Los investigadores de la Universidad de Kingston en Londres han utilizado un modelo matemático conocido como teoría de juegos para explorar cómo se podría haber mitigado el desafío de asegurar niveles suficientes de equipo de protección personal (EPP) vital para los trabajadores de la salud durante el pico de la pandemia de COVID-19.

La necesidad de proteger al personal de primera línea y a los trabajadores clave del coronavirus creó una demanda extraordinaria de PPE en todo el mundo a principios de 2020, lo que resultó en precios inflados ya que los países compitieron entre sí para asegurar grandes pedidos de máscaras quirúrgicas, gafas de protección, caretas, batas y guantes. En noviembre, un informe de la Oficina Nacional de Auditoría reveló que el gobierno del Reino Unido gastó casi £ 12.5 mil millones en 32 mil millones de piezas de PPE entre febrero y julio de 2020, en comparación con la compra de 1.3 mil millones de artículos comprados a un costo de solo £ 28.9 millones en el mismo período a año antes.

En un nuevo estudio publicado en una revista científica de acceso abierto MÁS UNO , Investigadores de la Universidad de Kingston y la Universidad Hamad Bin Khalifa en Qatar utilizaron la teoría de juegos, el estudio matemático de cómo los individuos o grupos interactúan y toman decisiones, para modelar el impacto de ahorro de costos que podría haber tenido el almacenamiento anterior y la mayor capacidad de almacenamiento. así como también cómo se podría aplicar el modelo para tomar decisiones sobre los preparativos futuros para una pandemia.

El equipo, dirigido por la Dra. Luluwah Al-Fagih de la Universidad de Kingston en colaboración con sus compañeros de la Facultad de Ciencias, El colega de Ingeniería y Computación, el profesor Jean-Christophe Nebel, utilizó un enfoque de teoría de juegos 'centralizado / descentralizado' desarrollado inicialmente por el ex Ph.D. de la Universidad de Kingston. estudiante Dr. Matthias Pilz, un coautor del artículo. Su objetivo era ver si podía aplicarse para ayudar a los servicios de salud a gestionar eficazmente el suministro de EPP durante el período pico de una pandemia. trabajando junto a Ph.D. estudiante Khaled Abedrabboh de la Universidad Hamad Bin Khalifa.

"La teoría de juegos se está utilizando en una amplia gama de áreas, desde la energía hasta la economía y la ciberseguridad, pero este trabajo realmente demuestra su potencial de uso en la gestión de suministros médicos, "Dr. Al-Fagih, que actualmente trabaja en la Facultad de Ciencias e Ingeniería de la Universidad Hamad Bin Khalifa, dijo. "Sabemos que hubo una escasez real de PPE durante la primera ola de COVID-19 en el Reino Unido que generó enormes problemas en la cadena de suministro y queríamos ver si este enfoque podría proporcionar una solución no solo para abordar la escasez, sino también para una mejor gestión de stock de forma rentable ".

El equipo estableció un modelo en el que un portal central establecía el costo de los EPI en función del precio de mercado y cumplía con los pedidos presentados por los Fideicomisos del Servicio Nacional de Salud (NHS) del Reino Unido a nivel regional. que estaban motivados para optimizar sus programas y capacidades de almacenamiento para minimizar los costos. El consumo de PPE durante la primera ola de la pandemia se estimó utilizando datos del NHS disponibles públicamente sobre camas de hospital ocupadas en las siete regiones del NHS de Inglaterra.

En el estudio, los investigadores simularon una variedad de escenarios basados ​​en cinco fechas de inicio diferentes para cuando el almacenamiento podría haberse iniciado entre enero y marzo. Estos incluyeron cuando se confirmó el primer caso de COVID-19 en el Reino Unido, cuando la Unión Europea propuso un esquema de compra a granel al Reino Unido y cuando COVID-19 fue declarado una pandemia global, con varios aumentos en la capacidad de almacenamiento hasta 20 veces mayor que el nivel base estimado.

Los resultados mostraron que una combinación de almacenamiento temprano y un gran aumento en la capacidad de almacenamiento habría resultado en ahorros de costos significativos. with the model delivering a saving of 38 percent had stockpiling begun on February 7—the date the World Health Organisation warned of PPE shortages—and had storage capacity been increased tenfold. Sin embargo, if storage capacity at regional NHS trusts was not increased, early stockpiling only had a negligible impact on cost. Across each of the simulated dates for beginning stockpiling, the team found that increasing PPE storage capacity by a factor of 15 would be required to considerably lower peak demand and effectively minimize the pressure on the NHS.

"We had expected the data to show us how early stockpiling alleviates some of the pressures, but a particularly interesting finding was the importance of the role storage capacity can play in enabling Trusts to manage their demand in a way that really helps reduce the national cost of sourcing protective equipment, " Dr. Al-Fagih said. "It may be that investing in temporary storage facilities when storage space is limited at regional NHS sites could prove cost-effective during the course of a pandemic peak."

As well as exploring how cost-savings could have been made earlier in the pandemic, the team also looked at how the model could be used to plan for the peak of future waves of the pandemic to prevent the same issues arising again.

This included modelling of several scenarios around a second wave peak, ranging from October 2020 to February 2021, which demonstrated how the model could be used to save costs should a third wave once again put pressure on PPE supply, Professor Nebel said.

"Our model offers a way to provide an optimal system of ordering additional supply that could massively reduce costs by managing demand through a cooperative approach, " he said. "While we haven't seen reports of PPE shortages in the UK so far during the second wave, should a third wave result in stocks becoming stretched, we believe this game theory approach could be applied to manage supplies and keep costs down.

"This could potentially result in cost savings of between 25 and 45 percent if a third peak could be delayed and enough storage capacity made available."