Anabel Forte es investigadora del Departamento de Estadística e Investigación Operativa de la Universitat de València y divulgadora: su greatest hit es el taller ¿Dónde huir cuando atacan los zombis? La estadística entre la realidad y el modelo, con la que ha logrado llevar los modelos de probabilidad basados en epidemias a los colegios y los institutos para interesar a cada vez más jóvenes en la estadística. 

Con el estallido de la crisis del coronavirus, pululan en las redes sociales los cálculos de salón que, multiplicando en base a los aumentos de casos positivos de un día para otro, predicen en cuestión de semanas millones de muertos por COVID-19 en todo el mundo. Desde su propia cuenta de Twitter, Forte explica por qué este planteamiento exponencial no es válido y por qué es tan importante el eslógan que muchos habremos visto: #Aplanarlacurva.

Lo primero que uno piensa es que un día estamos riéndonos al hablar de ecuaciones de propagación de zombis y al año siguiente estamos encerrados esperando a que remita la pandemia.

Cuando lo veía venir me decía: "Madre mía, ahora me van a pedir cambiar el modelo a ¿Dónde huir del coronavirus?".

¿Ha hecho algún cambio en sus clases por la crisis sanitaria?

En los talleres que imparto he metido un poco más el tema de las epidemias, para que los alumnos lo entiendan. Que sepan por qué hay que cortar y aislar. Me parecía razonable.

¿Cuáles serían los errores en los cálculos de crecimiento exponencial y reglas de tres que se han estado haciendo virales?

Básicamente, lo que he podido ver han sido errores al escoger el modelo por el que va a crecer. No tiene en cuenta que la epidemia es mucho más compleja, no va a seguir creciendo y ya está. Siguen aumentando los casos, pero hay recuperaciones, inmunidades adquiridas, contagios evitados... Segundo error, el de reportar tasas en crudo, sin tener en cuenta la población de cada lugar. No es lo mismo que haya 65 infectados en un pueblo pequeño que en una gran ciudad. Hay que tener en cuenta las tasas relativas, no solo las absolutas. 

¿En qué otros ámbitos se están cometiendo errores de cálculo?

Es muy difícil calcular la tasa de mortalidad. Si la calculas en un instante concreto, te estás quedando con qué todas las personas infectadas pero que siguen vivas en ese momento no van a morir. Por tanto estás infraestimando la tasa de mortalidad. Y en este tipo de enfermedades es variable, por lo que todavía es más difícil encontrar el índice adecuado.

Anabel Forte y ni un zombi a la vista. ICMAT

No se trabaja solo con una curva de infectados y de fallecidos, sino también con los recuperados, que van reduciendo la población de nuevos enfermos potenciales.

Realmente, a día de hoy, no vemos la reducción de las cifras porque estamos en el inicio de la epidemia. En cualquier modelo epidemiológico, tú tienes un arranque de crecimiento rápido que se puede asemejar al crecimiento exponencial. Pero en un momento dado empieza a estabilizarse porque se frenan los infectados a medida que crecen los recuperados. Estos últimos se vuelven habitualmente inmunes y no pueden volver a caer, por lo que cambia la tendencia. Lo que hay que conseguir es que ese pico se retrase en el tiempo y se mantenga lo más bajo posible para no colapsar los sistemas sanitarios. Por eso hablamos de #Aplanarlacurva.

Evitar un pico como el que hubo por ejemplo en Italia y que, aunque terminemos teniendo el mismo número de casos, que estén más repartido en el tiempo. 

Lo importante en una epidemia de este tipo es retrasar el número de casos. Alguien decía, "no es lo mismo hablar de 100 casos en un día que 100 casos en una semana". Sanitariamente, se pueden tratar mejor. Hay que tener también en cuenta el periodo de latencia: habrá mucha gente contagiada que, durante varios días, no será consciente de ello.

Imagen de un modelo SIR donde se ve cómo se compensan las 3 curvas. Anabel Forte

¿Las medidas radicales, por tanto, cumplen la función de ralentizar el contagio?

El virus está, y por un lado u otro te va a acabar llegando. Lo importante es ralentizar el número de contagios que hacen que la curva crezca más rápido. Hay varios parámetros para el modelo. Uno de ellos, más que la densidad de la población, habla de su dinámica. Evidentemente para Madrid, dónde hay mucha gente yendo a teatros, a museos y a grandes eventos, el contagio es mucho más fácil. Tiene que ver, en definitiva, con cuánto nos juntamos. Las medidas buscan aplanar la curva con un número de acercamientos menor. Si nos quedamos en casa, conseguiremos que no haya que prohibir tantas cosas.

¿Cuando China anuncia que ha superado el pico de contagios, significa que ellos sí han logrado 'aplanar la curva'?

Efectivamente. Al final lo típico es que se empiece con todo el mundo susceptible de contagio, comience a crecer mucho la curva de infectados, en un momento dado empieza a crecer la curva de recuperados, se va compensando y la curva de afectados comienza a descender.

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