Siempre es mejor estar preparado para lo peor

Siempre es mejor estar preparado para lo peor

Los modelos predictivos del COVID19 no siempre traen buenas noticias. La pandemia de Covid-19 ha transformado la cultura numérica de la sociedad. Ahora la gente habla de tendencias, niveles y proyecciones refiriéndose a lo que escucha u observa en los medios de comunicación o en las redes sociales. Mientras los gobiernos dan cuenta diariamente de los estragos generados a la salud de sus poblaciones y la fuerte demanda que ha producido a su sistema de salud el SARS-COV-2, la comunidad académica se encuentra en una dinámica intensa por generar modelos que ayuden a predecir la propagación potencial de la pandemia.

Tan sólo en Estados Unidos se cuentan al día de hoy 12 diferentes modelos predictivos y a nivel internacional es posible que exista otra docena, sin contar la gran cantidad de esfuerzos nacionales. A veces los modelos coinciden con la narrativa oficial y otras veces no. Cada modelo cuenta una historia sobre la pérdida de vidas por venir, lo que dificulta saber a primera instancia cuál es la mejor. Es evidente que los modelos Covid-19 no están hechos para ser oráculos incuestionables. Ni tampoco están tratando de decirnos un futuro preciso, sino que buscan contribuir con el amplio espectro de posibilidades dados los hechos observados en el terreno y las variables que cada uno de los modelos utiliza para ayudarse en sus proyecciones. Cabe destacar que muchos grupos realizan este trabajo de manera voluntaria y sin un afán protagónico ni polémico, sino buscando ayudar el arduo trabajo de tomar decisiones informadas bajo la presión de la pandemia.

El 6 de junio pasado el Instituto para la Métrica y Evaluación de la Salud (IHME por sus siglas en inglés) ubicado en la escuela de medicina de la Universidad de Washington publicó su última actualización del modelo Covid-19. Esta versión difiere de la publicada el 29 de mayo por varias razones:

a. Incluye nuevos países de América Latina, de Asia y de Europa, en total ya suma 55.

b. Agrega a Brasil y a México a la lista de países que cuentan con estimaciones de todos sus estados, reconociendo con esto que no se trata de una epidemia nacional, sino la suma de las epidemias en los estados, provincias o departamentos.

c. Para apoyar las proyecciones se suman más variables al modelo. Por ejemplo, una encuesta realizada por Facebook a 5 millones de usuarios sobre el uso de cubrebocas o mascarillas; la incorporación de las medidas de relajamiento sobre las políticas de distanciamiento en cada una de las localidades estudiadas; la variación estacional de las muertes por neumonías y por influenza; ya se venían usando y se actualizaron algunas como movilidad, densidad demográfica, número de pruebas diagnósticas, barrios urbanos pobres, etcétera.

d. Originalmente el modelo estaba orientado a ayudar a los hospitales a planificar un aumento en la demanda de sus recursos, pero ahora también presta atención a la mejor manera de prevenir y controlar un resurgimiento de la enfermedad mientras se permite a las personas regresar al trabajo y la escuela de manera segura.

e. El modelo técnicamente es más robusto pues muestra una capacidad mayor de analizar datos que fluctúan sustancialmente en el tiempo y ahora también permite hacer predicciones en ubicaciones con epidemias más pequeñas (como es el caso de algunos estados mexicanos como Colima, Baja California Sur, Zacatecas, entre otros.

Datos relavantes para México

Algunos resultados relevantes de las proyecciones de IHME para el caso de México se refieren a las infecciones diarias proyectadas. Se estima que en dos meses la epidemia pasará de 118,837 casos estimados para el 8 de junio a 403,650, previendo una variación de 122,000 a 940,000. Ello implica que se tripliquen los casos diarios. El incremento de casos también afecta la proyección de muertes acumuladas del país por COVID-19. Para el 4 de agosto ésta podría alcanzar 51,912 (37,397 a 75,516).  Para esa fecha la ciudad de México acumulará 7,425 casos (5,808-9,692) y la suma de las defunciones de otras seis entidades llegarían a representar la mitad de las muertes esperadas dentro de 2 meses (Veracruz 5,840; Estado de México 3,700; Guanajuato 2,494; Sinaloa 2,831; Baja California 1,988 y Puebla 1,979).   

Los resultados obtenidos incluyen enormes variaciones al interior del país en el número de pruebas realizadas, en el crecimiento de los casos, hospitalizaciones y defunciones registrados. Hasta la fecha, el análisis de regresión muestra fuertes relaciones para la estacionalidad de la neumonía, incluyendo aquí la movilidad, el uso de máscaras o cubrebocas, las pruebas per cápita y la densidad de población.

Es necesario considerar que los mandatos de quedarse en casa sucedieron de manera más o menos uniforme en México y en el mundo dependiendo de la fecha del primer caso. Sin embargo, los mandatos de salir de casa, aunque pueden ser uniformes en el tiempo, no lo están siendo en los niveles en los que se encuentra la epidemia y eso es lo que puede favorecer el rebrote.

Prever lo peor ayuda a amortiguar el golpe

A diferencia de otros países de la región, como Perú, Ecuador y posiblemente Brasil, en México aún no se realizan los análisis de muertes en exceso que pudieran estar relacionadas con COVID19 por falta de información, pero este tema seguramente será abordado en las siguientes iteraciones. Es importante prestar atención a los intervalos de incertidumbre y no sólo a la media del pronóstico, especialmente a los valores superiores. Estar preparado para lo peor ayuda a amortiguar el golpe.

Las proyecciones del IHME pretenden incorporar nueva evidencia tan pronto como esté disponible, por lo que las estimaciones cambiarán en respuesta a estos datos. Esto se hace para que la herramienta sea lo más útil posible para los interesados en saber cómo está cambiando la situación en tiempo real.

Como miembro del grupo que hace los cálculos reconozco que nuestro objetivo es producir las mejores predicciones posibles dado lo que sabemos hoy y mejorar continuamente estas estimaciones mañana. Además, mejoramos nuestros métodos en función de los comentarios que recibimos. El detalle de los resultados producidos se puede consultar en el portal electrónico de IHME:

https://covid19.healthdata.org/mexico .

* Rafael Lozano es profesor de la Universidad de Washington, rlozano@uw.edu

Twitter: @DrRafaelLozano