La metodología de predicción de COVID-19 desarrollada por Eduardo Mendoza(*), investigador de la Fundación Miguel Lillo, en colaboración con la Dra. María Julia Dantur(*) y el Dr. Octavio Bruzzone(*), constituye el primer aporte de esta índole no solamente en el NOA sino en todo el país y podría ser determinante para que el sistema de Salud contenga la cantidad de infecciones.
Como dice en el resumen del trabajo presentado por Mendoza, el objetivo de este método fue predecir la tendencia de los casos COVID-19 durante 2021 y su pico máximo, estudiando el comportamiento estadístico de los datos de COVID-19 en 2020. “La modelación incluyó la identificación de un punto de quiebre de contagios entre ambas series con la mejor correlación. Previamente, se indicó por medio de correlación cruzada el lag –período de tiempo de retraso- que sirvió para obtener el menor error entre los valores esperados y los observados. La validación del modelo fue realizada con datos reales. En 21 días fueron predichos 18.640 casos de COVID-19 de 20.400 casos informados. El pico máximo de COVID-19 fue estimado 21 días antes con la intensidad esperada”, reza el informe.
En conclusión, se detalla que las tendencias de los casos COVID-19 en 2021 en Tucumán pudieron predecirse analizando el comportamiento estadístico de la primera ola de COVID-19 ocurrida en 2020. Para ahondar en el proyecto y sus repercusiones, el investigador lilloano responde a FML web:
La obtención de un método de pronóstico de Covid-19 para Tucumán ha necesitado de la intervención de diversas ramas de la ciencia que pueden unirse con un fin común. Las series de tiempo, metodología que se emplea en nuestro trabajo, fueron en su primer momento utilizadas en el estudio de las finanzas, tienen una fuerte aplicación en Meteorología y hoy son retomadas para la Biología, direccionándolas a estudios epidemiológicos como los que desarrollamos.
Estamos desarrollándolos desde el año pasado, hace casi dos años. La importancia de la obtención de este tipo de resultados ha sido poder interactuar con otros investigadores que llevan a cabo estudios similares en otros países, ya que en Argentina investigaciones de este tipo son poco frecuentes. Hace poco tuve la oportunidad de realizar una pasantía en el Boulder Atmospheric Science de la Universidad de Texas Tech, en Estados Unidos, en donde comprendí la importancia de poder conocer el futuro con metodologías de análisis para poder emprender una toma de decisión basada en el estudio de las series de tiempo.
La metodología que aportamos con este estudio a la comunidad en general y científica en particular podría ayudar a comprender cómo la sociedad está respondiendo a una infección tan severa como el Covid-19 y ante un pronóstico desalentador, los entes decisores podrían emitir una estrategia conjunta para mitigarlo. Este aporte no sólo es el primero en su tipo para el norte de Argentina sino también para todo el país. Puntualmente, pronósticos de esta índole podrían ayudar al sistema de salud a contener a la cantidad de infecciones. Las medidas restrictivas aplicadas alrededor del mundo desde 2020 para Covid-19 parten de la experiencia en Oceanía con la llegada del SARS-Cov2. Estas medidas se denominan “intervenciones no farmacéuticas”, debido a que se aplican sin la existencia de vacunas para la enfermedad. Sin embargo, hoy se cuenta con vacunas para algunas variantes de Covid-19 y se combinan con medidas restrictivas para mayor eficacia de control.
“El control de propagación de la pandemia implica un amplio conocimiento de las variables que la influencian; en este sentido, son pocos los estudios en Argentina que comprenden este enfoque. Nosotros empleamos una metodología que incluyó a la serie de Covid-19 de 2020 en donde encontramos una señal en el tiempo que nos permitió pronosticar a la serie de Covid-19 en 2021. Sin embargo, la principal contribución fue que el modelo que presentamos aplicó en sus cálculos un retraso de 17 días para reproducir a la realidad diaria de infectados por Covid-19 en 2021. Por lo tanto, sabíamos con anticipación la cantidad de infectados que habría en la provincia”.
(Eduardo Mendoza).
Las predicciones parten desde la invención de un modelo que se genera por la necesidad de conocer su comportamiento en el futuro. Dada la importancia y la necesidad que tiene el hombre de vivir con información anticipada, ha estudiado las series de tiempo para ofrecer respuesta a sus necesidades en el futuro. Pensando de esta manera, se intenta contribuir en el campo de la Epidemiología al control de Covid-19 y a otras enfermedades que aparecerían relacionados con el hombre.
Hemos estudiado no sólo la predicción de la segunda ola de Covid-19 en Tucumán, sino también a la primera ola y a la influencia que tuvieron las restricciones sociales impuestas, la supresión de transporte y vimos una fuerte dependencia a esas variables. Lo que se ha podido comprobar bajo investigación con rigor de ciencia es que esta pandemia ha mostrado un comportamiento diferenciado de la sociedad en todos los continentes del mundo. Además, no todos los entes demandantes de decisiones en Sudamérica se han apoyado en decisiones fruto de investigación. Gracias a que la comunicación electrónica es rápida, los resultados que ocurren en otras partes del mundo podrían ocurrir aquí con otras metodologías como la que publicamos recientemente y por ello accedimos a que se difunda rápidamente en otros idiomas además de su versión original.
“Mantenemos contacto con otros investigadores que pronosticaron la mejora de Covid-19 en Europa con los mismos algoritmos que aplicamos para Tucumán en la primera ola y estamos en condiciones de emitir opinión en este aspecto también. Las proyecciones de la pandemia van a depender del comportamiento de la sociedad en relación con las variables que tengan influencia en la propagación de esta enfermedad. Los índices de movimiento de las personas están mostrando ser predictores del ascenso/descenso de los casos de Covid-19 para Sudamérica y Tucumán no es la excepción”.
(Eduardo Mendoza).
El proyecto forma parte de mi tesis de Doctorado en Biología como investigador de la Fundación Miguel Lillo. Además de este tema se estudia la relación que mantiene el clima con otras enfermedades de transmisión como el Dengue, sumado al comportamiento ecológico de Aedes aegypti. La dirección de mi tesis es ejecutada por la Dra. María Julia Dantur Juri, de la Unidad Ejecutora Lillo (CONICET-Fundación Miguel Lillo) y la co-dirección del Dr. Octavio Bruzzone desde la Unidad Ejecutora Forestal de la Patagonia (INTA-CONICET) en San Carlos de Bariloche. Queremos agradecer especialmente el apoyo brindado por la Dirección General de Investigación de la FML y a la Fundación Miguel Lillo.
(*) Investigador del Instituto de Ecología, Comportamiento y Conservación, área de Biología Integrativa de la Fundación Miguel Lillo.
(*) Unidad Ejecutora Lillo (CONICET-Fundación Miguel Lillo)
(*) Unidad Ejecutora Forestal de la Patagonia (INTA-CONICET) en San Carlos de Bariloche.
