Por qué lo simple puede ser mejor al determinar cómo asignar los recursos pandémicos

Es difícil planificar con anticipación cuando el SARS-CoV-2, el virus que causa el COVID-19, es tan impredecible. Pero ahora existe un método sencillo para predecir uno de los recursos necesarios para frenar la propagación de COVID-19 en las comunidades. Investigadores de la Universidad de Boston (BU) desarrollaron un método en tiempo real para proyectar las necesidades de cuarentena de COVID-19 en entornos de viviendas colectivas con diez días de anticipación.

Eric Kolaczyk, director del Instituto Hariri y profesor de Matemáticas y Estadística, Laura White, profesora de Bioestadística en la Facultad de Salud Pública de BU, y Wenrui Li, ex estudiante de doctorado en Matemáticas y Estadística, unieron fuerzas para crear un modelo estadístico simple que incorpora datos fácilmente disponibles, incluidos recuentos diarios de casos y detalles de rastreo de contactos, y está informado por experiencias sensibles y juicios sobre el comportamiento humano. Los hallazgos del equipo se publicaron recientemente en El Diario Americano de Salud Pública (AJPH).

Como fue el caso de las universidades de todo el mundo, el aumento inicial de casos de COVID-19 que cerró Massachusetts generó algunas preocupaciones sobre el regreso de los estudiantes al campus de la BU. Entonces, durante el verano de 2020, el liderazgo de BU que apoyaba la respuesta de COVID-19 encargó a los expertos de la facultad que determinaran la eficacia de las pruebas, el rastreo de contactos y las medidas de cuarentena para que los estudiantes regresaran de manera segura en el otoño. «Hubo mucha colaboración entre los diferentes departamentos y partes de la universidad, así como el liderazgo de la universidad que recopilaba y almacenaba los datos», dijo White, «Este es un gran sello distintivo de la respuesta de BU a COVID en el que hicimos, lo que ha demostrado ser, una respuesta muy efectiva».

Sin embargo, algunas de las predicciones iniciales para la cuarentena y el aislamiento estaban equivocadas. Afortunadamente, BU reservó cientos de camas más de las necesarias. «Nos encontramos en aguas desconocidas para determinar la cantidad de camas de aislamiento y cuarentena», dijo Peter Smokowski, vicepresidente de Servicios Auxiliares. «Sin embargo, el modelo que completó el equipo de Eric fue muy útil para establecer un número de referencia». El modelo original de los investigadores estaba destinado a brindar orientación para llevar a los estudiantes de regreso al campus de manera segura, en lugar de estimaciones específicas sobre la cantidad de camas necesarias.

Los expertos en modelos Kolaczyk, White y Li continuaron trabajando juntos en el otoño para desarrollar un modelo más preciso para predecir las necesidades de cuarentena. El nuevo modelo del equipo incorpora datos sobre el recuento diario de casos positivos para estudiantes e información del rastreo de contactos sobre cómo interactúan las poblaciones de estudiantes dentro y fuera del campus. El modelo también tiene en cuenta las fechas en las que el COVID-19 podría propagarse más rápidamente, como los fines de semana largos o las vacaciones. Los métodos que utilizó el equipo para crear su modelo son efectivos y bastante simples. «El software tiene solo cinco líneas de código», dijo Kolaczyk. «Sin embargo, se basa en un método muy basado en principios, basado en nociones estándar de la llegada de personas infectadas y la transmisión local». Li queda gratamente sorprendido por la sencillez y eficacia del modelo. «Nuestro modelo es simple, pero funciona bien», dijo Li.

Una variante diferente del SARS-CoV-2 o una nueva enfermedad podría surgir en el futuro, y determinar cómo asignar recursos como la vivienda en cuarentena podría marcar una gran diferencia en la rapidez con la que se propaga a través de entornos congregados. El modelo de los investigadores se puede aplicar a entornos similares donde las personas en espacios reducidos interactúan con grupos en el exterior. Las instalaciones correccionales, los hogares de ancianos o las ubicaciones de viviendas militares podrían usar este modelo para predecir las necesidades de cuarentena y asignar los recursos de vivienda de manera adecuada. «Lo que nos impulsó a hacer la transición de un proyecto BU a una publicación es darnos cuenta de cuán omnipresente es la necesidad de optimizar el espacio de cuarentena en todo el mundo», dijo Kolaczyk, «Nuestro modelo puede usarse como una herramienta predictiva para asignar recursos de una línea de base relativamente más suave… en lugar de ser reactivo».