¿La novela Coronavirus infectará a millones en la India? ¿Cuántos son propensos a morir? ¿El distanciamiento social realmente ayuda a salvar vidas y cuánto debería durar? Estas son algunas de las preguntas que las personas están lidiando en medio de la pandemia de Covid-19 .

Si bien es imposible obtener respuestas precisas a estas preguntas, los epidemiólogos y los encargados de formular políticas recurren a matemática modelos para navegar la pandemia y ayudar a tomar decisiones críticas. Estos modelos, que se extrapolan de los datos existentes para predecir la progresión de un brote de enfermedad infecciosa, han desempeñado un papel integral en la epidemiología de las enfermedades infecciosas.

Tal modelado ayuda a comprender la trayectoria de una enfermedad a lo largo del tiempo, qué tan rápido es Gautam Menon, profesor de física y biología en la Universidad de Ashoka, dice “Gautam Menon”.

“También te ayudan a comprender lo que podría hacer una intervención como el distanciamiento físico o un encierro “, dice. Menon, cuyas áreas de especialización incluyen el modelado de enfermedades infecciosas y su implicación para las políticas públicas.

Estos modelos también ayudan a los expertos a comprender si un sistema de salud está preparado en términos de personal médico y equipo para combatir la infección, dice Ramanan Laxminarayan, director del Centro de Dinámica, Economía y Política de Enfermedades. Por ejemplo, en su modelo publicado el 24 de marzo, CDDEP dijo que India necesitaría 1 millón de ventiladores cuando la infección alcanzara su punto máximo, durante el cual 100 millones de personas podrían verse afectadas.

El uso de modelos para mapear una enfermedad infecciosa se remonta a un par de siglos.

Uno de los primeros intentos fue realizado por el matemático del siglo XVIII Daniel Bernoulli, quien trató de mapear la propagación de la viruela.

Un siglo después, John Snow, un médico en Inglaterra, utilizó estadísticas y mapas para determinar modo de propagación del cólera.
 Los modelos matemáticos se utilizan para predecir el camino de Covid-19, pero ¿es el sonido de los datos entrantes?
El modelado se ha vuelto considerablemente más sofisticado desde entonces. “El trabajo en epidemiología ahora es realizado por científicos de datos más que por médicos”, dice Laxminarayan.

Giridhar R Babu, quien dirige la epidemiología de la vida en la Fundación de Salud Pública de India, dice que los modelos se vuelven más realistas cuando se combinan los esfuerzos de los mejores matemáticos. modelistas con los de personas que han trabajado en el terreno. “Si sus suposiciones no se basan en realidades pragmáticas, podría terminar con resultados desproporcionados”, advierte.

El éxito de un modelo depende de los datos que utiliza. Uno de los desafíos que enfrentan los epidemiólogos ahora en India es la falta de datos para rastrear la trayectoria de Covid-19. “Dado que los datos que requerimos recaen principalmente en el gobierno, la única solución es que el gobierno sea más comunicativo con ellos”, dice Menon.

N Devadasan, cofundador del Instituto de Salud Pública, dice que es escéptico sobre modelar sobre Covid-19 en India debido a la falta de datos confiables. “En la actualidad, dependemos completamente de las cifras italianas y chinas”.

La tasa de infección, dice el veterano de la salud pública, ha sido tomada de China e Italia para hacer una proyección para la India. El otro obstáculo, dice Devadasan, es que las personas no están considerando que la mayoría de los pacientes no estén transmitiendo. “Asumimos que todos los pacientes infectados transmitirán, lo cual no es el caso”.

Devadasan ha adoptado una visión más conservadora de la progresión de Covid-19 en la India. En un artículo en Scroll a principios de este mes, dijo que los datos disponibles hasta ahora sugerían que el nuevo coronavirus podría no infectar a millones en la India.

“Espero que con el bloqueo, hayamos reducido la tasa de transmisión en este momento, al menos hasta cierto punto. Esto no significa que no tendremos nuevas infecciones. Es solo que sucederá a un ritmo menor, no como lo que está sucediendo en los Estados Unidos ahora o en Italia antes “, le dice a la revista ET.

Sobre la proyección del modelo CDDEP de que India podría ver millones de casos, dice Laxminarayan la mayoría de las personas tendrán que experimentar alguna forma de la enfermedad, en el mejor de los casos leve o incluso sin síntomas. “Pero nuestro enfoque debería estar en el pico de infecciones severas que gravarán nuestro sistema de salud. Si podemos “empujar” y “empujar” ese pico manteniendo la distancia, entonces habríamos ayudado a todos los demás indios “.

Para los no iniciados, las diferentes proyecciones de diferentes modelos pueden parecer desconcertantes. Todos los modelos hacen suposiciones, pero cuán realista sea un modelo depende de las suposiciones que se usen, dice Babu de PHFI. “Tu modelo es tan bueno como tus suposiciones. Dependiendo de con qué se esté comparando, sus escenarios cambian ”.

El laico que intente dar sentido a los muchos modelos podría ser escéptico de la publicidad y tener cuidado con los escenarios apocalípticos, dice Menon.

En la situación actual , Laxminarayan dice que el escenario de referencia o punto de referencia ha sido similar en todos los modelos, con una tasa de infección aproximada del 10-30%. El mayor desafío, dice, es el resultado de un evento como un bloqueo debido a la falta de datos sobre cómo ha reducido la transmisión. “En realidad, la mayor incógnita en los modelos de enfermedades es el comportamiento humano y la forma en que las personas reaccionan para protegerse”.

Después de todo, dice Babu, una lección básica que se les enseña a todos los epidemiólogos es: “Todos los modelos están mal pero algunos son útiles. “

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