Modelado de coronavirus, impacto en la respuesta pandémica de India

Crédito: CC0 Public Domain

Bhramar Mukherjee, profesor y presidente de bioestadística en la Facultad de Salud Pública de la Universidad de Michigan, dirige un equipo de investigadores que, a medida que se desarrollaba la pandemia de coronavirus en todo el mundo, utilizaron modelos epidemiológicos estándar para realizar una evaluación de la situación de la crisis en la India, proporcionando datos en tiempo real para que las autoridades ayudaran a los líderes a abordar esta pandemia mundial.

Según el informe, el equipo publicó un análisis de sus datos que destaca los beneficios del distanciamiento social. Ahora, el equipo ha publicado un segundo artículo que predice que un bloqueo de 21 días tiene una alta probabilidad de reducir la cantidad de casos de COVID-19 a corto plazo y ganar un tiempo invaluable de India para preparar su atención médica y sistema de monitoreo de enfermedades.

Mukherjee, originario de India, es profesor de bioestadística, epidemiología y salud global. Habla sobre el trabajo del equipo.

En su estudio inicial, describe cómo el distanciamiento social en una cultura inherentemente basada en la comunidad como la India, con una población de más de 1.300 millones de personas y familias extensas intergeneracionales, podría ser difícil. El primer ministro Narendra Modi ha sido criticado por algunas de las medidas de bloqueo y cómo se implementaron. ¿Qué piensas?

Es posible que el bloqueo no se implemente de manera tan eficiente en la India como en algunos de los otros países del este, pero aun así reducirá la probabilidad de que una persona infectada se encuentre con una persona susceptible. Si se hace correctamente, esta es una medida muy eficaz para detener la propagación del virus. También permite a India preparar su infraestructura de atención médica. Sin embargo, la decisión del confinamiento tiene otros daños colaterales en términos económicos y sociales. Diferentes decisiones conducirán a diferentes tipos de ansiedad, miseria, dolor e inconvenientes para el público en tal situación. En mi opinión, no tenemos más remedio que detener el virus y luego reactivar la economía.

En este nuevo artículo también presentamos una aplicación, COV-IND-19, que proporciona una nueva plataforma de visualización interactiva para Datos de COVID-19 en India para uso público con software de código abierto. Con esta aplicación, nuestro objetivo es proporcionar un recurso para describir el brote de COVID-19 en la India hasta la fecha, así como modelos de predicción en varios escenarios hipotéticos. Los modelos de cifras y pronósticos se actualizan a medida que se dispone de nuevos datos (es decir, al menos diariamente). Esta ha sido una tarea enorme y la llevamos a cabo en unos pocos días y ahora nos estamos extendiendo a otros países/regiones.

¿Qué los impulsó a usted y a su equipo a realizar este trabajo?

Como científico inmigrante, una parte de ti siempre permanece en el país en el que naciste y los amigos y familiares que dejaste atrás, en particular, toda mi familia, incluidos mis padres ancianos, están de vuelta en la India. Con la prohibición de viajar, me sentí impotente porque no puedo ir a ver a mis padres, incluso si les sucediera algo. Muchos de nosotros estábamos en la misma situación por lo que decidimos canalizar nuestra energía inquieta en una sinergia positiva. Me comuniqué con estudiantes y profesores de origen indio en el departamento de bioestadística. Todos estaban motivados para contribuir. Después del diseño inicial, muchos otros gurús de la programación se unieron para crear la aplicación. El tiempo era esencial aquí, por lo que teníamos que trabajar a la velocidad del rayo, durante todo el día. Me estaba interesando en los modelos de transmisión de enfermedades después del brote en Wuhan, pero tuve que aumentar mi velocidad de aprendizaje. Todos lo hicimos.

Una de las cosas que es muy interesante acerca de su trabajo es que no siguió el proceso tradicional de revisión por pares. ¿Puede explicar por qué?

No seguimos el camino académico tradicional de escribir un artículo porque queríamos recorrer el curso del virus en tiempo real con datos, influir en la política, informar al público en tiempo real, en lugar de un análisis post-hoc posterior a los hechos, pero nunca esperé que este informe tuviera tal impacto. Teníamos urgencia en sacar un producto basado en datos. Los académicos no eran el público al que queríamos llegar con la pieza inicial. Es sorprendente que dos semanas más tarde, tenemos una plataforma de visualización de código fuente abierto y estamos trabajando en la presentación del documento revisado por pares.

Una de las cosas que deja muy claro es que hay mucho de incógnitas en este estudio, pero también sintió la urgencia de obtener la información lo antes posible. ¿Podría explicar por qué?

Existen incertidumbres y una gran variabilidad en nuestras proyecciones. Todos los modelos están llenos de suposiciones. Sin embargo, creo que el mensaje principal de todos estos modelos es el mismo: las medidas de intervención tempranas en el camino del COVID-19 son más efectivas y pueden reducir la propagación de la enfermedad. Cuando los intereses económicos y de salud pública se enfrentan entre sí por una nación, es realmente difícil para los formuladores de políticas tomar una decisión. Cualquier decisión tendrá consecuencias masivas en ambos lados. Pero si tiene que hacer un bloqueo, la efectividad es más alta cuando se hace antes de que se dispare la cantidad de casos. Más que los números exactos, la lección de este ejercicio basado en datos fue que las intervenciones funcionan. Estoy realmente agradecido y feliz de que el informe haya sido citado como una prueba catalizadora por los medios de comunicación y agradecido a las autoridades que destacaron nuestra ciencia.

¿Hay algo más que le gustaría abordar?

Nosotros, como científicos de datos en cuarentena, hicimos este trabajo como nuestro servicio a la comunidad en este momento catastrófico. Estamos agradecidos de que nuestro trabajo haya recibido la atención de los medios. Nuestros estudiantes encontraron una tremenda energía e inspiración en este proceso. Los científicos de datos tienen un papel muy importante que desempeñar en esta guerra colectiva contra el virus, no solo para pronosticar sino también para implementar los recursos de manera óptima. A medida que atravesamos esta pandemia, apoyo la salud pública, la ciencia y la innovación, y la magia de la bondad humana.

Explore más

Siga las últimas noticias sobre el brote de coronavirus (COVID-19) Proporcionado por la Universidad de Michigan Cita: Modelado de coronavirus, impacto en la respuesta pandémica de la India (2020, 7 de abril) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2020-04-coronavirus-impact-india-pandemic-response.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.