Calibrando el Modelo Predictivo de covid-19

Los resultados del primer modelo predictivo arrojan una clara reflexión: el número de datos nos permite comprender la tendencia.

La comunidad médica global enfrenta el mayor reto de salud en la historia. | Crédito: Pitinan
Eduardo Garza Cavazos

Eduardo Garza

Director General del CIC

El modelo predictivo de casos positivos de COVID-19 presentado el pasado 23 de marzo, no tenía el objetivo de ser 100% certero, sino que fuera una herramienta que nos permitiera en ese momento entender la magnitud del problema al que nos enfrentábamos, especialmente al no aplicar medidas correctivas más estrictas de aislamiento social. 

En efecto, el modelo cumplió con su meta. El modelo estimaba llegar a más de 1,000 casos para el día 29 de marzo. El día de ayer, 30 de marzo, el gobierno federal reportó 1,094 casos y declaró emergencia sanitaria a causa de la pandemia. (Ver Tabla 1)

Tabla 01
Tabla 1

Por otro lado, el tener más datos día con día, nos da la oportunidad de calibrar el modelo. La calibración de un modelo es parte esencial de un proceso de análisis predictivo. ¿Qué es lo que se puede mejorar? Primero, el número de datos nos permite tener un mejor entendimiento de las tendencias. En el modelo original se utilizaban los datos confirmados del 11 al 22 de marzo y los casos sospechosos del 18 al 22 de marzo. Ahora contamos con datos de casos confirmados y sospechosos hasta el 30 de marzo. Segundo, con los datos iniciales, el ritmo de aceleración (Ro) determinado por el número de casos nuevos confirmados del día actual entre el número de casos nuevos confirmados del día previo, pasó de un promedio de 1.36 a 1.24 en la última semana. Es por esto, que los datos proyectados van muy acorde al rango estimado menor cuyo Ro es equivalente a 1.19. El ajuste del Ro es importante ya que al igual que la curva crece a un ritmo exponencial, el error crecería a un ritmo exponencial de no ajustar oportunamente. Tercero, la tasa de confirmados positivos sobre el total de sospechosos bajó del 11% al 7% promedio y su mínimo en la serie de datos pasó de un a 8% a un 4%.

Con los ajustes antes mencionados hemos ajustado la regresión tanto para los casos reales como para los tres modelos que determinan el rango de proyección. (Ver Gráfica 1)

Tabla 02
Gráfica 1

Al extrapolar estas funciones tenemos los siguientes estimados para las próximas dos semanas: (Tabla 2)

Tabla 2.

Lo anterior considera que el crecimiento exponencial se mantendrá las siguientes dos semanas lo cual va acorde a lo esperado en la fase 3 de la epidemia, es decir, la etapa de mayor crecimiento a través del contagio comunitario. Sin embargo, existe la posibilidad que el distanciamiento social y otros factores no identificados reduzcan el ritmo de crecimiento por lo que se estará revisando semanalmente el comportamiento del modelo.

El modelo también nos hace ver que el tiempo apremia. Esto queda más claro cuando consideramos los siguientes escenarios. Asumimos tres diferentes fechas de puntos de inflexión (7 de abril, 14 de abril y 21 de abril), es decir, momento en el que se llega a un punto de inflexión con un crecimiento lineal – y no exponencial – o lo que cotidianamente se conoce como “aplanar la curva” (Ro < 1). (Ver Gráfica 2)

El pasar el efecto del 7 al 14 de abril, representa pasar de 6,000 a 20,000 casos dentro de un mismo mes. El pasar a percibir los efectos del aislamiento hasta el 21 de abril, representa llegar a un rango de entre 70,000 y 80,000 casos durante el mes de abril. El mensaje es claro. Tenemos la necesidad de que cada uno haga su parte quedándonos en casa para así “aplanar la curva” lo antes posible. Entre más rápido actuemos, mayores son nuestras probabilidades de evitar el colapso de nuestro sistema de salud.

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