CIDE y Stanford desarrollan modelo matemático de proyecciones sobre COVID-19
Viernes, Abr. 17, 2020
 
CIDE y Stanford desarrollan modelo matemático de proyecciones sobre COVID-19

 

Ciudad de México, 17 de abril, 2020.  Al día de hoy existen 2,078,605 infectados alrededor del mundo a causa del coronavirus, de acuerdo con el último balance de la Organización Mundial de la Salud (OMS), y en México, al día de ayer, existen 6,297 casos confirmados. Ante este panorama, la comunidad científica ha comenzado a realizar diferentes esfuerzos para contribuir a generar soluciones respecto a las consecuencias del COVID-19.

Un equipo de trabajo del Centro de Investigación y Docencia Económicas (CIDE) de la sede Región Centro, liderado por el profesor investigador de la División de Administración Pública (DAP) y miembro del Programa de Política de Drogas (PPD), Fernando Alarid-Escudero, en colaboración con un equipo de trabajo de la Universidad de Stanford liderado por el profesor, Jeremy Goldhaber-Fiebert, desarrollaron un modelo matemático de proyecciones sobre los efectos de las distintas prácticas de mitigación sobre COVID-19, que permitirá a los líderes del sector salud tomar mejores decisiones: SC-COSMO (Stanford-CIDE COronavirus  Simulation  MOdel).

“Es un modelo matemático compartimental; es decir, es un modelo epidemiológico matemático de cómo evoluciona la enfermedad”, mismo que puede analizar diferentes regiones. “También es (un modelo) mecanístico, pues se modelan los mecanismos en los cuáles los individuos interactúan entre sí”, explicó en entrevista el Dr. Fernando Alarid-Escudero.

SC-COSMO incorpora demografía realista y considera a los individuos susceptibles, a los expuestos, los infectados y los recuperados, y los analiza conforme a los patrones de contacto para la transmisión.  A partir de este análisis, se puede calcular la evolución de cómo las personas se van convirtiendo en infectados y desarrollarán la enfermedad COVID-19.

Señaló que la importancia del modelo radica en que se pueden proyectar los efectos de las diferentes prácticas de mitigación y saber qué pasaría con la pandemia en el mediano y largo plazo, así como tomar medidas en la administración de recursos del sector salud.

 

Sinergias académicas ante la pandemia   

El proyecto SC-COSMO nació a raíz de una reunión de trabajo entre ambos profesores que se conocen de tiempo atrás por ser miembros de la Sociedad para la Toma de Decisiones Médicas (SMDM, por sus siglas en inglés). El Dr. Alarid-Escudero expresó su interés en generar un modelo del COVID-19, ya que tiene experiencia previa en la construcción de estos modelos matemáticos para enfermedades infecciosas. Esta idea llamó la atención del Dr. Jeremy Goldhaber-Fiebert, de la Universidad de Stanford, quien ya había tenido esta misma idea y comenzaron a platicar al respecto.

A finales de febrero, los doctores  Fernando Alarid Escudero y Jeremy Goldhaber-Fiebert, de forma independiente, comenzaron a revisar los datos que se tenían sobre la enfermedad, analizarlos, implementar técnicas y metodologías desarrolladas por separado previamente y se comenzó a desarrollar el modelo. A mediados de marzo se habló formalmente de la colaboración de los dos académicos en el proyecto.

Construyeron un modelo matemático realista, que simula la pandemia de COVID-19 en diferentes países y contextos. El proyecto ha sido adaptado a México, Estados Unidos, Brasil y se está adaptando a India,  y está basado en información demográfica y geográfica de las diferentes poblaciones.

SC-COSMO está diseñado para ser un sistema dinámico, donde constantemente se adquiera nueva información de la pandemia y de las decisiones que se están tomando. De esta manera se favorecerá a construir escenarios realistas y las proyecciones generarán datos útiles para la realización de políticas públicas.

 

Casos confirmados vs casos sospechosos  

En la construcción del modelo SC-COSMO se evaluó un componente importante: los casos no confirmados, mismo que permitiría hacer las proyecciones con mayor certeza de la pandemia.

