Si hay algo de lo que no deja de hablarse durante estos días es sobre el número real de infectados por coronavirus, que podría ser muy superior al que reflejan las cifras oficiales. Sin hacer un muestreo suficiente de la población con test (esos que tanto tardan en llegar), los expertos avanzan a ciegas a través de un terreno desconocido. Y peligroso.
El problema no es solo de España, sino que tiene carácter general. ¿Cuántos contagiados hay en realidad en el mundo? Las estimaciones bailan, pero en lo que todos parecen estar de acuerdo es que los infectados por coronavirus son muchos más de lo que reflejan las cifras.
Saber la verdad sobre la cuestión se ha convertido en uno de los mayores desafíos de la pandemia. Sin esos datos, en efecto, no será posible poner a punto estrategias capaces de evitar la aparición de nuevos brotes.
Por eso, el trabajo de Ami Srinivasa Rao, director del Laboratorio de Teoría y Modelado Matemático de la División de Enfermedades Infecciosas en el Colegio Médico de Augusta, en Georgia, y de Steven G Krantz, profesor de Matemáticas en la Universidad de Washington, ha suscitado el máximo interés entre los responsables de la «guerra» contra el coronavirus.
El número de casos reales de coronavirus
En un estudio recién publicado en la revista Infection Control and Hospital Epidemiology, Rao y Kranz han llevado a cabo un modelado matemático de la enfermedad y han sido capaces de predecir el número de casos no reportados, obteniendo una información mucho más realista del estado de la pandemia. Otros estudios relacionados de los mismos autores sobre modelado matemático del virus pueden encontrarse aquí, aquí y aquí.
«Prepararse para una pandemia -explica Rao- implica conocer los casos verdaderos que se dan entre la población, tanto los que han sido identificados como los que no. Con mejores números podremos evaluar mejor cuánto tiempo persistirá el virus y cómo de grave será. Pero sin esos números ¿Cómo pueden los sistemas de atención médica y sus trabajadores prepararse para lo que se necesita?».
«Disponer de mejores cifras -escriben Rao y Krantz- también es fundamental para proteger a la población y prepararla mejor ante la pandemia. Hemos querido proporcionar información sobre la magnitud real del problema, y no solo sobre la punta del iceberg».
Para su modelo, los investigadores tomaron cifras de la COVID-19 de fuentes como la Organización Mundial de la Salud (OMS), y usaron factores como la densidad de población de un área, la proporción de población que vive en zonas urbanas (donde hay mayor masificación de personas) y establecieron tres grupos de población: de cero a 14 años, de 15 a 64 y mayores de 65. Debido a la alta tasa de infectividad del virus, consideraron también su «probabilidad de transmisión».
Recursos para refinar el modelo
Rao y Krantz se fijaron en el número de nuevos casos diarios, por encima de 10 y hasta el primer «pico» reportado, así como en los rangos de fechas para esos picos, que sirvieron como indicadores de la tendencia de los números. Próximamente, nueva información (como cuánto tiempo sobrevive el virus en el aire y en varias superficies) podrán refinar aún más el modelo. La fecha límite a la que se aplica el estudio es el 9 de Marzo.
Alimentado con esos datos, el modelo matemático descubrió, por ejemplo, que en Italia, uno de los países más castigados, solo se reportó un caso por cada cuatro de los que Rao y Krantz proyectaron. Lo que significa, según el modelo, que hasta el pasado 9 de marzo se pasaron por alto 30.223 casos de los que nadie informó. Y eso teniendo en cuenta que en la fecha límite del estudio Italia estaba aún lejos de alcanzar el pico de infecciones.
En España se conocen un caso de cada 53
En España las cifras son más abultadas. A 19 de marzo (poco más de una semana después del límite del estudio) se producía un aumento del 27% de infecciones con respecto al día anterior. Lo cual, según los investigadores, implica que hasta el 9 de marzo solo se informaba de un caso de cada 53 posiblemente reales.
Y eso se traduce en aproximadamente 87.405 casos y personas no reportadas y que no figuraron en las cifras oficiales. Lo mismo sucede con otros países europeos.
En China, con su enorme población de más de 1.400 millones de personas y una serie de inconsistencias ampliamente percibidas en sus informes de datos, los investigadores proyectaron dos rangos para el número de casos reportados en comparación de los casos reales: 1 de cada 149 y 1 de cada 1.104, lo que se traduce en un número de casos no reportados que se sitúa en cualquier punto entre los 12 y los 89 millones de personas.
Para Estados Unidos no fue posible llevar a cabo los cálculos, ya que el brote de virus tuvo lugar después del 9 de marzo, fecha en la que los casos totales no llegaban a 500, demasiado pocos para plcar el modelo. Sin embargo, Rao sospecha que muy probablemente, en esa fecha (el 9 de marzo), los casos ya superaban los 90.000.
¿Por qué se hacen modelos matemáticos de coronavirus?
«Si las cifras oficiales fueran más precisas -asegura Rao- los modelos matemáticos no serían necesarios». El científico señala que el subregistro de casos es un problema común a muchas afecciones, incluídas las más comunes y no infecciosas como las enfermedades cardíacas. «Un modelo nos dice algo que no se ha observado directamente -añade Rao-. Es un experimento biológico hecho en computadoras en lugar de en un laboratorio».
El 9 de marzo, el número global de casos era de 109.000, y las muertes no superaban las 3.800 en todo el mundo, la mayoría de ellas en China. Pero a partir de la primera semana de abril, un mes después de la fecha límite del estudio, ya había 1,4 millones de casos y 81.000 muertes en todo el mundo.
Fuente: José Manuel Nieves / ABC,
Artículo de referencia: https://www.abc.es/ciencia/abci-modelo-matematico-permitira-conocer-numero-real-infectados-coronavirus-202004132107_noticia.html,
