Estudio estadístico muestra que plan Paso a Paso funcionó parcialmente según región
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Análisis científico de la Universidad de Concepción y la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso reveló que la estrategia ha funcionado parcialmente y que la efectividad de las cuarentenas disminuye con el tiempo.
Un equipo de investigadores del Departamento de Estadística de la Universidad de Concepción y de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, llevó a cabo un estudio con el objetivo de contribuir al análisis de la vigilancia epidemiológica en Chile para comprender sus realidades y evaluar las medidas del Ministerio de Salud durante esta emergencia sanitaria.
El estudio, que fue aceptado en la prestigiosa revista de medicina “Signa Vitae”, se titula “A statistical analysis for the epidemiological surveillance of COVID-19 in Chile” (“Un análisis estadístico para la vigilancia epidemiológica de COVID-19 en Chile”) y fue realizada por los investigadores Nixon Jérez, Bernardo Lagos, Joel Muñoz, Jorge Figueroa y Víctor Leiva.
En él se analiza la propagación de la enfermedad en Chile según las cuarentenas decretadas por la autoridad sanitaria, con datos obtenidos hasta el 03 de marzo de 2021. Para esto, se utilizó el número de casos confirmados diarios por Covid-19, revisando las curvas de tendencias para cada región.
“Revisamos las fechas donde se producen cambios de tendencias diarios significativos para cada una de las regiones. Entre nuestros hallazgos específicos, detectamos que una medida que ha resultado eficaz para frenar la propagación de la enfermedad es la estricta cuarentena temprana que se realizó en algunas regiones chilenas. Por otro lado, detectamos que a medida que pasa el tiempo sin detener las infecciones, las cuarentenas pierden efectividad”, explicó el Dr. Bernardo Lagos, director de la investigación.
El estudio reveló una distribución heterogénea de contagios en la mayoría de las regiones del país. Se observó también que una vez decretadas las cuarentenas, se logró efectividad en la mayoría de las regiones, excepto en Biobío, La Araucanía y Los Lagos.
Estos resultados llaman a investigar el por qué en estas regiones en específico las medidas no son efectivas para frenar la propagación de la enfermedad, lo que dificulta a las autoridades la toma de decisiones.
“Los índices oficiales reportados por las entidades sanitarias están construidos usando promedios, escondiendo fuentes de variabilidad diferentes a las que se pretende identificar para leer bien las cifras. La investigación desarrollada con modelos estadísticos no complejos, que separan factores de variabilidad, nos permitió comprobar que el «Plan Paso a Paso», cuyos ejes se definieron a partir de los lineamientos sugeridos por la OMS, funciona parcialmente para algunas regiones y para otras definitivamente no funcionó”, expresó el académico de la Universidad de Concepción.
Según las observaciones de los investigadores, la aplicación de las medidas de contención produce una disminución de los contagios de forma esporádica, sin necesariamente controlar la enfermedad en la población. “Por los análisis, conjeturamos que no han tenido una tendencia a la baja en el número de casos de COVID-19 desde mediados de 2020. Por tanto, estas medidas son insuficientes y sólo tienen efectos parciales para el control de la infección”, manifestó Lagos.
Para el desarrollo de esta investigación, se utilizaron datos oficiales correspondientes al número de casos confirmados de Covid-19 desagregados a nivel regional en Chile, los cuales fueron extraídos desde la web del Ministerio de Ciencia (consultados el 22 de abril de 2021) y las metodologías usadas fueron el test para detectar los puntos de corte donde se producen cambios de tendencias (suavizamiento de la serie) significativos en el número de casos confirmados para cada región. También se utilizó un modelo Poisson Bayesiano.
La investigación continuará con la construcción de un modelo para el tiempo de ocurrencia, esto cuando el número reproductivo instantáneo sobrepase el umbral crítico (basado en modelos de sobrevida) y se compararán con el periodo de mayor porcentaje de ocupación de camas críticas. “A partir de la clasificación de esta comparación podremos construir un índice que nos cuantifique la demanda por infraestructura en los servicios de urgencia y las unidades de paciente crítico”, finaliza el investigador.
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