El día después: la post-cuarentena

Investigadores de Los Andes plantean un modelo matemático para estudiar alternativas en la post-cuarentena por Covid-19, sin que se disparen los índices de contagio.

CLIC AQUÍ para ver el modelo matemático del Grupo de Biología Matemática y Computacional (BIOMAC) del Departamento de Ingeniería Biomédica de la Universidad de los Andes.

Basados en la literatura científica y en el decreto que restringe la movilidad de los ciudadanos hasta el 27 de abril, investigadores del Departamento de Ingeniería Biomédica de la Universidad de los Andes, desarrollaron un modelo matemático que permite establecer el efecto que pueden tener las medidas de mitigación de la propagación del COVID-19, en Bogotá, y en ese sentido, determinar una serie de medidas eficientes para aplacar la curva de casos de contagio por coronavirus luego de que termine esta etapa de aislamiento obligatorio.

“Cuando la cuarentena termine, realmente el problema no pasa. Es ahí cuando el problema se agudiza. La forma más eficiente y segura de reducir el número de personas infectadas en el tiempo es a través de medidas intermitentes y no de medidas que se apliquen en bloque”, aseguró Juan Manuel Cordovez, director del Departamento de Ingeniería Biomédica, en entrevista con La FM.

Uno de los hallazgos del estudio titulado: ‘¿Es la prolongación de la cuarentena la solución al problema? Resultados de investigación: Modelación COVID-19 - Bogotá’, liderado por Juan M. Cordovez, Mauricio Santos, Carlos Bravo y Jaime Cascante, los cuatro del Grupo de Biología Matemática y Computacional (BIOMAC), señala que el cierre de colegios y de universidades es menos eficiente en aplacar el crecimiento de la curva comparado con la restricción de la movilidad de adultos (personas entre 25 y 65 años). “Los cálculos presentados para la ciudad de Bogotá indican que una restricción hasta abril 30, con una liberación en el mes de mayo, seguida de una nueva restricción en el mes de junio, produce un número menor de casos. Un resultado similar se obtiene cerrando cada dos semanas por dos semanas al 60% de movilidad”, evidencia la investigación.

Sobre los resultados de los experimentos y simulaciones que se presentan en este trabajo, Juan Manuel Cordovez afirmó a la cadena radial que se pueden adoptar medidas basadas en este modelo  siempre y cuando se mantengan ciertas reglas, por ejemplo, las de distanciamiento social: “Estas dos simulaciones son mucho más eficientes para disminuir el número pico de personas infectadas, que ocurriría más o menos a mediados de junio”.

Los modelos matemáticos propuestos incluyeron aspectos del comportamiento de las personas, su lugar de vivienda, las personas con las que interactúa en su trabajo o escuela y su movilidad por la ciudad, así como de lugares de trabajo, colegios, hospitales y universidades. A su vez, se asume una división de la población en 4 grupos: Niños de 1 a 18 años (25 % de la población); Jóvenes de 19 a 24 años (10%), Adultos entre 25 y 65 años (60 %) y Mayores 65 años y más (5 %).

Además, a través de ecuaciones diferenciales los académicos también pudieron identificar  aspectos relacionados con el progreso de la epidemia, la evolución de la infección y la tasa de hospitalización. “Entre más larga en el tiempo y extensa la proporción de población que cobija la restricción, más se aplaza la época de alta demanda de los servicios de salud”, concluye el estudio, sin embargo aclara que “los modelos presentados todavía tienen limitaciones importantes en la manera como incorporan la capacidad hospitalaria y de UCI, y la posibilidad de colapso de ambos”.

Estos resultados son, sin duda, insumo para el análisis de las medidas de mitigación que deben adoptar el Gobierno Nacional y las autoridades regionales de cara a la post-cuarentena que se avecina. 

La Universidad de los Andes desarrolla este artículo respondiendo a la coyuntura por la pandemia de COVID-19. Tenga en cuenta la fecha de publicación para entender el contexto de su contenido. No olvide consultar los análisis mas recientes sobre COVID-19 en nuestro especial.