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En las últimas semanas, todos nos hemos familiarizado un poco más con los modelos epidemiológicos. Estos cálculos, que hacen estimaciones sobre cuántas personas tienen probabilidad de enfermarse, necesitan una cama de hospital o mueren por coronavirus, están guiando las políticas públicas, y nuestras expectativas sobre lo que depara el futuro.

Pero si miras a las modelos, no están realmente de acuerdo.


Muertes por coronavirus de EE. UU. En cinco pronósticos diferentes



Las muertes reportadas son promedios consecutivos de 7 días. Las líneas difieren sobre si incluir aproximadamente 5,000 muertes probables en la ciudad de Nueva York. Últimas proyecciones del modelo para Northeastern, I.H.M.E. y M.I.T. son el 21 de abril; Columbia es el 19 de abril; Imperial es el 13 de abril.

La tabla anterior incluye las predicciones de cinco modelos principales de muertes por coronavirus de EE. UU. Hasta el 30 de mayo, la mayoría de ellas estandarizadas y compiladas por un equipo de la Universidad de Massachusetts Amherst.

Verá diferencias en qué tan alto es probable que llegue el pico de muertes, y en qué tan lejos estamos de ese pico.

La mayoría de los modelos que se muestran arriba predicen que el país ya pasó o está cerca del número máximo de muertes por esta ola de la epidemia, suponiendo que las restricciones actuales no estén relajadas. Pero estiman un rango de muertes totales, de 60,000 a 100,000, hasta el 23 de mayo.

Estos modelos utilizan diferentes técnicas para proyectar el futuro. Pero la mayoría de ellos comparten una suposición básica importante: se basan en la noción de que el régimen actual de órdenes de quedarse en casa y el distanciamiento social continuará. Y casi todos cortaron sus predicciones después de dos meses o menos, a pesar de que los epidemiólogos creen que la pandemia de coronavirus estará con nosotros por mucho más tiempo.

Por muy buenas que sean las estrategias matemáticas de los modeladores, muchos de los hechos descriptivos sobre el virus aún no están claros. Los investigadores no están seguros de la velocidad a la que mueren las personas infectadas o de la transmisión a otras personas. No saben con certeza cuántas personas ya han sido infectadas y tienen alguna inmunidad contra la enfermedad, o cuánto durará esa inmunidad. Incluso el recuento de muertes por coronavirus en sí es incierto.

Además de los desafíos habituales, recientemente se les pidió a los modelos que lidiaran con una gran revisión en el número de muertes que se cree que son causadas por el coronavirus en Nueva York.

Varios epidemiólogos dijeron que era difícil esperar que los modelos ofrecieran pronósticos precisos en este punto porque se basan en datos tan inciertos. “Es como tratar de reparar un automóvil mientras todavía está funcionando”, dijo Andrew Noymer, profesor asociado de salud pública en la Universidad de California, Irvine.


El rango de posibilidades en las proyecciones de muerte puede ser grande.



Las muertes reportadas son promedios consecutivos de 7 días. Las líneas difieren sobre si incluir aproximadamente 5,000 muertes probables en la ciudad de Nueva York. M.I.T. intervalos de confianza calculados, pero eligieron no incluirlos.

El modelo más frecuentemente citado por la Casa Blanca es de investigadores del Instituto de Métricas y Evaluación de Salud en la universidad de Washington. Realiza sus estimaciones comparando la trayectoria reciente del coronavirus en los Estados Unidos con la de los países más avanzados en sus epidemias. Ese método les permite estimar una trayectoria sin tener que conocer demasiados datos sobre la enfermedad en sí. Este modelo ha tendido a ser menos pesimista que los otros en los próximos meses; La Casa Blanca ha citado su estimación de alrededor de 60,000 muertes en los próximos meses. Los epidemiólogos han criticado pública y ruidosamente su diseño.

Los otros modelos, incluidos los de Universidad del Noroeste y Universidad de Colombia, que se basan en la teoría epidemiológica, usan estimaciones sobre cuán contagioso es el virus, cuánto tiempo tarda la gente en recuperarse y qué porcentaje de personas infectadas con diferentes factores de riesgo desarrollará una enfermedad grave o morirá. En teoría, tales métodos son más precisos, porque se basan en las formas en que las enfermedades realmente se propagan y matan a las personas en diferentes circunstancias. Pero debido a que todos estos modelos descansan sobre una base inestable de conocimiento sobre el virus, varios de ellos también han estado en conflicto con los recuentos de muertes recientes, y sus proyecciones varían.

“Queremos que proporcionen más información de la que pueden”, dijo Jeffrey Shaman, coautor del modelo Columbia, quien dijo que los modelos aún eran valiosos para mostrar una gama de lo que podría suceder. “Tenemos incertidumbre sobre la incertidumbre sobre la incertidumbre”.

Pero siguen siendo la mejor guía, ya que los responsables políticos y los ejecutivos de los hospitales tratan de planificar cuántas camas de hospital o ventiladores, o cuánta capacidad de morgue necesitan. Eso no significa que los modelos hayan sido tan útiles como quisieran los encargados de la formulación de políticas: Nueva York confió en modelos que le dijeron que creara mucho más capacidad de camas y ventiladores de lo que parecía necesitar.

