GLOBAL

Resultados:

Los modelos que ajustan funciones exponenciales para predecir el comportamiento del virus pueden ser útiles al principio, pero según avanza la pandemia, pierden utilidad. Actualmente se sabe que el número de casos suele experimentar un crecimiento rápido seguido de una estabilización. Por tanto, se propone el uso de modelos que emplean la función de distribución acumulada y su primera derivada, que podría proporcionar estimaciones más realistas, dado que las medidas de confinamiento están modificando la tasa de crecimiento del virus.

 

Conclusiones:

Es prácticamente imposible realizar predicciones ajustadas y bien fundamentadas conociendo solamente la evolución durante de la pandemia durante las dos primeras semanas. Se requiere tener en cuenta numerosos factores: dinámica de propagación, características demográficas, restricciones a la movilidad, medidas de protección individuales, tiempo de incubación, tasa de transmisión, factores meteorológicos. Además, los modelos deben reformularse en sus asunciones para ajustarse a las nuevas realidades.

 

Referencias bibliográficas:

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32334161/

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