Cr\u00e9dito: EamesBot\/Shutterstock <\/p>\n
Desde el brote global de COVID-19, los investigadores se han esforzado por desarrollar y compartir modelos que puedan predecir c\u00f3mo se propagar\u00e1 el virus. Esto es intr\u00ednsecamente complicado, ya que sabemos muy poco sobre la enfermedad, y un modelo es tan bueno como la informaci\u00f3n que pones en \u00e9l. <\/p>\n
Investigadores del Imperial College London produjeron un modelo que predijo que podr\u00eda haber m\u00e1s 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 transmitir\u00eda a entre 2 y 2,6 personas m\u00e1s. . <\/p>\n
Pero esa es solo una consideraci\u00f3n importante entre muchas. Algunos de estos pueden tener un efecto insignificante en las predicciones de estos modelos, pero otros podr\u00edan afectar los resultados de forma espectacular. Aqu\u00ed hay seis factores que a\u00fan no se conocen por completo y c\u00f3mo podr\u00edan conducir a diferentes resultados. <\/p>\n
1. Propagaci\u00f3n asintom\u00e1tica<\/p>\n
Las personas que tienen el virus pero no muestran s\u00edntomas se conocen como pacientes asintom\u00e1ticos. Hay alguna evidencia de que estas personas a\u00fan pueden transmitirlo a otros, pero no sabemos cu\u00e1n infecciosas son estas personas.<\/p>\n
Esto podr\u00eda ser un problema real, ya que el consejo durante mucho tiempo fue solo para personas mostrando signos de la enfermedad para quedarse en casa. Podr\u00eda ser que hubiera muchas personas infecciosas que se dedicaban a sus vidas, sin saberlo, propagando el virus. <\/p>\n
Si hay m\u00e1s propagaci\u00f3n asintom\u00e1tica de lo que suponen los modelos, sus modelos ser\u00e1n demasiado optimistas en situaciones en las que las personas sin s\u00edntomas no se han autoaislado.<\/p>\n
2. Modo de contacto<\/p>\n
Entendemos que despu\u00e9s del contagio inicial, cuando el virus salt\u00f3 por primera vez de un animal a un humano, el virus solo viaja entre humanos, pero a\u00fan no tenemos una imagen completa de c\u00f3mo se propaga. \u00bfHasta qu\u00e9 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 propagaci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pida.<\/p>\n
3. Incumplimiento de las normas<\/p>\n
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 cu\u00e1ntas personas planean realmente seguirlas.<\/p>\n
Una encuesta de YouGov encontr\u00f3 que el 93 % est\u00e1 a favor de estas reglas de bloqueo, por lo que podemos suponer que las seguir\u00e1n, mientras que el 2 % se opuso rotundamente. , tal vez indicando que las ignorar\u00e1n.<\/p>\n
Las medidas para combatir la pandemia funcionan mejor si m\u00e1s personas siguen las reglas, y los modeladores deber\u00edan proporcionar resultados tanto para los casos disciplinados como para los menos disciplinados.<\/p>\n
4. Puntos cr\u00edticos<\/p>\n
Sabemos que las epidemias brotan antes y con mayor intensidad en ciertos lugares, por ejemplo, enfermedades como el \u00e9bola nunca se propagan por completo en todo el mundo. Pero no sabemos c\u00f3mo la soluci\u00f3n temprana de estos puntos cr\u00edticos afecta la propagaci\u00f3n del virus m\u00e1s adelante.<\/p>\n
Esto es importante, ya que comprender los puntos cr\u00edticos, que se ven muy afectados por factores como la densidad de poblaci\u00f3n y los factores culturales, puede ser vital para comprender la velocidad y propagaci\u00f3n de la enfermedad. <\/p>\n
En China, mediante el seguimiento del aumento de los puntos de acceso, pudieron determinar que el virus se estaba propagando hacia Shangh\u00e1i y Beijing, impulsado por personas que viajaban durante sus vacaciones de temporada. Esto permiti\u00f3 a las autoridades orientar sus esfuerzos.<\/p>\n
5. El per\u00edodo de incubaci\u00f3n<\/p>\n
\u00bfCu\u00e1nto tiempo transcurre entre que te expones al virus y te vuelves infeccioso para otras personas? Nosotros tampoco lo sabemos, y la OMS menciona que \u00abla mayor\u00eda de las estimaciones del per\u00edodo de incubaci\u00f3n del COVID-19 oscilan entre uno y 14 d\u00edas\u00bb.<\/p>\n
