Los casos de COVID-19 podrían duplicarse antes de que Biden asuma el cargo
El modelo probado desarrollado por WashU predice 20 millones de estadounidenses infectados para fines de enero .
La evolución de COVID-19 depende de cuánto nosotros, como país, continuemos con la distancia social o regresemos a niveles normales de interacción. Este gráfico muestra los casos previstos en los EE. UU. Hasta fines de enero de 2021 según nuestros niveles actuales de distanciamiento social, así como cada vez más distanciamiento social. / Foto: Universidad de lavado en St. Louis
EurekAlert | WASHINGTON UNIVERSITY IN ST. LOUIS
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El presidente electo Joe Biden ha señalado que la lucha contra la pandemia de COVID-19 será una prioridad inmediata para su administración. Recientemente anunció una junta asesora de coronavirus de investigadores de enfermedades infecciosas y ex asesores de salud pública junto con una estrategia actualizada que incluirá aumentos en las pruebas y el rastreo de contactos, así como una comunicación transparente.
Pero aún faltan dos meses para el día de la inauguración. Es probable que el número de casos confirmados de COVID-19 aumente a 20 millones para fines de enero, casi duplicando el nivel actual de 11,4 millones de casos, predice un modelo de pronóstico de COVID-19 de la Universidad de Washington en St. Louis.
El modelo, que predijo con precisión la tasa de crecimiento de COVID-19 durante el verano de 2020, fue desarrollado por Meng Liu, Raphael Thomadsen y Song Yao de Olin Business School. Su artículo que presenta el modelo y sus pronósticos fue publicado el 23 de noviembre por Scientific Reports.
"Una de las razones clave para la mayor precisión de este modelo sobre otros pronósticos de COVID-19 es que este modelo tiene en cuenta el hecho de que las personas viven en redes sociales interconectadas en lugar de interactuar principalmente con grupos aleatorios de extraños", dijo Thomadsen, profesor de márketing. "Esto permite que el modelo pronostique que el crecimiento no continuará a tasas exponenciales durante largos períodos de tiempo, como predicen los pronósticos clásicos de COVID-19".
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Una versión interactiva en línea del modelo también permite a los usuarios observar el impacto que tendrán los diferentes niveles de distanciamiento social en la propagación de COVID-19 . El distanciamiento social actual refleja un retorno aproximado del 60% a la normalidad, en comparación con el nivel de distanciamiento social antes de la pandemia. Si continuamos, como nación, en el nivel actual de distanciamiento social, el modelo pronostica que es probable que alcancemos los 20 millones de casos antes de fines de enero de 2021.
"Incluso pequeños aumentos en el distanciamiento social pueden tener un gran efecto en la cantidad de casos que observamos en los próximos dos meses y medio", dijo Thomadsen. "Volver a un 50% de vuelta a la normalidad, que era el nivel medio de distanciamiento a principios de agosto, probablemente resultaría en 5 millones de casos menos a finales de enero".
"Podríamos aplastar efectivamente el crecimiento de COVID en unas pocas semanas si volviéramos a los niveles de distanciamiento social que experimentamos en abril".
Sin embargo, los investigadores advierten que es probable que se trate de una estimación conservadora debido al aumento de las pruebas y las próximas vacaciones.
"En nuestro modelo, asumimos que sólo el 10% de los casos se diagnostican alguna vez, lo que significa que comenzaremos a alcanzar la saturación", dijo Song Yao, profesor asociado de marketing y coautor del estudio. "Sin embargo, más recientemente, las pruebas han aumentado, y probablemente se diagnostican más del 25% de los casos. En ese caso, el total de casos de COVID aumentaría más allá de los 20 millones en los próximos meses, a menos que nosotros, como sociedad, participemos en un mayor distanciamiento social . "
"Las próximas temporadas de vacaciones presentarán una gran incertidumbre sobre las perspectivas de la pandemia a medida que las personas viajen más a fin de año. Esto probablemente hará que nuestro pronóstico sea optimista", dijo Meng Liu, profesor asistente de marketing y coautor del estudio.