Análisis confiables de coronavirus a través de la asimilación de datos: Experto presenta cálculos novedosos

En febrero y marzo de 2020, la tasa de contacto en Baviera aumentó a un valor de alrededor de 0,37. Esto significa que el número de personas infectadas se duplicó mínimamente después de 1,9 días. Para toda Alemania, este período tuvo un mínimo de 2,3 días, lo que corresponde a un valor de casi 0,30. Como resultado de las medidas gubernamentales, hubo una desaceleración significativa en cada caso. Crédito: Jrn Sesterhenn

Gracias a los métodos utilizados en la mecánica de fluidos, el curso de una pandemia y la eficacia de las medidas gubernamentales de contención se pueden evaluar con rapidez y precisión, y se pueden derivar pronósticos. Este enfoque está siendo seguido por el Prof. Dr. Jrn Sesterhenn, Presidente de Mecánica Técnica y Mecánica de Fluidos en la Universidad de Bayreuth. Sus estudios de caso aplican la asimilación de datos, un método probado en mecánica de fluidos y pronóstico del tiempo, al desarrollo de la pandemia de corona en países muy afectados.

Los estudios de casos de Alemania y Baviera, por ejemplo, muestran claramente el aumento de las tasas de contacto tras los días festivos de febrero y su debilitamiento como resultado de las medidas gubernamentales. Estos y muchos otros estudios de casos, que ya están disponibles en línea, se basan en un modelo clásico de propagación de epidemias. Para el desarrollo de modelos más detallados, el científico de Bayreuth considera que es urgentemente necesaria una estrecha colaboración con expertos en epidemiología.

Los estudios de casos ahora publicados muestran el número de personas actualmente infectadas y las que se han recuperado. De lo contrario, estas cifras serían desconocidas. Sobre todo, los estudios de casos brindan información sobre las tasas de contacto, es decir, cuántas personas infecta una persona infectada en promedio. «La tasa de contacto es el único parámetro que los responsables de las políticas de salud tienen a su disposición para contener la pandemia, siempre que no haya una vacuna ni una cura rápida, y la asimilación de datos se puede utilizar para indicar esto con mucha más certeza de lo que normalmente se haría». Además, solo unos días después de que se haya tomado una medida de política de salud, es posible ver en retrospectiva cómo ha evolucionado la tasa de contacto en este corto período de tiempo. Este desarrollo no se puede ver claramente en los números de casos en sí. después de tan poco tiempo», explica Sesterhenn».

«En mi opinión, este enfoque es muy prometedor. Cuanto más precisos sean nuestros pronósticos sobre el desarrollo de la pandemia de coronavirus, más específicos podremos ser al tomar medidas. Nuestra máxima prioridad es la salud. Pero por supuesto, cada decisión que tomemos siempre debe tener en cuenta el impacto en nuestra vida cotidiana. Este modelo podría proporcionar una mayor orientación», dijo el ministro de Ciencia, Bernd Sibler. Y agregó: «Con esto, la Universidad de Bayreuth muestra una vez más lo importante que es en la ciencia realizar investigaciones a través de los límites de los temas».

Datos asimilación aplicada a la epidemia de coronavirus

Cada evaluación de datos complejos verificados empíricamente se basa en un modelo.La asimilación de datos es un método establecido en las ciencias naturales, la ingeniería y las ciencias sociales, que tiene como objetivo optimizar el modelo respectivo para los datos medidos. Esto hace posible obtener más datos fiables del modelo, más allá de los datos proporcionados con respecto al presente y al futuro. Prof. Dr. Jrn Sesterhenn es catedrático de Mecánica Técnica y Mecánica de Fluidos en la Universidad de Bayreuth. Ante la preocupante expansión de la pandemia del coronavirus y la creciente necesidad de pronósticos válidos, tuvo la idea de trasladar este método de investigación probado al coronavirus y basa sus cálculos en dos fuentes: Los datos empíricos publicados diariamente por la Universidad Johns Hopkins y el Instituto Robert Koch, y un modelo que sigue un enfoque clásico desarrollado en epidemiología. Este es el llamado modelo SIR (Susceptible Infected Removed Model).

Las estadísticas de la Universidad Johns Hopkins y el Instituto Robert Koch contienen la información publicada sobre la cantidad de personas que dieron positivo por coronavirus, y cuántas de estas personas han muerto en el ínterin. «El procedimiento de asimilación de datos ahora nos ofrece la oportunidad de obtener más información importante de estos conjuntos de datos empíricos, por ejemplo, cuántas personas en los respectivos países están actualmente infectadas con el virus y cuántas personas se infectarán en el futuro si ciertas condiciones sociales o las condiciones de la política de salud siguen siendo las mismas o cambian.

El efecto de ciertas medidas de la política de salud se puede estimar retrospectivamente con relativa precisión. También son posibles pronósticos válidos con respecto a la cuestión de cuán alta es la proporción de personas que sobrevivir a una infección comprobada. Esto, a su vez, nos permite derivar recomendaciones para la acción en la política de salud gubernamental, así como para las personas», explica Sesterhenn. Al mismo tiempo, el científico de Bayreuth destaca que cuanto más preciso sea el modelo subyacente, más fiables serán los datos así obtenidos.

Se necesita con urgencia: una optimización interdisciplinar de los modelos

«En la mecánica de fluidos de hoy, se pueden hacer predicciones confiables utilizando la asimilación de datos y modelos realistas. Por ejemplo, gracias a una reconstrucción detallada del derrame de petróleo que ocurrió en el Golfo de México en 2010, el curso de un derrame de petróleo en el mar puede ser pronosticado con un alto grado de precisión. Con respecto a los análisis y pronósticos de la epidemia de coronavirus, ahora se necesita con urgencia la cooperación interdisciplinaria entre expertos. La Royal Society de Gran Bretaña lo ha pedido ahora, y estoy feliz de hacer mi contribución. «También me gustaría ver un equipo de expertos de primera clase en Baviera. Cuanto antes podamos desarrollar los mejores análisis bien fundamentados posibles y hacer recomendaciones para hacer frente al coronavirus», insta Sesterhenn.

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Las nuevas estimaciones del exceso de mortalidad por COVID-19 sugieren que se necesitan medidas de supresión más fuertes Más información: Asimilación de datos basada en datos adjuntos de un modelo epidemiológico para la pandemia de Covid-19 en 2020 Zenodo (2020), preimpresión. doi: dx.doi.org/10.5281/zenodo.3733244 Proporcionado por la Universidad de Bayreuth Cita: Análisis fiables de coronavirus a través de la asimilación de datos: Experto presenta cálculos novedosos (3 de abril de 2020) consultado el 31 de agosto de 2022 en https ://medicalxpress.com/news/2020-04-reliable-coronavirus-analyses-assimilation-expert.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.