El virus Zika puede ser transmitido por mosquitos de la especie Aedes aegypti Cr\u00e9dito: CDC <\/p>\n
Un equipo internacional de investigadores ha desarrollado una nueva herramienta matem\u00e1tica que podr\u00eda ayudar a los cient\u00edficos a ofrecer predicciones m\u00e1s precisas sobre c\u00f3mo las enfermedades, incluida la COVID-19, se propagan por pueblos y ciudades de todo el mundo. <\/p>\n
Rebecca Morrison, profesora asistente de inform\u00e1tica en la Universidad de Colorado Boulder, dirigi\u00f3 la investigaci\u00f3n. Durante a\u00f1os, ha dirigido una especie de taller de reparaci\u00f3n de modelos matem\u00e1ticos, esas cadenas de ecuaciones y suposiciones que los cient\u00edficos usan para comprender mejor el mundo que los rodea, desde la trayectoria del cambio clim\u00e1tico hasta c\u00f3mo se queman los productos qu\u00edmicos en una explosi\u00f3n.<\/p>\n
Como dijo Morrison, \u00abMi trabajo comienza cuando los modelos comienzan a fallar\u00bb.<\/p>\n
Ella y sus colegas recientemente se fijaron en un nuevo desaf\u00edo: los modelos epidemiol\u00f3gicos. En otras palabras, \u00bfqu\u00e9 pueden hacer los investigadores cuando sus pron\u00f3sticos sobre la propagaci\u00f3n de enfermedades infecciosas no coinciden con la realidad?<\/p>\n
En un estudio publicado hoy en la revista Chaos, Morrison y el matem\u00e1tico brasile\u00f1o Americo Cunha recurrieron a la Brote de 2016 del virus Zika como caso de prueba. Informan que un nuevo tipo de herramienta llamada \u00aboperador de discrepancia incrustado\u00bb podr\u00eda ayudar a los cient\u00edficos a corregir modelos que no alcanzan sus objetivos, alineando de manera efectiva los resultados del modelo con datos del mundo real.<\/p>\n
Morrison se apresura a se\u00f1alar que los hallazgos de su grupo son espec\u00edficos para el zika. Pero el equipo ya est\u00e1 tratando de adaptar sus m\u00e9todos para ayudar a los investigadores a adelantarse a un segundo virus, el COVID-19.<\/p>\n
\u00abNo creo que esta herramienta vaya a resolver ninguna crisis epidemiol\u00f3gica por s\u00ed sola\u00bb. \u00ab, dijo Morrison. \u00abPero espero que sea otra herramienta m\u00e1s en el arsenal de epidemi\u00f3logos y modeladores en el futuro\u00bb.<\/p>\n
Cuando los modelos fallan<\/p>\n
El estudio destaca un problema com\u00fan al que se enfrentan los modeladores.<\/p>\n
\u00abExisten muy pocas situaciones en las que un modelo se corresponda perfectamente con la realidad. Por definici\u00f3n, los modelos se simplifican a partir de la realidad\u00bb, dijo Morrison. \u00abDe una forma u otra, todos los modelos est\u00e1n equivocados\u00bb.<\/p>\n
Cunha, profesor asistente en la Universidad Estatal de R\u00edo de Janeiro, y sus colegas se encontraron con ese mismo problema hace varios a\u00f1os. Estaban tratando de adaptar un tipo com\u00fan de modelo de enfermedad llamado modelo Susceptible, Expuesto, Infectado o Recuperado (SEIR) para recrear el brote del virus Zika de principio a fin. En 2015 y 2016, este pat\u00f3geno se extendi\u00f3 por Brasil y otras partes del mundo, causando miles de casos de defectos cong\u00e9nitos graves en beb\u00e9s.<\/p>\n
Arriba: Un aviso de salud sobre el virus Zika colocado cerca de un control de seguridad del aeropuerto en San Juan, Puerto Rico, en 2016; abajo: Gr\u00e1fico que muestra el \u00e9xito de diferentes modelos en la predicci\u00f3n de casos de Zika registrados en Brasil en cientos de miles durante las semanas desde que comenz\u00f3 el brote. Los tri\u00e1ngulos azules representan los casos registrados, mientras que las l\u00edneas naranja, verde y violeta muestran varias versiones del modelo de enfermedad original. La l\u00ednea roja corresponde al modelo \u00abenriquecido\u00bb que desarrollaron Morrison y Cunha. Cr\u00e9dito: CDC; Morrison y Cunha, 2020. <\/p>\n
El problema: independientemente de lo que intentaran los investigadores, sus resultados no coincid\u00edan con el n\u00famero registrado de casos de Zika, y en algunos casos calcularon err\u00f3neamente el n\u00famero de personas infectadas por decenas de miles.<\/p>\n
