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Los actuales métodos para predecir el desarrollo de la pandemia de Covid-19 utilizados alrededor del mundo adolecen una falta de precisión para informar del mejor y el peor escenario. Con el fin de resolver este problema, investigadores daneses desarrollaron un nuevo enfoque destinado a mejorar las predicciones respecto a la pandemia de Covid-19 en el mundo. El estudio ha sido publicado en la revista científica Nature Physics.
Al día de hoy, se utilizan una gran cantidad de enfoques con el fin de predecir la trayectoria del nuevo coronavirus. Los gobiernos alrededor del mundo recurren a estos pronósticos epidémicos para tomar decisiones con el objetivo de mitigar las consecuencias económicas y de salud causadas por la pandemia. Conocer la gravedad general de la epidemia y si los hospitales se verán abrumados es de particular importancia para la toma de estas decisiones. Al ser estas decisiones una cuestión de riesgos calculados, es de suma importancia que las incertidumbres y los intervalos de confianza de estas predicciones sean fiables y sean comunicados correctamente.
Para los autores del estudio publicado el 8 de diciembre de 2020 –todos asesores sobre coronavirus en la Junta nacional de salud de Dinamarca– lo más importante es comprender el peor escenario. Alrededor del mundo, la forma más común de lidiar con la falta de información al momento de crear predicciones es modelar múltiples escenarios basados en los resultados más probables para un día. Sin embargo, pese a la utilidad en algunos contextos del vínculo entre el desarrollo de una epidemia y las fechas específicas, los investigadores señalan que este método excluye sistemáticamente cuán grave o leve será en su totalidad la epidemia.
Debido a esto, los investigadores sugieren en su estudio la elaboración de resúmenes basados en curvas. Con estos, en lugar de evaluar qué tasas de infección son probables o improbables en días individuales, se recurriría al análisis de una simulación completa a la vez. Es decir, determinar si es posible o no toda la curva de infección simulada y con base en esta hacer un resumen de las curvas más probables para el desarrollo de la epidemia. De acuerdo a los investigadores, observar estas curvas de predicción completas en lugar de los días individuales permite realizar estimaciones más realistas de la gravedad de una epidemia. De esta forma, al permitir conocer el peor y el mejor escenario, resultan particularmente útiles para evitar la sobrecarga de los sistemas hospitalarios.
Actualmente las predicciones de los Centros para el Control y Prevención de Enfermedades de Estados Unidos (CDC) son frecuentemente citadas al hablar de la evolución futura de la pandemia. Los CDC realizan pronósticos de conjunto, donde combinan pronósticos desarrollados independientemente en uno agregado para mejorar la predicción durante las próximas semanas. Estos pronósticos se desarrollan con el objetivo de predecir las muertes nuevas y totales por Covid-19 reportadas cada semana durante las próximas cuatro semanas, es decir, su precisión es útil únicamente a corto plazo. Según datos de la Universidad Johns Hopkins, la pandemia de coronavirus ha causado, a la tercera semana de diciembre, más de 73 millones de contagios y más de un millón y medio de muertes en el mundo.
En este contexto donde la epidemia aún se encuentra en desarrollo y donde la humanidad seguirá conviviendo con el virus es importante el desarrollo de métodos más precisos de predicción. En particular, este método de los investigadores daneses, basado en analizar una curva epidémica en su totalidad, podría ayudar a mejorar las predicciones de la Covid-19 en todo el mundo. Esto, en última instancia, contribuiría a mejorar las políticas y la toma de decisiones para la protección de la economía y la salud durante la pandemia de coronavirus.
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