Equipo de investigadores chilenos analiza métodos para predecir contagios y muertes por COVID-19.
Se analizaron modelos matemáticos de comportamiento de propagación de COVID-19 para ayudar a que las instituciones gubernamentales utilicen eficientemente los recursos disponibles y generen políticas de salud pública oportunas.
Durante un año, investigadores de la Región del Biobío llevaron a cabo un estudio en el cual analizaron el comportamiento de la tendencia de la pandemia por COVID-19 en Chile. Específicamente, estudiaron el comportamiento del número de casos confirmados y el número de muertes por el virus a partir de 02 de marzo hasta el 14 de julio del 2020.
La investigación, que fue publicada en la prestigiosa revista científica Plos One, se titula “Prediction of confirmed cases of and deaths caused by COVID-19 in Chile through time series techniques: A comparative study” (“Predicción de casos confirmados y muertes por COVID-19 en Chile mediante técnicas de series de tiempo: un estudio comparativo”, en español), y fue llevada a cabo por Claudia Barría-Sandoval de U. de las Américas, Guillermo Ferreira de U. de Concepción, Katherine Benz-Parra de U. de las Américas y Pablo López-Flores del Servicio de Salud de Concepción.
Como explica el Dr. Guillermo Ferreira, quien también es académico del Departamento de Estadística de la UdeC, “Chile se ha convertido en uno de los países más afectados por COVID-19, una pandemia que ha generado una gran cantidad de casos a nivel mundial. Por lo tanto, es necesario comprender el comportamiento de la propagación del COVID-19, así como la proyección de contagios y muertes. Esta información es muy relevante para que las Instituciones de Salud Pública puedan distribuir los recursos financieros de manera eficiente y tomar las medidas de contención adecuadas”.
En este último punto es importante señalar que en los países emergentes la pandemia por COVID-19 ha aumentado la crisis social, con millones de personas por debajo de la línea de pobreza y pérdida de millones de dólares en inversiones de diferentes áreas. El informe de la CEPAL revela en un análisis económico realizado para América Latina y el Caribe, que se proyecta una contracción de la economía del 9,1%, lo que implica una caída en diez años a un nivel similar al registrado en 2010. Adicionalmente, indica que esta región sufrirá un aumento en la tasa de pobreza del 37,3% y en la tasa de desempleo del 13,5% y Chile no está ajeno a esta realidad: en el Programa de Políticas Públicas FLACSO-Chile, se mencionó que “la actividad económica se contraería un 3.3% en 2020, acompañada de una disminución significativa en los flujos comerciales, en el precio de las materias primas, especialmente el precio del cobre, expresada en un aumento de las cifras de desempleo y pobreza, entre muchos otros efectos económicos y sociales”. Entendiendo este contexto es fundamental estudiar los distintos métodos de análisis del comportamiento de la pandemia, para definir cuáles son los más acertados de usar a la hora de predecir el curso temporal de la pandemia y dirigir los recursos económicos de la manera más eficiente.
Para predecir el número de casos confirmados y muertes por COVID-19 en Chile, los investigadores compararon diferentes metodologías de series de tiempo, una de las herramientas más populares para analizar y predecir datos secuencialmente. Estas metodologías permiten predecir tendencias, rupturas en la estructura, ciclos y valores no observados.
“Analizamos distintos modelos de series de tiempo: ARIMA, suavizado exponencial, modelos de espacio de estados, el enfoque bayesiano y el modelo GLARMA y concluimos que, a partir del conjunto de datos utilizado en esta investigación, el modelo más apropiado, es el modelo de series de tiempo ARIMA para predecir el número de casos confirmados de COVID-19, mientras que para predecir el número de muertes por COVID-19 en Chile, el enfoque más adecuado es el método tendencia amortiguada, el cual es una generalización del método de suavizamiento exponencial”, explica el Dr. Ferreira.
Estos métodos de estimación presentados en este estudio serán útiles para los investigadores que deseen estudiar las características de propagación de la pandemia por COVID-19, y por ende aportar en la realización de políticas de salud oportunas y eficientes por parte de los gobiernos.
“El siguiente paso será desarrollar técnicas de aprendizaje automático para modelar el comportamiento de estas curvas, sujeto a la disponibilidad de grandes volúmenes de datos. Además, un análisis estadístico puede ser útil para encontrar relaciones entre la propagación del virus y los determinantes biopsicosociales de la salud chilena”, finaliza el Dr. Ferreira.
Más información sobre la investigación: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0245414
Celeste Burgos Badal
Comunicaciones
Depto. Estadística
Universidad de Concepción