El artículo “Modelización de COVID-19 en Euskadi desde la introducción hasta la respuesta a las medidas de control” ha sido publicado en Scientific Reports – Nature Research Journals

  • Maíra Aguiar, investigadora de Ikerbasque en BCAM ha coordinado en este trabajo, enmarcado en el COVID-19 Basque Modelling Task Force (BMTF) junto con representantes de Osakidetza y el Departamento de Salud de Gobierno Vasco.
  • Este documento presenta los primeros resultados públicos de modelización disponibles de Euskadi obtenidos por el modelo estocástico SHARUCD.
En marzo de 2020, se creó un grupo de trabajo multidisciplinario (el llamado Grupo de Trabajo de Modelado Vasco, BMTF) para apoyar a los gestores de la salud y al Gobierno Vasco durante la pandemia originada por el COVID-19. El BMTF es un equipo de modelización que trabaja en diferentes enfoques, incluyendo procesos estocásticos, métodos estadísticos e inteligencia artificial. En el artículo publicado se describen los esfuerzos y desafíos para desarrollar un marco de modelización flexible capaz de describir la dinámica observada para los casos positivos probados, incluyendo los pasos de desarrollo de la modelización. La revista Scientific Reports, es una revista open access de Nature Research Journals, ha publicado este artículo en el que se presentan los resultados obtenidos por un nuevo marco de modelo estocástico SHARUCD. Estos modelos diferencian las infecciones leves y asintomáticas de las infecciones graves propensas a ser hospitalizadas y han sido capaces de predecir el curso de la epidemia, proporcionando importantes proyecciones sobre las necesidades del sistema de salud durante el aumento de la demanda de ingresos hospitalarios. Se han probado predicciones a corto y largo plazo con buenos resultados ajustados a los datos epidemiológicos disponibles. Se ha comprobado que las medidas de bloqueo parcial fueron eficaces y suficientes para frenar la transmisión de la enfermedad en el País Vasco. La tasa de crecimiento λ se calculó a partir del modelo y de los datos y se muestran las implicaciones para el ratio de reproducción R. El análisis de las tasas de crecimiento a partir de los datos ha conducido a versiones mejoradas del modelo que describen después de la fase exponencial la nueva información obtenida durante la fase de respuesta a las medidas de control. Este marco se está utilizando ahora para vigilar la transmisión de enfermedades mientras se levantaba gradualmente el bloqueo de los países, con la comprensión de programas específicos para una política general de “distanciamiento social” y cuarentena domiciliaria. Más info: https://www.nature.com/articles/s41598-020-74386-1