Con datos obtenidos hasta el 1 de abril, los doctores Giancarlo Sal y Rosas, Cristian Bayes y Luis Valdivieso, integrantes del grupo de investigación 'Modelos Matemáticas y Estadísticos para la Evaluación' de la PUCP, realizaron una investigación sobre la tasa de mortalidad del Covid-19 en Perú.
Los resultados preliminares de esta investigación (titulada Modelling death rates due to COVID-19: A bayesian approach / Modelado de tasas de mortalidad debido al COVID-19: un enfoque bayesiano) están disponibles en el repositorio público de la Universidad de Cornell (EEUU). Y, el pasado 13 de abril, la PUCP publicó información al respecto.
Para esta investigación, los doctores tomaron el comportamiento de la pandemia en China como referencia. Con ello, elaboraron un modelo flexible para hacer proyecciones con datos de Perú.
"Estamos intentando modelar un evento que se está desarrollando en la actualidad. Debido a que no se tiene información de un evento similar en el Perú, decidimos usar a China como país de referencia, ya que ha conseguido controlar la pandemia”, dijo el Dr. Cristian Bayes, Director de la Maestría en Estadística PUCP, al portal Punto Edu.
Por su parte, el Dr. Luis Valdivieso, miembro del Consejo de la Escuela de Posgrado de la PUCP, afirmó que estos datos son más confiables porque "no es recomendable modelar directamente el número de infectados porque podría haber muchas personas infectadas que no han podido ser detectadas”.
En el siguiente cuadro, se muestran las cifras sobre la mortalidad proyectada en Perú. Se estima que la cifra total de víctimas sea de 629.6 víctimas. Además, tomando en cuenta que el primer deceso por Covid-19 se produjo el pasado 19 de marzo, se calcula a partir de esta fecha, que 26 días después se produzca el "punto de inflexión" o momento en el que se producirá el número máximo de fallecimientos por día. El tiempo aproximado del periodo de mortalidad sería de 66.6 días y la fecha probable en la que se observarán los últimos fallecidos sería el 25 de mayo.
Todo esto con un valor esperado e intervalo de predicción al 95%.
Los gráficos detallados muestran los indicadores de la cifra total de víctimas por Covid-19, el punto de inflexión (momento en el que se producirá el número máximo de fallecimientos por día) y el periodo de mortalidad umbral (momento en el que se producirán casi cero casos de mortalidad).
Como recomendaciones, los doctores señalaron que es poco recomendable levantar la cuarentena pronto, ya que el Perú no tiene recursos suficientes para atender una pandemia como esta, por lo que es preferible mantener el aislamiento social obligatorio.
“El desarrollo de la pandemia en el país depende mucho de la colaboración de las personas y de su compromiso de respetar las medidas de aislamiento social implementadas por el Gobierno. Por ahora, es poco recomendable levantar la cuarentena si sabemos que el pico de muertes se producirá posteriormente”, dijo el Dr. Giancarlo Sal y Rosas, doctor en Bioestadística por la Universidad de Washington y coordinador de nuestra Especialidad de Estadística.
Por su parte, el Dr. Bayes dijo esperar que estas estimaciones sirvan como insumo para las decisiones sobre el sistema de salud peruano.
"Esperamos que, a partir de las estimaciones que brinda el modelo sobre la tasa de mortalidad, también se puedan realizar proyecciones del número de infectados, del número de pacientes hospitalizados y en unidades de cuidados intensivos”, afirmó.
Bayes agradeció el apoyo del médico y epidemiólogo Rodrigo Carrillo Larco, por brindarles los datos de COVID-19 en el Perú; y al Dr. Daniel Manrique, profesor en la Universidad de Indiana y egresado de la PUCP, por sus sugerencias en el modelo utilizado.
[Foto de portada: Andina]
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