Los modelos de coronavirus están a punto de llegar a un consenso, pero la reapertura podría arrojarlos nuevamente

Existe un consenso creciente entre los modeladores que estiman el número de casos y muertes por el nuevo coronavirus en las próximas semanas.

Pero esta convergencia de estimaciones (31,000 a 42,000 muertes adicionales hasta mediados de junio para aproximadamente 120,000 muertes totales en los Estados Unidos) se produce justo cuando los cambios en las políticas públicas probablemente creen una nueva incertidumbre sobre el camino de la pandemia después de eso.

Hace tres semanas, las predicciones de cinco modelos populares eran muy divergentes. Ahora, sus resultados se parecen mucho más similares.

Un modelo de la Universidad de Washington, una vez citado frecuentemente por la Casa Blanca por sus estimaciones de mortalidad relativamente optimistas, ha sido modificado y sus totales de muertes esperados han aumentado. Otros que habían anticipado un alto número de muertes, del Imperial College de Londres y la Universidad de Columbia, se han ajustado a la baja. Nuestros gráficos aquí muestran resultados pasados ​​de los cinco modelos, además de las predicciones pasadas y nuevas de dos más, de la Universidad de Texas en Austin y del científico de datos independiente Youyang Gu.

El modelo de Columbia, que supone que las personas aflojarán pronto su comportamiento de distanciamiento social, estima aproximadamente 1,800 muertes diarias en cuatro semanas, la más alta del grupo haciendo pronósticos de cuatro semanas. La estimación más baja, de la Universidad de Texas, proyecta que las muertes diarias caerán a menos de 700 para el 1 de junio. Estas son grandes diferencias, pero mucho más pequeñas que las que vimos hace unas semanas.

Los científicos que construyen modelos dicen que les resulta más útil mirar un conjunto de modelos serios a la vez que confiar en uno.

“Sabemos que no hay un modelo perfecto”, dijo Lauren Ancel Meyers, profesora de biología integrativa en la Universidad de Texas, quien recomendó el enfoque de conjunto como una buena manera de comprender el rango de resultados probables.

Los modelos representados en nuestra serie de gráficos utilizan métodos ligeramente diferentes. Algunos se basan en modelos epidemiológicos clásicos; otros incorporan métodos de estadísticas espaciales; algunos usan datos sobre movilidad de registros de teléfonos celulares; uno usa las experiencias con la enfermedad en el extranjero como una posible plantilla para la experiencia estadounidense.

Los investigadores dicen que están mejorando en la comprensión de la dinámica de la pandemia a medida que los estadounidenses se refugian en gran medida en su lugar, y que un mejor conocimiento puede explicar el creciente consenso de los modelos. El futuro a corto plazo de la pandemia también es un poco más fácil de imaginar, ya que las muertes se aplanan en lugar de crecer rápidamente. También puede haber cierta presión de grupo. Nicholas Reich, un bioestadista de la Universidad de Massachusetts que dirigió un proyecto para estandarizar y comparar los resultados del modelo, dijo que le preocupaba la tentación de “generar rebaños”. “Probablemente, nadie quiere tener el modelo bajo realmente súper periférico o el modelo alto súper periférico”, dijo.

Como muestra el registro anterior de los modelos representados anteriormente, algunas de las predicciones anteriores han fallado bastante.

Dylan George, quien trabajó en la respuesta al ébola en la oficina de ciencia y tecnología de la Casa Blanca de Obama, y ​​ahora es vicepresidente de la firma de inversión en tecnología In-Q-Tel, dijo que mejorar sustancialmente la calidad del modelado de enfermedades podría requerir el gasto del gobierno. Comparó los pronósticos de epidemia con los pronósticos del tiempo, que fueron primitivos en el siglo pasado pero que han sido mejorados a través de la inversión del gobierno para ser más útiles para planificar la vida diaria. Los pronósticos del tiempo también salvan vidas a través de mejores predicciones de eventos como huracanes.

“Estas son grandes personas que han pasado sus carreras tratando de resolver estas cosas”, dijo sobre los modeladores académicos de enfermedades, pero agregó que su trabajo no fue suficiente. “Si un huracán se acercara a Florida, no pediríamos al azar a un grupo de académicos que nos ayuden a rastrear el huracán”. Tendríamos personas que, este es su trabajo diario ”.

Los políticos han comenzado a aliviar las restricciones a las reuniones públicas y las actividades comerciales, y es probable que esos cambios conduzcan a cambios en el comportamiento y a una mayor transmisión de la enfermedad. Por cuánto aún no está claro. “Hay mucha más incertidumbre porque el sistema está cambiando bajo nuestros pies”, dijo Meyers, quien lidera el equipo detrás del modelo de la Universidad de Texas, que incorpora datos de teléfonos celulares sobre la cantidad de personas que se mueven e interactúan.

La Sra. Meyers dijo que los cambios en el comportamiento probablemente comenzarían a aparecer como cambios en el número de muertes en tres o cuatro semanas, justo al borde de las predicciones recientes.