Una l\u00ednea azul se despereza de su letargo en cero y empieza a trepar hacia la derecha. Como una grieta regulada entre dos n\u00fameros. Otra de color verde la sigue un tiempo, pero le cuesta elevarse. Otra l\u00ednea es roja, y se ve apenas despegada de la horizontal. El retrato de la pandemia tiene forma de gr\u00e1fico, mientras las matem\u00e1ticas modelan la enfermedad y le dan argumento a las decisiones pol\u00edticas. Un desaf\u00edo estad\u00edstico que est\u00e1 en plena evoluci\u00f3n.<\/p>\n
Cuando el pa\u00eds registra m\u00e1s de 19200 infectados y es inminente la extensi\u00f3n de la cuarentena, un gr\u00e1fico elaborado por un equipo de la Facultad de Ingenier\u00eda pronostica que ese n\u00famero puede crecer entre 23300 y 24600 casos en una semana. Este tipo de estimaciones son las que definen la continuidad del plan de lucha contra el virus.<\/p>\n
Infectados, recuperados, fallecidos, asintom\u00e1ticos, testeados, son expresiones que multiplic\u00f3 el coronavirus. Y contrast\u00f3 pa\u00edses, aislamientos y flexibilizaciones. \u201cAchatar la curva\u201d se convirti\u00f3 en una cruzada mundial, mirando un gr\u00e1fico. La pandemia provoca diariamente un gigantesco volumen de informaci\u00f3n que, si es confiable, otorga una herramienta muy \u00fatil para enfrentarla y disminuir sus consecuencias.<\/p>\n
Con esa informaci\u00f3n, los distintos pa\u00edses diagramaron sus propias medidas para atenuar el impacto sobre la poblaci\u00f3n. Es la predicci\u00f3n de un modelo matem\u00e1tico la que, en definitiva, permite a los gobiernos definir las caracter\u00edsticas del aislamiento social, como medida preventiva para un virus sin vacuna. Son las estad\u00edsticas y sus representaciones las que establecen un panorama epidemiol\u00f3gico, que orientan las pol\u00edticas sanitarias.<\/p>\n
Esos gr\u00e1ficos tienen la virtud de concentrar una gran cantidad de datos y exponerlos de manera simple, para mostrar la evoluci\u00f3n de la pandemia. Tienen curvas, barras, son descriptivos, predictivos, interactivos. Lo que todos necesitan son datos fiables y representativos, sino generan un retrato de la realidad que no es tal, y eso puede comprometer las medidas adoptadas.<\/p>\n
En busca de un horizonte fidedigno, dos docentes de la Facultad de Ingenier\u00eda de Olavarr\u00eda est\u00e1n trabajando desde abril junto a otros investigadores, con estad\u00edsticas y modelos matem\u00e1ticos que describan y anticipen el panorama de la pandemia, para planificar la capacidad de respuesta sanitaria en Olavarr\u00eda y la zona. Y tambi\u00e9n a nivel nacional y provincial.<\/p>\n
Se trata de la doctora Miriam Cocconi, del Departamento de Ciencias B\u00e1sicas; y la mag\u00edster Geraldina Roark, quien trabaja en el Departamento de Ingenier\u00eda Industrial. Ellas forman parte de dos proyectos de investigaci\u00f3n para estimar las poblaciones de infectados acumulados. Uno, presentado en la Comisi\u00f3n de Investigaciones Cient\u00edficas de la Provincia de Buenos Aires y dirigido por el doctor Gerado Acosta, de la FIO. Y otro junto a investigadores de Costa Rica y M\u00e9xico, dirigido por el doctor Mario Villalobos, de la Universidad Nacional de Costa Rica, tambi\u00e9n para abordar modelos predictivos. De estos trabajos intervienen tambi\u00e9n otros integrantes de la Facultad de Ingenier\u00eda, de Ciencias de la Salud y de la Unidad de Ense\u00f1anza de Quequ\u00e9n, de la UNICEN, con el desarrollo de varios modelos diferentes en simult\u00e1neo.<\/p>\n
Escenario local:<\/strong><\/p>\n Autoridades sanitarias de Olavarr\u00eda anunciaron en marzo que la ciudad cuenta con m\u00e1s de 40 camas de cuidados cr\u00edticos, y aproximadamente 32 respiradores mec\u00e1nicos. Con la posibilidad cierta de aumentar esos recursos.<\/p>\n Las investigadoras indicaron que, \u201cconsiderando que el 80% de los contagiados de coronavirus no tendr\u00e1 m\u00e1s que unos d\u00edas de fiebre y malestar, el 15% necesitar\u00e1 internaci\u00f3n, y el restante 5% llegar\u00e1 a terapia intensiva, se puede estimar que las camas podr\u00edan ser usadas por el 20% de los infectados. Ante la posibilidad de aumentar el n\u00famero de camas, Olavarr\u00eda tiene la capacidad de dar respuesta a aproximadamente 600 casos infectados activos, considerando que los recursos cr\u00edticos podr\u00edan cubrir el 5% de esos casos\u201d.