El modelo SC-COSMO, desarrollado por el PADeCI, un grupo de investigadores del CIDE en colaboración con expertos de la Universidad de Stanford en California, Estados Unidos, proyecta que el pico de contagios de COVID-19 en CDMX ocurriría el 21 de junio con las medidas de prevención actuales.
El pico de contagios de COVID-19 en Ciudad de México (CDMX) ocurriría el 21 de junio, de acuerdo con el modelo SC-COSMO, desarrollado por el Proyecto de Análisis de Decisiones en Contextos Inciertos (PADeCI).
Mediante la implementación del modelo SC-COSMO se estimó que el distanciamiento social actual en Ciudad de México es de 44%. Se proyectaron cuatro escenarios diferentes considerando el porcentaje estimado de distanciamiento social sobre un período específico de tiempo a partir del 30 de abril de 2020:
- Sin intervención (contrafactual): En caso de no haber implementado la intervención de distanciamiento social el 23 de marzo de 2020, el pico de la curva epidemiológica habría sucedido el 06 de mayo con 33,031 casos nuevos confirmados ese día y el número total de casos confirmados acumulados al final de la proyección hubiera sido de 692,181.
- Intervención hasta el 31 de mayo: Para el escenario en que el distanciamiento social termina el 31 de mayo, el pico de la curva epidemiológica sucedería el 21 de junio de 2020 con 28,757 casos nuevos confirmados ese día y el número total de casos confirmados acumulados al final de la proyección serían de 680,008.
- Intervención hasta el 30 de junio: Para el escenario en que el distanciamiento social termina el 30 de junio, el pico de la curva epidemiológica sucedería el 17 de julio de 2020 con 14,815 casos nuevos confirmados ese día y el número total de casos confirmados acumulados al final de la proyección serían de 626,390.
- Intervención hasta el 31 de agosto: Para el escenario en que el distanciamiento social termina el 31 de agosto, el pico de la curva epidemiológica sucedería el 27 de junio de 2020 con 6,839 casos nuevos confirmados ese día y el número total de casos confirmados acumulados al final de la proyección serían de 381,854.
El Proyecto de Análisis de Decisiones para Contextos Inciertos (PADeCI) es un grupo multidisciplinario de profesionales en diversas áreas de la ciencia que busca explicar de manera sencilla las situaciones que emergen de los contextos inciertos, como el que estamos viviendo a partir de la propagación del COVID-19.
PADeCI surge a principios de 2020 en el Centro de Investigación y Docencias Económicas (CIDE) en la sede Región Centro en Aguascalientes. Esta iniciativa es liderada por el Dr. Fernando Alarid-Escudero, quien en los últimos meses ha reunido un equipo de investigación conformado por jóvenes investigadores del Bajío mexicano con interés en la Ciencia de las Decisiones, siendo el primer equipo de investigación con este enfoque en México.
El equipo de PADeCI ha generado proyecciones sobre la pandemia para Ciudad de México con los datos disponibles hasta el momento con el modelo SC-COSMO (Stanford-CIDE COronavirus Simulation MOdel; https://www.sc-cosmo.org). SC-COSMO es un modelo epidemiológico matemático para dar seguimiento a la epidemia de COVID-19, creado por el CIDE en colaboración con expertos de la Universidad de Stanford en California, Estados Unidos.
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NOTA: Las proyecciones mostradas en este comunicado no reflejan opiniones o valoraciones de política pública de PADeCI. Las proyecciones y visualizaciones contenidas en este material están basadas en el modelo SC-COSMO, el cual es un modelo epidemiológico matemático de la epidemia de COVID-19. Estas proyecciones no son un pronóstico definitivo y PADeCI no garantiza que las proyecciones reflejen el comportamiento real de la pandemia en el futuro y suponen que, aparte de la intervención, nada más cambia. Para desarrollar las proyecciones se han utilizado datos abiertos publicados por la Secretaría de Salud Federal, a través de la Dirección General de Epidemiología. Adicionalmente, se ha estimado información necesaria para el modelo con base en datos observados y que no es conocida hasta el momento en el país como, por ejemplo, el número total de personas infectadas al día de hoy. PADeCI no ha realizado aún ningún ejercicio de modelación comparativa para verificar de forma independiente estas estimaciones ni otros supuestos incluidos en el modelo. Cambios en los datos y en los supuestos del modelo pueden impactar directamente las proyecciones. Ajustes de la visualización en colaboración con Data Cívica y Serendipia.
