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Se sabía que la humanidad estaba en peligro de una pandemia seria, pero tener la certeza de dónde se presentaría y el daño que causaría era muy complicado; además el comportamiento del ser humano siempre juega una variable importante en los modelos, afirma Jorge Velasco Hernández, investigador del Instituto de Matemáticas de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) Campus Juriquilla.
“Desde el punto de vista de vigilancia epidemiológica, sabíamos que la probabilidad de que hubiera una pandemia grave era alta. Sabíamos que podía venir, de repente llegó, pero ante el desconocimiento de cuándo, cómo, dónde y cuánto, fue entonces una situación muy complicada”, explica el biólogo de formación que también tiene maestría y doctorado en matemáticas aplicadas, con especialidad en epidemiología.
Jorge Velasco formó parte del grupo que colaboró en diferentes instancias federales para el seguimiento y estimaciones de la pandemia.
“Aquí en Querétaro colaboramos con la Secretaría de Educación para la reapertura de escuelas. Nuestros índices de riesgo los sacábamos con nuestros modelos, y la Secretaría de Educación y su grupo de asesores se dedicaba a transmitir esa información a la población.
“Eso es muy importante, porque si nos ponen a los matemáticos a hablar de lo que hacemos, en lugar de aclarar, confundimos a la gente”, explica.
Señala que como especialistas no esperaban la gran cantidad de víctimas que cobró el SARS CoV-2, aunque sí se sabía desde hace tiempo que la humanidad estaba en riesgo de una pandemia.
“El Sida, 1977-1981, fue la epidemia más grave que tuvimos, también con una seriedad muy fuerte. El punto es que esa enfermedad es transmitida por contacto sexual y por inyección de drogas y cosas de ese tipo, entonces la transmisión es más restringida, en el sentido del mecanismo de transmisión.
“Después estuvo el SARS, primero. Luego el MERS, luego el dengue. Hemos tenido cada cinco años un brote pandémico que afortunadamente hasta la de Covid se pudieron controlar. También tuvimos la de H1N1 en México”, recuerda.
En el caso de la Covid-19 fue un virus nuevo, no se sabía qué era, no había vacuna ni tratamientos, la mortalidad comenzó a crecer, pero en cada país la dinámica de la enfermedad fue muy distinta.
La tasa de mortalidad, por ejemplo, en Estados Unidos, Francia, países africanos, y México, fue distinta. Si se grafica la tasa de mortalidad a lo largo del primer año de la pandemia, en una gráfica de tiempo contra mortalidad, se verá como una mancha de rayas porque no hay un patrón, lo que se conoce, técnicamente, como una alta incertidumbre en esa tasa.
“Tenemos incertidumbre en parámetros, como la tasa de mortalidad, el número reproductivo, que son importantes para los modelos. Entonces, necesito esa información para dar una recomendación de salud pública, pero resulta que esas variables son inciertas. Tengo la dificultad para transmitir esa información que tiene tanta variabilidad. Ese es sólo es un problema”, enfatiza.
Hay otra incertidumbre que tiene que ver con la toma de decisiones: si los técnicos dicen que hay que encerrar a toda la gente, sino esto será una catástrofe, pero la realidad es que quien toma las decisiones encierra a la población, como nadie sabe si realmente funciona se tiene una gran incertidumbre en el término de la eficacia de las medidas y el riesgo de poner a una ciudad, una región o un estado en una crisis económica, con falta de trabajo, falta de recursos, y las consecuencias sociales, resulta todo un dilema.
“Todas esas cosas se pueden implementar en modelos matemáticos que tienen la idea de ayudar a generar escenarios. Es decir, de toda esta incertidumbre que tienes, bajo ciertos condiciones, los escenarios a los que te enfrentas son A, B, C y D. Entonces puedes decidir tomando en cuenta esos escenarios, en lugar de tener esta incertidumbre amplísima de no saber qué hacer. Las matemáticas pueden darte un poquito menos de incertidumbre en cada escenario”, subraya el investigador.
Agrega que algo que también aprendieron durante la pandemia tiene que ver con la conducta humana, cómo se comporta la sociedad y la percepción de riesgo en cada individuo y de forma colectiva en casos muy puntuales como la pandemia.
Además, un punto importante para predecir el comportamiento de la enfermedad fue tomar en cuenta este aspecto conductual de las personas.
“Predecir una enfermedad sin tomar en cuenta el aspecto conductual a una escala que nos interesa, regional, pequeña, es sumamente difícil si no tomamos en cuenta esto. Hay modelos matemáticos que se han desarrollado para predecir pandemias, y la mayor parte de los modelos no pasan de un mes. Esto es, te puedo predecir en un mes más o menos cómo espero que se desarrolle el brote de la enfermedad X, pero más allá de eso prácticamente todos los modelos fallan”, enfatiza.
Destaca que más allá de predictivo, el papel de las matemáticas es explicar por qué están pasando las cosas, y ahí el concepto de incertidumbre es complicado de entender por la sociedad en general.
Incertidumbre es que lo que se cree que puede pasar no se tiene suficientemente confirmado, pero no es decir cosas equivocadas, pues va a pasar en cierto punto. Es simplemente decir que hay variabilidad y que esa variabilidad puede afectar la manera de actuar.
