Número 539
1 de noviembre de 2021
LA EPIDEMIOLOGÍA MATEMÁTICA, RECURSO ÚTIL PARA PREDECIR
EL CURSO DE LAS PANDEMIAS
*Brinda elementos para tomar decisiones y generar políticas para enfrentar emergencias sanitarias
La epidemiología matemática estudia el desarrollo de las epidemias mediante la construcción de modelos cuantitativos y gracias a la aplicación de ecuaciones diferenciales es posible pronosticar el curso de los contagios para tomar decisiones y medidas contra emergencias sanitarias, afirmó el doctor Marco Antonio Zepeda Zepeda, académico de la Universidad Autónoma Metropolitana (UAM)
Si bien los registros y estadísticas vitales con información poblacional para hacer cálculos del tipo empezaron a construirse desde el siglo XVI, a partir de la pandemia de COVID-19 cobraron renovada importancia, reconoció al dictar la conferencia Dinámica epidemiológica, organizada por la División de Ciencias Biológicas y de la Salud de la Unidad Xochimilco.
“Al principio de la emergencia sanitaria muchos gobernantes declararon no estar preocupados pues –a su juicio– contaban con sistemas para enfrentar el virus, pero la grave evolución del padecimiento obligó a la mayoría de los países a aplicar medidas drásticas para reducir la propagación”.
Inicialmente, “el gobierno de España expresó que podía enfrentar la epidemia, pero dos meses después tuvo que declarar el estado de alarma y decretó la permanencia en casa y las salidas limitadas sólo para la compra de alimentos o medicamentos, además de que fueron cancelados espectáculos masivos y cerrados bares, restaurantes y las fronteras”, recordó el investigador del Departamento de Atención a la Salud.
En gran parte del mundo fueron trivializados los efectos de la pandemia, incluso la Organización Mundial de la Salud (OMS) hizo una declaración tardía de la crisis sanitaria hacia finales de febrero de 2020, cuando en Europa ya tenían un mes con el virus y en China el primer caso reportado se había conocido en noviembre de 2019.
El primer ministro británico Boris Johnson declaró que esperarían la inmunidad de rebaño, en tanto Ángela Merkel, canciller de Alemania, entendió el concepto y desarrollo de la epidemiología matemática y señaló que su país no esperaría que se infectara 70 por ciento de la población, pues de hacerlo las consecuencias serían graves.
Zepeda Zepeda afirmó que la pandemia de COVID-19 trajo a la luz la relevancia de la epidemiología matemática y la necesidad de que las entidades gubernamentales apliquen métodos del tipo para diseñar las medidas preventivas aplicables.
Históricamente, “el médico italiano Girolamo Fracastoro hablaba del contagio vivo al investigar la sífilis en el siglo XVI. En tanto John Graunt fue un demógrafo inglés y epidemiólogo que elaboró en el siglo XVII la tabla de vida y la probabilidad de sobrevivir, por lo que es considerado uno de los padres de la estadística y de la demografía, mientras que en el siglo XVIII el matemático suizo Daniel Bernoulli usó un método para evaluar la efectividad de la técnica de inoculación contra la viruela.
Posteriormente William Farr, epidemiólogo londinense del siglo XIX, se interesó en el estudio cuantitativo de la transmisión de las enfermedades y formuló la Ley de Farr. La importancia de su contribución fue la incorporación del tiempo como variable para tratar de ubicar la tendencia del número de infectados.
El docente del Área de Investigación Salud y Sociedad dijo que el comportamiento de una epidemia en un primer momento tiene una velocidad mayor y una aceleración superior a uno, pero llega a un punto en que ésta ya no crece para luego tener una aceleración negativa.
En la conferencia destacó las contribuciones del doctor John Snow (1813-1858), quien al analizar una epidemia de cólera en Londres logró demostrar que el uso del agua contaminada de un pozo había expandido el contagio entre la población.
En tanto que Wiilliam Oglivy y Anderson Gray formularon un modelo matemático que integraba variables para estudiar las epidemias y desarrollaron el SIR (Susceptible-infectado- recuperado temporal) compuesto de tres ecuaciones diferenciales con funciones ordinarias no lineales, donde la solución de una ecuación condiciona la respuesta de la siguiente.
La propuesta considera que la población al inicio está formada por individuos susceptibles de infectarse, después ingresa un grupo de gente enferma que puede contagiar a otros y por último una población de recuperados.
El doctor Zepeda Zepeda explicó que R0 (R cero) es un componente del sistema de ecuaciones diferenciales que muestra el potencial promedio de contaminación de una persona enferma y que puede afectar a una población susceptible.
Ese indicador para COVID-19 puede tomar un valor en París, Francia, pero diferente en México, Nueva York o Puebla, por tanto, el R0 no está dado, sino que depende de condiciones sociales, biológicas y de las medidas que se adopten para aminorar las infecciones, concluyó.
