VOLVER

Share

Un modelo matemático pionero considera casos no detectados para simular el comportamiento del SARS-CoV-2

Un equipo de investigación liderado por la Universidad Complutense de Madrid con participación de la Universidad de Almería ha desarrollado un modelo matemático que permite estimar el impacto de las personas infectadas pero no detectadas y de las diversas medidas de control sobre la enfermedad. Esta herramienta ayudaría en la toma de decisiones ya que permite estimar, por ejemplo, el número de individuos que requerirían futuras hospitalizaciones.

Fuente: Universidad de Almería


Almería |
10 de junio de 2020

Un equipo de investigadores del grupo MOMAT de la Universidad Complutense de Madrid y de la Universidad de Almería ha diseñado un modelo matemático que permite simular el comportamiento del SARS-CoV-2 en un territorio teniendo en cuenta, como novedad, los casos no detectados, las hospitalizaciones y las medidas de control (como por ejemplo, medidas de distanciamiento entre personas) o la relajación de éstas.

El modelo matemático, llamado el θ-SEIHRD, permite estimar el impacto de las personas infectadas pero no detectadas y de las diversas medidas de control sobre la enfermedad.

El equipo liderado por Ángel Manuel Ramos, director del Instituto de Matemática Interdisciplinar (IMI) de la UCM, ha desarrollado una forma novedosa de incluir en el estudio los casos no detectados, es decir, a las personas que han tenido el virus pero que no han sido contabilizadas como contagiados al no haberles hecho la prueba (por ser, por ejemplo, asintomáticos).

“El modelo trata de reproducir los mecanismos biológicos y sociales de la epidemia, con sus características particulares, y el impacto de las medidas de control”, apunta Benjamin Ivorra, quien lleva ya una decena de años en el grupo de investigación.

La herramienta, presentada en Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, recibe el nombre de θ-SEIHRD y, a diferencia de modelos tradicionales como SIR o SEIR, incorpora la fracción de casos detectados entre el total de casos reales (detectados y sin detectar), permitiendo así estimar el impacto de los casos asintomáticos en la pandemia.

Al simular el comportamiento de contagios, hospitalizaciones y fallecimientos, el modelo “permite evaluar la eficiencia de las medidas de control y puede servir como herramienta de toma de decisión en el momento de diseñar planes de actuación contra el COVID-19, estimando, por ejemplo, el número de personas que se prevé que estén hospitalizadas o la importancia de aumentar la capacidad de detección para controlar la epidemia”, destaca Miriam R. Ferrández de la Universidad de Almería.

La aplicación en España tendrá que esperar

El θ-SEIHRD se trata de una adaptación de un modelo anterior diseñado para el virus del Ébola y que se ha ajustado a las características de la nueva enfermedad COVID-19. Los datos utilizados en la investigación son los correspondientes a China, si bien los expertos aseguran que la herramienta puede utilizarse en cualquier territorio, aplicando datos válidos correspondientes.

“La calidad de los datos es fundamental para proporcionar buenas estimaciones. Predecir la evolución de la enfermedad a largo plazo en las etapas tempranas del brote es una tarea muy compleja que conlleva muchas incertidumbres”, recuerda María Vela-Pérez, investigadora del IMI, reconociendo que en estos trabajos se han encontrado con dificultades por la falta de precisión de algunos datos y los errores que pueden provocar estos.

El grupo de investigación colabora, desde el inicio de la pandemia, con diversas entidades y grupos de investigación españoles e internacionales para aplicar el modelo al caso de España, de sus comunidades autónomas y de algunos otros países.

“Sin embargo, de momento, los datos oficiales de España a nivel global no tienen la calidad suficiente para poder aplicar el modelo a nuestro país”, resalta A.M. Ramos.

Por último, los investigadores reivindican el papel fundamental de las matemáticas en la pandemia, ya que proporcionan resultados a nivel cuantitativo (para estimar la evolución de un brote) y cualitativo (por ejemplo, para diseñar planes de control).


Share

Últimas publicaciones

Demuestran por primera vez en el mundo una drástica reducción de la mortalidad por melanoma cutáneo
04 de diciembre de 2020

Los especialistas han llegado a esta conclusión después de analizar la historia de más de 26.000 personas fallecidas por este tumor en los últimos 40 años. El melanoma cutáneo es el cáncer cutáneo con mayor mortalidad. Hasta fechas recientes, todas las series históricas ponían de manifiesto un crecimiento constante de las muertes. Sin embargo, en la última década se han desarrollado una serie de fármacos inmunoterápicos que han mejorado sustancialmente el pronóstico de estos pacientes, incluyendo aquellos que se encuentran en fase de metástasis, el estadio más avanzado.

Sigue leyendo
Desarrollan un sistema de inteligencia artificial que permite extraer información relevante de informes radiológicos relacionada con la COVID-19
Jaén | 04 de diciembre de 2020

Investigadores del grupo SINAI de la Universidad de Jaén, junto con radiólogos de la clínica HT Médica, han creado un sistema que proporcionaría una gran ayuda para apoyar al personal médico a detectar trastornos relacionados con la enfermedad, ya que se podría utilizar para predecir automáticamente si un paciente tiene hallazgos radiológicos compatibles con la misma.

Sigue leyendo
La nebulosa de la Mantarraya, la más joven conocida, se apaga
Granada | 04 de diciembre de 2020

Observaciones con el Telescopio Espacial Hubble muestran cómo esta joven nebulosa ha perdido brillo y cambiado de forma en apenas dos décadas. El ciclo de vida de las estrellas maneja escalas de tiempo que pueden parecer eternas: una estrella tarda millones de años en nacer, y su etapa adulta se extiende miles de millones de años.

Sigue leyendo

#CienciaDirecta

Tu fuente de noticias sobre ciencia andaluza

Más información Suscríbete

Este sitio web utiliza cookies para mejorar tu experiencia. Continuando la navegación aceptas su uso. Más información

Los ajustes de cookies de esta web están configurados para "permitir cookies" y así ofrecerte la mejor experiencia de navegación posible. Si sigues utilizando esta web sin cambiar tus ajustes de cookies o haces clic en "Aceptar" estarás dando tu consentimiento a esto.

Cerrar