Los esfuerzos para contener la propagación de la pandemia Covid-19 son ahora la principal prioridad de los gobiernos de todo el mundo. Mientras toman estas decisiones que salvan vidas, Es particularmente crucial para los legisladores predecir con precisión cómo cambiará la propagación del virus con el tiempo. A través de una investigación publicada en EPJ Plus, Ignazio Ciufolini en la Universidad de Salento, y Antonio Paolozzi en la Universidad Sapienza de Roma, identificar una clara tendencia matemática en la evolución de los nuevos casos diarios y las cifras de muertes en China, y use la misma curva para predecir cómo se desarrollará una desaceleración similar en Italia.

Al alinear sus estrategias con las predicciones realizadas por la curva, los responsables de la formulación de políticas podrían estar mejor equipados para elaborar planes y plazos científicamente sólidos para sus medidas de contención. Ciufolini y Paolozzi basaron su enfoque en una función comúnmente utilizada en estadísticas para rastrear cambios en los valores totales de cantidades específicas a lo largo del tiempo. Después de ajustar los parámetros que definen la forma de su curva, encontraron que se aproximaba mucho a la evolución de los nuevos casos y muertes diarios en los datos oficiales de China, donde Covid-19 ahora se ha contenido en gran medida.

Luego, los investigadores utilizaron el mismo enfoque para predecir la evolución de los dos valores en Italia, ajustando la parte inicial de su curva a los datos oficiales disponibles al 29 de marzo. Esto les permitió hacer predicciones informadas sobre cuándo alcanzarán su punto máximo el número de casos nuevos y muertes diarias. y luego comienzan a caer de manera significativa. Es más, el dúo fortaleció la confiabilidad de estas predicciones al incorporar sus matemáticas en simulaciones por computadora de Monte Carlo, que corrieron 150 veces.

Ciufolini y Paolozzi reconocen que su enfoque no puede tener en cuenta factores del mundo real como el número de hisopos nasofaríngeos diarios, distanciamiento social, o el hecho de que los números de casos reales probablemente sean mucho más altos que los reportados. Ahora están mejorando las predicciones de su algoritmo al considerar cómo el número de personas analizadas mediante hisopos es ahora mucho mayor en Italia que al comienzo de la infección. Si los gobiernos toman las precauciones necesarias, y parámetros de curva adaptados a países específicos, esperan que pueda convertirse en una parte importante de los monumentales esfuerzos mundiales para reducir el costo humano de la pandemia mundial.