10 de mayo de 2020

COVID-19: Matemática…¿Estás aquí?. El Teorema del Umbral – Investigación de docentes de la Universidad Nacional del Comahue. #UNCo – #UNComa.

video2 video3COVID-19: Matemática…¿Estás aquí?. El Teorema del Umbral – Investigación de docentes de la Universidad Nacional del Comahue. #UNCo – #UNComa. Autores/as:  Hugo Aimar, Raquel Crescimbeni, Nicolas Silva Nash, Luis Nowak, Alejandra Perini

 

A la matemática le cabe el “arduo honor” de un ascetismo ideológico, que le ha permitido

desarrollar modelos estocásticos para las fluctuaciones de las cotizaciones en las Bolsas

que comparten con los inicios del cálculo de probabilidades, hace siglos, sus aspiraciones

predictivas de lo aleatorio. No pocas veces en pos de beneficios financieros: la timba.

No hace falta hacer una lista de teoremas con los que otros valores humanos, que son más

esenciales que la renta financiera, se han visto beneficiados. Basta nombrar, pensando en

la salud humana, la transformada de Radon que es la base teórica de la tomografía

computada. Entre tantos otros.

Como nos dice Pablo Neruda “hoy que los pistoleros se pasean con la cultura occidental

en brazos” y con los golpes en las cacerolas para tratar de sostener a toda costa la

estructura económica y financiera, que es la mayor responsable de la crisis asociada a

COVID-19 por la mercantilización de la salud y la consecuente destrucción mundial de las

estructuras de salud pública, vale la pena preguntarnos Matemática…¿estás aquí?.

Y no sólo la salud pública es la víctima de estos procesos de achicamiento sistemático, sino

lo público como categoría de la estructura social. En particular el sistema científico en

nuestro país ha sufrido en este último tiempo un duro golpe y necesita ser fortalecido.

Todos los avances tecnológicos y las respuestas a problemas, como el que nos ocupa, se

basan en fuertes y sólidos conceptos y resultados de la investigación científica. No se

pueden desarrollar aplicaciones sin un desarrollo de la ciencia básica y es vital

retroalimentar de manera virtuosa ese vínculo.

video1

Por cierto que toda la información gráfica circulante que nos ilustra casi siempre, y nos

abruma a veces, relativa a la evolución de la pandemia en diferentes países y la frenética

búsqueda de relaciones entre las dinámicas observadas y causalidades ocultas están

escritas en lenguaje matemático. Pero la matemática como actividad humana se

manifiesta no sólo a través de su lenguaje sino, sobre todo, a través del hallazgo

demostrado de relaciones internas en un modelo, que son invisibles a priori. Y muchas

veces insospechadas. Estos hallazgos son los Teoremas.

Y entre ellos, hay algunos que se destacan por su versatilidad para adaptarse a diversos

contextos. Por su impacto en el desarrollo de ricas teorías matemáticas y su utilidad en

diversas aplicaciones. Son esas gemas que nos brinda la matemática y este artículo tiene

2

por protagonista a una de ellas: el Teorema del Umbral. Resultado de la Teoría

Matemática de las Epidemias publicado en el año 1927 en un trabajo de Kermack y

McKendrick [KM].

La simplicidad en la formulación de este teorema es lo que nos permite entender porqué

son importantes las medidas de aislación social que estamos cursando.

Hay dos números involucrados en el Teorema del Umbral, N y R0.

El primero N, es el número de pobladores de la comunidad en la que está produciéndose

la epidemia. Suponemos aquí que las fronteras están cerradas y no hay ingresos ni egresos

de pobladores durante el periodo de evolución de la epidemia.

El segundo, R0 (el número básico de reproducción), contiene toda la información relevante

al desarrollo del virus en la comunidad particular a la que infecta. Para entenderlo

consideremos dos situaciones de desarrollo de la epidemia en la comunidad que estamos

intentado controlar: 1) la cantidad de infectados se duplica en una semana; 2) la cantidad

de infectados se triplica en 14 días. El escenario más favorable de los dos para la salud

pública es el segundo porque, mientras que en el caso 1) la cantidad de infectados se

multiplica por dos en una semana, en el caso 2) se multiplica por 1,5 en una semana. Ese

factor es el número R0. Y es claro porqué resulta importante que, aún siendo una fracción

mayor que la unidad, R0 sea lo más cercano a uno posible. Efectivamente cuando R0 es

más cercano a uno la epidemia se desacelera.

 

video2 video3

Estas consideraciones son muy intuitivas y razonables. Pero el llamado Teorema del

Umbral provee una información sobre el máximo número de infectados, que llamamos U,

durante la epidemia en términos de esos dos números, N y R0.

TEOREMA DEL UMBRAL: El número de infectados crece hasta un valor máximo que está

dado por

? = ? –?

??

Esencialmente, en este caso del COVID-19 que estamos viviendo actualmente, cuando se

nos dice que las medidas que se toman son para aplanar la curva, se lo hace en base al

Teorema del Umbral que acabamos de enunciar. Veamos entonces cómo se interpreta

este resultado y mostremos, brevemente, gráficamente y sin entrar en tecnicismos, la

manera en que nos está ayudando a tomar decisiones.

