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Caos, Sars, y cocaína
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Un análisis de la epidemiología observada del Sars-CoV-2 desde la teoría de la complejidad
Imagen de portada tomada de aquí.
En ocasiones, no es nada nuevo, la ficción es mejor que el periodismo para describir la realidad. Uno de esos momentos de epifanía de la narrativa moderna, en mi opinión, es de la serie Morning Show (háganse un favor y véanla), donde el personaje del gran Billy Crudup suelta una de esas frases que caen como verdad revelada de lo obvias y certeras: El caos es la nueva cocaína. En un mundo revuelto, donde cada noticia es más inverosímil que la anterior, la frase rápidamente se convirtió en mi aforismo favorito.
Mi nuevo lema
Mi nuevo lema pic.twitter.com/K21QavSsUd
— datafreak (@supercontra) March 14, 2020
Para la epidemia actual, no podría ser más cierto. Parecería que caos es un cumplido para describir lo que ha sucedido en las últimas semanas, y es bastante probable que se quede corto para describir lo que se viene en unas semanas para Latinoamérica (con África, los últimos países en la primera ola de la pandemia).
Una de las cosas que más me ha frustrado de leer las toneladas (gigabites, en realidad) de noticias sobre el virus, es ver cómo los académicos, en este momento en el foco de la historia a través de la epidemiología y ciencias de la salud, caemos en clichés y no podemos superar el ejercicio de clase. El debate sobre la mortalidad (si es 1por ciento, 2 por ciento ó 5 por ciento), en mi opinión, ha sido bizantino y en parte culpable de la confusión de la población general.
¿Por qué? Una de las lecciones más importantes (de vida o muerte) que nos ha dado Italia, es que las complicaciones derivadas de la saturación del sistema de salud pueden derivar en muertes (prevenibles) a causa del virus. Enfrascarnos en la mortalidad del virus, entonces, es absurdo, pues supone un escenario abstracto, donde queremos calcular un valor de la biología del patógeno, como si este no operara en un contexto específico, con respuestas culturales diferenciadas.
Esto no significa que la epidemiología no se ocupe de estas cosas, sino más bien, que quienes habitamos el mundo de la salud pública hemos hecho un trabajo relativamente pobre en comunicarlo.
La teoría de la complejidad, antiguamente conocida como teoría del caos, nos brinda una herramienta simple y poderosa para analizar fenómenos "exponenciales" (el término preciso para este análisis es distribuciones libres de escala y truncadas). No faltan contradictores, pero es una teoría fascinante, que en este caso nos puede ayudar a entender cómo puede variar la tasa de muertos con respecto a los casos observados.
Pero antes, un paréntesis para explicar mejor el método en una charla muy amena, de la mano de alguien que la comunica mucho mejor que yo.
Utilizar esta teoría no es nuevo para Colombia, donde el recientemente fallecido Roberto Zarama (figura controvertida, brillante) inspiró toda una serie de académicos a explorar su utilidad para analizar fenómenos sociales. Uno de los artículos más interesantes, a mi juicio, es el análisis del conflicto armado colombiano desde una perspectiva nutrida por la ecología del comportamiento, donde, entre otras cosas, definen matemáticamente las guerras de cuarta generación (marcada por estrategias insurgentes de fisión-fusión, como los grupos de primates).
El artículo fue, nada menos, portada en una de las revistas académicas de más impacto a nivel mundial (admiración total por estos investigadores).
Yo, después de hacer mi peregrinaje por el Instituto Santa Fe, he hecho algunos intentos por abordar la epidemiología de diferentes enfermedades en Colombia con estos métodos.
Actualmente trabajamos con varios colaboradores en un artículo sobre el crecimiento de los casos para todas las enfermedades reportadas al Sivigila, donde hemos encontrado que algunas enfermedades escalan más aceleradamente que otras. El alfa es la pendiente de la recta de cada patógeno (decreciente, en este caso), y en el eje-x, el número de casos.
Y así escala la malaria:
Dado que el Coronavirus tiene un crecimiento exponencial, decidí explorar la pendiente de las rectas en una escala log-log. Para ello, grafiqué las muertes observadas y los casos por país. Con ello, se puede ver cómo crece una con respecto a la otra, y la eficiencia relativa de cada país para mitigar las muertes con respecto a los casos.
La línea de tendencia general tiene una pendiente superlineal, con lo cual vemos que crecen más rápido las muertes que los casos (p-valor < 0.0001, R2=0.878237). Muy interesante resulta que, si hacemos el ejercicio por algunos países que han sido blanco de análisis, vemos cosas informativas:
Corea del Sur, tiene una pendiente de 0.917753 (sublineal, menos muertes a medida que aumentan los casos), mientras que Italia tiene un valore de 1.24063. China reporta 0.981232, ligeramente debajo de que crezcan proporcionalmente.
Si bien es un análisis muy preliminar, en mi opinión permite entender un poco mejor la dispersión de medidas en las muertes (y también entender de manera sencilla por qué crecen las muertes cuando colapsa el sistema de salud). Adicionalmente, podría ser una herramienta para estimar el número de casos "observables" si se estuvieran haciendo pruebas a las mismas tasas que China o Corea.
Acá una tabla con valores que permiten saber cuántos casos tendría un país, con base en los muertos (que son mucho más fáciles de contar).
|
muertes |
casos |
|
1 |
143 |
|
2 |
240 |
|
4 |
402 |
|
8 |
675 |
|
16 |
1,131 |
|
32 |
1,897 |
|
64 |
3,182 |
|
128 |
5,336 |
|
256 |
8,948 |
|
512 |
15,007 |
|
1,024 |
25,167 |
|
2,048 |
42,207 |
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Esteban Giraldo González
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