Los modelos de coronavirus no nos dan lo que queremos desesperadamente: una bola de cristal sobre la pandemia
Crédito: CC0 Public Domain
La mayoría de los habitantes de EE. que aplastaría la epidemia de coronavirus.
No lo ha hecho. Ni siquiera cerca. Si bien el peaje diario se ha estabilizado, las cifras siguen siendo asombrosamente altas. El lunes, la nación tenía alrededor de 23,000 casos nuevos y 1,200 muertes más, según Coronavirus Tracker. Y un informe preliminar del gobierno pronostica una fuerte tendencia alcista a partir de ocho días.
Esto desafía lo que los pequeños expertos creían saber sobre el ciclo de vida de la COVID-19. También significa que los muchos modelos que se han desarrollado para informar las decisiones sobre la reapertura son, en el mejor de los casos, conjeturas informadas y, en el peor de los casos, completamente equivocados.
«Si bien los modelos pueden ser herramientas importantes, sus enfoques y suposiciones varían ampliamente y puede dar resultados muy divergentes», dice una revisión de Kaiser Family Foundation.
El periodista científico David Wallace-Wells ha señalado la falacia de los modelos que predicen que el COVID-19 disminuirá ahora que se ha detenido. su fase inicial de crecimiento exponencial. La Casa Blanca promocionó tal simulación, desarrollada en la Universidad de Washington. Otro, de la Universidad de Rutgers, pronosticó que las muertes terminarían a fines de junio y el número acumulado sería de 63,249, un número que el país ya superó.
«Al ver un aplanamiento en el número de casos o muertes, el los modelos proyectan un declive, incluso si el aplanamiento no es una función de la enfermedad en sí misma sino de las extraordinarias condiciones sociales que le hemos impuesto», escribió Wallace-Wells en la revista New York.
Falibles como son , los modelos matemáticos sirven para muchos propósitos. Pueden estimar las características de una infección, como su período de incubación, el tiempo entre infectarse y mostrar síntomas. Los modelos pueden ayudar a predecir las necesidades de capacidad del hospital. Y pueden guiar las estrategias de reapertura. Pensilvania, por ejemplo, está utilizando la «herramienta de apoyo a la toma de decisiones basada en el riesgo» de la Universidad Carnegie Mellon para levantar gradualmente las restricciones, comenzando con los condados menos densamente poblados.
La cuestión es que el nuevo virus resultó ser mucho más infeccioso e insidioso de lo que se pensaba originalmente. Se creía que el período máximo de incubación era de dos semanas, por lo que se les dice a las personas expuestas a un caso confirmado que se «pongan en cuarentena» en casa.
Ahora, sin embargo, está claro que la transmisión puede ocurrir antes aparece cualquier síntoma, que muchas personas infectadas no tienen síntomas, y algunas personas que se han recuperado aún pueden propagar el virus durante semanas. Esta comprensión en evolución, dicen los expertos, ayuda a explicar por qué, a pesar de los bloqueos, los recuentos diarios de COVID-19 se han estancado pero no se han desplomado.
Si bien algunos modelos han sido demasiado halagüeños, algunos han sido demasiado sombríos. El Sistema de Salud de la Universidad de Pensilvania, por ejemplo, proyectó que sus tres hospitales de Filadelfia tendrían entre 3131 y 12 650 pacientes con COVID-19 en el punto máximo, una posibilidad aterradora que provocó extraordinarios preparativos de aumento. En realidad, según muestran los datos del sistema de salud, el censo diario combinado de COVID ha estado por debajo de 1000 en esos hospitales y ahora está disminuyendo ligeramente.
Otros modelos muestran que ajustar una variable puede mejorar drásticamente la perspectiva teórica.
Considere el modelo desarrollado por PolicyLab en el Children’s Hospital of Philadelphia. Utiliza datos en tiempo real sobre la densidad de población, las políticas de cierre y las temperaturas climáticas de 260 condados de EE. UU. para predecir el impacto de la reapertura en cada comunidad.
Si Filadelfia reabriera una cuarta parte de los negocios no esenciales el 15 de mayo , el modelo originalmente predijo un pico desastroso a 2000 casos nuevos por día en julio, tres veces más que el pico visto en abril, seguido de una disminución igualmente dramática a casi ninguna transmisión solo unas semanas más tarde.
Luego, el CHOP Los investigadores, dirigidos por el pediatra David Rubin, actualizaron el modelo para fortalecer el efecto de las temperaturas estacionales, según lo que han visto en todo el país. La mayoría de los expertos dicen que el clima cálido no compensará nuestra falta de inmunidad al coronavirus, pero el modelo CHOP actualizado difiere. No prevé un pico de casos en Filadelfia, y predice que los casos desaparecerán a mediados de agosto, a menos que la ciudad vuelva a abrir la mitad de los negocios no esenciales en lugar del 25 %.
Los escenarios original y actualizado «ambos comparten el mismo mensaje: Abrir rápido y sin precaución es muy arriesgado», dijo Rubin. «Sin embargo, al igual que en el sudeste asiático, si nos mantenemos alerta y nos protegemos unos a otros, habrá una nueva normalidad en la que podremos recuperar el funcionamiento de nuestra comunidad para el verano».
Solo el tiempo lo dirá. En las últimas semanas, como informó la revista Wired, Corea del Sur, Singapur, China y otras naciones asiáticas han visto aumentar su número de casos nuevos.
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Cita: Los modelos de coronavirus no nos dan lo que queremos desesperadamente: una bola de cristal sobre la pandemia (6 de mayo de 2020) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news /2020-05-coronavirus-desperately-crystal-ball-pandemic.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.