Un equipo multidisciplinar de investigadores de la Universidad de Alicante (UA) y el Instituto de Salud Carlos III de Madrid ha desarrollado un modelo matemático capaz de estimar de forma precisa el número de contagios diarios por covid-19, un parámetro esencial para comprender la dinámica de una epidemia.

Diseñan un modelo matemático que predice el resultado de la extubación en pacientes adultos

La metodología diseñada se denominada REMEDID (por las siglas en inglés de "Retrospective Methodology to Estimate Daily Infections from Deaths"), según un comunicado de la UA. Este trabajo, publicado en la revista "Scientific Reports", "ayuda a analizar y comprender la dinámica de la pandemia y a evaluar a diferentes escalas espaciales y temporales la eficiencia de las medidas adoptadas", según el coordinador del equipo, el doctor en Biología e investigador del Instituto Multidisciplinar para el Estudio del Medio "Ramon Margalef" de la UA, César Bordehore.

REMEDID permite, según la nota de prensa de la UA, el cálculo de series temporales de infecciones diarias a partir de series temporales de muertes diarias. "Las series temporales de alta fidelidad de cada parámetro de una epidemia son cruciales para ejecutar modelos epidemiológicos fiables. Partimos de la base de que, en los primeros meses de pandemia, los datos de infecciones oficiales están muy sesgados a la baja", ha explicado Bordehore.

El sesgo de los datos

El equipo de expertos ha aplicado este preciso modelo matemático a series temporales estimadas de infecciones, entre el 8 de enero y el 29 de noviembre de 2020, en España. "Los resultados muestran que los contagios probables fueron entre 35 y 42 veces más que los oficiales el 14 de marzo, cuando el Gobierno decretó el confinamiento nacional", ha apuntado el profesor del Departamento de Matemática Aplicada de la UA y primer autor del artículo, David García.

Cómo será el coronavirus dentro de una década: un estudio predice cómo podría evolucionar su gravedad

Según este trabajo, el primer contagio en España pudo producirse entre el 8 y el 9 de enero de 2020, unos 43 días antes de los registros oficiales durante la primera ola. "Los estudios de serología realizados por el Instituto de Salud Carlos III nos han dado una estimación realista del número total de infecciones, mostrando que los datos oficiales estaban subestimados. La metodología REMEDID complementa estos estudios, reconstruyendo la evolución temporal de dichas infecciones", según García.

Por otro lado, detallan, "el confinamiento nacional tuvo un efecto inmediato en la transmisión del virus, como demuestra la rápida disminución de la pendiente en torno al día 14 de marzo. Esta inmediatez en la bajada de la transmisión (la R epidemiológica) no se apreciaba en los datos oficiales de infectados".

Esta metodología es útil para perfeccionar los modelos y mejorar el conocimiento de la dinámica de la pandemia, incluida la eficacia de las diferentes medidas adoptadas para aplanar la curva y diseñar medidas seguras posteriores al cierre, según el comunicado de la UA.

"Podrían obtenerse modelos más realistas y precisos mediante el uso de un número diario de infecciones más confiable proporcionado por REMEDID, lo que, a su vez, mejoraría el resultado de los modelos y las comparaciones de las diferentes medidas de ralentización de la transmisión", ha indicado Bordehore.

Además de David García y César Bordehore, este trabajo ha sido desarrollado por los investigadores María Isabel Vigo, del Departamento de Matemática Aplicada de la UA; Eva S. Fonfría y Miriam Navarro, del Instituto Multidisciplinar para el Estudio del Medio "Ramón Margalef" de la UA; y Zaida Herrador, del Instituto de Salud Carlos III de Madrid.