PARA QUE NOS SIRVEN LAS MATEMATICAS EN EL CASO DEL CORONAVIRUS
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Explicación paso a paso:
La matemática del coronavirus (y su importancia para detener la epidemia)
La expansión del Covid-19, un virus hasta hace poco desconocido por la humanidad, causa alarma en el mundo. En este contexto, afirman los expertos, solo cabe confiar en la ciencia: las vacunas, las medidas de prevención y la eficacia de los sistemas de salud.
Para entender la epidemia del coronavirus es clave recurrir a las matemáticas detrás del contagio, una herramienta que los epidemiólogos de todo el mundo usan para diseñar estrategias de contención.
Con el objetivo de determinar la verdadera dimensión de una epidemia o pandemia, los expertos dividen a las personas en tres grandes grupos: los susceptibles (S), que son aquellos que podrían infectarse; los infectados (I), los que tienen la infección; y los recuperados (R), las personas que estuvieron infectadas pero superaron la enfermedad y ya no transmiten el mal. Este es el modelo SIR, según detalla un informe de El Mundo.
Cuando se registra un brote, los científicos usan todos los datos clínicos y epidemiológicos disponibles (cantidad de infectados, muertos y la población en la que se da), además de la secuenciación del genoma del agente patógeno, para determinar la tasa de contagio.
De ahí pueden obtener un número clave para entender cómo evolucionará el virus. Se conoce como R0 (erre sub cero), que indica a cuántas personas en promedio puede infectar un paciente afectado.
El Centro Chino para el Control y Prevención de Enfermedades informó que el R0 del Covid-19 es de 2,5. Es decir, cada paciente puede contagiar en promedio a 2,5 personas. Otras enfermedades como el sarampión tienen un R0 de 15 (cada uno contagia a 15 personas).
Lo que es necesario aclarar, señala el informe, es que el hecho de que el R0 sea bajo no quiere decir que el virus sea menos mortal. Solo indica que su tasa de expansión es menor, pero puede tener una letalidad alta, como es el caso de la gripe española, cuyo R0 es de 2,1, mientras su letalidad es de 2,5%.
El contagio de una persona a otra en epidemias como la del coronavirus es exponencial, es decir: si una persona contagia a otras dos, estas a su vez contagian a otras dos cada una, y así sucesivamente.
Es por ello que el control del R0 es uno de los factores clave en la detención de una epidemia, pues la ciencia ha demostrado que se debe enfocar los esfuerzos en bajar la tasa de contagios para que un brote termine.
El punto crítico es que el R0 llegue o sea menor a 1, cuando esto sucede, el número de contagios cae dramáticamente con el tiempo. En ese contexto, es clave la cuarentena porque en una enfermedad viral transmitida de persona a persona el aislamiento logra, en la mayoría de casos, bajar el R0.
Eso es lo que estaría pasando ahora. Los contagios por el nuevo coronavirus que se confirman cada día en el mundo son superiores a los registrados en China, donde se han implementado cuarentenas masivas desde el inicio de la epidemia. Esto mostraría que las medidas están dando resultado y por ello el país asiático espera controlar la epidemia en abril.
Según las últimas cifras de la OMS, hay en China 78.190 casos en total con 2.178 muertos. Fuera de China se han producido en 37 países hasta ahora 2.970 casos y 44 muertos.
Respuesta:La epidemiología ha hecho uso de herramientas matemáticas desde finales del siglo XIX. Desde entonces la relación entre ambas ha resultado ser extremadamente fructífera.
Desde tiempo inmemorial la humanidad ha vivido sometida a la amenaza de las epidemias. El terror causado por la aparición inesperada de enfermedades graves, que se extienden de forma incontrolada y misteriosa entre una población indefensa ha sido descrito reiteradamente a lo largo de la historia, y ha dejado una huella imborrable en el imaginario colectivo. Actualmente, gracias al esfuerzo de profesionales de muy distintos campos es técnicamente posible organizar una respuesta sanitaria eficaz en un breve espacio de tiempo. Una de las herramientas clave para lograr este objetivo es la modelización matemática de los procesos contagiosos y en concreto, la formulación de indicadores fiables para evaluar su evolución temporal. Este tipo de indicadores son fundamentales para valorar el desarrollo de epidemias como la del coronavirus.
Un punto de partida para estudiar la propagación de epidemias lo constituyó el llamado modelo SIR (iniciales de Susceptibles, Infectados y Recuperados) formulado en 1927 por el médico militar Anderson Gray Mc Kendrick (1876-1943) y el químico William Ogilvy Kermack (1898- 1970). Este modelo estudia una población en la que puede desarrollarse una epidemia, dividida en tres grupos: 1) los individuos susceptibles de contraer la enfermedad, cuya población en el instante t representamos por S(t); 2) los infectados I(t) y 3) los recuperados R(t). En este último término se incluyen tanto los que superan la enfermedad como los que fallecen por su causa. Llamar recuperados a estos últimos puede ser considerado un rasgo de humor discutible, pero resulta cómodo para escribir el modelo en la forma más simple posible.