<\/p>\n Olavarr\u00eda tiene moment\u00e1neamente 4 casos confirmados. La situaci\u00f3n est\u00e1 controlada, y para poder avanzar en los estudios “decidimos realizar un an\u00e1lisis estad\u00edstico de tipo descriptivo sobre el avance de la pandemia a nivel nacional y provincial\u201d, admitieron. Dicho an\u00e1lisis fue la base para iniciar el desarrollo del modelo predictivo propuesto.<\/p>\n Alcance Nacional<\/strong><\/p>\n Superados los 70 d\u00edas de aislamiento obligatorio, la foto actual del pa\u00eds afectado por el virus muestra m\u00e1s de 19200 casos confirmados, activos que superan los 12600, y m\u00e1s de 580 muertos. Aproximadamente el 85% de los casos est\u00e1n focalizados en capital federal y el \u00e1rea metropolitana.<\/p>\n Cocconi y Roark se concentran en la curva de contagios. \u201cEl n\u00famero de personas infectadas a lo largo del tiempo exponen un avance inicialmente lento, que luego se transforma en un crecimiento exponencial, con elevadas tasas de crecimiento por d\u00eda, hasta alcanzar un periodo de estabilizaci\u00f3n, llegando a un nivel de saturaci\u00f3n. Esta saturaci\u00f3n se relaciona con el tama\u00f1o de la poblaci\u00f3n, las medidas tomadas por el gobierno, y la responsabilidad social. Cuando la curva alcanza su punto de inflexi\u00f3n la tasa de contagios diarios empieza a reducirse hasta que se estabiliza, generando una meseta. No se trata del fin de la pandemia, sino que la tasa de contagios es cada vez menor\u201d, explicaron. \u201cEn la ciudad de Buenos Aires y el AMBA la curva todav\u00eda no alcanz\u00f3 su pico\u201d, graficaron.<\/p>\n Pron\u00f3stico reservado:<\/strong><\/p>\n Este comportamiento de la curva de contagios coincide con el comportamiento de unas funciones muy utilizadas para estimar el crecimiento de organismos vivos, denominadas \u201clog\u00edstica generalizada\u201d y Modelo Gompertz. \u201cEn nuestro caso analizamos la cantidad de infectados acumulados en funci\u00f3n del tiempo, donde la relaci\u00f3n entre las variables permite hacer proyecciones a corto plazo bastantes precisas\u201d, coincidieron las docentes. \u201cEstos modelos fueron aplicados a nivel nacional, y actualmente estamos en proceso para desarrollar su adaptaci\u00f3n en las regiones de CABA y AMBA\u201d, adelantaron.<\/p>\n En paralelo, otra parte del equipo de investigadores est\u00e1 caracterizando la pandemia con un modelo denominado SEIR, que puede predecir un panorama a m\u00e1s largo plazo que los modelos anteriores. Contempla a una poblaci\u00f3n integrada por casos susceptibles, expuestos, infectados y recuperados. \u201cEs un modelo epidemiol\u00f3gico que a trav\u00e9s de un sistema de ecuaciones diferenciales y un conjunto de par\u00e1metros puede predecir la din\u00e1mica del brote\u201d, subrayaron.<\/p>\n Con un 95% de confianza, si la pandemia mantiene caracter\u00edsticas similares, el modelo prev\u00e9 que el pr\u00f3ximo mi\u00e9rcoles podr\u00eda haber entre 23300 y 24600 casos confirmados. \u201cEstas proyecciones epidemiol\u00f3gicas pueden ser relevantes al momento de establecer estrategias para minimizar los efectos del virus\u201d, resumieron las especialistas. De hecho, este tipo de estimaciones son referentes para las continuas extensiones de la cuarentena, las cuales se complementan con an\u00e1lisis minuciosos de las tasas de duplicaci\u00f3n de casos, tasas de incidencia, tasas de mortalidad, y otras estad\u00edsticas relevantes para fundamentar la toma de decisiones.<\/p>\n Con investigaciones tan din\u00e1micas en marcha, las docentes de la FIO admiten que cualquiera de los modelos que se apliquen para realizar predicciones sobre la evoluci\u00f3n de la pandemia \u201cno son exactos\u201d, y requieren observaciones y ajustes todo el tiempo. Si bien no pueden captar toda la realidad, sirven para estudiar el proceso y prever el impacto de las medidas de mitigaci\u00f3n. Esto es clave para la gesti\u00f3n de pol\u00edticas sanitarias, y para la planificaci\u00f3n de los recursos hospitalarios necesarios para atender a los infectados.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Una l\u00ednea azul se despereza de su letargo en cero y empieza a trepar hacia…<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":111177,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"content-type":""},"categories":[71,45],"tags":[],"nelio_content":{"isAutoShareEnabled":false,"autoShareEndMode":"default","automationSources":{"useContentSentences":true,"useSocialTemplates":true,"useCustomSentences":false,"customSentences":[]},"followers":[1],"suggestedReferences":[],"includedReferences":[],"efiUrl":"","efiAlt":"","highlights":[]},"yoast_head":"\n