“Phenomenological dynamics of COVID-19 pandemic: Meta-analysis for adjustment parameters” es el nombre del artículo publicado por los académicos Sergio Hojman de la Facultad de Artes liberales y Felipe Asenjo de la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la UAI.

Los autores del artículo diseñaron un nuevo procedimiento para construir un modelo que permite usar los datos conocidos de COVID-19 de once países diferentes para predecir el número de casos nuevos de la infección basado en la historia diaria de la aparición de casos.  Este es un modelo fenomenológico, que se construye a partir de los datos de la pandemia.

“Este trabajo diseña una metodología nueva en la que se consideran parámetros dinámicos cuya dependencia del tiempo se puede obtener fenomenológicamente extrapolando adecuadamente un subconjunto elegido de los datos proporcionados diariamente.  Este enfoque fenomenológico funciona muy bien para ajustar y predecir adecuadamente el número de individuos infectados y recuperados para cada día en los  países estudiados”, explican los investigadores.

El nuevo procedimiento creado por los académicos UAI puede incluso detectar cuándo, cómo y con qué velocidad se producen los rebrotes que pueden experimentar algunos países y, de esta manera, se obtiene la evolución de la pandemia sin utilizar ningún modelo construido a priori. “El trabajo está basado exclusivamente en el manejo de la historia del número de contagios para predecir el número de infectados en el futuro”, recalcan los creadores.

Sobre la relevancia de este trabajo, los académicos sostienen que está relacionado con la modelación de propagación de epidemias y las conductas de diversas sociedades y, lo que es muy importante, podría contribuir a mejorar la toma de decisiones en políticas públicas de Salud, en cualquier lugar del mundo.

Con los datos disponibles en el momento de escribir el artículo no fue posible incluir la situación de Chile ya que la información conocida no pudo ser analizada de la misma forma que la del resto de los once países considerados, debido a los cambios en las metodologías que se implementaron al inicio de la pandemia. Sin, embargo, con un mayor número de datos recientes, es posible que el modelo, en un nuevo trabajo, se pueda implementar para el caso de Chile.

Otro aspecto importante es que el modelo es capaz de discernir a aquellos países que han implementado buenas medidas de contención de la pandemia con respecto a los que no. Un ejemplo es Nueva Zelandia, donde las medidas fueron tan exitosas, que el desarrollo de la pandemia sigue un comportamiento que es posible describir con modelos simples establecidos, lo cual hace manejable cualquier brote.

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