Seis factores desconocidos en los modelos de coronavirus y cómo podrían afectar las predicciones
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Desde el brote global de COVID-19, los investigadores se han esforzado por desarrollar y compartir modelos que puedan predecir cómo se propagará el virus. Esto es intrínsecamente complicado, ya que sabemos muy poco sobre la enfermedad, y un modelo es tan bueno como la información que pones en él.
Investigadores del Imperial College London produjeron un modelo que predijo que podría haber más de 510.000 muertes en el Reino Unido en ausencia de medidas preventivas por parte del gobierno, asumiendo que cada persona con el virus se lo transmitiría a entre 2 y 2,6 personas más. .
Pero esa es solo una consideración importante entre muchas. Algunos de estos pueden tener un efecto insignificante en las predicciones de estos modelos, pero otros podrían afectar los resultados de forma espectacular. Aquí hay seis factores que aún no se conocen por completo y cómo podrían conducir a diferentes resultados.
1. Propagación asintomática
Las personas que tienen el virus pero no muestran síntomas se conocen como pacientes asintomáticos. Hay alguna evidencia de que estas personas aún pueden transmitirlo a otros, pero no sabemos cuán infecciosas son estas personas.
Esto podría ser un problema real, ya que el consejo durante mucho tiempo fue solo para personas mostrando signos de la enfermedad para quedarse en casa. Podría ser que hubiera muchas personas infecciosas que se dedicaban a sus vidas, sin saberlo, propagando el virus.
Si hay más propagación asintomática de lo que suponen los modelos, sus modelos serán demasiado optimistas en situaciones en las que las personas sin síntomas no se han autoaislado.
2. Modo de contacto
Entendemos que después del contagio inicial, cuando el virus saltó por primera vez de un animal a un humano, el virus solo viaja entre humanos, pero aún no tenemos una imagen completa de cómo se propaga. ¿Hasta qué punto puede ser transmitido por personas que tocan superficies, por ejemplo? Si los modeladores incorporan estos otros modos de contacto con el virus, es probable que vean como resultado una propagación más rápida.
3. Incumplimiento de las normas
En el Reino Unido acaban de introducirse un nuevo conjunto de normas (permanecer en casa excepto para hacer compras esenciales y hacer ejercicio y viajar solo al trabajo si es un trabajador clave). No tenemos idea de cuántas personas planean realmente seguirlas.
Una encuesta de YouGov encontró que el 93 % está a favor de estas reglas de bloqueo, por lo que podemos suponer que las seguirán, mientras que el 2 % se opuso rotundamente. , tal vez indicando que las ignorarán.
Las medidas para combatir la pandemia funcionan mejor si más personas siguen las reglas, y los modeladores deberían proporcionar resultados tanto para los casos disciplinados como para los menos disciplinados.
4. Puntos críticos
Sabemos que las epidemias brotan antes y con mayor intensidad en ciertos lugares, por ejemplo, enfermedades como el ébola nunca se propagan por completo en todo el mundo. Pero no sabemos cómo la solución temprana de estos puntos críticos afecta la propagación del virus más adelante.
Esto es importante, ya que comprender los puntos críticos, que se ven muy afectados por factores como la densidad de población y los factores culturales, puede ser vital para comprender la velocidad y propagación de la enfermedad.
En China, mediante el seguimiento del aumento de los puntos de acceso, pudieron determinar que el virus se estaba propagando hacia Shanghái y Beijing, impulsado por personas que viajaban durante sus vacaciones de temporada. Esto permitió a las autoridades orientar sus esfuerzos.
5. El período de incubación
¿Cuánto tiempo transcurre entre que te expones al virus y te vuelves infeccioso para otras personas? Nosotros tampoco lo sabemos, y la OMS menciona que «la mayoría de las estimaciones del período de incubación del COVID-19 oscilan entre uno y 14 días».
Necesitamos saber esto como parte clave del consejo. es que las personas que comparten un hogar con alguien que muestra síntomas deben autoaislarse, independientemente de si muestran alguno.
Alguien podría contraer el virus de un miembro de la familia justo al final de su enfermedad y luego salir al aire libre. antes de que ellos mismos comiencen a sentirse enfermos, propagando el virus a medida que avanzan. Un período de incubación más corto también conduce a una propagación epidémica más rápida, por lo que un buen modelo debe tener en cuenta una variedad de posibles períodos de incubación.
6. Cómo difiere la propagación entre países
El virus no se comporta necesariamente de la misma manera en todos los países o en todas las áreas de un país. En algunas culturas, las personas mayores socializan mucho, mientras que en otras pasan gran parte de su tiempo solos. Una densidad de población superior a la media en las ciudades, o en el transporte público, podría influir en la velocidad de propagación del virus.
Asumir que el virus funciona igual en todas partes podría producir predicciones muy imprecisas. Es necesario comprender la propagación a nivel local, regional y nacional para crear los mejores modelos posibles.
Potencia informática
Para tener en cuenta toda esta incertidumbre, tenemos que ejecutar un cantidad de simulaciones.
Cada vez que añadimos un factor, cualquiera de los cuales podría inutilizar los resultados si se calcula mal, la cantidad de potencia informática necesaria para ejecutar la simulación crece.
Si , por ejemplo, teníamos un total de diez factores que debíamos considerar, y queríamos probar diez variaciones para cada factor, terminaríamos teniendo que ejecutar 10 mil millones de simulaciones, mucho más de lo que puede manejar la computadora portátil de un investigador estándar.
En Brunel, hemos entregado una cantidad de máquinas para ejecutar simulaciones de coronavirus (incluida la llamada computadora de cuadrícula, que agrupa computadoras de diferentes ubicaciones para resolver un problema general) y, en general, grandes comunidades de computadoras como ya que las comunidades de supercomputación y computación en la nube están dispuestas a ayudar.
Escucharemos un mucho sobre modelos y simulaciones en los próximos meses a medida que comienzan a desempeñar un papel cada vez más influyente en nuestras vidas. Pero es importante que nunca olvidemos preguntar qué información usaron para obtener su respuesta, y ¿pueden mostrar que sus resultados aún se mantienen si la realidad resulta un poco diferente de lo que supusieron?
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Este artículo se vuelve a publicar de The Conversation bajo una licencia Creative Commons. Lea el artículo original.
Cita: Seis factores desconocidos en los modelos de coronavirus y cómo podrían afectar las predicciones (3 de abril de 2020) consultado el 31 de agosto de 2022 en https://medicalxpress.com/news/2020-04- unknown-factors-coronavirus-afect.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.