Necesidad de superación en modelos matemáticos de epidemiología

Resumen

Introducción: En Cuba, se formulan modelos matemáticos, pero no están contemplados para la superación de posgrado ni en pregrado. Aunque los modelos idealizan la realidad, permiten, de manera sencilla, hacer predicciones sobre el comportamiento futuro de una enfermedad y tomar las medidas necesarias.
Objetivo: Identificar necesidad de superación en modelos matemáticos de epidemiología.
Métodos: Se utilizó un modelo estocástico presente en el paquete EpiModel del programa R. Se simularon tres situaciones diferentes, la primera con violaciones del distanciamiento y la higiene general, la segunda con mejoras en estos dos aspectos, más la inmunidad lograda al 70 % de la población por vacunación y la tercera con mejoras notables en higiene y distanciamiento junto a la vacunación. Se calculó, además, el comportamiento del número reproductivo con el paquete earlyR a partir de la incidencia.
Resultados: Se valoró como las trayectorias con los modelos estocásticos tienen más variabilidad y como la reducción de contactos aplana la curva. Se evaluó la dispersión de la epidemia en situaciones de violaciones de la prevención y en otras donde hay prevención y además vacunación. La línea roja de cada modelo varía según las circunstancias, claramente en los casos de violaciones de distanciamiento e higiene esta curva se amplia y se aplana en el caso contrario.
Conclusiones: Se identificaron suficientes evidencias sobre el uso y la necesidad de modelos matemáticos para apoyar la toma de decisiones en la epidemiología, se identificó la necesidad de superación en posgrado sobre la teoría de epidemias, que puede extenderse a pregrado.

DeCS: CONCEPTOS MATEMÁTICOS; EPIDEMIOLOGÍA ANALÍTICA; MODELOS EPIDEMIOLÓGICOS; ESTUDIOS DE SERIES TEMPORALES; COVID-19.