Por qué tanto modelado de coronavirus simplemente no cuadra
Instantánea de la interfaz de usuario del simulador ASSOCC que, entre otras cosas, visualiza hogares, lugares de trabajo, escuelas, hospitales, estaciones de autobuses y movimientos de personas. Crédito: Universidad de Malm
Desde el brote de coronavirus, se ha desarrollado una gran cantidad de modelos para simular cómo diferentes medidas pueden limitar la propagación de la infección. Ahora, los investigadores de la Universidad de Malm no solo han comparado los modelos existentes, sino que también han participado en el desarrollo de los suyos propios para crear pronósticos más precisos.
El propósito de los modelos de simulación es poder calcular cómo se propaga la infección y la mejor manera de reducir la propagación a través de diversas medidas, como máscaras faciales y confinamientos.
El becario postdoctoral Fabian Lorig y el profesor Paul Davidsson ha comparado y analizado 126 modelos. Se centraron en ‘modelos basados en agentes’ que, a diferencia de los modelos matemáticos, se basan más en el individuo.
«Los modelos matemáticos a menudo se basan en que todos los individuos hacen lo mismo y reaccionan por igual en una determinada situación. Agente Los modelos basados en análisis analizan cómo son las personas en la realidad», dice Lorig.
Donde los modelos matemáticos tienen la ventaja es cuando pueden usarse para dar una imagen de la propagación de la infección en todo un país; los modelos basados en agentes son más precisos y tienen en cuenta más variables: qué hizo exactamente un determinado individuo, cuándo fue infectado, por quién, cuándo se recuperó. Dichos modelos son más complicados y no se pueden realizar fácilmente en poblaciones igualmente grandes como los modelos matemáticos.
Los investigadores encontraron que un problema importante es que muchos modelos contienen simplificaciones tan grandes que no es posible realizar análisis confiables.
«Es posible que el modelo no tenga en cuenta cuánto tiempo estuviste cerca de otras personas, ya sea que estuviste en interiores o exteriores; cosas que sabemos que son importantes para la propagación de infecciones», dice Davidsson.
Para el estudio, observaron alrededor de 70 atributos diferentes: como en qué medidas se basan los modelos, qué usan para los datos, cómo se modela la propagación de la infección y cómo se caracterizan las personas, género, edad, si trabajan, si usan máscaras faciales, por ejemplo.
«Todos los modelos que hemos estudiado han simulado los efectos de diferentes medidas. La gran mayoría son sobre cuarentena, distancia social y aislamiento. En base a eso, la probabilidad de convertirse en se describen los infectados, pero apenas había modelos eso influyó en el comportamiento humano», dice Lorig.
Los efectos de las medidas para limitar la infección dependen del grado en que las personas sigan los consejos y las reglas, y también de sus diferentes rutinas diarias. Los cálculos en un determinado modelo pueden, por ejemplo, basarse en personas que usan máscaras faciales, pero si realmente lo hicieran, no es tan seguro evaluarlo.
Junto con investigadores de Ume, Estocolmo y los Países Bajos , Lorig y Davidsson han desarrollado un modelo de simulación avanzado llamado ASSOCC, que utiliza varios modelos psicológicos y sociológicos.
El modelo asume que cada individuo tiene necesidades diferentes, como estar con la familia, reunirse con amigos, trabajar, ir de compras , o estar al aire libre. El modelo se acerca a la realidad en el sentido de que espera que diferentes individuos tomen decisiones diferentes. De esta manera, permite una simulación más detallada y realista de los efectos que las diferentes medidas pueden tener sobre la propagación de la infección.
Un desafío es poder simular también este modelo de comportamiento más detallado en un escala.
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La combinación del uso de máscaras y el distanciamiento social suprime la propagación del virus COVID-19 Más información: Simulación social de la crisis del coronavirus basada en agentes de la ASSOCC: simassocc.org/ Proporcionado por la Universidad de Malm Cita: Por qué tantos modelos de coronavirus simplemente no cuadran (29 de abril de 2021) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-04-coronavirus-doesnt.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.