También se prevén más de 100 pacientes en terapia intensiva y más de cientos de fallecimientos hasta inicios del año que viene. Se trata de un análisis realizado por el Dr. Ernesto Kofman, investigador principal del CONICET.
Luego de que en los primeros meses de pandemia los casos de coronavirus parecían “pasar de largo” en el departamento La Capital, desde principios de agosto los contagios van el ascenso. De continuar esta tendencia, un estudio proyecta que habrá más de 400 casos diarios a principios de noviembre.
Se trata de un análisis de las posibles evoluciones de las curvas de contagios y muertes para las próximas semanas elaborado por el Dr. Ernesto Kofman, investigador principal del CONICET y profesor asociado en la Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura de la Universidad Nacional de Rosario.
Muertes
En cuanto a las proyecciones de las víctimas fatales, el experto explica al no haber aún muchas personas fallecidas ni contar con datos certeros sobre la duración promedio de internaciones en terapia para hacer un ajuste, se utilizaron parámetros similares a los más recientes de CABA (2% de mortalidad, con 1.8% de los casos requieren terapia durante un promedio de 14 días). En la tasa de mortalidad, el modelo tiene en cuenta el tiempo promedio desde el diagnóstico hasta el fallecimiento.
Teniendo en cuenta los datos correspondientes al departamento La Capital hasta el 22 de agosto, se obtiene que el valor de R que mejor ajusta desde el 2/8 hasta el 12/8 es R=1.55. Se toma ese periodo porque es la última fecha observable con los datos utilizados, ya que hay un retardo promedio de alrededor de 11 días entre contagio y diagnóstico.
Por ende, el modelo prevé llegar hasta más de 400 casos diarios a principios de noviembre, con más de 100 pacientes en terapia intensiva y más de cientos de fallecimientos hasta principios del año que viene. El estudio advierte que, de persistir esta velocidad de crecimiento, es probable que el sistema sanitario tenga problemas a mediano plazo.
Proyecciones
Las proyecciones se basan en un modelo SEIRD, que simula la dinámica de contagios del virus en función de un parámetro en principio desconocido (R) que representa cuántas personas contagia un infectado. Este parámetro se ajusta mediante un algoritmo de optimización de manera que la curva que predice el modelo se parezca lo más posible a la curva real hasta la fecha en la que hay datos.
Cabe aclarar que la serie de datos es aún corta para establecer resultados confiables. Sin embargo, se espera que el comportamiento cualitativo se aproxime bastante a las curvas. A su vez, se estima que “en cierto punto parte de la población, por conciencia o temor, comience a distanciarse frente el aumento exponencial de casos, reduciendo dicho factor. Esto puede modificar favorablemente la evolución de las curvas, retrasando el momento en el que ocurre el número máximo de contagios y bajando su valor del pico”, sostiene Kofman en su reciente estudio.
“Es importante tener en cuenta que allí están en fase de aislamiento, algo que cumpliría buena parte de la población de riesgo (lo que explica la baja tasa de mortalidad y de internación). Para que estos indicadores se repitan aquí, es fundamental que haya medidas estrictas de aislamiento para la población de riesgo”, aclara.
Perfil del investigador
Ernesto Kofman es doctor en Ingeniería, y profesor asociado en la Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura de la Universidad Nacional de Rosario. Además, es investigador principal de CONICET y vicedirector del CIFASIS (Centro Franco Argentino de Ciencias de la Información y Sistemas).
Respecto al tema coronavirus, está trabajando en un proyecto con personal de la UBA y CONICET para realizar proyecciones que ayuden a la toma de decisiones en provincias y municipios del país. El grupo de trabajo elabora análisis de la propagación de casos a nivel nacional y a distintos niveles locales. Dentro de dicho proyecto, está actualmente a cargo de las proyecciones para la provincia de Santa Fe.
