Coronavirus Galicia

El método gallego para estimar con antelación la necesidad de camas UCI

Los datos consiguen acercarse a la realidad, como demuestran en un estudio recién publicado

Una cama de UCI EFE/MARCIAL GUILLÉN

David Gómez

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La predicción de camas de UCI «ha sido y es una de las piedras angulares de esta pandemia». Con esta conclusión se puede resumir perfectamente la importancia de poder avanzar la necesidad de este tipo de camas para luchar contra el coronavirus. Una decisión así puede activar hospitales de campaña o quirófanos reconvertidos en estas zonas de cuidados intensivos. Y un estudio hecho en Galicia, poniendo en valor el ingente y buen trabajo para luchar con la pandemia que se hace desde aquí , y que ha sido publicado en la revista «Alexandria Engineering Journal» demuestra que es posible estimar esa ocupación con un acierto más que aceptable.

Ha sido posible gracias a la colaboración del catedrático de Análisis Matemática de la Universidade de Santiago de Compostela (USC), Juan José Nieto, Iván Area de la Universidade de Vigo (UVigo) y Xurxo Hervada y María Jesús Purriños del Servizo Galego de Saúde (Sergas). Nieto explica a ABC que el origen viene de los meses de febrero y marzo, cuando empezaron a realizar estimaciones del número de casos. «Esto fue una continuación natural con los datos que íbamos obteniendo a nivel nacional y de Galicia».

En el estudio se ofrece una tabla que compara los datos reales de ocupación de la UCI en la Comunidad y la estimación que se realizó desde Galicia. Una vez que se tiene la estimación de casos, se realiza una estimación de camas en base a un porcentaje de los datos acumulados en los últimos 15 días . Las personas que necesitarán una cama en la UCI dependen del número de casos previos. Así, se tienen los infectados y, a partir de ahí, se sabe que una parte de ellos serán sintomáticos, otros asintomáticos, un tanto por ciento van a necesitar atención en una cama de hospital y otros directamente en una de cuidados intensivos. «Es importante para tener una estimación a corto plazo», explica al otro lado del teléfono Nieto.

Y es que a parte de ver «la evolución de la pandemia», cuándo iba a llegar el famoso pico que permita comenzar a doblegar la curva de contagios, «una cosa natural que se planteaba en el Sergas era el número de camas hospitalarias y de UCI». La previsión del pico de Nieto, Area y Delfim Torres y Faiçal Ndaïrou, ambos pertenecientes a la Universidad de Aveiro, en Portugal, situaron el pico de la primera ola para el 5 de abril. «Esa predición, con un mes de antelación se comprobó cierta en su día», explican, según recoge la propia universidad compostelana.

Y ahora todo hace indicar que es posible tener una foto más o menos aproximada de ello: por ejemplo, en el texto del estudio, se muestra una tabla con la comparación de ocupación y la estimación del proyecto. Se comienza el día 17 de marzo con una estimación de ocho pacientes y una cifra real de 12 . Los datos que aquí aparecen cuentan las cifras y las estimaciones desde ese día hasta un mes después, el 15 de abril. Según pasan los días, la aproximación ha sido mayor: un ejemplo es el 1 de abril, cuando se estimaron 166 pacientes en UCI y ocuparon las camas de los hospitales gallegos 165. La mayor variación fue de un total de 38 enfermos: el 10 de abril había 144 en la UCI y este método entendía que habría 182, lo que supone un 26% de pacientes más.

Para el modelo matemático que ha llevado a poder estimar el porcentaje de UCI ocupada se ha tenido en cuenta «el número básico de reproducción y la estabilidad local», cuentan las conclusiones del estudio. Y a partir de ahí se estima el dato, que consideran apropiado para que el sistema funcione y pueda ser usado por las autoridades que así lo requieran. «Ayudaría para nuevos brotes de la enfermedad», sostienen.

Y es que durante esta pandemia la ciudadanía y los Gobiernos se han dado cuenta de que sin médicos, sin enfermeros, sin epidemiólogos, no hay futuro. Pero tampoco se puede controlar una pandemia sin datos, sin análisis, sin estadística, sin matemáticas. Curvas, tasas de ocupación, números reproductivos, incidencias acumuladas... son ya conceptos que entraron sin avisar en la vida diaria de los ciudadanos , y de los que depende una mayor o menor libertad en su vida diaria. «Los datos juegan un papel muy importante», reivindica Nieto, pero recuerda que «el manejo de los datos requiere cierto análisis».

Señala, no obstante, que es evidente que está habiendo problemas con los datos, incluso, «a nivel europeo», ya que no se cuenta en todos los países de la misma manera. Ahora mismo «hay una cierta confusión, no hay un sistema unificado». A pesar del big data, los datos a veces dejan «que desear». «Recuperar una cosa tan sencilla pero que ya hemos visto que no lo es como es el número de muertos, es una labor muy complicada», narra.

En definitiva, trabajos como estos, prediciendo los datos de incidencia y la ocupación de UCI, son un arma fundamental para el control de la pandemia y para que se puedan tomar las decisiones que luego serán claves para tratar que nadie se quede sin los recursos suficientes para poder ser atendido sanitariamente. También para conseguir adelantarse a un virus todavía desconocido en muchos aspectos. Así, los números se ponen al lado de la ciudadanía para tratar salir de la pandemia de la mejor manera posible.

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