Las autoridades sanitarias recomiendan para los próximos días un distanciamiento social, es decir, que la población no acuda a lugares concurridos y se quede en casa, pero ¿estas medidas en verdad funcionan para mitigar el virus? Jorge Velasco Hernández, investigador del Instituto de Matemáticas de la UNAM, unidad Juriquilla, afirma que sí son efectivas.
Los modelos matemáticos nos ayudan a entender estos procesos. Existe una descripción de la epidemia a partir de los números. En una gráfica se puede mostrar la curva de incidencia, que refleja el número de casos por día en un lugar determinado. “Generalmente tiene forma de campana, con cierta altura y anchura”, explicó el académico universitario.
De acuerdo con Jorge Velasco, al aplicar el aislamiento social esta campana se “apachurra” y se hace más ancha, es decir, la incidencia de casos disminuye. Lo mismo pasa si las personas siguen las indicaciones higiénicas de lavarse las manos y la cara, los números de casos disminuyen. Por eso, es importante que las personas sigan dichas indicaciones.
No obstante, cuando terminan las medidas de distanciamiento social puede sobrevenir una segunda ola de infección, debido a que las personas que no se enfermaron salen y tienen contacto con algunos infecciosos y se contagian. Así se genera un nuevo brote.
Estas son las predicciones primeras de un modelo matemático similar a los que se han aplicado para el coronavirus. Los modelos matemáticos son una herramienta muy poderosa para controlar las epidemias, siempre y cuando se trabaje en coordinación con equipos multidisciplinarios, médicos, jefes de salud pública y epidemiólogos, un equipo mucho más efectivo, explicó el investigador.
Con esto se puede entender el efecto poblacional de las diferentes medidas que los gobiernos forman para controlar la enfermedad.
Tiempo de contagio
El número reproductivo del virus calculado en China es de 2.5 por persona, esto significa que una persona contagia a poco mas de dos durante un tiempo llamado periodo infeccioso.
Existe además el período intergeneracional, que es el tiempo que pasa entre que alguien se enferma y contagia a otro. Para el coronavirus se calculó entre cuatro y seis días, poco menos de una semana. Como ejemplo, para un número reproductivo igual a 2, si a principios de un mes se tiene una persona infectada, ésta contagiará aproximadamente a dos (21) en la primera semana, en la segunda se infectarán cuatro (22), de tal forma que a finales del mes habrán aproximadamente 16 (24) personas contagiadas.
Estas 16 personas contagiarán a 32 (25) y después a 64 (26) y posteriormente a 128 (27) en la séptima semana. “Las epidemias empiezan despacio, primero no infecta a muchos, pero después el incremento se vuelve muy rápido”.
No obstante, las medidas de contención (aislarse socialmente) se ejecutan para disminuir el número reproductivo para que en la séptima semana no haya 128= 27 casos y reducirlo a 1.7, (1.7)7 = 41 casos, una cifra menos elevada. Esto se logrará esencialmente con las medidas de distanciamiento social como no saludar de cerca, lavarse las manos y la cara, etc.
La ciencia no brinda cifras exactas
“Cuando surge una epidemia no sabemos qué tan grave será, pero los modelos matemáticos nos dan una idea”. Para caracterizar con certeza una enfermedad se debe estudiar su evolución en el día a día, cómo cambian los datos, cómo cambia y actúa la población con respecto al virus. “Así, podemos ajustar y realizar las estimaciones”.
En Wuhan, China, hubo varios intentos de predecir cuál sería la incidencia por día y total de infectados, pero pocos acertaron. “Calculaban 10 mil o 15 mil personas, menos del total de infectados”.
El Covid-19 ha ido modificándose y cada población del mundo es diferente. Por ejemplo, Wuhan, China es un lugar moderadamente templado y húmedo en invierno, pero México, tiene condiciones climáticas completamente distintas, con una población diversa y posiblemente evolucionará de forma diferente, pero su infecciosidad y mortalidad inducida seguirán siendo aspectos que vigilar con mucho cuidado, concluyó el académico universitario.