El Heraldo de Puebla

[Con]ciencia y Tecnología

Modelando la pandemia

Cada una de las tardes de los últimos cuatro meses hemos sido testigos, una y otra vez, de la presentación de la denominada ‘Curva epidémica’ de SARS COV 2 en México, la cual muestra el número de casos positivos de citada enfermedad desde el inicio del primer contagio detectado en nuestro país (27 de febrero de 2020) hasta el día de hoy, y para la cual se han estimado algunas fechas en la cuales se alcanzaría el número máximo de contagios e iniciar el tan esperado descenso, pero esto no ha ocurrido y quizá no ocurra en lo que resta del año.

¿Por qué ha fallado la estimación de las fechas para alcanzar la cantidad máxima de contagios? Existen 2 respuestas, una de modelado estadístico y la otra de carácter operativo.

Un modelo estadístico es la representación estimada del comportamiento de una o más características de una población a través de una muestra, siendo esta una porción de dicha población tal que pueda representarla de manera confiable y significativa.

Los modelos estadísticos se emplean muy a menudo debido a que es más económico y menos complejo medir y recopilar los datos de una muestra en vez de medir toda la población. El mejor ejemplo son las pruebas empleadas para detectar el contagio de COVID-19: resultaría incosteable aplicar pruebas cada mes a toda la población, además sería poco práctico y muy tardado, es más, ningún país en el mundo lo ha hecho.

A través de la aplicación de pruebas de COVID-19 a una muestra confiable y significativa de la población, sería posible estimar con cierto grado de error aceptable, la situación de contagios en nuestro país. Desafortunadamente, como ya varios medios han reportado, la cantidad de pruebas aplicadas por cada 1000 habitantes en México es de 4.5, cifra significativamente menor en comparación a otros países de América Latina como Argentina (7.8), Brasil (14.4), Colombia (14.9), Perú (50.9) o Chile (58.1).

Tal parece que el primer problema es la recolección de una muestra muy limitada para pruebas de contagio, lo que se traduce en un error muy grande en las estimaciones y por lo tanto es carente de representatividad de lo que verdaderamente ocurre en la población. Importante es indicar que los modelos de estimación del comportamiento de la pandemia son adecuados, pero los datos que lo alimentan están muy limitados.

La segunda razón en la falla de los modelos es mucho más compleja: la cadena de contagio se ha mantenido en constante aumento, convirtiéndose en una red de cadenas de contagios; la población y el gobierno, por razones culturales, económicas, sociales y hasta psicológicas, no hemos logrado un distanciamiento social completo, ninguna de las partes que integramos la sociedad hemos sido capaces en conjunto de mantener un confinamiento absoluto que permita romper las redes de contagio ni un seguimiento a las mismas.

Bajo este comportamiento es imposible que los modelos estimen de forma confiable cuándo alcanzaremos un máximo de contagios. Por ahora lo que nos toca es cuidarnos y cuidar de los demás.

Humberto García Flores

Responsable del Laboratorio de Iluminación y Eficiencia Energética

Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica

Twitter @LIE_INAOE

Correo: hgarflo@inaoep.mx

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