Investigadores en el Laboratorio Nacional de Los Alamos han lanzado un modelo con predicciones a nivel estatal que supone que las intervenciones de distanciamiento social continuarán. Sus predicciones para el estado de Nueva York incluyen una amplia gama de posibilidades, que incluyen totales acumulativos de menos de 25,000 muertes y más de 60,000 muertes para fines de mayo. Cuatro de los otros modeladores están publicando estimaciones para estados individuales, así como para la nación en su conjunto.


Muertes por coronavirus del estado de Nueva York en cinco pronósticos diferentes



Las muertes reportadas son promedios consecutivos de 7 días. Las líneas difieren sobre si incluir aproximadamente 5,000 muertes probables en la ciudad de Nueva York. Modelo de Los Alamos disponible solo a nivel estatal. Columbia, Los Alamos y Northeastern incluyen intervalos del 80%. I.H.M.E. muestra un intervalo del 95%. M.I.T. intervalos de confianza calculados, pero eligieron no incluirlos.

Nicholas Reich, un bioestadístico que dirige un laboratorio de pronóstico de gripe estacional en la Universidad de Massachusetts Amherst, dijo que era importante recopilar los resultados de todos los modelos, debido a la incertidumbre en torno a todas las proyecciones.

“Si solo está mirando un modelo, no está viendo la diversidad completa de lo que podría suceder”, dijo Reich, quien lidera el equipo que agregó los datos.


Cómo han cambiado con el tiempo las diferentes proyecciones de muertes en EE. UU.



Las muertes reportadas son promedios consecutivos de 7 días. Las líneas difieren sobre si incluir aproximadamente 5,000 muertes probables en la ciudad de Nueva York.

Una revisión de todos estos modelos muestra cuánto se están adaptando a la nueva información. Las proyecciones cambian, a medida que los nuevos recuentos de muertes y las investigaciones de salud pública los acercan a comprender cómo se comportan la enfermedad y las personas a las que afecta. La mayoría de las proyecciones han reducido su número esperado de casos y muertes en las próximas semanas.

Aunque a algunos políticos les gusta tratar los modelos como precisos, todos incluyen grandes grupos de incertidumbre en torno a sus proyecciones principales. En algunos casos, los números reales han terminado fuera de estos rangos con más frecuencia de lo que deberían, una señal de que los modeladores han subestimado lo poco que saben.

Samuel Clark, demógrafo en la Universidad Estatal de Ohio, dice que ha estado observando de cerca el modelo desde Colegio Imperial de Londres para tener una idea de cómo la epidemia podría responder a diferentes escenarios, pero actualmente no espera que ninguno de los modelos funcione como bolas de cristal.

“Están basando su modelo en muy pocos datos, y por eso tienen una gran incertidumbre”, dijo Clark.

Los errores pueden provenir de defectos metodológicos en los modelos. Y pueden provenir de errores en los supuestos sobre la enfermedad, como su tasa de mortalidad. Pero también pueden venir porque ningún modelo matemático puede estar seguro de qué acciones tomarán los gobiernos y los individuos ante una epidemia prolongada.

Actualmente, la mayoría de los estados han impuesto alguna forma de orden de quedarse en casa, y varias ciudades han requerido que las personas usen máscaras cuando trabajan y compran. Ese tipo de medidas están diseñadas para frenar la propagación del virus, para lograr una reducción en los casos y muertes que todos estos modelos esperan.

Pero la Casa Blanca ya comenzó los preparativos para que los estados aflojen tales restricciones una vez que los casos se reduzcan lo suficiente. Una vez que el comportamiento cambia, es probable que la propagación de la enfermedad también cambie, lo que significa que todos los modelos deberán recalibrarse. Los equipos del Imperial College de Londres y la Northeastern University publican proyecciones solo dentro de una semana en el futuro, porque a sus investigadores les preocupa que las políticas y las normas puedan cambiar rápidamente.

los Universidad de Colombia El modelo trata de anticipar esos posibles futuros diferentes. En nuestros gráficos anteriores, mostramos la salida del escenario medio del rango. Pero el modelo tiene tres resultados, basados ​​en diferentes estimaciones de cuánto trabajarán los gobiernos y las personas para reducir el contacto social cuando vean un aumento en los casos confirmados.




Las muertes reportadas son promedios consecutivos de 7 días. Las líneas difieren sobre si incluir aproximadamente 5,000 muertes probables en la ciudad de Nueva York.

Dimitris Bertsimas, coautor de un modelo de la Instituto de Tecnología de Massachusetts, dijo que su equipo se había negado a hacer predicciones a muy largo plazo, dada la incertidumbre política.

“Estamos razonablemente seguros de que hasta aproximadamente el 15 de junio habrá medidas significativas” para contener la propagación del virus, dijo Bertsimas, decano asociado de análisis de negocios de la Escuela de Administración Sloan de M.I.T. “Después de eso, Dios lo sabe”.

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