Necesitamos saber esto como parte clave del consejo. es que las personas que comparten un hogar con alguien que muestra s\u00edntomas deben autoaislarse, independientemente de si muestran alguno.<\/p>\n
Alguien podr\u00eda 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 per\u00edodo de incubaci\u00f3n m\u00e1s corto tambi\u00e9n conduce a una propagaci\u00f3n epid\u00e9mica m\u00e1s r\u00e1pida, por lo que un buen modelo debe tener en cuenta una variedad de posibles per\u00edodos de incubaci\u00f3n.<\/p>\n
6. C\u00f3mo difiere la propagaci\u00f3n entre pa\u00edses<\/p>\n
El virus no se comporta necesariamente de la misma manera en todos los pa\u00edses o en todas las \u00e1reas de un pa\u00eds. En algunas culturas, las personas mayores socializan mucho, mientras que en otras pasan gran parte de su tiempo solos. Una densidad de poblaci\u00f3n superior a la media en las ciudades, o en el transporte p\u00fablico, podr\u00eda influir en la velocidad de propagaci\u00f3n del virus.<\/p>\n
Asumir que el virus funciona igual en todas partes podr\u00eda producir predicciones muy imprecisas. Es necesario comprender la propagaci\u00f3n a nivel local, regional y nacional para crear los mejores modelos posibles.<\/p>\n
Potencia inform\u00e1tica<\/p>\n
Para tener en cuenta toda esta incertidumbre, tenemos que ejecutar un cantidad de simulaciones.<\/p>\n
Cada vez que a\u00f1adimos un factor, cualquiera de los cuales podr\u00eda inutilizar los resultados si se calcula mal, la cantidad de potencia inform\u00e1tica necesaria para ejecutar la simulaci\u00f3n crece.<\/p>\n
Si , por ejemplo, ten\u00edamos un total de diez factores que deb\u00edamos considerar, y quer\u00edamos probar diez variaciones para cada factor, terminar\u00edamos teniendo que ejecutar 10 mil millones de simulaciones, mucho m\u00e1s de lo que puede manejar la computadora port\u00e1til de un investigador est\u00e1ndar.<\/p>\n
En Brunel, hemos entregado una cantidad de m\u00e1quinas para ejecutar simulaciones de coronavirus (incluida la llamada computadora de cuadr\u00edcula, que agrupa computadoras de diferentes ubicaciones para resolver un problema general) y, en general, grandes comunidades de computadoras como ya que las comunidades de supercomputaci\u00f3n y computaci\u00f3n en la nube est\u00e1n dispuestas a ayudar.<\/p>\n
Escucharemos un mucho sobre modelos y simulaciones en los pr\u00f3ximos meses a medida que comienzan a desempe\u00f1ar un papel cada vez m\u00e1s influyente en nuestras vidas. Pero es importante que nunca olvidemos preguntar qu\u00e9 informaci\u00f3n usaron para obtener su respuesta, y \u00bfpueden mostrar que sus resultados a\u00fan se mantienen si la realidad resulta un poco diferente de lo que supusieron? <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
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Cita<\/strong>: Seis factores desconocidos en los modelos de coronavirus y c\u00f3mo podr\u00edan 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 est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Cr\u00e9dito: EamesBot\/Shutterstock Desde el brote global de COVID-19, los investigadores se han esforzado por desarrollar y compartir modelos que puedan predecir c\u00f3mo se propagar\u00e1 el virus. Esto es intr\u00ednsecamente complicado, ya que sabemos muy poco sobre la enfermedad, y un modelo es tan bueno como la informaci\u00f3n que pones en \u00e9l. Investigadores del Imperial College … Continuar leyendo \u00abSeis factores desconocidos en los modelos de coronavirus y c\u00f3mo podr\u00edan afectar las predicciones\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-25317","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/25317","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=25317"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/25317\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=25317"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=25317"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=25317"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}