Un equipo de matemáticos de las universidades Autónoma de Barcelona, Politécnica de Cataluña y Humboldt de Berlín ha desarrollado un modelo para calcular el número real de nuevos casos diarios de personas infectadas por COVID-19 en las distintas comunidades autónomas. Obtener este dato directamente de la población de momento es imposible, ya que muchas personas infectadas con el coronavirus presentan síntomas leves o son asintomáticas.
España se ha convertido en el tercer país mundial con más casos confirmados de COVID-19. Aunque se han tomado varias medidas para disminuir el impacto del brote y para contribuir a allanar la curva de la evolución del número de casos, los datos oficiales se basan en números que reflejan aquellos casos más graves y, por tanto, se desconocen aquellos otros asintomáticos y leves que también contribuyen a la expansión de la pandemia.
Los protocolos que se utilizan para determinar los casos de infección en España incluyen principalmente personas con síntomas severos, y las autoridades han anunciado un nuevo protocolo con test rápidos para detectar el virus en poblaciones con síntomas leves que actualmente no aparecen en las estadísticas. En todo caso, el tamaño de la población infectada sin síntomas será aún más elevada que la registrada.
En este contexto, investigadores del departamento de Matemáticas de la Universidad Autónoma de Barcelona (UAB) han retomado un modelo que desarrollaron en 2016 para analizar datos subrepresentados en las estadísticas.
El método permite hacer una estimación precisa del número de casos que no se registran oficialmente, con diversas aplicaciones en salud pública, como el seguimiento del número de casos reales de infecciones por el virus del papiloma humano, de botulismo e incluso casos reales de mujeres maltratadas.
COVID-19
Pero ahora, los investigadores de la UAB, en colaboración del departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad Politécnica de Cataluña, la Universidad de Humboldt de Berlín y el Centro de Investigación Matemática catalán, han aplicado ese mismo método para actualizar diariamente la situación de COVID-19. En concreto, para cuantificar los casos no reportados en el registro oficial de la enfermedad en España.
Los resultados permiten dar una imagen más realista de la pandemia en tiempo real, así como estimar con mayor precisión datos fundamentales como las tasas de mortalidad reales o el número básico de reproducción, necesarias para que los profesionales y los políticos puedan tomar decisiones. El análisis es fácilmente reproducible con datos de otros países.
Gráficas de Madrid y Cataluña
Como ejemplo, los investigadores han presentado las gráficas de casos observados y estimados para las comunidades autónomas de Madrid y Cataluña utilizando datos aparecidos en medios de comunicación y centros oficiales (Instituto de Salud Carlos III, Ministerio de Sanidad y Ministerio de Ciencia y Tecnología).
Teniendo en cuenta los casos no reportados y basándose en el modelo matemático SIR (por incluir personas susceptibles de contraer la enfermedad, infectadas y recuperadas), también han realizado predicciones sobre la evolución de los casos bajo ciertas premisas.
Así, las gráficas para un periodo de 70 días desde las primeras notificaciones muestran que si la epidemia siguiera su curso, sin intervención pública, su pico en Cataluña se alcanzaría a los 44 días, es decir, el 10 de abril con 764.633 personas contagiadas. Para el caso de Madrid, las simulaciones dan un pico un poco más tarde, el 14 de abril, con 620.612 infectados.
Fuente: UAB, Agencia SINC,
Artículo de referencia: https://www.agenciasinc.es/Noticias/Nuevo-modelo-para-estimar-los-casos-reales-de-COVID-19-en-cada-comunidad-autonoma,
