Los funcionarios de salud del condado de Cuyahoga están utilizando una herramienta de pronóstico de alta precisión creada por matemáticos de la Universidad Case Western Reserve y la Universidad de Akron para medir la propagación del virus que causa el COVID-19 en el noreste de Ohio.

"Nuestras predicciones sobre el número de nuevas infecciones diarias son bastante precisas para las dos o tres semanas siguientes, y lo han sido durante unos meses, "dijo Daniela Calvetti, el profesor de matemáticas James Wood Williamson, Matemáticas aplicadas y estadística en Case Western Reserve. "Este nivel de precisión ha podido ayudar a las instituciones a planificar el aumento, y últimamente la recesión, en los casos en lugar de reaccionar a ellos a medida que ocurren".

Calvetti es un científico de datos entre un grupo informal de investigadores de las dos instituciones que desarrollaron el modelo. Sus primeros hallazgos se hicieron públicos por primera vez a mediados de junio en una conferencia de prensa con la Junta de Salud del Condado de Cuyahoga. que sigue utilizando los datos para sus previsiones, dijo el miembro del grupo Johnie Rose, otro científico de Case Western Reserve que ha trabajado con la Junta de Salud durante varios años en otros proyectos de datos.

Por ahora, el grupo proporciona previsiones periódicas a la Junta de Salud y otras instituciones como hospitales, pero Calvetti y Rose dijeron que planean publicarlos en línea para que el público los vea. Calvetti ha publicado algunas diapositivas que ilustran la investigación en su propio sitio.

"La gente está hambrienta de estos números en este momento para informar sus decisiones de personal en los hospitales o en otros servicios críticos, "dijo Rose, médico y epidemiólogo de Medicina Preventiva y Salud Pública del Centro para la Integración de la Salud Comunitaria de la Facultad de Medicina de Case Western Reserve.

"Pero el público en general podría querer ver esta información para ayudar a tomar decisiones y para ilustrar el tiempo real, Importancia en la vida real del distanciamiento social o el uso de máscaras o la limitación de viajes para frenar la propagación del virus. " él dijo.

Los científicos de datos colaboran

El grupo comenzó a colaborar en una variedad de proyectos de investigación COVID-19 a principios de abril, poco después de la confirmación de una pandemia, los científicos y otras personas se dispersaron a varios lugares para quedarse en casa, Dijo Calvetti.

El papel, publicado en la revista Fronteras en la física , detalla las teorías y cálculos matemáticos subyacentes del modelo.

Entre los autores estaban Calvetti, Rose y Erkki Somersalo, profesor de matemáticas en Case Western Reserve; y Alex Hoover, profesor asistente de matemáticas aplicadas en la Universidad de Akron.

El documento presenta un modelo que explica la transmisión del virus por personas infectadas pero asintomáticas, así como los patrones de viaje para desarrollar las diferencias en la propagación del virus en entornos rurales y urbanos.

Su modelo utiliza datos de movilidad y población del censo (no información personal) para modelar el tráfico de pasajeros, y "la dinámica geográfica del contagio muestra un papel de las carreteras principales desde las ciudades más grandes hasta las áreas rurales y suburbanas circundantes, "Dijo Calvetti.

Hoover dijo que cuando la región cerró, comenzó a pensar en cómo las áreas metropolitanas están conectadas por carreteras y cómo funcionan como una red para propagar la enfermedad.

"Aunque gran parte de nuestro negocio cerró, los trabajadores esenciales todavía iban a trabajar, y si viven en un condado y trabajan en otro, entonces todavía existía la posibilidad de propagar la enfermedad más lejos, " él dijo, y agregó que el modelo mostró que "la enfermedad afectó duramente a los condados urbanos densos al principio, antes de seguir las carreteras hacia condados rurales más pequeños ".

¿Que sigue?

R0, o R-nada, es un número que utilizan las organizaciones de salud para proyectar si un brote se propagará. Simplemente pon, R0 es el número medio de personas de una población que no ha sido infectada que contraerán una nueva enfermedad de una sola persona infectada.

Entonces, si el R0 es mayor que 1, la infección probablemente seguirá propagándose, y si es menos de 1, es probable que el brote retroceda.

Calvetti y Rose citaron un número de Ro por debajo de 1 en el condado de Cuyahoga como un indicador de que la cantidad de infecciones seguirá disminuyendo. Pero esa predicción no debe interpretarse como un permiso para relajarse, Dijo Cavetti.

"Hasta que haya una vacuna, la complacencia no tiene cabida en ninguna parte, independientemente de la densidad de población o proyecciones, "ella dijo." Porque, si la gente se mueve, también lo hace el virus, y una vez que llega (nuevamente) a áreas densamente pobladas, puede causar un segundo brote ".