La enfermedad COVID-19 ha producido cambios en el mundo y, por supuesto, en nuestro país también. La población con acceso a la Internet por medio de sus celulares ha estado atenta a las noticias en torno a la enfermedad. Los memes no han dejado de circular, las invitaciones conscientes a #QuedateEnCasa, a guardar #SuSanaDistancia y a tomar medidas de higiene más estrictas que las normales, pero también las noticias falsas han salido a relucir. Las crisis como esta provocan las mejores acciones por parte de las personas, pero también despiertan en algunas las pasiones más bajas.
Así, puedo decir que en ámbito en donde me desenvuelvo, la comunidad científica, ha desatado una actividad ferviente en torno a estudiar, describir, modelar, contrarrestar los síntomas, entender la causas y por supuesto proponer tratamientos para la cura o la prevención, mediante vacunas, de la COVID-19.
Aquí voy a comentar sobre el manejo de datos, aspecto vital para una población que no es hábil en el manejo de las matemáticas y, lamentablemente, este es el caso de la población mexicana. De hecho hace algunos años (en el 2012) titulé un texto como “Salud, política y matemáticas” [1] donde explicaba esta situación. Así, cuando el Dr. Héctor López Gatell menciona que el número de enfermos crece de una manera exponencial, solamente parte de la población en nuestro país lo comprende en su totalidad.
Los científicos, como yo, que no laboramos cotidianamente con asuntos de salud y conocemos algo de matemáticas podemos contribuir precisamente en aspectos de manejo de los datos para entenderlos y poder analizar la situación a la que enfrentemos.
Veamos, una gráfica de datos como la que presenta el Dr. López Gatell mostrando el número de enfermos acumulados al día 5 de abril, ver gráfica 1, lo único que dice es que el crecimiento aumenta cada día. Alguna persona quisquillosa y observadora diría: hay algunos ligeros variaciones de lo que podríamos suponer una línea suave. En cambio, la mayoría de la comunidad científica está entrenada para manejar los datos y tratar de entenderlos.
Así podemos ver los esfuerzos de Luis Mochán (@wlmb) o de Héctor Cortés (@trblnyx) en graficar los datos en diferentes formas. En particular, en estos días encontré una página para jugar con la interpretación de los datos [2]. En ella se grafican los datos históricos de la enfermedad de muy diferentes países incluyendo México.
Lo más significativo de esta gráfica es que se puede observar cambios de comportamiento en los datos que cada día tenemos. Lo que se grafica en esta página no es el número acumulado de enfermos o de muertes cada día, sino que se hace una transformación de los datos y se grafica el número promedio de enfermos registrados los últimos 7 días contra el total acumulado de los enfermos. Este tipo de gráficas para nuestro país las han mantenido al día tanto Luis Mochán en Twiteer como Héctor Cortés[3].
Analicemos los datos que se han presentado hasta el día domingo 5 de abril mediante la gráfica 2, que acompaña este texto. En ella, usando la técnica descrita arriba, vemos que la escala es logarítmica, lo que indica que cada división aumenta en diez veces. Esta gráfica comienza en 100 y termina en 10 mil en cada eje, a la mitad de la gráfica se observa la cantidad mil. Los datos que en esa gráfica se presentan son esencialmente los mismos que normalmente nos presentan para México (MX), Estados Unidos (US), España (ES), Japón (JP) y Suecia (SE), pero realizando con ellos algunos cálculos. Cada punto contiene el dato reportado cada día; pero se realizan los promedios de los últimos incrementos en los enfermos confirmados para graficarlos en función de los datos totales de cada día. Primeramente, vemos que todos los datos crecen y presentan un comportamiento ascendente. Además podemos ver dos comportamientos diferentes, al menos hasta estos momentos. Apreciamos que los datos correspondientes a Estados Unidos y España siguen una trayectoria que implica un mayor número de contagios en promedio que los otros países. En particular, vemos que la línea correspondiente a Japón (país reconocido por un adecuado manejo de la pandemia) parece correr en forma paralela a la línea de Estados Unidos y España, pero con menor número de contagios para el mismo número de enfermos confirmados. Enfatizo que esto es lo que queremos al implantar una #SanaDistancia: tener menos contagios aunque haya enfermos. Observamos, por otro lado, la línea de SE que primeramente corría con en forma muy similar a España y Estados Unidos; sin embargo, cerca de los mil enfermos confirmados empieza a moverse hacia la curva similar a la de Japón. Me permito comentar que la curva de México parece transitar también hacia esa línea que han señalado Japón y SE. Esto último parece ser una buena noticia, pero debemos seguir con los consejos de #SuSanaDistancia.
La sociedad mexicana parece que ha entendido que la #SanaDistancia es una respuesta adecuada para jalar la curva de contagios de la COVID-19; sin embargo no debemos bajar la guardia, pues todavía los casos van en aumento.
Desde mi perspectiva, la transformación de los datos para observar el comportamiento de los fenómenos naturales es una de las bondades de los profesionales de la ciencia y con estas gráficas podemos hacerlo. Hoy espero haber sido claro, parece que la estrategia de #QuedarnosEnCasa funciona, pero apenas empieza.
Vamos razonablemente. De acuerdo con modelos mexicanos, tenemos solamente el 20% de las personas en aislamiento [4]; podemos hacer más #QuedémonosEnCasa.
Otro punto esencial es que debemos empezar a diseñar las estrategias para la recuperación económica ante la crisis que enfrentaremos. No puedo abundar en este texto; pero debemos diseñar estrategias pensando en la sustentabilidad enfatizando sus cuatro aspectos: economía, naturaleza, sociedad e institucional, pero eso será otro tema.
[1] http://delrioantonio.blogspot.com/2012/05/salud-politica-y-matematicas.html
[2] https://aatishb.com/covidtrends/
[3] https://sites.google.com/ier.unam.mx/hdcg/covid19-ppm
[4] https://mexicovid19.github.io/Mexico/
