Un estudio, en el que participan cuatro investigadores -Beatriz González López-Valcárcel, Lluis Serra Majem, Silvia Rodríguez-Mireles y Patricia Barber- de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC) certifica que "estamos ya en el descenso de la curva de contagios, pero seguimos en la fase ascendente de modelos predictivos". El trabajo, publicado en la plataforma de divulgación científica The Conversation, llega a esa conclusión tras analizar diez modelos matemáticos utilizados por la ciencia durante la pandemia originada por el SARS-CoV-2 para predecir el número de contagios.
"Cada día", concluye el artículo que también firma Laura Tomaino -investigadora de la Universidad de Milán-, "aparecen nuevos modelos cuyas predicciones parecen también estar sujetas a contagio, pues resulta chocante que con tal grado de incertidumbre haya tanto consenso en los resultados entre modelos". "El tiempo dirá", puntualizan en el informe.
Comité de experto
El trabajo, en el que participan dos de los expertos que forman parte del comité creado por el Gobierno de Canarias para hacer frente a la crisis -Beatriz González López-Valcárcel, Lluis Serra Majem- indica que "los modelos tienen dos fases: una de ajuste y otra de predicción".
Así, apuntan que "en la de ajuste, se determinan qué funciones matemáticas y valores de los parámetros son compatibles con los datos que observamos de evolución diaria de la epidemia en el pasado, incorporando también el conocimiento biomédico a priori sobre la historia natural de la enfermedad, en un enfoque bayesiano". "Una vez", prosiguen, "elegido el modelo que mejor se ajusta a los datos del pasado -el que mejor predice el pasado- se utiliza para simular o predecir la evolución de los casos en el futuro, bajo distintos escenarios de intervención. El gran problema de esta fase es que no podemos estar seguros de que los parámetros seguirán en el futuro el patrón que se les supone".
El estudio repara en los problemas que se han encontrado los modelos matemáticos al intentar proyectar los datos facilitados por China. Con los números publicados por las autoridades del gigante asiático sobre Wuhan, capital de la provincia de Hubei y foco de la pandemia, las predicciones han errado el tiro.
Faltan datos
"Hasta hace poco, se recoge en el trabajo firmado por cuatro investigadores de la ULPGC, "la mayor parte de los modelos asumían que el número básico de reproducción [que mide el número medio de personas a las que cada infectado contagia], sin intervención podría estar en el intervalo entre 2,25 y 2,5. También el influyente modelo del 16 de marzo del Imperial College, define escenarios con número básico de reproducción entre 2 y 2,6 para evaluar el impacto probable de las intervenciones".
El trabajo aclara que esos valores de número básico de reproducción "son consistentes con el modelo publicado en Science el 16 de marzo con datos de China". Sin embargo, advierten que "otro modelo que saldrá publicado en el número de julio de la revista del CDC sugiere que en China el número básico de reproducción podría haber sido mucho mayor, hasta 5, antes del confinamiento".
Ante esa disparidad, el estudio puntualiza que "esta gran incertidumbre y variabilidad en las estimaciones está causada en último término porque desconocemos el dato fundamental: cuántos pacientes hay realmente infectados".
