Abelló et al. ⁹ y Ortigoza et al., ¹⁰⁾ argumentan las posibilidades del uso del modelo Susceptible Infectado Recuperado (SIR básico) y políticas antiepidémicas de salud pública para la COVID-19 en Cuba, exponen su utilidad como modelo dinámico para hacer proyecciones en situaciones epidémicas que se aplican a regiones locales específicas y se manifiestan sus potencialidades para analizar rebrotes por la aparición de eventos locales que se alejan de las predicciones previstas.

Vargas et al. ¹¹ y Estrada et al., ¹² exponen las posibilidades existentes con el uso de estos modelos matemáticos, encontraron que el número de reproducción básico (R0) calculado permitió determinar que, para erradicar la pandemia por vacunación, la población inmunizada debe ser superior al 72 %.

De igual manera este tipo de modelos han sido utilizados por Amster P, ¹³ y Peralta et al., ¹⁴ mientras que Jiménez et al., ¹⁵⁾ utilizaron la modelación basada en agente; donde fue posible operacionalizar la manera en que distintas variables interactúan entre sí. Esto posibilita simular en un contexto multidimensional el efecto no lineal de variables explicativas sobre la evolución de la COVID-19. El aislamiento social fue en todos los casos, la medida que más incidió en el comportamiento de la difusión del virus, por lo tanto, la que más ayuda a la prevención y la ralentización del contagio.

Álvares et al., ¹⁶ con su modelo demuestran la eficacia de medidas no farmacéuticas, tales como el distanciamiento físico, aislamiento de casos, cuarentena domiciliaria, encierro total, la elección de las intervenciones o combinaciones más adecuadas para un territorio particular, dependerá en última instancia de las condiciones socioeconómicas y de salubridad, así como de una validación a gran escala de la viabilidad de los escenarios identificados de manera previa mediante la herramienta.

Se pretende que la tarea educativa sobre estos modelos se acentúe en la epidemiología matemática; a la economía matemática y financiera que explique el efecto y consecuencias múltiples de la pandemia, que evalúe el impacto de la pobreza, la migración y la desigualdad social. ^{( , )}

De acuerdo a Vidal et al., ¹⁹ la educación médica superior incorpora en los diferentes currículos de las carreras de ciencias médicas, el modelado de situaciones, según corresponda. Sin embargo, en casos de epidemias debe ponerse énfasis en estas herramientas científicas para el aprendizaje de modelos que permitan su pronóstico, seguimiento y control, como parte de la formación y aplicación en los diferentes escenarios docentes y de trabajo.

El estudio e interpretación de estas modelaciones no se encuentran incluidos en el plan de estudio de las diferentes carreras y especialidades de las ciencias médicas, en especial las de epidemiología, por lo que el equipo de investigación buscó apoyo en un grupo de expertos de la Universidad de Camagüey para la realización de los mismos con la utilización de la transdisciplina y el trabajo conjunto en aras de ofrecer esta valiosa información y vía de análisis para la toma de decisiones ante el impacto de la COVID-19 en la provincia Camagüey.