3

Para un valor fijo de R0, el siguiente video muestra como es el comportamiento de las

curvas que indican las cantidades de Infectados (curva roja), de susceptibles de ser

infectados (curva azul) y los recuperados o fallecidos (curva verde) en función del

transcurrir del tiempo.

VIDEO1

Centremos la mirada en la curva roja de los infectados en el video anterior. Veamos, con

otro esquema de representación, como el número de infectados cambia si cambia el valor

de reproducción inicial R0.

Por ejemplo, si tomamos un valor de R0=3 y una ventana temporal de 7 días en la cual en

promedio una persona infectada contagia a las otras, tendremos que un recién infectado

contagia a tres personas a los 7 días de haberse infectado, en promedio. Pero una vez que

el proceso ha comenzado esta transmisión del virus comienza a replicarse cada 7 días. Es

decir, cada nuevo infectado contagia a otros tres y así siguiendo. Notemos que si variamos

el parámetro R0 la dinámica se puede desacelerar o acelerar. Por ejemplo cambiando el

número básico de reproducción a R0 = 2 la dinámica se desacelera.

En el siguiente video podemos visualizar como el cambio del valor de reproducción inicial

R0 modifica el gráfico de las tres curvas. Notar que la visualización que se presenta aquí

muestra el comportamiento a medida que bajamos el número básico de reproducción.

VIDEO2

Dos consecuencias de la disminución de R0 son visibles en el video anterior. La primera es

la disminución del máximo de cada curva roja. La segunda es el desplazamiento del

máximo de la curva roja hacia la derecha, esto es hacia el futuro.

Un hecho crucial asociado a la implementación de adecuadas medidas sanitarias que

permitan desconcentrar el uso de los recursos hospitalarios y simultáneamente su

postergación, es que R0 depende también de las propiedades de aislación o conductividad

de la población en la que el virus prospera. Como en el caso de la electricidad, hay

sustancias conductoras, como el cobre. Hay sustancias aislantes, como los plásticos que

envuelven los cables. Y en este caso ser aislantes y no conductores depende del

comportamiento de la sociedad. De nosotros. ¿Cómo podemos tener el control de R0? Por

un lado tomando recaudos de lavar las manos regularmente con agua y jabón y mantener

una distancia prudente entre personas (para el caso del Coronavirus COVID-19 es de entre

un metro y medio y dos metros). Este comportamiento social puede hacer que baje la

probabilidad de contacto. Pero cuando aún con eso el crecimiento de casos es muy

pronunciado debe recurrirse a otras medidas más drásticas como el aislamiento.

4

Este comportamiento social puede hacer que baje la probabilidad de contacto. Los dos

siguientes videos, extraídos de una publicación en la red social Twitter y de un artículo del

Washington Post, muestran mediante simulaciones las ventajas que provoca tomar

medidas de aislamiento ante la propagación del virus.

https://drive.google.com/file/d/1b0d8W6JwdXmyCLEC1Vbkafs2EEj_k7OA/view?usp=dr

ive_web

Si restringimos la circulación estamos bajando el valor R0 y logramos tener un control de la

evolución de la epidemia que nos permita por ejemplo saber si el sistema de salud podrá

soportar la demanda de infectados que necesitarán atención médica y eventualmente

internación. Según datos oficiales y la experiencia en otras partes del mundo, se estima

que para el caso del Coronavirus COVID-19 el 20% de los infectados requerirán internación

por enfermarse de manera grave o muy grave. Con estos datos, vemos, en la siguiente

simulación y gráficos, que al reducir el valor de R0=3 a R0=1 la situación cambia

radicalmente. No sólo se gana tiempo hasta alcanzar el pico máximo de infectados, sino

también se reduce notablemente la cantidad de personas que requieren internación

simultáneamente, dando así oportunidad al sistema de salud de tener una mejor reacción

de respuesta al estrés que será sometido. Aquí en el gráfico la recta de color negro indica

un número hipotético de internados que un sistema de salud puede atender según sus

capacidades y la curva roja representa sólo a la proporción de infectados que requerirán

internación.

Finalmente, para concluir y dar respuesta a Matemática,…¿estás aquí?… podemos decir

que sí. La matemática en su universalidad puede ser vista como una de las bellas artes,

como lo propone P. Amster en [A], y, claro que hemos parafraseado a A. Paenza [P],

porque ésta es una prueba más de su ubicuidad. Y aquí ha venido a decirnos, con un

Teorema de 1927, que está en nosotros como sociedad controlar la pandemia achicando

el número básico de reproducción R0. Cuarentena, aislación social, distancia, higiene y tal

vez tengamos en poco tiempo indicaciones nacionales e internacionales de usar más

cobertores faciales como máscaras o barbijos.

5

[KM] Una contribución a la teoría matemática de epidemias. W. Kermack y A. McKendrick.

Proc. Roy. Soc. A. 700-721 (1927).

[A] La matemática como una de las bellas artes. Pablo Amster. Siglo XXI editores (2008).

[P] Matemática, ¿estás ahí?. Adrian Paenza. Siglo XXI editores (2005).

 

A IMAL-CONICET-UNL.

B IITCI-CONICET. Dpto. de Matemática-FaEA-UNCo.

C Estudiante de Lic. en Mat. Dpto. de Matemática-FaEA-UNCo.

Compartir publicación

Novedades relacionadas