COVID-19: Investigador de FEN UNAB analiza rol de modelos matemáticos | Noticias UNAB
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El Dr. Jorge Rojas publicó un artículo en la revista de salud pública Medwave donde destaca que, ante una enfermedad nueva, “la comprensión de las limitaciones de los modelos es fundamental para proporcionar información útil para las autoridades y el público en general”.

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¿Qué medidas se pueden adoptar para evitar un colapso del sistema hospitalario ante la pandemia por COVID-19? Para dar respuesta a esa pregunta se han realizado diversas predicciones relacionadas con el número de contagiados y la cantidad de ventiladores mecánicos que podrían requerirse. Sin embargo, el desconocimiento que aún existe respecto de este nuevo coronavirus obliga a ser cautos sobre los pronósticos que se puedan realizar.

Ante ello, el Dr. Jorge Rojas, investigador de la Facultad de Economía y Negocios (FEN) de la Universidad Andrés Bello (UNAB), publicó un artículo en la revista de salud pública Medwave, denominado “Fortalezas y limitaciones de los modelos matemáticos en las pandemias: el caso de COVID-19 en Chile”, que se centra en el rol que juegan los modelos matemáticos para analizar el impacto de las pandemias en los recursos de salud.

“La enfermedad a la que nos enfrentamos es nueva. Muchos de los parámetros son desconocidos y una elección errada de sus valores nos llevará también a predicciones incorrectas, por lo tanto, cualquier modelo que se aplique hoy debe ser interpretado con extrema cautela”, explica el Dr. Rojas.

En esa línea, sostiene que hay parámetros que pueden ser universales y otros que pueden cambiar dependiendo del país producto de variables culturales, económicas, de políticas públicas, e incluso por el genotipo. “En algunos países de Oriente el uso de mascarillas es usual en temporada de invierno y según la OMS, su uso es importante para disminuir los contagios. Otros estudios han encontrado que países que han aplicado la vacuna contra la tuberculosis (BCG) como política sanitaria estatal podrían tener un menor número de infectados. En tanto, algunos papers recientes han descubierto que la enzima ACE-2 es un receptor de entrada del coronavirus (SARS-CoV-2) y esta enzima está presente en distintas personas en diversos niveles”, ejemplifica.

La utilidad de los modelos

Es un hecho que una fracción de las personas infectadas deberán ingresar a una unidad de cuidados intensivos (UCI) y requerirán ventilación mecánica. Esta situación, detalla el Dr. Rojas, es el principal problema que enfrentan todos los países, ya que ambos son recursos limitados. “Podríamos decir que la mayoría de las veces, la limitación de los recursos de la UCI no es vinculante en sentido estricto, pero tras esta pandemia, eso ya no es cierto. Países que han fracasado en proveer estos equipamientos, como ocurrió en Italia, han visto como se ha disparado su tasa de mortalidad”, precisa.

En ese sentido, es esencial contar con modelos matemáticos para pronosticar correctamente la demanda de recursos de la UCI, pero por sobre todo “es clave la importancia de conocer la medida de nuestra ignorancia al respecto, dado que aún estamos aprendiendo elementos nuevos sobre este virus”.

La comprensión de las limitaciones de los modelos es fundamental para proporcionar información útil para las autoridades y el público en general. Al estudiar modelos matemáticos, se debe poner más esfuerzo en comprender el impacto de los supuestos subyacentes en los resultados o predicciones. Del mismo modo, se debe realizar un esfuerzo más considerable para analizar la sensibilidad del modelo a diferentes valores paramétricos”, recalca.

Al respecto, apunta que, tal como decía el estadístico George Box, “todos los modelos están equivocados, pero algunos son útiles”, más considerando que una vez que hay un brote a gran escala, no hay mucho tiempo para hacer análisis: “Tener planes de contingencia basados en diferentes escenarios y modelos de predicción es vital para superar una crisis de salud exitosamente”.

Revisa el podcast de Radio UNAB: Jorge Rojas y el modelo matemático en tiempos de COVID-19

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