Modelos matemáticos estiman brote infeccioso de coronavirus en México entre el 20 y 30 de marzo

En México el brote infeccioso de coronavirus se podría presentar entre el 20 y 30 de marzo, consideró el investigador Gustavo Cruz Pacheco del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y Sistemas (IIMAS) de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), ya que la propagación de la enfermedad es algo inviable.
  • Expertos de la UNAM trabajan en un modelo matemático similar al que desarrollaron por la influenza A H1N1 de 2009.
  • El alto número de vuelos aéreos que llegan a la Ciudad de México es un factor de propagación
Ciudad de México.- En México el brote infeccioso de coronavirus se podría presentar entre el 20 y 30 de marzo, consideró el investigador Gustavo Cruz Pacheco del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y Sistemas (IIMAS) de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), ya que la propagación de la enfermedad es algo inviable.

Esta declaración se basa en su experiencia al colaborar en el diseño de un modelo matemático realizado en 2009 con motivo de la crisis de la influenza tipo A H1N1 que afectó a la Ciudad de México, dicho modelo logró determinar la velocidad de los contagios, la fecha en que se registrarían los casos y la efectividad de las medidas de contención aplicadas en ese entonces, lo cual consiguió índices de predicción muy altos.

El académico trabaja actualmente en un modelo que anticipa el comportamiento del nuevo coronavirus, el cual lo llevó a estimar esa fecha para que el número de contagios se eleve de forma exponencial, por lo que saber esto con anticipación es una buena medida para prepararse ante la epidemia.

“La base de este trabajo es un modelo clásico de 1927 ideado por los médicos escoceses Kermack y McKendrick, el cual emplea un sistema de ecuaciones diferenciales a fin de detallar cómo surge un brote infeccioso, su crecimiento, en qué momento alcanza su máximo y cómo después decae, todo ello a partir de un parámetro biológico y otro social. En este caso, hemos complementado estas ecuaciones diferenciales con difusión clásica para formar lo que se conoce como un sistema de reacción-difusión”, detalló.

Para tener una mejor comprensión de este modelo, el experto hizo referencia a la película Contagio de Steven Soderbergh, en la cual la protagonista explica la cantidad de personas que podría infectarse por una enferma, para una gripa estacional casi siempre es una; con la viruela, más de tres; ese número lo llamamos número reproductivo básico o R0.

El número reproductivo básico sirve como medida para entender que tan rápido se extiende una infección en una población en el periodo inicial, además de ser útil para evaluar la magnitud del problema.

“En términos epidemiológicos se dice que hay un brote infeccioso cuando a una población sin la enfermedad llega un infectado y contagia a más de una persona. Hay quienes calculan que el R0 de este nuevo coronavirus podría ir de 1.5 a cuatro, lo cual nos plantea un intervalo muy grande, aunque a partir de lo observado en Wuhan estimamos que esta cifra es de 2.5; en contraste, el número reproductivo básico del virus H1N1 fue de 1.7, lo que nos da un indicio de lo que ese esperar”.

El profesor destacó que establecer una cuarentena en la ciudad de Wuhan, China, ha sido una decisión criticada a pesar de ser una de las más efectivas para contera la dispersión del virus, como lo demostraron los modelos matemáticos de 2009 tras el ‘cierre’ de la Ciudad de México con un esquema similar.


“En ese entonces tomamos los datos de la Secretaría de Salud capitalina, modelamos lo observado durante la cuarentena, la cual demostró ser una estrategia de contención bastante efectiva. Por ello creemos que China, al mantener a sus ciudadanos en reclusión domiciliaria, se ha vuelto el único lugar del mundo donde se ha podido controlar el brote infeccioso con éxito, por eso no es extraño que Italia haya decidido seguir sus pasos”.

Al vivir en un mundo interconectado, en el cual se puede viajar en pocas horas de un continente a otro, en donde la Ciudad de México es una urbe densamente poblada, con intercambios económicos importantes y mucho contacto entre las personas, las probabilidades de contagio se elevan.

Debido a que son muchos los factores que intervienen, para este modelo matemático también se tiene la participación de los epidemiólogos Samuel Ponce de León, de la Facultad de Medicina; María Eugenia Jiménez Corona, del Instituto Nacional de Cardiología; el doctor Jean-Guy Caputo, del Instituto Nacional de Ciencias Aplicadas de Rouen, Francia, y José Fernando Bustamante Castañeda, del posgrado de Matemáticas de la UNAM.

“Los modelos matemáticos indican que no hay forma de evitar la diseminación del Covid-19, pero el evento de México en 2009 sentó un precedente y nos permitió entender mejor el escenario actual, en esta ocasión en vez de caer en pánico debemos ver una oportunidad para comprender estos fenómenos que, de seguro, se repetirán. Si aprendimos la lección, la siguiente vez estaremos mejor preparados”.

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