Por Iván Tobar / itobar@ci2ma.udec.cl
/ Fotografías: Archivo CI²MA
Contribuir a una mejor toma de decisiones en materia de política pública para enfrentar los desafíos sanitarios que representa la actual situación de pandemia de COVID-19, es uno de los objetivos del estudio desarrollado por Yissedt Lara.
Temporal and Spatial Modeling of Infectious Diseases, Invasive Forest Insects and Biological Control es el nombre de la investigación de tesis que Yissedt desarrolla en el marco de sus estudios en el programa de Doctorado en Ciencias Aplicadas con mención en Ingeniería Matemática de la Universidad de Concepción, UdeC, bajo la dirección de Raimund Bürger (Centro de Investigación en Ingeniería Matemática, CI²MA) y de Gerardo Chowell-Puente (School of Public Health de Georgia State University, EE.UU.). Ambos académicos colaboran hace años en temas relacionados, y en 2018, Chowell realizó una estadía en que dictó un curso sobre epidemiología matemática, oportunidad que Yissedt aprovechó para afianzar contactos de colaboración con ambos, dado su interés de desarrollar su tesis en estas materias. Esta colaboración inicial dio como resultado su primera publicación en conjunto en una revista especializada.
En cuanto a los contenidos de su investigación con aplicaciones en el contexto de la actual emergencia sanitaria, Yissedt detalla que “como objetivo principal de mi investigación está el estudio de modelos epidemiológicos y de control biológico. Algunos de estos se caracterizan porque podemos determinar un parámetro que nos indicará si ocurrirán o no nuevos contagios, es decir, define el número de casos secundarios generados desde el primer individuo infectado, lo que marca una alerta para aplicar medidas o políticas de restricción entre las poblaciones involucradas, porque lo que se busca es controlar, erradicar o disminuir la tasa de infección”.
La estudiante de postgrado explica que “estas medidas o políticas pueden ser expresadas en nuevos modelos matemáticos, y así observar si existirán nuevos casos. Estos modelos pueden ser simples o muy complejos ya que pueden incorporar hasta la movilidad entre personas” y explica que, “para todas estas aplicaciones, nos estamos apoyando de teoría de ecuaciones diferenciales ordinarias y parciales, análisis y métodos numéricos, algunos conceptos estadísticos y el manejo de datos para crear simulaciones computacionales realistas”.
Yissedt explica que, con los resultados obtenidos hasta el momento, “estos estudios son importantes porque nos permiten distinguir y caracterizar los mejores modelos de crecimiento para ajustar los datos recolectados en una situación real de brote y contagio, y con ello desarrollar buenos pronósticos a corto plazo, hecho muy relevante al momento de tomar medidas de mitigación o control”.
En cuanto a futuros desafíos en su línea de investigación, la tesista explica que “lo que sigue es plantear, ajustar y simular más situaciones que están presentes en el desarrollo de un brote. Por ejemplo, actualmente debido al coronavirus SARS-CoV-2, hemos cambiado nuestra rutina diaria al estar bajo medidas de distanciamiento social o cuarentenas, y con tales situaciones nos encontramos de momento trabajando, para modelar y pronosticar la evolución de la COVID-19 en Chile. Pensamos incorporar a un modelo matemático por compartimentos, las recientes medidas de suspensión de clases, distanciamiento social, cuarentenas y cordones sanitarios, así con el masivo uso de mascarillas y guantes, donde veremos cómo tales medidas influyen en el número de nuevos casos”. A partir de los resultados ya obtenidos, Yissedt afirma que “la evolución de casos de COVID-19 en Chile presentan un crecimiento sub-exponencial”, es decir, que ha sido un poco más lento que el exponencial. “Los casos diarios totales nos muestran una tendencia creciente sub-exponencial con p cercano a 0.7, es decir, sigue un crecimiento un poco más lento que el exponencial (p=1), hecho que puede deberse a las medidas de control que se han tomado en fechas anteriores o a la cantidad de personas que habían sido testeadas, ya que recientemente se ha incorporación en los datos a personas asintomáticas”. En este sentido, agrega Yissedt, “tenemos que estudiar más a fondo cómo incorporar en nuestro modelo compartimental tales casos, así como las crecientes medidas de control como cuarentenas, uso obligatorio de mascarillas y cordones sanitarios”, por ejemplo.
Más información: lelara@udec.cl
Last modified: 16 de agosto de 2021
