El nuevo modelo de asignación de vacunas se centra en la equidad y la diversidad
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Lulu Kang, profesora asociada de matemáticas aplicadas en el Instituto de Tecnología de Illinois, y un equipo de investigadores de la Universidad de Illinois Chicago han puesto un nuevo giro en los modelos tradicionales de asignación de recursos para optimizar la distribución de vacunas, tratamientos, suministros de prueba y otros recursos relacionados contra el COVID-19, publicando sus hallazgos, «Asignación justa y diversa de recursos escasos», en Socio-Economic Planning Sciences.
Los científicos y los legisladores suelen utilizar modelos matemáticos para optimizar la asignación de recursos, por ejemplo, después de un desastre natural. Sin embargo, estos modelos de asignación de recursos no consideran todas las variables que sustentan la propagación de la COVID-19.
«La asignación de recursos tradicional se enfoca en una cobertura uniforme», dice Kang. “El objetivo es asegurar que el recurso per cápita en un área de una ciudad, por ejemplo, sea el mismo en toda el área. Pero esta estrategia tradicional solo es aplicable cuando el recurso es abundante y no hay necesidad de dar prioridad a ciertos subgrupos de la población».
El riesgo de exposición y susceptibilidad de las personas al virus que causa el COVID-19 puede variar según la edad, las condiciones de salud, los ingresos, la raza y la profesión, entre otros factores.
Kang, junto con Hadis Anahideh, profesor asistente de investigación de ingeniería mecánica e industrial en la UIC, y Nazanin Nezami, Ph.D. estudiante de ingeniería industrial e investigación de operaciones en la UIC, diseñó un marco de optimización de asignación justo y diverso. Basado en la diversidad geográfica y la equidad de los grupos sociales, el marco tiene como objetivo hacer llegar estos recursos limitados a los subgrupos más vulnerables de la población y al mismo tiempo garantizar que la asignación sea independiente de los antecedentes demográficos de un individuo, incluida la raza, el origen étnico o la situación económica.
«Nuestra asignación de recursos trata de lograr un equilibrio óptimo entre equidad y diversidad, y este equilibrio o compromiso óptimo es impulsado por los datos», dice Kang.
Según los investigadores, una estrategia de asignación es justo si la cantidad promedio de recursos que recibe un individuo solo depende de su tasa de exposición a la enfermedad y es independiente de los antecedentes demográficos o socioeconómicos del individuo. Es diversa si la ubicación geográfica no afecta los recursos promedio que un individuo puede recibir. La investigación propone una solución para distribuir los escasos recursos médicos de manera justa a todas las comunidades y para proteger a ciertos grupos que son más vulnerables al impacto de la pandemia. El equipo argumenta que esta solución ayuda a detener la propagación de la pandemia de manera más efectiva e impulsa la justicia y la equidad en la toma de decisiones sobre el cuidado de la salud.
El modelo de asignación de recursos del equipo intenta lograr un equilibrio óptimo basado en datos entre la equidad y diversidad Los investigadores utilizaron datos disponibles públicamente sobre las tasas de COVID-19 en la ciudad de Nueva York, Chicago y Baltimore, así como datos de población recopilados por el censo de los Estados Unidos. Ciertas áreas de códigos postales en estas ciudades recibirían una cantidad muy diferente de recursos utilizando la estrategia de asignación justa-diversa propuesta en comparación con una estrategia basada solo en la diversidad geográfica o solo en la equidad.
«Por un lado, muestra la eficacia del enfoque propuesto», dice Kang. «Por otro lado, muestra cómo diferentes comunidades en ciudades segregadas como Chicago y Nueva York tenían grados significativamente diferentes de riesgo y vulnerabilidad a la pandemia».
El equipo de investigación agregó datos de casos de COVID-19 y otros datos demográficos, como la edad, el género y la raza, para estimar los riesgos de exposición al COVID-19 a nivel de código postal. La estrategia de asignación se ajustó al nivel de código postal ya que estos datos no se detallaron a nivel individual.
«Algunas de las áreas de código postal que nuestro enfoque debería priorizar, de hecho, se encontraban entre las primeras áreas de código postal». áreas donde Chicago dio acceso a vacunas a todos sus residentes», dice Kang. «Así que estoy emocionado de que nuestra investigación sea consistente con la política de nuestra ciudad, hasta cierto punto».
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La implementación de la vacuna en EE. UU. estuvo cerca de ser óptima para reducir las muertes y las infecciones, según un modelo comparativo. Más información: Hadis Anahideh et al, asignación justa y diversa de recursos escasos, Ciencias de la Planificación Socioeconómica (2021). DOI: 10.1016/j.seps.2021.101193 Proporcionado por el Instituto de Tecnología de Illinois Cita: El nuevo modelo de asignación de vacunas se centra en la equidad y la diversidad (22 de diciembre de 2021) obtenido el 29 de agosto de 2022 de https://medicalxpress. com/news/2021-12-vaccine-allocation-focuses-fairness-diversity.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.