¿Cómo evolucionará el COVID-19 en México?
Un modelo predictivo sitúa tres escenarios para los picos confirmados por coronavirus en México: en mayo, junio o más prolongado
Desde el primer caso de COVID-19 el pasado 28 de febrero, nos hemos dado a la tarea de seguir las tendencias del coronavirus en México, particularmente en el corto plazo, de acuerdo con un análisis que combina modelos matemáticos predictivos como regresiones exponenciales, teorías de difusión y curva logística.
Según los datos históricos de casos confirmados, se inició el crecimiento polinomial a partir del 11 marzo de 2020 y desde entonces ha mantenido una tendencia promedio de crecimiento del 23% (ver Gráfico 1). La certeza del modelo ha arrojado niveles superiores al 95% (en el corto plazo).
Gráfico 1. Elaboró: Mauro Rodríguez Marín con datos del CSSE de la Universidad Johns Hopkins https://github.com/CSSEGISandData Corte al 29 de marzo 2020
La tendencia actual que anticipa el modelo predictivo indica que la curva de contagio seguirá siendo polinomial moderada si no aplicamos medidas de mitigación adecuadas para aplanar la curva (ver Gráfico 2), con el fin de evitar lo que pasó y está pasando en Italia, España, EEUU y otros países. Para finales de marzo se espera que el número de personas contagiadas supere los 1400, mientras que para la primera semana de abril se situaría el número muy cercano a 2000 (al viernes 3 de abril).
Gráfico 2. Elaboró: Mauro Rodríguez Marín con datos del CSSE de la Universidad Johns Hopkins https://github.com/CSSEGISandData Corte al 29 de marzo 2020
Para el modelaje de los picos del contagio se utilizó la teoría de difusión y, en cierto punto, se aplicó la curva logística, función matemática que simula una s: llega a un punto de inflexión y se estabiliza sin decrecer, de ahí que la transmisión de la epidemia se pudiera retardar algunas semanas, sin importar que ya hay casos de transmisión autóctona.
De esta forma se determinó aproximadamente en qué momento se dará el tope de la epidemia en México. El modelo anticipa que este punto máximo, en un primer escenario, será a finales del mes de mayo, y, en un segundo escenario, se ubica en el mes de junio.
Un tercer escenario más desfavorable es que la curva de contagio permanezca constante por más tiempo a partir de mayo sin decrecer grandes escalas (curva prolongada de 3 a 4 meses), de esta forma la curva de infección describiría una s (curva logística). Así que la previsión es que conviviríamos con la epidemia algunos meses más. Es importante considerar que este es un modelo experimental, y que a largo plazo no es robusto, pero nos sirve de maneral general para monitorear la pandemia.
Si bien a nivel nacional la epidemia está siendo predecible en el corto plazo, ésta será como una burbuja que se mueva a las principales zonas urbanas de la república mexicana. A nivel de estados y municipios existen limitaciones de información a la hora de aplicar el modelo.
Para el estado de Jalico y su zona metropolitana, por ejemplo, la tendencia puede ser muy similar a la nacional. Sin embargo, el modelo anticipa que el tope de casos confirmados en Jalisco se retrasará una o dos semanas en comparación con el pico a nivel nacional. Mucho depende de si se cumple con algunas medidas sugeridas por el gobierno estatal como distanciamiento social, cancelación de eventos masivos, cierre de algunos comercios y servicios, entre otras medidas que ayudarán a contener un poco la tasa de contagio.
Es importante reconocer que los datos tienen un sesgo de medición, los cuales variarán en función de la cantidad de pruebas realizadas y verificadas por la autoridad sanitaria. Sin embargo, el modelo nos da una aproximación general en el corto plazo (2-3 semanas) de la evolución del fenómeno con los datos disponibles. En contraparte, para la proyección de largo plazo las predicciones no son robustas, pues es muy probable que el modelo predictivo contenga errores inherentes y que las tendencias de los casos detectados sean menores o mayores a los esperados.
Para minimizar el impacto negativo que tendrá la pandemia en muchos sectores, consideramos que debe haber un balance entre las medidas de contención y coadyuvar a que algunos procesos productivos continúen operando si las circunstancias lo permiten. En este sentido las tendencias de la propagación pueden ser una herramienta fundamental para la toma de decisiones.
La importancia de estar monitoreando la evolución del COVID-19 es anticipar en la medida de lo posible los casos para tomar las decisiones adecuadas y enfrentar la crisis de acuerdo a las fases y protocolos de la OMS. Esto ayudará a retardar la transmisión y aplanar la curva de manera paulatina, para: 1) no correr el riesgo de saturar la infraestructura hospitalaria de los estados, 2) ir desapareciendo la epidemia. Lo que es seguro es que la epidemia es inevitable y hay que enfrentarla con inteligencia y conciencia.
Fuentes de los datos:
https://www.gob.mx/salud/documentos/informacion-internacional-y-nacional-sobre-nuevo-coronavirus-2019-ncov
CSSE de la Universidad Johns Hopkins
https://github.com/CSSEGISandData
