CULTURA|CIENCIA
Simulación consideró variables como la edad, desplazamiento de la población y tres medidas distintas en relación con el establecimiento de cuarentenas. En ese contexto, se determinó que la más efectiva de las estrategias modeladas hasta ahora consistía en un régimen adaptativo de confinamiento. Científicos avanzan, también, en una simulación que involucra a todas las comunas del país y cuyos resultados debieran estar disponibles en los próximos días.
Desde sus casas y laboratorios virtuales, investigadores del Instituto de Ecología y Biodiversidad, IEB, están generando herramientas que podrían ayudar a mitigar la actual crisis sanitaria por coronavirus en Chile. Derek Corcoran, junto a un equipo de científicos, desarrolló un modelo predictivo sobre propagación del COVID-19 en todas las comunas de Santiago, a través del cual fue posible simular el avance de contagios y su gravedad en diferentes sectores de la Región Metropolitana.
La novedad de esta herramienta epidemiológica es que modela la dinámica poblacional, considerando el grado de susceptibilidad a ser contagiado de acuerdo a la edad. También, involucra los desplazamientos de los habitantes a través de datos obtenidos por el uso de teléfonos celulares y redes sociales. Asimismo, se analiza cómo cambia el panorama según las decisiones gubernamentales. Esto es: cuando se establece cuarentena, cuando esta se levanta o, bien, cuando se instituye una modalidad adaptativa de confinamiento.
¿Pero de qué se trata de todo esto y cuáles son los principales resultados que se encontraron? Vayamos por parte.
El modelo SEAIHRF, basado en una herramienta española, se denomina así porque considera casos: susceptibles (S), expuestos (E), asintomáticos (A), infectados (I), hospitalizados graves (H), recuperados (R) y fallecidos (F). Para su adaptación a la realidad chilena, los investigadores –quienes trabajan en modelos de propagación en el campo de la ecología– generaron tres simulaciones, considerando como día 1 el 23 marzo, fecha en que se estableció la primera cuarentena para las comunas de Independencia, Santiago, Providencia, Ñuñoa, Vitacura, Las Condes y Lo Barnechea.
Así, la primera simulación, que se prolongó por cien días, se realizó no renovando la cuarentena en estas comunas, después de los primeros siete días. La segunda prueba se efectuó estableciendo esta modalidad de confinamiento para toda la región durante un período total de cien días. Y la tercera simulación consideró un manejo adaptativo para toda la región, donde se analizó la prevalencia del virus en la población.
Esto último implicó lo siguiente: contabilizar a diario el número de casos confirmados activos por COVID-19 en cada comuna. Y cuando se superaba el umbral de 40 casos por cada 100 mil habitantes, solo entonces se gatillaba la medida de confinamiento. Del mismo modo, la medida contempló no levantar la cuarentena mientras no se lograra bajar de ese umbral.
Según explica Derek Corcoran, este último escenario de simulación es el que resultó ser más efectivo para la disminución de pacientes graves y fallecidos. “Nuestros resultados preliminares tienen que ver con las primeras siete comunas en las que se decretó cuarentena, probando qué pasaría con las diferentes estrategias en función de estos sectores. Y sobre la base de ello, lo que observamos es que si la cuarentena se levantaba de inmediato, algo que en la práctica no pasó, se desarrollaba el peor escenario. Esto, porque la curva se mantenía a la misma altura y el número de infectados permanecía muy alto. Por otro lado, si se establecía cuarentena prolongada para todas las comunas de la Región Metropolitana, se vio que prácticamente no bajaba la altura de la curva, sino que solo se retrasaba el número máximo de personas en UCI. Entonces, lo que eso nos decía es que no estábamos obteniendo un beneficio total, sino que esta medida, más bien, solo nos estaba dando un tiempo extra para prepararnos”, explica el investigador de la Universidad Católica de Chile.
En este contexto, el científico subraya que el mayor beneficio se reportaba al realizar la cuarentena adaptativa, “que es bastante similar a lo que está ocurriendo actualmente”.
Al respecto, el estudio detalla que este tipo de manejo es la única estrategia, de las analizadas hasta ahora, que logró disminuir el número de pacientes graves y el máximo de fallecidos en la mayor parte de las comunas. Así, en aquellas donde se presenta una disminución considerable, el número de fallecidos disminuye en más de 7.500, como es el caso de la Florida. Sin embargo, también se observó que en comunas como Santiago (disminución de 12 mil a 10 mil) y Maipú (disminución de 11.500 a 10 mil), se mantuvo un alto número de fallecidos.
Este modelo en particular, además de considerar una estructura epidemiológica y etaria con distintos grados de susceptibilidad, tomó en cuenta la estructura espacial, es decir, la división político-administrativa (regiones y comunas). Esto implica la posibilidad de movimiento de individuos entre sitios donde la infección efectivamente ocurre, variable que pudo ser explorada a través de datos que registran el movimiento de teléfonos celulares. Estos registros fueron capturados en el año 2017 y contrastados con otros más actuales, obtenidos por el uso de redes sociales.
En este estudio –que se está ampliando a todas las comunas del país, con sus diferentes escenarios de simulación– también está participando Pablo Marquet, investigador del IEB y quien además integra una mesa de trabajo en la que diferentes especialistas exponen sus modelos epidemiológicos, con el fin de aportar a la toma de decisiones en materia de salud pública. “En esta mesa hay muchos modelos con diferentes variables y fortalezas en los que se está trabajando. La idea también es hacer una coordinación y que podamos ir cotejando entre todos que las simulaciones partan de parámetros similares”, asegura Corcoran.
Así, esta investigación aún en curso otorga diversas propiedades para evaluar distintas medidas de mitigación en el manejo espacial de la epidemia, abriendo la posibilidad de evaluar la progresión de nuevos focos de infección entre las unidades territoriales de interés.
¿Ecólogos trabajando en modelamiento epidemiológico? Sí, y esto porque los investigadores ya saben cómo desarrollar estrategias similares para sus estudios medioambientales. “Esta tarea es altamente positiva, y muchos científicos desde múltiples ramas están intentando colaborar en esta crisis mundial, dejando a un lado otros estudios que se estaban haciendo. En nuestro caso, hemos trabajado mucho en ecología espacial, desarrollando conocimientos y herramientas que muestran cómo la dispersión y movimiento son importantes en los fenómenos ecológicos. Es por eso que desde ahí buscamos aportar y responder a la problemática actual”, puntualiza el investigador.
