De mantenerse el actual comportamiento social y las medidas sanitarias implementadas por el Gobierno nacional, Paraguay tendrá un pico de 76.744 casos activos de COVID-19 en noviembre del 2020, lo que representará el 1,1% de la población del país.
Esta proyección se desprende del análisis realizado con el modelo SIR (Susceptibles, Infectados y Recuperados), a partir de datos publicados por el Ministerio de Salud Pública y Bienestar Social (MSPyBS) en los últimos tres meses, hasta el 24 de agosto del 2020.
Evitar llegar al preocupante escenario que se estima con esta investigación dependerá de la conducta que adopte cada uno de los ciudadanos, ya que el retroceso de fases en la “cuarentena inteligente” y la imposición de más restricciones a la actividad social ya no debería ser una opción.
Los shocks pronunciados a los que se sometieron las variables económicas determinantes del crecimiento desde el estallido de la emergencia sanitaria – en marzo pasado –, así como el nivel de deterioro en que cayeron las cuentas públicas para hacer frente al cese de actividades dispuestas con el confinamiento, construyen un panorama donde el cuidado del comportamiento social es la única salida para evitar un mayor colapso económico y sanitario.
Hoy, depende de los ciudadanos mantener los cuidados adecuados: lavado de manos, distanciamiento social y evitar la aglomeración de personas, para que ambas aristas no sean afectadas de sobremanera en el periodo post-COVID19.
El objetivo del presente artículo de investigación es el de servir como herramienta para la toma de decisiones tanto a agentes individuales como por parte del Gobierno, en lo que se refiere a las necesidades actuales y futuras para hacer frente a un pico de infectados en el mes que se menciona, así como para decisiones próximas a tomar, de índoles económico y sanitario.
Los datos aquí expuestos se van modificando, y las proyecciones se ajustan a medida que pasan los días y según cómo la ciudadanía aplique las medidas de cuidado.
Evolución de casos de COVID-19 en el país
Hasta la última semana de agosto del 2020, específicamente en el día 24, se cuenta con 13.233 casos confirmados del nuevo coronavirus en el Paraguay, cifra que vimos dispararse en el corriente mes.
Al cierre de julio del 2020 contábamos con 1.132 casos activos, sin embargo, tres semanas después se registran 4.684 más casos activos, en comparación. Si bien podemos notar una aceleración importante de infectados y activos en las últimas semanas, también observamos un mayor número de recuperados, pues estos suman 6.328 más en agosto que al cierre de julio.
Otro dato para tener en cuenta es la cantidad de testeos realizados y los casos confirmados, como porcentaje de estos, de manera diaria. Desde agosto del 2020 – mes en el cual se observa un crecimiento más acelerado de los casos confirmados por día –, el promedio de confirmados sobre la cantidad de testeos realizados es del 17%, mientras que en julio el promedio era del 6% y en el mes de junio, del 3%.
Siguiendo con los datos, el rango de edad donde se observa el mayor porcentaje de personas que contraen el virus es el de 20 a 29 años, con el 28% de incidencia; seguido por el grupo de de 30 a 39 años, con el 27%. Un dato no menos importante: el 57% de los positivos son del sexo masculino y el 43%, del sexo femenino.
Del total de los casos activos, el promedio de uso de camas para la internación, en agosto del 2020, es del 5,9%; aquí se observa un crecimiento pronunciado debido a que, en el mes anterior, el promedio era solo del 2,8%. Por otro lado, el promedio de internados en Unidades de Terapia Intensiva (UTI) sobre los casos activos es del 1,4% en el mes de agosto, mientras que en el mes de julio era del 0,6%.
Según datos del monitoreo de fases del MSPyBS, en el país existen 465 camas para la internación. Al cierre del 23 de agosto y con un total de 5.611 casos activos de COVID-19, la tasa de utilización de camas con pacientes internados es del 79% de las unidades disponibles.
De acuerdo con las proyecciones realizadas y el comportamiento de las variables analizadas en los últimos tres meses – con la aplicación de la cuarentena inteligente –, el pico de la curva para nuestro país sería de 76.744 casos activos en noviembre del 2020.
Cabe destacar que esta estimación se basa en las medidas sanitarias hasta hoy tomadas por parte del Gobierno y están sujetas a modificaciones de acuerdo con las medidas preventivas tomadas tanto por la sociedad como por las autoridades.
