas instituciones hablan de estar consiguiendo aplanar la curva, es decir, contener el número de contagiados; otros han hecho predicciones muy preocupantes, donde incluso se ha mencionado que el colapso del sistema hospitalario podría suceder a fines de abril. Una situación de este tipo claramente podría aumentar la mortalidad por coronavirus de manera dramática, de ahí la relevancia del asunto.

Tanto los medios de comunicación como los expertos tienen un rol crucial en el manejo de las expectativas y en explicar que cualquier modelo epidemiológico que se aplica hoy debe ser interpretado con extrema cautela. La enfermedad a la que nos enfrentamos es nueva, por lo tanto, muchos de los parámetros son desconocidos y una elección errada de sus valores nos llevará a predicciones también incorrectas. Dos personas pueden llegar a conclusiones opuestas, utilizando exactamente el mismo modelo matemático.

Para evitar lo anterior es que siempre se necesita hacer un análisis de sensibilidad de los distintos parámetros y una calibración del modelo a los datos en su forma estandarizada. La estandarización de las variables es esencial para poder realizar una validación cruzada del modelo y examinar su poder predictivo.

Hay parámetros que pueden ser universales y otros que pueden variar dependiendo de la nación producto de elementos culturales, económicos, de políticas públicas, e incluso por el genotipo de la población. Por ejemplo, en algunos países de Oriente el uso de mascarillas es usual en temporada de invierno y según la OMS, su uso es importante para disminuir los contagios. Otros estudios han encontrado que países que han aplicado la vacuna contra la tuberculosis (BCG) como política sanitaria estatal tenderían a presentar un menor número de infectados. En tanto, algunos papers recientes han descubierto que la enzima ACE-2 es un receptor de entrada del coronavirus (SARS-CoV-2) y encontrándose presente en distintas personas en variados niveles. Como podemos ver, existen muchas variables que podrían caracterizar la propagación del virus y aún hoy se siguen aprendiendo nuevos elementos.

Algunos ejemplos de nuestra curva de aprendizaje sobre el virus es que inicialmente se hablaba de que el virus podía permanecer activo unos pocos minutos en las superficies lisas, y luego se descubrió que podía ser hasta incluso por cuatro días. Se recomendaba que la distancia segura entre personas era un metro, y posteriormente se observó que el virus podía trasladarse hasta 8 metros. De igual modo se informaba que el virus permanecía muy poco en el ambiente en micro-gotas, pero después se rectificó esa información y se llegó a la recomendación de usar mascarillas, siendo que inicialmente se había recomendado lo contrario. Todo esto es importante tenerlo en cuenta para reconocer nuestra ignorancia frente a una enfermedad nueva para la humanidad. Por esta razón, es que al momento de utilizar nuestros modelos matemáticos debemos ser extremadamente cautos en las conclusiones obtenidas y la forma en que las comunicamos a la ciudadanía. Se debe evitar causar pánico y al mismo tiempo no caer en una actitud triunfalista frente a una crisis que pareciera que recién comienza.

Finalmente, es importante mencionar que, debido al elevado nivel de globalización existente, es esperable que estas pandemias sean más frecuentes que en el pasado y es deber de todos educarnos en cómo contenerlas. Mientras tanto, nuestra obligación ética es ser muy objetivos en el análisis e interpretación de la información, y hacer un esfuerzo por entender la gravedad del problema a superar. Las medidas de salud pública clásicas como la cuarentena y el aislamiento, el distanciamiento social y la contención comunitaria, son nuestra mejor herramienta para enfrentar una enfermedad que hasta hoy continúa teniendo aspectos desconocidos. Si no debe salir de casa por una emergencia o trabajo impostergable, entonces no lo haga.