El enorme impacto y la variabilidad de las circunstancias complican el cálculo
02 nov 2020 . Actualizado a las 10:39 h.El director del Centro de Coordinación de Alertas y Emergencias Sanitarias (CCAES), Fernando Simón, fue demoledor en su primera comparecencia de la semana, tras el decreto del estado de alarma: «En la tercera semana de noviembre la situación será muy crítica para las ucis y en parte para la hospitalización en general. No sé si colapsará. No sabemos cuántas semanas va a durar esta progresión de la transmisión ni si las medidas tendrán efecto».
El análisis de datos cruzados a gran escala y los modelos matemáticos predictivos fueron claves en la lucha inicial contra el coronavirus. Sin embargo, esta herramienta no parece ser tan útil ahora. Simón añadió: «Será difícil la interpretación de los modelos predictivos en las próximas semanas. Con la variabilidad de las medidas, son ejercicios teóricos que hay que interpretar con prudencia».
Jesús Gómez Gardeñes, investigador del Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos de la Universidad de Zaragoza y uno de los autores del algoritmo que permitió seguir la evolución de la epidemia en la primera ola explica que «es más difícil pero no por el virus, sino por nuestros mecanismos de contención. Por ejemplo, tuvimos que activar parámetros como el rastreo, que antes no existía». «Otro ejemplo es el número de PCR. Antes solo se realizaban a pacientes graves hospitalizados. Todos los demás no contaban como positivos. Ahora tras el estudio de seroprevalencia se sabe que el número de infectados era diez veces más. Estos parámetros, como la distancia social, el modo en que la gente interactúa según el entorno, grupos de edad... es información que tenemos que adaptar», describe.
