The turning point and end of an expanding epidemic cannot be precisely forecast.

6 noviembre, 2020

Trabajo

“The turning point and end of an expanding epidemic cannot be precisely forecast. Castro et al…. Manrubia S. PNAS, 317, 26190-196, 2020   https://www.pnas.org/content/suppl/2020/10/01/

Comentario

NotiwebMadrid , 3/XI/2020  https://www.madrimasd.org/notiweb/noticias/

“Ha habido mucho vendedor de humo científico haciendo predicciones del virus”

La expansión de una epidemia está caracterizada por una dinámica exponencial de crecimiento. El tiempo que tardará ese crecimiento en detenerse y empezar a decrecer no puede ser calculado con certeza antes de alcanzar el punto de inflexión.

Un modelo de confinamiento ilustra cómo las medidas de encierro inhiben la expansión de la infección solo hasta un determinado theshold. Un descenso en el número de infectados no permite inferir ni la posición precisa del punto de inflexión, ni cuando las medidas tomadas llevarán la propagación al punto de inflexión.

Cerca del threshold que separa “mitigar la infección de inhibir”, el ritmo de la infección puede tomar otros caminos. Por ello solo hay un horizonte predecible a corto plazo (como en el tiempo, 4 ó 5 dias) seguido de una dispersión de posibles trayectorias que crecen de forma muy rápida. No hay predicciones a medio plazo, ni efectos del confinamiento ni posibles repuntes. Los métodos no farmacológicos y encierro en casa es lo que hace que los contagios se moderen.

En España las predicciones de la evolución del virus han sido poco correctas. Hay 4 factores que afectan a esta predicción:

  1. Los datos públicos. Si no son buenos predicción incorrecta
  2. La calidad de los modelos de predicción. Trabajamos con modelos de hace un siglo
  3. Variaciones muy pequeñas hacen que el futro se abra en abanico y eso impide la predicción.
  4. Las normas y comportamiento de la infección de hoy no serán iguales a las de mañana y esto supone una impredictibilidad tremenda. Ejemplo

Juan se va de cena

El hipotético caso de Juan, que en verano salió a cenar con unos amigos sin saber que tenía covid-19. Si hubiera infectado a una persona, y cada una de ellas a otra, los contagios derivados de aquel encuentro a estas alturas podrían ser unos 13. Pero si hubiese contagiado a dos, que a su vez contagiaran a otras dos cada semana, los afectados alcanzarían los 4.000. Y si hubieran sido de tres en tres contagiados por semana, de aquella cena de Juan tres meses después se derivarían 500.000 infectados. O quizá Juan no salió de casa o no se quitó la mascarilla y nada de eso sucedió. El ejemplo busca dejar clara la imprevisibilidad intrínseca al covid-19. “¿Cómo podría predecirse algo así?.

Las medidas más severas deben ser tomadas lo antes posible. Los retrasos no se pueden justificar en base a que hay “un lento descenso (o ascenso) en la propagación del virus.

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