Notas sobre el modelo
Uno de los modelos más populares para analizar el comportamiento de una enfermedad a través del tiempo es el modelo SIR (Susceptibles, Infectados y Recuperados). En él se divide a la población en tres grupos:
- Los susceptibles: Son aquellos que pueden (pero no necesariamente deben) contraer la enfermedad, pero aún no lo han hecho.
- Los infectados: Grupo formado por las personas que están actualmente enfermas.
- Los recuperados: Corresponden al conjunto de individuos que ya contrajeron la enfermedad y se recuperaron.
En todo momento, cada persona necesariamente pertenece a uno y a solamente uno de estos grupos. El modelo inicia con el primer infectado, y es cuando casi toda la población pertenece al grupo de susceptibles; en nuestro país, esto sucedió el 8 de marzo del 2020. Conforme transcurre el tiempo, algunos susceptibles van contrayendo la enfermedad y pasan al compartimiento de infectados. Posteriormente los infectados se recuperan y pasan al último compartimiento (el de recuperados).
Gráficamente:
Las flechas simbolizan a la dirección del flujo de las personas entre los estados. Es importante aclarar que esta es la única dinámica presumida por el modelo; en él no se admite, por ejemplo, que los recuperados vuelvan a ser susceptibles a la enfermedad (que es lo que ocurre cuando no se gana inmunidad, característica aún debatida sobre el COVID-19).
Por construcción, el modelo predice en una primera etapa un aumento importante del número de infectados, cantidad que se incrementa de forma continua hasta llegar a un punto máximo. Pasado este punto, el número de infectados disminuye hasta desaparecer completamente.
Parámetros. Mientras más lenta es la transmisión entre los individuos y cuanto más rápidamente los infectados pasan al compartimiento de recuperados, más pequeña es la cantidad máxima de personas que pueden llegar a estar infectadas al mismo tiempo (el pico). En el modelo SIR, estos valores son representados por las letras griegas β (beta) y γ (gamma), respectivamente.
El uso de barbijos, el lavado frecuente de manos y el distanciamiento social son medidas que influyen (disminuyen) en el valor de beta. Por otro lado, una detección más temprana de la enfermedad, servicios de salud más eficaces y menores cargas virales aumentan la velocidad del paso del compartimento de infectados al de recuperados (gamma).
A continuación, se exhibe el comportamiento de los infectados en el tiempo para distintos valores de beta y gamma. Como habíamos mencionado, a menor beta y a mayor gamma, menos veloz es el ritmo de crecimiento de los infectados, que es lo que últimamente desborda a los sistemas de salud.
Estos números fueron escogidos luego de estimar un modelo SIR a los datos proveídos por el Ministerio de Salud. La primera curva fue estimada usando los datos disponibles hasta marzo; la segunda, hasta mayo y la tercera, hasta julio. Que la evolución proyectada de la epidemia sea más y más favorable conforme transcurría el tiempo, habla bien de las medidas de contención tomadas por el gobierno y por la ciudadanía en general.
El proceso de estimación. Ajustar un modelo SIR a los datos equivale a estimar los valores de los parámetros beta y gamma. Ellos definen completamente a la trayectoria de la epidemia en el tiempo y puede ser utilizada para fines de pronósticos.
Las relaciones entre los estados son comúnmente expresadas por un sistema de ecuaciones diferenciales. A fin de estimar el modelo, uno necesita primero un solucionador de este tipo de ecuaciones.
Luego, debe construir una función objetivo, que usualmente es la suma de las diferencias elevadas al cuadrado del número de infectados sugerido por el SIR y el dato real. Finalmente, se requiere de un optimizador, que le devuelva los mejores valores de beta y gamma en relación con la función objetivo que definió. En la práctica, lenguajes como R o Python son usados para realizar estos trabajos.
En este modelo hay otros factores que quizás sean importantes, pero no son tenidos en cuenta. Como, por ejemplo:
- Cantidad de pruebas realizadas (que afectan al número de confirmados diarios).
- Llegada de vacunas.
- Factores estacionales que influyan en la velocidad de transmisión de la enfermedad.
- Medidas restrictivas del Gobierno si el número de confirmados diarios traspasa cierto umbral, etc.
Autores:
Ivonne Aristizábal, Economista
Mathias Barreto, Economista
