COVIDModel, el modelo matemático del Covid-19

Este modelo parte fundamentalmente de las muertes por COVID-19 publicadas por el Instituto Nacional de Estadística, que son muy superiores a las publicadas por el Ministerio de Sanidad.

El Ministerio de Sanidad solo publica como muertes del COVID-19 aquellas sobre las que tiene pruebas de que la persona fallecida estaba infectada por el COVID-19. El Instituto Nacional de Estadística, por el contrario, compara todas las muertes ocurridas día a día en el 2020 con el número total de muertes ocurridas en los mismos días en años anteriores, interpretando que la diferencia son muertes por el COVID-19.

A parte de las muertes publicadas por el Instituto Nacional de Estadística, principal «input» del modelo, se han tenido en cuenta:

• Las muertes publicadas por el sistema de Monitorización de la Mortalidad del Ministerio de Ciencia e Innovación (MoMo)
• Las muertes, hospitalizaciones y UCIs publicadas por el Ministerio de Sanidad.
• Las pirámides poblacionales de cada Comunidad Autónoma
• El estudio de infectados del Instittuo Carlos III en sus rondas (13 de mayo y 1 de junio)
• El funcionamiento de los síntomas del COVID publicado en

  “The incubation period of Coronavirus disease 2019 from publicly reported confirmed cases.” publicado por Lauer SA en Annals of Internal Medicine.

Se ha tenido en cuenta:

– Que la pirámide poblacional de las personas infectadas es distinta que la piramide poblacional de la región debido a la mayor exposición de las personas jóvenes, por ser más activas. 
– La pirámide poblacional de las personas infectadas evoluciona en el tiempo (se rejuvenece) a medida que las personas mayores se van recluyendo y protegiendo en sus casas, de forma gradual y bastante antes de las decisiones políticas de confinamiento (esta es una realidad observable en los porcentajes de muertes por rangos de edad)
– La mortalidad de cada rango de edad es distinta
– La mortalidad para cada rango de edad evoluciona en el tiempo a medida que se van saturando los recursos hospitalarios. esta evolución es mucho más evidente en las personas más mayores
– No todas las Comunidades Autónomas han tenido las mortalidades por edades igual de sensibles en relación con la saturación del sistema. algunas han tenido una mayor sensibilidad que otras a la saturación hospitalaria. Es decir, que para la misma saturación hospitalaria el incremento de la mortalidad ha sido mayor en unas Comunidades Autónomas que en otras.

Del análisis de las muertes día a día para todas las Comunidades Autónomas y para cada uno de los rangos de edad, y, teniendo en cuenta las pirámides poblacionales de cada Comunidad Autónoma, el modelo puede establecer matemáticamente relaciones entre las tasas de mortalidad (probabilidad de morir) observadas. Estas relaciones se obtienen para diferentes momentos dentro de una misma comunidad autónoma, entre diferentes rangos de edad y entre diferentes Comunidades Autónomas.

Además, el Modelo parte de los estudios de contagiados del Instituto Carlos III. Estos datos, que el Instituto ofrece también para todas las Comunidades Autónomas y por rangos de edad, permiten establecer un valor a las tasas de mortalidad sin más que dividir el número de muertes entre el número de personas contagiadas.

Por lo tanto, las relaciones establecidas entre las tasas de mortalidad se mantienen independientemente del número de contagiados publicado por el Instituto Carlos III, pero para poder otorgar un valor a dichas mortalidades es necesario utilizar el dato del número de personas contagiadas de dicho Instituto.

Evidentemente, en la probabilidad de morir de una persona infectada por el virus influyen muchos factores; Influye si tenía enfermedades ya contraídas, su grado de fortaleza, la capacidad del sistema sanitario de su Comunidad Autónoma en términos de camas, ucis y número de profesionales por habitante, la situación en la que se encontraba el hospital o residencia donde se le atendió o la calidad de la gestión de estos centros… y, por supuesto, influye la edad de la persona.  

El objeto de este modelo es solo hacer la probabilidad media de morir en cada comunidad autónoma en los diferentes momentos de la crisis para cada rango de edad, sin más que dividir el número de muertes por cada rango de edad entre el número de personas que se infectaron de esa edad. Es decir, de este estudio se deduce que la probabilidad de morir de las personas mayores de 74 años en Madrid fue el doble que en Canarias.

Algo por tanto debió ocurrir en Madrid que hizo que la probabilidad de morir de una persona mayor fuera el doble. Dado que las probabilidades de morir más altas son precisamente las de las Comunidades Autónomas más azotadas por la crisis, el estudio concluye que la saturación hospitalaria es el factor más importante que está afectando a la probabilidad de morir.

En otras palabras, se observa una clara correlación estadística entre la saturación hospitalaria y la probabilidad de morir.

Pero no es objeto de este estudio analizar como influyeron cada uno de los factores que afectan a la probabilidad de morir, simplemente sacar el dato final de como ha evolucionado la tasa de mortalidad. Que el estudio diga que la saturación hospitalaria parece ser el principal factor que afecta a la probabilidad de morir no implica que haya otros muchos factores que puedan estar influyendo de forma más débil.

COVIDModel surge con el objeto de ofrecer claridad sobre lo sucedido durante la crisis del COVID y aprender de ello.

Se pretende también que la sociedad cuente con una herramienta, 100% transparente en cuanto a sus datos y metodología, gratuita, pública y actualizada en tiempo real, que pueda ayudar a empresas e instituciones para la gestión de la desescalada.

Como próximos pasos se pretende seguir de cerca la situación de cada Comunidad Autónoma y publicar recomendaciones sobre los pasos a dar en cada una de ellas.

También se analizará la situación en los países más afectados por la crisis con el objeto de aumentar el conocimiento internacional sobre los efectos de esta pandemia y promover un espíritu de cooperación internacional para afrontarla.

El Modelo ha sido realizado a través de una colaboración entre la Plataforma Internacional NoMorePandemics y la escuela de formación especializada para ingenieros Structuralia.

Los coordinadores del Modelo son Andrés Serrano Paradinas, director general de Structuralia, y Jorge Serrano Paradinas, Coordinador General del partido político Por Un Mundo Más Justo y uno de los impulsores de la Plataforma NoMorePandemics. Son hermanos gemelos, ambos dos ingenieros de caminos.

La Plataforma Internacional #NoMorePandemics tiene como objetivo medir el nivel de preparación de cada país ante emergencias sanitarias (prevención, detección y respuesta) y demandar a los países cooperación internacional frente a la pandemia. #NoMorePandemics nació el pasado 7 de abril de 2020, Día Mundial de la Salud, por algunos de los impulsores del Movimiento Global #SickOfWaiting, el cuál defendió el cumplimiento de la reubicación de personas refugiadas en la Unión Europea en el año 2017.