El modelo matemático tradicional usado para predecir los contagios de una enfermedad puede no ser la mejor manera de pronosticar la propagación del nuevo coronavirus, advirtió el doctor Arni S.R. Srinivasa Rao.
El experto señala que los confinamientos que se han hecho para ayudar a mitigar la pandemia de Covid-19 han complicado la predicción de la propagación de la enfermedad.
A través del modelo de predicción R-naught, se es capaz de pronosticar el número promedio de personas susceptibles que serán infectadas por una persona infectada.
Se calcula usando tres factores principales, a saber, el período infeccioso de la enfermedad, cómo se propaga la enfermedad y con cuántas personas es probable que un individuo infectado entre en contacto.
Como alternativa al R-naught, el investigador sugiere “la media geométrica”; este modelo utiliza el número de hoy para predecir los números de mañana; es decir, el número actual de infecciones en un lugar concreto se divide por el número de infecciones pronosticadas para mañana, con el fin de desarrollar una tasa reproductiva más precisa y actual.
Aunque este método geométrico no pueda predecir las tendencias a largo plazo, puede pronosticar con más precisión los números probables a corto plazo.
Debido a que la pandemia de Covid-19 ha variado mucho en diferentes áreas de cada país y del mundo, los lugares tienen diferentes tasas de infección, en diferentes líneas de tiempo, por lo que tampoco es recomendable basarse en un modelo R-uniforme.
En conclusión el modelador matemático de la Facultad de Medicina de la Universidad de Augusta, en Georgia (Estados Unidos), advierte que “los modelos matemáticos deben ser utilizados con cuidado y su precisión debe ser cuidadosamente monitorizada y cuantificada”, pues cualquier curso de acción alternativo podría llevar a una interpretación errónea y a un mal manejo de la enfermedad con consecuencias desastrosas”.
aarl