“Si no hubiéramos hecho nada, Ontario podría haber sufrido 100.000 muertes».
-Peter Donnelly-Salud Pública de Ontario
Los expertos en salud de Ontario dijeron hoy en conferencia de prensa que el COVID-19 podría causar la muerte de entre 3.000 a 15.000 personas en la provincia en el curso de la pandemia, cuyas ramificaciones podrían durar hasta dos años.
Esas revelaciones son el resultado de las proyecciones de modelos que la provincia publicó el viernes sobre la propagación de COVID-19 en Ontario.
El Dr. Peter Donnelly, que dirige Salud Pública de Ontario, explicó los modelos.
El Dr. Peter Donnelly, presidente y director ejecutivo de Salud Pública de Ontario, describe cómo la propagación de COVID-19 acabará fallando si los residentes NO mantienen las medidas de distanciamiento físico.
Los tres modelos presentados para Ontario
En el estado actual de la situación, según las medidas de prevención tomadas:
*Entre 3 000 a 15 000 personas van a morir al final de la pandemia
* Si se toman medidas más estrictas esa cifra puede disminuir
* Si no se tomaba ninguna medida, los muertos ascenderían a 100 000.
«Afortunadamente, esa no es la posición en la que estamos. Podemos cambiar el resultado para la provincia quedándonos en casa y distanciándonos físicamente unos de otros. Necesitamos que todos se mantengan concentrados en las próximas semanas».
– Dr. Peter Donnelly, presidente y director general, Salud Pública de Ontario
Primer ministro Trudeau no contempla difundir escenarios por el momento
La provincia de Ontario es la primera en Canadá en presentar resultados de proyecciones de la extensión y daños que puede causar en coronavirus.
El premier Trudeau, a pesar de la presión que se ejerce sobre él para que revele datos dijo que todavía hay que trabajar más para proporcionar a los canadienses una imagen precisa.
«Hablaré esta noche con los primeros ministros sobre estos datos, sobre la modelización y el análisis que se está llevando a cabo y esperamos poder compartir más información pronto», dijo desde Ottawa ayer.
Para Trudeau, Canadá es un vasto territorio y lo que ocurra en una región puede que sea muy diferente a lo que ocurra en otros lugares del mundo.
“Se trata de un sofisticado trabajo de modelización, se están haciendo proyecciones, y esperamos compartir más con los canadienses en los próximos días».
Este viernes, Justin Trudeau prometió hacerlo, pero sin decir cuándo.
Vamos a compartir estos datos, pero vamos a tener que basarnos en datos muy precisos que son mejores que los que tenemos en este momento.
-Justin Trudeau
El modelo “compartimentado”
David Fisman es profesor de epidemiología de la Escuela de Salud Pública Dalla Lana así como del departamento de medicina de la Facultad de Medicina de Toronto.
Él y un equipo de otros epidemiólogos, médicos, estadísticos y expertos en salud pública utilizan el análisis de datos y la modelización informática para comprender las partes de una epidemia que no siempre resultan evidente.
David Fisman es profesor de epidemiología de la Escuela de Salud Pública Dalla Lana . Universidad de Toronto.
Ellos predijeron con precisión que el tamaño del brote en Irán era mayor que el notificado originalmente. También trabajaron en la modelización de la aparición y el control del Ébola en 2015 en el África occidental.
En una entrevista en la Universidad de Toronto explicó que no hay un solo modelo de predicción de escenarios.
El modelo “compartimentado”
«El compartimentado» es más realista porque consideramos el «flujo» de personas de susceptibles a infectadas con enfoques que los físicos utilizan para modelar sistemas con bucles de retroalimentación” (los llamados modelos dinámicos de enfermedades)
Ese es el modelo que están utilizando en la provincia de Ontario “para proyectar el uso de los recursos sanitarios (camas de hospital y ventiladores) para Ontario y Canadá y también podemos utilizar el modelo como plataforma para experimentos relacionados con cosas como el distanciamiento social -como el cierre de escuelas- y las cuarentenas”, explica.
El Dr. Fisman señala que utilizan también herramientas estadísticas específicas como las «forenses» que les permite inferir los tamaños de los brotes subyacentes y probables tasas subyacentes de progresión de la enfermedad (desde el inicio hasta la hospitalización y la muerte, por ejemplo) sobre la base de la muerte bruta y los recuentos de casos que puedan publicar la OMS y otras organizaciones.
Como se ve, es toda una ciencia matemática y estadística el poder predecir escenarios evolutivos de la progresión, en este caso, del coronavirus.
Radio Canadá- CBC- UofT
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