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Xiao Yijiu / Agencia de Noticias Xinhua / PA Images
A mediados de enero, el brote actual de coronavirus fue simplemente un grupo inusual de casos de neumonía. Al menos, eso es lo que sugiere la cifra de 41 infecciones confirmadas en la ciudad china de Wuhan. Pero luego comenzaron a aparecer casos en otros países: primero uno en Tailandia, luego uno en Japón, luego otro en Tailandia, todos entre personas que habían viajado desde Wuhan.
Hubo algunos vuelos a estos lugares desde Wuhan, pero para que tres casos ya hayan aparecido internacionalmente, debe haber habido muchas más infecciones en la ciudad que no habían sido detectadas. Cuando los investigadores usaron datos de vuelo para estimar cuántos casos no reportados debieron haber generado estos patrones, sugirieron que el total en Wuhan era más probable que fuera de miles que decenas.
Durante un brote, rara vez vemos la imagen completa al principio, y aquí es donde las matemáticas son esenciales. Además de la pregunta de cuántos casos hay realmente, también necesitamos saber qué tan grave es realmente la enfermedad: si a alguien se le diagnostica el nuevo coronavirus, ¿cuál es la probabilidad de que resulte fatal?
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Hasta el 11 de febrero, se habían confirmado 395 casos fuera de China y una muerte (que puede ser la imagen más precisa del brote). A primera vista, parece que la posibilidad de muerte debe ser 1/395 o 0.3 por ciento. Sin embargo, este cálculo comete un error crucial.
En general, hay un retraso de un par de semanas entre que alguien se enferma y muere o mejora, por lo que no podemos incluir casos recientes en el análisis, porque todavía no sabemos qué pasará con ellos. Si nos ajustamos a este retraso, y en su lugar nos centramos en los casos que ocurrieron hace suficiente tiempo para saber qué les sucedió, en su lugar, terminamos con un riesgo de mortalidad de alrededor del 1 por ciento. Vimos una ilusión de datos similar durante el brote de ébola en África occidental en 2014: los primeros informes ponen la posibilidad de muerte mucho más baja de lo que debería haber sido, lo que genera especulaciones innecesarias sobre por qué parecía inusualmente bajo.
Las matemáticas no solo son útiles para comprender el alcance de la enfermedad y la infección. También puede ayudarnos a determinar qué hacer al respecto. En mi libro, Las reglas de contagio, Describo cómo saber si las medidas de control de enfermedades están teniendo efecto.
En 1854, el médico inglés John Snow retiró el mango de la bomba de agua de Broad Street en Londres, aparentemente terminando con un gran brote de cólera. Solo había un problema: el brote ya había alcanzado su punto máximo cuando llegó a la manija.
En el brote actual de coronavirus, se introdujeron varias intervenciones sin precedentes en China a fines de enero, desde restricciones de viaje en toda la ciudad hasta el cierre de escuelas. Los matemáticos ahora están trabajando para comprender si estas medidas han frenado la transmisión o si se han retirado los mangos de la bomba después de que la situación ya haya cambiado.
Uno de los desafíos nuevamente proviene de los retrasos involucrados. Debido a que las personas infectadas tardan en mostrar síntomas, y más tiempo para que las personas enfermas sean reportadas como casos, cualquier cambio en la transmisión que ocurra hoy puede no aparecer en los datos por una o dos semanas más. Significa que si ponemos una nueva medida de control y los casos disminuyen inmediatamente, podemos estar bastante seguros de que no deberíamos tomar el crédito.
Después de habernos ayudado a comprender el pasado y el presente de un brote, las matemáticas también pueden proporcionar pistas sobre lo que podría suceder en el futuro.
En realidad, solo vemos una versión de un brote. Con modelos matemáticos, podemos simular docenas de alternativas. Podemos predecir dónde podría ir el brote, qué tan rápido podría crecer y qué nuevas medidas de control podrían hacer. En solo unos meses, el nuevo coronavirus se ha convertido en un brote importante. Con algo de ayuda matemática, la esperanza es que en poco tiempo, realmente estaremos contando un pequeño número de casos.
Adam Kucharski Las reglas de contagio: por qué las cosas se propagan y por qué se detienen es publicado por Profile / Wellcome
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