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Investigadores PUCP presentaron proyecciones estadísticas sobre COVID-19 en el Perú

Docentes del Departamento de Ciencias desarrollaron una investigación estadística con proyecciones sobre la mortalidad que podría causar la COVID-19 en el Perú. En esta nota, te presentamos los primeros resultados de este proyecto que busca aportar al entendimiento del desarrollo de esta pandemia en el Perú.

Autor: Fiorella Palmieri
Investigadores PUCP presentaron proyecciones estadísticas sobre COVID-19 en el Perú
Los doctores Luis Valdivieso, Cristian Bayes y Giancarlo Sal y Rosas, autores del artículo científico, son miembros del grupo de investigación Modelos Matemáticos y Estadísticos para la Evaluación (MMEPE-PUCP).

Desde sus casas, nuestros profesores continúan con la labor de realizar investigaciones relevantes para el país. Así, en el marco de la coyuntura de prevención y contención de COVID-19, un equipo de investigadores del Departamento de Ciencias de la PUCP presentó un primer estudio que busca predecir el comportamiento de la mortalidad de esta pandemia en el Perú.

Este trabajo presenta tres escenarios potenciales de la mortalidad del coronavirus (COVID-19) en el Perú con datos obtenidos hasta el 1 de abril.

Modelling death rates due to COVID-19: A bayesian approach (Modelado de tasas de mortalidad debido al COVID-19: un enfoque bayesiano) es el título de la investigación elaborada en las últimas semanas por el Dr. Giancarlo Sal y Rosas, el Dr. Cristian Bayes y el Dr. Luis Valdivieso, miembros del grupo de investigación Modelos Matemáticos y Estadísticos para la Evaluación (MMEPE-PUCP). Este trabajo presenta tres escenarios potenciales de la mortalidad del coronavirus (COVID-19) en el Perú con datos obtenidos hasta el 1 de abril.

En el siguiente cuadro, podrás conocer las cifras proyectadas para el Perú de acuerdo con este primer reporte de nuestros investigadores:

Utilizando métodos de inferencia bayesiana, los investigadores tomaron el comportamiento de la pandemia en China para elaborar un modelo flexible que permite hacer proyecciones con los datos del Perú.

Estamos intentando modelar un evento que se está desarrollando en la actualidad. Debido a que no se tiene información de un evento similar en el Perú, decidimos usar a China como país de referencia, ya que ha conseguido controlar la pandemia”.

Dr. Cristian Bayes

Director de la Maestría en Estadística PUCP

Asimismo, se decidió realizar proyecciones sobre la tasa de mortalidad por ser el indicador con menor margen de error. “Son los datos más confiables que tenemos. Por ahora, no es recomendable modelar directamente el número de infectados porque podría haber muchas personas infectadas que no han podido ser detectadas”, afirmó el Dr. Luis Valdivieso, exdirector de la Maestría en Estadística y actual miembro del Consejo de la Escuela de Posgrado de la PUCP.

Aunque la proyección de mortalidad en nuestro país no llega a los niveles vistos en países de Europa o en Estados Unidos, el riesgo del Perú es alto debido a la limitación de recursos que afecta a nuestra capacidad de respuesta.

Estimaciones para el Perú

Con los datos del comportamiento de la pandemia en China y los datos del Perú, la investigación brinda una estimación de los siguientes indicadores:

  • La cifra total de víctimas por COVID-19
  • El punto de inflexión: momento en el que se producirá el número máximo de fallecimientos por día
  • Periodo de mortalidad umbral: momento en el que se producirán casi cero casos de mortalidad

Para validar los resultados, los investigadores consideraron varios escenarios iniciales. Sin embargo, para esta nota, seleccionaron los resultados obtenidos en el escenario III porque presenta las cifras más conservadoras que mejor se ajustarían a la realidad.

Por ahora, es poco recomendable levantar la cuarentena si sabemos que el pico de muertes se producirá posteriormente”.

Dr. Giancarlo Sal y Rosas

Coordinador de la Especialidad de Estadística PUCP

En estos gráficos, podrás observar las predicciones sobre el número de fallecimientos por día y el número acumulado de fallecidos de acuerdo con el escenario III. En ambos se consideran los intervalos de predicción al 95% (la proyección del centro es la estimada).


El momento estimado del periodo de mortalidad umbral y el del punto de inflexión se calculan a partir de la fecha en que se produjo el primer deceso por COVID-19, acontecido el 19 de marzo.

Importantes recomendaciones

Aunque la proyección de mortalidad en nuestro país no llega a los niveles vistos en países de Europa o en Estados Unidos, el riesgo del Perú es alto debido a la limitación de recursos que afecta a nuestra capacidad de respuesta. “El desarrollo de la pandemia en el país depende mucho de la colaboración de las personas y de su compromiso de respetar las medidas de aislamiento social implementadas por el Gobierno. Por ahora, es poco recomendable levantar la cuarentena si sabemos que el pico de muertes se producirá posteriormente”, consideró el Dr. Giancarlo Sal y Rosas, doctor en Bioestadística por la Universidad de Washington y coordinador de nuestra Especialidad de Estadística.

A la distancia, los tres investigadores mantienen su compromiso de actualizar los resultados de estas proyecciones y realizar otras mediciones, en función de los nuevos datos que se recolecten. De este modo, esperan aportar con una herramienta más para el entendimiento de la pandemia.

