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Epidemiología matemática y COVID -19

30 de Marzo 2020 Entrevistas Noticias

En pocos días el mundo parece haberse detenido. Más de 3.300 millones de personas en cerca de 80 países se encuentran en cuarentena, confinados en sus casas, a causa del coronavirus que a día de hoy ya registra un total de 723 mil contagiados en todo el planeta. Cuando en los países afectados, incluido Chile donde al momento de escribir esta entrevista se registran más de 2 mil infectados y 8 muertos, transitamos desde una rutina cotidiana al estado de catástrofe, investigadores y científicos -a toda prisa- intentan descifrar el comportamiento del COVID-19. Por qué su rápida propagación, cómo prevenir contagios, cuánto demorará el desarrollo de una vacuna, son algunas de las interrogantes.

En esta entrevista, Katia Vogt, PhD en Matemática de Purdue University, profesora e investigadora de la Facultad de Ingeniería y Ciencias (FIC), nos cuenta cómo los modelos matemáticos nos pueden ayudar a entender el comportamiento de enfermedades contagiosas y advierte que en nuestro país será necesario cambiar hábitos de distanciamiento social arraigados ya que,  por ahora,  tendremos que aprender a convivir con  el COVID-19.

¿Qué es la epidemiología matemática?

La epidemiología matemática estudia mediante modelos matemáticos la dinámica de enfermedades infecciosas y el efecto de medidas de mitigación para su control.

¿Cómo la epidemiología matemática nos puede ayudar a conocer y anticipar el comportamiento de virus como Covid-19 y su trazabilidad?

Por ejemplo, modelos de ecuaciones diferenciales del tipo SIR (Susceptibles- Infectados- Recuperados) describen el mecanismo de contagio de la enfermedad, mediante una tasa de transmisión que depende de la tasa de contactos en la población y la probabilidad de contagio dado el contacto entre un individuo susceptible y uno infectado, y una tasa de recuperación.  Mediante datos de incidencia reportados (nuevos casos por día) se pueden ajustar parámetros del modelo y obtener la curva de incidencia de la enfermedad en Chile ajustada a esos datos. Esta misma curva para tiempos futuros puede predecir el comportamiento a corto plazo de la incidencia en Chile.

¿Existen estudios de esta disciplina que expliquen el comportamiento de virus similares al Covid-19 y cuáles son la conclusiones?

Hay muchos estudios pero destaco el del grupo de Neil Ferguson del MRC Centre for Global Infectious Disease Analysis del Imperial College London que ha sacado interesantes reportes sobre, por ejemplo, el impacto en la enfermedad COVID-19 de estrategias de mitigación y de control extremas, tales como cuarentena total. En este link  se pueden encontrar algunos de sus trabajos.

¿Cómo se explica su rápida propagación?

Esto se debe a varios factores. Es un virus nuevo, desconocido, contra el cual las personas no tienen inmunidad. Es decir,  no hay inmunidad de rebaño y todo contacto entre humanos es un potencial contacto efectivo para contraer la enfermedad. Su transmisibilidad es alta en comparación con otros virus, es decir, dado un contacto entre una persona susceptible y una infectada, la probabilidad de contagio es alta. Si los sistemas de salud colapsan se pierde el control de las personas infectadas y de los contactos entre personas susceptibles e infectadas, y rápidamente se infectan más personas.

¿Hay posibilidades de que existan nuevas cepas del virus?

Sí, dicen que ya han encontrado. Y si no está confirmado, es probable que mute.

¿Qué pasa con los pacientes asintómaticos, cómo se pueden detectar y cómo afectan a  la estadística?

Efectivamente sería de gran importancia conocer la cantidad de personas asintomáticas que transmiten el virus. Islandia ha testeado no solo a personas con sospecha de Covid-19, sino a personas sin síntomas. De los testados positivos un 50% era asintomático. Es interesante lo que están haciendo. En este link más información.

Un modelo matemático pondría servir para entender el impacto de asintomáticos en la incidencia de la enfermedad, pero esto está sujeto a la incertidumbre que hay en los datos sobre asintomáticos. Por lo mismo, es difícil identificar los parámetros relacionados con la enfermedad en asintomáticos y por lo tanto la creación de un modelo. Pero de igual forma se pueden hacer supuestos y sacar conclusiones del efecto de asintomáticos en la dinámica de la enfermedad bajo distintos supuestos.

¿Por qué es tan crucial mantener la cuarentena y el asilamiento?

Para evitar que la tasa de nuevos contagiados por día aumente drásticamente,  colapsen los centros de salud y aumenten las muertes asociadas a COVID-19. Es importante estar consientes de mantener las medidas de distanciamiento social individuales por un buen tiempo. Que disminuya la tasa de nuevos casos por día en algún momento no significa que hayamos pasado la crisis. Solamente significa que pasamos por una primera ola de la epidemia en Chile. El riesgo está en que al relajar las medidas de distanciamiento social, en el momento después de la primera ola, se puede provocar una segunda ola con un gran peak en nuestro invierno y puede ser mucho peor que la primera. Por eso, hay que ver la manera de reeducar a la población chilena para cambiar hábitos de distanciamiento social arraigados, ya que al menos por ahora -antes de encontrar un tratamiento o vacuna- puede ser que tengamos que aprender a convivir con COVID-19.

 

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