Tal d\u00e9ficit no es poco com\u00fan, dijo Cunha.<\/p>\n
\u00abLas acciones que tome hoy afectar\u00e1n el curso de la enfermedad\u00bb, dijo. \u00abPero no ver\u00e1s los resultados de esa acci\u00f3n hasta dentro de una semana o incluso un mes. Este efecto de retroalimentaci\u00f3n es extremadamente dif\u00edcil de capturar en un modelo\u00bb.<\/p>\n
En lugar de abandonar el proyecto, Cunha y Morrison se unieron para ver si pod\u00edan arreglar el modelo. Espec\u00edficamente, preguntaron: si el modelo no estaba replicando datos del mundo real, \u00bfpodr\u00edan usar esos datos para dise\u00f1ar un modelo mejor?<\/p>\n
Ingrese el operador de discrepancia incrustado. Puede imaginar esta herramienta, que Morrison desarroll\u00f3 por primera vez para estudiar la f\u00edsica de la combusti\u00f3n, como una especie de esp\u00eda que se encuentra dentro de las entra\u00f1as de un modelo. Cuando los investigadores introducen datos en la herramienta, esta ve y responde a la informaci\u00f3n, luego reescribe las ecuaciones subyacentes del modelo para que coincidan mejor con la realidad.<\/p>\n
\u00abA veces, no sabemos las ecuaciones correctas para usar en un modelo \u201d, dijo Cunha. \u00abLa idea detr\u00e1s de esta herramienta es agregar una correcci\u00f3n a nuestras ecuaciones\u00bb.<\/p>\n
El m\u00e9todo funcion\u00f3. Despu\u00e9s de dejar que su operador hiciera lo suyo, Morrison y Cunha descubrieron que casi hab\u00edan eliminado la brecha entre los resultados del modelo y los registros de salud p\u00fablica.<\/p>\n
Ser honestos<\/p>\n
El equipo no se detiene en Zika. Morrison y Cunha ya est\u00e1n trabajando para implementar su misma estrategia para tratar de mejorar los modelos de la pandemia de coronavirus.<\/p>\n
Morrison duda que cualquier modelo de enfermedad sea 100% exacto. Pero, dijo, estas herramientas siguen siendo invaluables para informar las decisiones de salud p\u00fablica, especialmente si los modeladores son francos sobre lo que sus resultados pueden o no pueden decir sobre una enfermedad.<\/p>\n
\u00abEsta epidemia ha revelado lo dif\u00edcil que es es modelar un sistema real\u00bb, dijo Morrison. \u00abPero espero que la gente no tome eso como que no debemos confiar en nuestros cient\u00edficos\u00bb. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
La falta de datos dificulta la predicci\u00f3n de la propagaci\u00f3n de la COVID-19, pero los modelos siguen siendo vitales M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Rebecca E. Morrison et al, Discrepancia del modelo incorporado: un estudio de caso de Modelado de Zika, Caos: una revista interdisciplinaria de ciencia no lineal (2020). DOI: 10.1063\/5.0005204 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Chaos <\/p>\n Proporcionado por la Universidad de Colorado en Boulder Cita<\/strong>: Todos los modelos de enfermedades son ‘incorrectos’, pero los cient\u00edficos est\u00e1n trabajando para solucionarlos. eso (5 de mayo de 2020) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2020-05-disease-wrong-scientists.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":" El virus Zika puede ser transmitido por mosquitos de la especie Aedes aegypti Cr\u00e9dito: CDC Un equipo internacional de investigadores ha desarrollado una nueva herramienta matem\u00e1tica que podr\u00eda ayudar a los cient\u00edficos a ofrecer predicciones m\u00e1s precisas sobre c\u00f3mo las enfermedades, incluida la COVID-19, se propagan por pueblos y ciudades de todo el mundo. Rebecca … Continuar leyendo \u00abTodos los modelos de enfermedades son ‘err\u00f3neos’, pero los cient\u00edficos est\u00e1n trabajando para solucionarlo\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-27922","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/27922","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=27922"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/27922\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=27922"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=27922"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=27922"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}