Uno de las principales debates técnicos y académicos que se están produciendo en relación a la curva epidémica de la pandemia de enfermedad por COVID-19 consiste en la posible predicción, a través de modelos matemáticos, de la evolución de la misma con al menos dos objetivos: en primer lugar para la planificación y asignación de todos los recursos sanitarios y sociosanitarios necesarios para dar respuesta al crecimiento sostenible y exponencial de nuevos casos; y, en segundo lugar para evaluar la efectividad de las medidas colectivas de aislamiento social que se han instaurado en los diferentes países afectados en los últimos días y poder proponer si fuera necesario nuevas medidas.
En España destacamos los siguientes:
- Modelo del Instituto Universitario de Matemática Multidisciplinar, Universidad Politécnica de Valencia: http://covid19.webs.upv.es. La información publicada corresponde a los resultados obtenidos de un modelo SIR (susceptible, infectado, recuperado), agregando las información de todas las Comunidades Autónomas. La calibración del modelo se actualiza diariamente con los datos ofrecidos por el Ministerio de Sanidad publicados el día previo a la fecha del informe. Predicción a tres días, diariamente para España. Ultimo día 22/3. http://covid19.webs.upv.es/INFORMES/Informe_22032020.pdf
- Modelo de la Universidad Rovira i Virgili y la Universidad de Zaragoza, objeto de la carta de un grupo de científicos pidiendo confinamiento total y que se describe en un artículo firmado por Arenas et al bajo el título: “A mathematical model for the spatiotemporal epidemic spreading of COVID19”. Es un modelo muy complejo, con tres grupos de edad (hasta 25; 26-65; más de 65) y que combina un total de 17 parámetros distintos.
- Modelo de ZZ Data Labs: https://zzdatalabs.com/coronavirus-es/. Modelo basado en Inteligencia Artificial que incluye la movilidad entre municipios basada en datos históricos INE (antes del confinamiento) y tiene en cuenta 3 escenarios de confinamiento (ausencia, medio, total). Tienen una aplicación interactiva para ver los datos de cada municipio en la que se estiman los los casos e ingresos hospitalarios por municipios a 10 días.
- Modelo de la Universidad Politécnica de Cataluña. El modelo y las predicciones se basan en dos parámetros: la velocidad a la que se ralentiza la velocidad de propagación específica y el número final de casos acumulados esperados. Ajustan el modelo a países y regiones con al menos 4 días con más de 100 casos confirmados y una carga actual de más de 200 casos con previsiones de hasta 3 días. Los primeros informes tienen fecha del 17 de marzo y los últimos incluyen los modelos de hasta 26 países y todas las comunidades autónomas.
En otros países señalamos algunos más:
- Francia. Modelo de Massonnaud et al “COVID-19: Forecasting short term hospital needs in France”. Modelo determinista SEIR para las areas hospitalarias. con predicciones a un mes y 17 grupos quinquenales de edad (último 80 y más). Estima deficit de recursos UCI. Se basa en matrices de contacto (interacciones sociales) entre grupos de edad, específicas para cada país, basadas en el estudio de Prem K, Cook AR, Jit M. Projecting social contact matrices in 152 countries using contact surveys and demographic data. PLOS Computational Biology 2017; 13: 1–21.
- China. Artículo con modelo con datos chinos muy desagregados, publicado en Science. Vale para parámetros de historia natural de la enfermedad.
- Reino Unido: modelo del Imperial College, Artículo 16 March 2020 Imperial College COVID-19 Response Team, Ferguson et al “Impact of non-pharmaceutical interventions (NPIs) to reduce COVID-19 mortality and healthcare demand”: Modelo de simulación con datos individuales adaptado de uno previo para la gripe. Por otra parte, el artículo de David Spioegelhalter “How much ‘normal’ risk does Covid represent?” tiene datos de mortalidad especifica por edad, sacados de un estudio de Verity et al (Imperial College London).
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