Investigadores de la PUCP presentan proyecciones sobre el Covid-19 en el Perú

Docentes del Departamento de Ciencias de la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP) desarrollaron una investigación estadística con proyecciones sobre la mortalidad que podría causar el Covid-19 en el Perú. El trabajo presenta tres escenarios potenciales de la mortalidad del nuevo coronavirus con datos obtenidos hasta el 1 de abril.

Modelling death rates due to COVID-19: A bayesian approach (Modelado de tasas de mortalidad debido al COVID-19: un enfoque bayesiano) es el título de la investigación elaborada en las últimas semanas por Giancarlo Sal y Rosas, Cristian Bayes y Luis Valdivieso, doctores y miembros del grupo de investigación Modelos Matemáticos y Estadísticos para la Evaluación (Mmepe-PUCP).

Utilizando métodos de inferencia bayesiana, los investigadores tomaron el comportamiento de la pandemia en China para elaborar un modelo flexible que permite hacer proyecciones con los datos del Perú. «Estamos intentando modelar un evento que se está desarrollando en la actualidad. Debido a que no se tiene información de un evento similar en el Perú, decidimos usar a China como país de referencia, ya que ha conseguido controlar la pandemia”, afirmó Cristian Bayes, director de la maestría en Estadística PUCP.

Asimismo, se decidió realizar proyecciones sobre la tasa de mortalidad por ser el indicador con menor margen de error. “Son los datos más confiables que tenemos. Por ahora, no es recomendable modelar directamente el número de infectados porque podría haber muchas personas infectadas que no han podido ser detectadas”, comentó Luis Valdivieso, ex director de la maestría en Estadística y actual miembro del Consejo de la Escuela de Posgrado de la PUCP.

Estimaciones para el Perú

Con los datos del comportamiento de la pandemia en China y los datos del Perú, la investigación brinda una estimación de los siguientes indicadores:

  • La cifra total de víctimas por COVID-19
  • El punto de inflexión: momento en el que se producirá el número máximo de fallecimientos por día
  • Periodo de mortalidad umbral: momento en el que se producirán casi cero casos de mortalidad

Para validar los resultados, los investigadores consideraron varios escenarios iniciales. Sin embargo, seleccionaron los resultados obtenidos en el escenario III porque presenta las cifras más conservadoras que mejor se ajustarían a la realidad.

En los gráficos adjuntados en esta nota, se podrá observar las predicciones sobre el número de fallecimientos por día y el número acumulado de fallecidos de acuerdo con el escenario III. En ambos se consideran los intervalos de predicción al 95% (la proyección del centro es la estimada).

El momento estimado del periodo de mortalidad umbral y el del punto de inflexión se calculan a partir de la fecha en que se produjo el primer deceso por Covid-19, acontecido el 19 de marzo. «Por ahora, es poco recomendable levantar la cuarentena si sabemos que el pico de muertes se producirá posteriormente”, comentó Giancarlo Sal y Rosas, coordinador de la especialidad de Estadística PUCP.

Importantes recomendaciones

Aunque la proyección de mortalidad en el Perú no llega a los niveles vistos en países de Europa o en Estados Unidos, el riesgo del Perú es alto debido a la limitación de recursos que afecta a nuestra capacidad de respuesta. “El desarrollo de la pandemia en el país depende mucho de la colaboración de las personas y de su compromiso de respetar las medidas de aislamiento social implementadas por el Gobierno. Por ahora, es poco recomendable levantar la cuarentena si sabemos que el pico de muertes se producirá posteriormente”, consideró Giancarlo Sal y Rosas, doctor en Bioestadística por la Universidad de Washington y coordinador de la especialidad de Estadística.

“Estas estimaciones podrían servir como insumo para las decisiones sobre el sistema de salud peruano. Esperamos que, a partir de las estimaciones que brinda el modelo sobre la tasa de mortalidad, también se puedan realizar proyecciones del número de infectados, del número de pacientes hospitalizados y en unidades de cuidados intensivos”, añadió Bayes, quien agradeció el apoyo del médico y epidemiólogo Rodrigo Carrillo Larco, por brindarles los datos de Covid-19 en el Perú; y Daniel Manrique, profesor en la Universidad de Indiana, por la sugerencias en el modelo utilizado.

Difusión de los datos

Los resultados preliminares de la investigación pueden ser consultados haciendo click aquí, para ser revisados y comentados por la comunidad científica internacional. Finalmente, los profesores confirmaron que planean realizar una ampliación de esta investigación que incluya proyecciones de otros países que tomaron medidas semejantes a las del Perú.

Para poder revisar la nota original haga click aquí.

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