La curva al 31 de Agosto obviamente tiene una deficiencia en el concepto que los investigadores deberían haber identificado inmediatamente.
Imaginen que estamos al 27 de Junio y no sabemos si la intervención va a terminar el 30 de Junio o después. Al no saber la duración de la intervención todas las curvas con un final de intervención posterior a esa fecha deberían de coincidir. Los datos del pasado no cambian por el cambio futuro de la fecha final de intervención. Dado que las curvas del 30 de Junio y la del 31 de agosto tienen un fin posterior al 27 de Junio a ese punto (y hasta el día 30 de Junio) las curvas deberían de coincidir y no lo hacen, por lo tanto la curva del 31 de agosto está mal, el pico debe seguir desplazándose hacia el futuro, no hacia atrás como lo hace en este caso.
Buenas noches, disculpe no sabe de casualidad si se elaboró un modelo aparte para los demás estados, o uno a nivel nacional?
Hay tres errores obvios en este modelado:
1) El ya detallado en el comentario anterior. La curva con contingencia hasta agosto no puede tener su pico antes que el pico con contingencias hasta finales de junio.
2) Datos de movilidad de google, fb y twitter estiman una caída de la movilidad de alrededor de 65% en la CdMx. ¿En qué datos basan su estimación del 44%? Haciendo un simple recorrido por la ciudad y observando la drástica reducción del tráfico, hace evidente que la reducción de la movilidad está claramente abajo del 50%.
3) Sus curvas ni siquiera grafican correctamente el número de casos que han ocurrido a día de hoy en la CdMx (7,000 casos en números redondos). El área bajo la curva de sus gráficos al día 6 de mayo muestra mucho menos de 7,000 casos.
En su página web no dan ningún detalle del modelo matemático usado que por lo mostrado aquí es erróneo.
Yo difiero en la predicción de este grupo de investigadores. Aunque deben de tener muchas disciplinas en su grupo, no creo que las fechas del pico se den como dicen.
Yo estuvo configurando un modelo tipo SIR; y también implemente la reducción de ritmo de contagio, en el dia 23 de Marzo, y después en el dia 30 de marzo una reducción extra por la emergencia sanitaria.
Esa curva básica que obtengo, me da un estimado del 6 de Mayo para el pico. Mi primer resultado fue el 1 de Mayo, y lo obtuve antes de que el sector salud, reporto que ya se esta llegando al pico de la pandemia. Según el modelo que prepare, para el 1 de Junio, estaremos con una reducción del 50 a 60% del valor del máximo. Los casos activos, actualemtne ya están muy estables. SI gustan les comparto, como prepare este modelo SIR; y los datos que use.
Las predicciones parecen correctas.
Al no tener datos de cuando termina la pandemia, se esta poniendo una fecha del 31 de agosto como fecha de termino. Aunque es. arbitraria, parece una probable y para hacer los cálculos hay que poner una.
Por eso todas las gráficas terminan en esa fecha.
Si se observan las gráficas todas repuntan cuando esta terminando el confinamiento.
En el caso del 31 de agosto hay un aplanamiento pero no desplazamiento que es lo esperado.
La exactitud del modelo depende de los datos de origen. y como se tienen los datos oficiales de la SSa, tiene esa limitación. Pero la mencionan los autores.
Considero un buen ejercicio de ver que sucede con la poca reducción de movilidad vista en México. Varios países europeos redujeron mas del 95% la movilidad..
Hay tres errores obvios en este modelado:
1) El ya detallado en el primer comentario. La curva con contingencia hasta agosto no puede tener su pico antes que el pico con contingencias hasta finales de junio.
2) Datos de movilidad de google, fb y twitter estiman una caída de la movilidad de alrededor de 65% en la CdMx. ¿En qué datos basan su estimación del 44%? Haciendo un simple recorrido por la ciudad y observando la drástica reducción del tráfico, es evidente que la reducción de la movilidad está claramente arriba del 50%.
3) Sus curvas ni siquiera predicen correctamente el número de casos que YA han ocurrido a día de hoy (8 de mayo) en la CdMx (7,000 casos en números redondos). El área bajo la curva de sus gráficos al día 8 de mayo muestra mucho menos de 7,000 casos.
Además, en su página web no dan ningún detalle del modelo matemático usado que por lo mostrado aquí es erróneo.
¿Donde puedo encontrar los datos del modelo de SC-COSMO? Los he buscado en su página y francamente no los ubico por ningún lado ¿me pueden compartir como consiguieron su información?