En los diferentes territorios se deberá trabajar en la Tasa Diagnóstico de Casos (TDC); es decir, por cada individuo que se diagnostica con COVID-19, cuántos más ya existen en la población que tienen la infección, pero no han sido confirmados. Al respecto el Dr. Fernando Alarid-Escudero comentó “esto es un punto clave que determina la evolución de la epidemia en cuanto a las proyecciones”.

En caso de existir, SC-COSMO utiliza la TDC que los gobiernos proporcionan para hacer proyecciones de hospitalizaciones, casos confirmados y dar escenarios a los tomadores de decisiones. Cuando no se tiene información sobre la TDC, se generarán proyecciones asumiendo distintos escenarios plausibles.

“Pensemos en el peor de los escenarios. Los hospitales se van a saturar en un mes, entonces se tiene un mes para planear y organizar desde ahora los recursos e incluso expandir la capacidad hospitalaria”, por ello la importancia de un modelo como éste, comentó el Dr. Alarid-Escudero.

Otros factores importantes a considerar son el tiempo que un individuo permanece infeccioso y la sintomatología, ya que es indispensable saber exactamente cuándo inició la enfermedad y no sólo cuándo se observa, pues hay un desfasamiento importante que debe ser tomado en cuenta.

 

Las Ciencias de la Decisión, pieza fundamental en SC- COSMO  

Una de las herramientas fundamentales para la construcción del modelo matemático SC-COSMO fueron las Ciencias de la Decisión. Tienen su origen en el área de políticas públicas de la salud y se pueden aplicar a distintos contextos. Es una ciencia interdisciplinaria que contempla a las matemáticas aplicadas, la estadística, la bioestadística, la epidemiología, la ingeniería en temas de optimización, la economía y las ciencias del comportamiento.

En México, actualmente no se cuenta con un programa de Ciencias de la Decisión. El Dr. Alarid-Escudero, perteneciente a la base docente de la Maestría en Métodos para Análisis de Políticas Públicas (METPOL) y de la Licenciatura en Políticas Públicas (LPP) del CIDE, busca integrar algunas materias a los programas académicos para insertar líneas de investigación relacionadas e ir generando interés en el área y entrenar a los estudiantes con esta metodología.

SC-COSMO es parte de otros proyectos preliminares de Centros Públicos de investigación CONACYT para trabajar en conjunto con el Gobierno Federal. Se está haciendo un ejercicio comparativo de los diferentes modelos que otras instituciones han desarrollado.

En el proyecto SC-COSMO participan varios miembros de la comunidad CIDE. El equipo que lidera el Dr. Fernando Alarid-Escudero está conformado por la Dra. Yadira Peralta, la Dra. y Mtra. Andrea Luviano, la Mtra. Marcela Pomar, la alumna de la LPP, Regina Medina y el licenciado y estudiante de la METPOL, Hirvin Díaz.

El Dr. Fernando Alarid Escudero es Ingeniero Biomédico por la Universidad Autónoma Metropolitana, Maestro en Economía por el CIDE y Doctor en Políticas de Salud, con especialización en Ciencias de la Salud, por la Universidad de Minnesota. Actualmente es profesor investigador en la División de Administración Pública (DAP) y miembro del Programa de Políticas de Drogas (PPD) en el CIDE Región Centro y es nivel 1 en el Sistema Nacional de Investigadores (SNI). El Dr. Alarid-Escudero es parte de la Red de Modelos de Intervención y Vigilancia del Cáncer (CISNET), consorcio de investigadores patrocinados por el Instituto Nacional de Cancerología (NCI) de Estados Unidos. También es asesor técnico del Instituto Canadiense de Información de Salud (CIHI) y miembro fundador de los grupos de trabajo Análisis de decisiones en R para Tecnologías en Salud (DARTH) y la Red Colaborativa de Valor de la Información (ConVOI). Sus áreas de investigación están centradas en el desarrollo y uso de modelos estadísticos y matemáticos para identificar estrategias de prevención, control y tratamiento de enfermedades. Además, está interesado en la construcción de métodos para cuantificar el valor de futuras investigaciones.

Consulta el modelo SC-COSMO en el siguiente enlace:  https://www.sc-cosmo.org/


Síguenos