Los profesores planean realizar una ampliación de esta investigación que incluya proyecciones de países de la región que tomaron medidas semejantes a las del Perú.

“Estas estimaciones podrían servir como insumo para las decisiones sobre el sistema de salud peruano. Esperamos que, a partir de las estimaciones que brinda el modelo sobre la tasa de mortalidad, también se puedan realizar proyecciones del número de infectados, del número de pacientes hospitalizados y en unidades de cuidados intensivos”, añadió el Dr. Bayes, quien agradeció el apoyo del médico y epidemiólogo Rodrigo Carrillo Larco, por brindarles los datos de COVID-19 en el Perú; y al Dr. Daniel Manrique, profesor en la Universidad de Indiana y egresado de la PUCP, por sus sugerencias en el modelo utilizado.

Difusión de los datos

Los resultados preliminares de la investigación se encuentran disponibles en arXiv, el repositorio público de la Universidad de Cornell (EE.UU.), para ser revisados y comentados por la comunidad científica internacional.

Los profesores planean realizar una ampliación de esta investigación que incluya proyecciones de otros países que tomaron medidas semejantes a las del Perú.

EL DATO

Revisa y descarga el artículo Modelling death rates due to COVID-19: A bayesian approach en este enlace.

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11 comentarios

Eduardo Alfaro

Excelente trabajo, nos muestra de una forma simple y científica que nos podría suceder, seria recomendable, trabajar también el analisi Prospectivo, es decir como podríamos manipular el futuro, para nuestro bien.
Gracias, reitero mi felicitacion y agradecimiento.

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Peregrino Meliton López Paz

Muy buen articulo

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Moises

Estamos en el día 40 desde que empezó la cuarentena y ya estamos en 634 fallecidos . Esta por encima del estimado de calculo de fallecidos del modelo. Posiblemente falto considerar algunas variables de la realidad del País

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José Antonio Quispe Tenorio

Efectivamente, de acuerdo con el número de fallecidos como variable más confiable. Recomiendo revisar el concepto de tasa de mortalidad, la tasa de letalidad sería el concepto mas adecuado. Esta tasa de letalidad al parecer tiene una tendencia a hacerse constante en cada población a través del tiempo, el hecho que la letalidad sea diferente entre grupos etarios, este valor se haría constante para toda la población. Recomiendo actualizar sus datos, tomar como referencia los datos de Korea (son mas confiables) y la participación de un epidemiólogo de prestigio.

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Rómulo Gutierrez

Buen trabajo, pero creo que deben actualizarlo con la nueva data generada al fin de la 2da parte de la cuarentena … los resultados que se muestran hoy, están fuera de rango.

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ZAVALETA YANAYACO , JOSUEDANIEL ROBERTO

Es un bonito trabajo y siento un gran respeto por el, pero como el articulo lo menciona «el riesgo del Perú es alto debido a la limitación de recursos».
Existirá alguna manera de mejorar esta deficiencia. Bueno basándome en las noticias y datos sobre el estado del país, tal vez sea una idea muy humilde por mi temprana edad, pero que pasaría si el estado pudiera ofrecer alimentos gratuitos al país sin ningún costo. Plasme esta idea en mi mente con la posibilidad que el corona-virus se expanda mas de la fecha, calculando algunos datos concernientes al total de personas, el repartimiento de comida y principalmente las hectáreas de cultivo y tierras abandonadas en el Perú, sin dejar de lado el tipo de tubérculos, hortalizas, etc. Que se sembraría en dichas tierras.
Se que suena muy fantasioso y puede que me equivoque, pero estamos para aprender.
Le agradezco de antemano por leer mi idea, gracias :), bendiciones.

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JOHN

Excelente trabajo. Es fundamental dar hincapié a la proyección de los decesos y sobre todo sería bueno dar algunas medidas para tener la menor cantidad de decesos a través de las políticas públicas y sensibilizarnos a la población.

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carlos miranda

No sé donde encontrar los graves errores de esta publicación que no explicita el modelo empleado ni la metodología. Hoy es 16 de Mayo y apenas hemos sobrepasado la curva de descenso de la velocidad de infectados. El número de fallecidos ha sobrepasado largamente al total estimado por Uds. Si usaran un modelo bayesiano para ello no sería tampoco representativo puesto que la data oficial es sumamente diferente a la real. Creo que deben ser más cuidadosos. Les puedo enviar una investigación al 15 de Mayo y con predictividad. Estoy aún en la etapa de encontrar una institución que la publique. Carlos Miranda.

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Jorge

Importante reajustar la proyección. Día 60 y ya triplicamos la estimación..

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julio grados

argumento :país respetar las medidas de aislamiento social implementadas por el Gobierno. Por ahora, es poco recomendable levantar la cuarentena si sabemos que el pico de muertes está muy alto y toda culpa las personas por no quedarse en casa para no tener el pico más alto como china .
argumento : el estudio pucp es pretender comportamiento de las personas en esta pandemia en perú y proyecciones sobre la tasa de mortalidad en perú
contraargumento : no es necesario más aislamiento social las personas se pueden cuidar asimismo y comportamiento personas en el perú debemos investigar más sobre covid-19

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Marco Antich

Al 25 de Mayo se quedaron cortos, muy cortos: 3,456 fallecidos, eso dice mucho del error en la metodología y los cálculos

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