Modelación físico-matemática para la toma de decisiones frente a la COVID-19 en Cuba

Resumo

Objetivo: Aplicar la modelación físico-matemática a la dinámica de la COVID-19 para la toma de decisiones asociadas a la mitigación y erradicación de la epidemia en Cuba.

Métodos: La modelación se aplicó para la caracterización del pronóstico del pico y el comportamiento reproductivo de la epidemia, en ambos casos usando herramientas y funciones de MATLAB. El pico se determinó con la aplicación del modelo SIR, luego de algunas adecuaciones. Este se ajustó con la estrategia de optimización GlobalSearch. Para su solución se empleó la función ode23tb que usa un algoritmo combinado de Runge-Kutta con otro de regla trapezoidal. Para el comportamiento reproductivo se realizó el ajuste de un modelo exponencial empleando la herramienta Curve Fitting. 

Principales resultados: Se identificaron los parámetros del modelo SIR con un error de ajuste adecuado y por simulación se logró el pronóstico del pico, tanto en fecha como envergadura, con dos semanas de anticipación y con una precisión satisfactoria. Para la fecha del pico, se pronosticaron igualmente los susceptibles, infectados acumulados y recuperados. El número de reproducción básico (R₀) calculado de 3,62 permitió determinar que, para erradicar la epidemia por vacunación, la población inmunizada debe ser superior al 72 %. El cálculo del número de reproducción efectivo (R_ef) permitió evaluar la eficacia de las medidas de mitigación. Se reflexionó sobre la conducta a seguir para erradicar la epidemia.

Conclusiones: El modelo SIR demostró capacidad para predecir el pico de la epidemia. El R₀ del SARS-CoV-2 permitió corroborar su elevada transmisibilidad. Las medidas de mitigación han sido efectivas y deben mantenerse hasta erradicar la epidemia, incluso para R_ef <1, mientras no se inmunice el 72 % de la población para lograr una erradicación irreversible.