09 de abril de 2020
09.04.2020
La Opinión de A Coruña
Rosa M. Crujeiras, profesora titular de la Facultad de Matemáticas de la Universidade de Santiago

Coronavirus en Galicia | "En los modelos, parece que la comunidad ofrece un patrón diferente a otras comunidades"

"El muestreo de parte de la población será clave para la predicción de la evolución". "Ahora hay motivos de optimismo, pero con cautela"

08.04.2020 | 19:39
Rosa M. Crujeiras, profesora de la Facultad de Matemáticas.

Rosa M. Crujeiras es profesora titular de la Facultad de Matemáticas de la Universidade de Santiago. Como miembro del departamento de Estadística, Análisis Matemático y Optimización, colabora en esta crisis con estadistas italianos y portugueses en la creación de "modelos predictivos" que permitan conocer el futuro "para tomar decisiones en el presente". Junto con el investigador posdoctoral gallego radicado en Bélgica José Ameijeiras, ha elaborado una aplicación para visualizar sus predicciones matemáticas y establecer comparativas entre países y comunidades autónomas.

Las matemáticas cobran un papel fundamental en esta crisis, en especial con el diseño de modelos predictivos. ¿Son ustedes algo así como los pitonisos de lo que se nos avecina?

El interés en la creación de modelos predictivos responde a la necesidad de conocer el futuro para apoyar la toma de decisiones en el presente. En una sociedad datificada, casi diría sobredatificada, la extracción de información de manera precisa y fiable, así como la predicción de futuros escenarios y la incertidumbre de los mismos, requieren necesariamente de herramientas estadísticas y matemáticas. Ahí es donde estamos. No como pitonisos, no tenemos bola de cristal, pero sí poniendo nuestros conocimientos al servicio de lo que la sociedad necesita. También es necesario que los datos que se subministran reflejen fielmente la situación. Así, el muestreo en parte de la población, como parece que se va a realizar, permitirá aproximar mejor el número de casos reales, un dato que obviamente impacta en otras variables como el número de hospitalizados o de defunciones. Será clave para la predicción de la evolución y, consecuentemente, para toma de medidas desde las administraciones.

No dejamos de escuchar que el pico de contagios o la "colina", como nos comentaba hace unos días del profesor Febrero, está a punto de llegar.

Los modelos no son más que una representación de la realidad. Pero pese a los diferentes enfoques, en este momento parece que hay una coincidencia y, por tanto, motivos de optimismo, pero con cautela. Aunque es complicado concretar una fecha „todos los modelos presentan una cierta incertidumbre„ parece que acabamos de entrar en esa "colina". Nosotros tenemos como referencia en el uso de nuestros modelos, lo que ha ido ocurriendo en Italia. Parece que en su caso ya han llegado a esa estabilización. Pero igualmente, lo que nos trasladan los compañeros de Italia es optimismo con cautela. Además pueden existir diferencias importantes por regiones.

¿Es cierto que los gobiernos están subestimando datos estadísticos que pueden tener relevancia a la hora de destinar recursos a atajar esta crisis?

En nuestro caso, hemos trabajado con datos de varios países, con especial atención a Italia, Portugal y Bélgica y lo primero que sorprende es la información tan dispar. Tenemos la impresión de que se subestima la importancia que una buena recogida de datos puede tener sobre los resultados de los modelos predictivos. Sirva de ejemplo el problema con la información relativa al número de enfermos que habían necesitado cuidados intensivos. Parecía un dato acumulado pero algunas comunidades no lo interpretaron así. Además, la ausencia de protocolos globales para indicadores como los casos recuperados, recuentos de altas hospitalarias, sin necesidad de pasar un test, hace que la comparativa entre países deba también hacerse con cautela. Por otro lado, la desagregación de los datos en España sólo nos permite hacer predicciones a nivel estatal o en comunidades autónomas y no se proporcionan datos por áreas sanitarias o ayuntamientos, como sí hace Portugal.

En el caso gallego, parece que los porcentajes de mortalidad e incidencia de la pandemia muestra comportamientos diferenciados respecto del resto de las comunidades...

En nuestros modelos parece que Galicia presenta un patrón diferente al de otras comunidades, situándose por encima de Canarias y Murcia, por ejemplo, pero por debajo de Castilla y León, Castilla-La Mancha o País Vasco. En el momento del lockdown, Galicia, Murcia y Canarias eran las comunidades con menos fallecidos. Por otra parte, su distancia con los principales focos (Madrid y Cataluña) es mayor que para las otras comunidades. Estas podrían ser algunas explicaciones del comportamiento, pero no tenemos evidencias para afirmarlo categóricamente.

Y, ¿en España? ¿Cómo lo ve? ¿Estamos listos para afrontar esta fase dos de más relajación?

Es obvio que el distanciamiento social permitido frenar la evolución del contagio, pero también sabemos que no es sostenible como sociedad seguir así durante un período prolongado de tiempo. Para tomar la decisión de aliviar las medidas, es importante controlar que no se produzcan nuevos focos de contagios y conocer realmente los casos que siguen activos en la población. La información sobre el muestreo a la población puede ser determinante.

Ya puestos. ¿Hemos pasado lo peor en Galicia? ¿Y en el conjunto de España?

Debemos ser cautelosos, pero hay razones para el optimismo. Los modelos nos dicen que tanto para contagios como para fallecimientos parece que, tanto a nivel estatal como en Galicia, hemos superado los máximos. En Galicia con un poco más de retraso, dado que también los primeros casos se registraron más tarde y las medidas de contención atacaron la evolución de la pandemia en un estadio más temprano y pueden haber provocada que nuestra subida también haya sido más lenta.

Ha habido diferentes momentos en el estado de alerta, ¿tienen reflejo en los modelos predictivos esas variaciones?

Los modelos reflejan variaciones, pero están diseñados para que exista un único pico. Para que puedan reflejar otro tipo de situaciones tendremos que adaptarlos. Las medidas tomadas han ayudado a ralentizar la evolución de la epidemia: es decir, han contribuido a que la película se vea en cámara lenta. Nos han permitido adentrarnos en una situación de estabilización. Los efectos de implantar la fase más abierta son los que realmente pueden modificar la historia: nos mantenemos; ayudamos a avanzar de manera incluso más lenta de lo esperado o volvemos a provocar una subida.

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