Proyecto para estudiar COVID-19, ganador en MinCienciatón
- Camilo Yepes
Fue seleccionado entre los 25 proyectos financiables de la convocatoria MinCienciatón, del Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación, una iniciativa liderada por investigadores de Universidad de los Andes, la Universidad de Ibagué y el Centro Nacional de Consultoría (CNC) orientada a estudiar las dinámicas de infección del COVID-19 en Colombia para tomar decisiones frente al control y la prevención.
La intención de este proyecto, en el que por Unibagué participa el docente José David Meisel Donoso en calidad de coinvestigador, es aplicar modelos de simulación de las dinámicas de la enfermedad, que posibiliten formular estrategias de mitigación de la Pandemia.
"Busca proveer evidencia que permita a los tomadores de decisiones tomar medidas que permitan disminuir la mortalidad en el corto plazo y además mantener sostenibilidad económica en el país", indicó, al exponer también que estos modelos se actualizan frecuentemente con una recolección de campo.
De tal manera, con ello se permite entender las razones por las que la adherencia a las políticas puede estar fallando y qué modificaciones hacer para lograr que las medidas que se toman sean exitosas.
Del proyecto, denominado Modelos sistémicos de inteligencia epidemiológica para estimar las dinámicas de infección del COVID-19 apoyando la toma de decisiones para su control y prevención en Bogotá, Medellín, Cali, Cartagena y Barranquilla, se derivarán los siguientes productos:
1) Un tablero de control (dashboard) en línea con los resultados de los modelos para las ciudades, que se actualizará de acuerdo con la recolección de datos.
2) Un boletín de resumen sobre el efecto de las estrategias de mitigación que se están aplicando y sobre posibles nuevas estrategias
3) Al menos un artículo científico en una revista indexada en ISI o Scopus, basado en los resultados de las investigaciones de campo y los modelos.
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El equipo de trabajo está integrado así: por Uniandes, Felipe Montes como investigador principal, y como coinvestigadores, Olga Lucía Sarmiento, Diana Rocío Higuera, Diana Carolina Erazo y Juliana Quintero; Pablo David Lemoine y Daniel Duque, del CNC, al igual que Meisel Donoso, de la Facultad de Ingeniería de Unibagué.
Su impacto está mediado por la resolución de retos importantes en el corto plazo. "¿Qué escenarios se pueden manejar para proponer un distanciamiento social que nos garantice la salud ante todo manteniendo el equilibro social y económico? ¿Se pueden liberar ciertos grupos de la cuarentena para disminuir los efectos económicos? Si es así, ¿cómo se deben distribuir estos grupos: por ciudades, por edades, por barrios, por ocupación? ¿Qué hacer para aumentar la adherencia a las medidas tomadas?".
"Estas decisiones no son triviales y, como se ha visto con la experiencia de los diferentes países, las consecuencias de tomar decisiones equivocadas pueden ser catastróficas" es una de las justificaciones de la propuesta, una de las seleccionadas de entre al menos 531 de toda Colombia.
"Estas decisiones no son triviales y, como se ha visto con la experiencia de los diferentes países, las consecuencias de tomar decisiones equivocadas pueden ser catastróficas" es una de las justificaciones de la propuesta, una de las seleccionadas de entre al menos 531 de toda Colombia.
Meisel forma parte de los grupos de investigación Ginnova y Mysco, que estudian sistemas sociales con el fin de identificar situaciones problemáticas y proponer estrategias que permitan disolverlas, al igual que tienen experiencia en modelamiento y simulación de sistemas sociales complejos en salud pública.
Los modelos existentes
El equipo tiene dos modelos que pueden ser útiles en la toma de decisiones:
1. Un modelo de metapoblaciones, basado en el clásico modelo SEIR (Susceptible, Expuesto, Infectado, Removido), en el que se divide el grupo de infectados en dos: comprobados y no comprobados. De estos, dependiendo de la composición demográfica del municipio, pueden pasar a hospitalización o son removidos del modelo, ya sea porque se recuperan o porque fallecen. Este modelo usa las tasas de contagio halladas en Wuhan, lo que hace necesario calibrarlo para la necesidad de Colombia.
2. Un modelo de agentes, que simula la infección en Bogotá según la movilidad de los ciudadanos en transporte público entre localidades, basado en datos actualizados de movilidad de las ciudades. Con este se permite evaluar la cantidad de infectados leves, graves y críticos en diferentes escenarios de cuarentena, al igual que evaluar intervenciones focalizadas por rangos de edad y por zonas de una ciudad.
