COVID-19: ¿Cómo encontrar al paciente ‘cero’?

El desarrollo de los modelos tiene dos fases, la primera de ajuste o entrenamiento y la segunda de predicci&oacute;n. En la primera se determina la funci&oacute;n o modelo matem&aacute;tico y los valores de los par&aacute;metros que son compatibles con los datos que se observan con la evoluci&oacute;n de la epidemia (enfoque bayesiano). Una vez que se tiene el modelo que mejor se ajusta a los datos se pasa a la segunda fase, la de predicci&oacute;n. El problema, en algunas ocasiones, como en esta pandemia, ha sido la falta de datos. En los primeros meses de la pandemia se desconoc&iacute;a el n&uacute;mero real de infectados, por lo que la incertidumbre era muy alta. Sin embargo, a medida que se han ido obteniendo datos, los modelos matem&aacute;ticos nos han ayudado a entender c&oacute;mo se est&aacute; desarrollando esta epidemia y a dise&ntilde;ar estrategias para controlarla de una forma eficaz. Saber c&oacute;mo desaparece para averiguar c&oacute;mo apareci&oacute; Los modelos que hemos descrito en el apartado anterior pueden ser &uacute;tiles para predecir la evoluci&oacute;n de la enfermedad, pero no para trazar hacia atr&aacute;s la aparici&oacute;n del primer caso. Para alcanzar este objetivo, los investigadores de nuestro art&iacute;culo de inter&eacute;s han utilizado de forma innovadora un modelo matem&aacute;tico desarrollado para la extinci&oacute;n de especies. Originalmente, el modelo ayuda a predecir cu&aacute;ndo desaparecer&aacute; una especie en base al n&uacute;mero de organismos detectados. Pero en este caso se ha utilizado un inteligente enfoque. El modelo se ha invertido de manera que funciona en la direcci&oacute;n contraria para llegar al primer caso, teniendo en cuenta los que se detectaron tiempo m&aacute;s tarde e incluso aquellos que pasaron desapercibidos en un inicio. Las conclusiones de este art&iacute;culo coinciden con las de otros estudios publicados previamente: los autores vuelven a indicar la fecha del 17 de noviembre de 2019 a la que alud&iacute;amos anteriormente. Si est&aacute;n en lo cierto, cuando la OMS reaccion&oacute; a finales de enero de 2020, la infecci&oacute;n se encontraba ya en medio mundo. La epidemia surgi&oacute; antes de lo estimado y tambi&eacute;n se transmiti&oacute; m&aacute;s velozmente. Existen dos factores que pudieron influir: (1) se desconoc&iacute;a la transmisi&oacute;n entre individuos asintom&aacute;ticos y (2) se ignoraba la transmisi&oacute;n por aerosoles. Como hemos comentado, faltaban datos. Todo converge en noviembre de 2019 El hecho de que tanto las investigaciones sobre casos concretos como un modelo matem&aacute;tico indiquen una fecha determinada para la aparici&oacute;n del primer caso de COVID-19 es muy alentador y nos indica que se va por el buen camino en esta detectivesca investigaci&oacute;n.Claves del d&iacute;a: Recuperaci&oacute;n econ&oacute;mica de Centroam&eacute;rica es desigual, pero potenciada por el comercio Una posible debilidad del modelo podr&iacute;a ser la existencia de alg&uacute;n tipo de sesgo a la hora de detectar los casos al inicio de la pandemia, especialmente al tratarse de un solo pa&iacute;s. Quiz&aacute; en el futuro se pueda obtener m&aacute;s informaci&oacute;n, o crear un modelo que tenga en cuenta este aspecto. O quiz&aacute; realmente ya hemos dado con el caso original. En cualquier caso, despu&eacute;s del revuelo creado por la crisis sanitaria, ahora ya vislumbramos la etapa en la que miraremos atr&aacute;s con m&aacute;s tranquilidad y podremos escribir la historia de la pandemia. *Por Matilde Ca&ntilde;elles L&oacute;pez, investigadora cient&iacute;fica del Instituto de Filosof&iacute;a; y Mar&iacute;a Mercedes Jim&eacute;nez Sarmiento y Nuria Eugenia Campillo, cient&iacute;ficas del Centro de Investigaciones Biol&oacute;gicas Margarita Salas. *The Conversation es una fuente independiente y sin fines de lucro de noticias, an&aacute;lisis y comentarios de expertos acad&eacute;micos.

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