Evaluando Predicciones de la Propagación del Virus del Ébola

La Enfermedad por el virus del Ébola (EVD) es una enfermedad grave causada por el virus del Ébola. Apareció por primera vez en 1976 en Zaire, que ahora se llama República Democrática del Congo (RDC). Desde entonces, los Brotes de EVD han ocurrido regularmente, aproximadamente cada 1 a 2 años. La enfermedad es conocida por causar síntomas severos, incluyendo hemorragias, y tiene un alto riesgo de muerte, con tasas de letalidad entre el 25% y el 90%. Uno de los brotes más significativos ocurrió en las regiones noreste de la RDC entre 2018 y 2020, llevando a más de 3,300 casos reportados y más de 2,100 muertes.

#Cómo se Propaga el Ébola

El ébola se propaga principalmente a través del contacto directo con fluidos corporales de una persona enferma, especialmente durante el tiempo en que muestra síntomas. Por eso, aislar a los enfermos y asegurar entierros seguros son pasos críticos para manejar los brotes. Además, el rastreo de contactos-encontrar y monitorear a personas que han estado expuestas al virus-es muy importante. En tiempos recientes, se han aprobado y utilizado vacunas para ayudar a controlar la propagación del virus.

#Desafíos para Controlar los Brotes de EVD

Los brotes de EVD suelen ocurrir en áreas con recursos limitados. Esto hace que sea complicado comunicar y proporcionar servicios de salud de manera efectiva. Al intentar controlar la propagación, varios factores pueden complicar los esfuerzos. Por ejemplo, conflictos o desastres naturales como inundaciones pueden interrumpir las estrategias de contención y los servicios de salud. Los cambios en cómo las personas buscan ayuda médica pueden ayudar o dificultar los esfuerzos para controlar la transmisión del virus.

#El Rol de los Modelos en Predecir la Propagación del EVD

Los investigadores a menudo utilizan Modelos Matemáticos y estadísticos para predecir cómo se propagan las enfermedades infecciosas, incluyendo el EVD. Estos modelos utilizan datos recopilados durante brotes pasados para prever riesgos futuros. Sin embargo, la propagación del EVD puede ser influenciada por muchos factores cambiantes, lo que hace difícil predecir con precisión.

Además de confiar en modelos, los expertos en el campo también utilizan su experiencia y conocimiento sobre la situación actual para hacer sus predicciones. Consideran diferentes aspectos como la geografía del área, el clima local y la situación en la comunidad. La mezcla de pronósticos de modelos y opiniones de expertos puede proporcionar información valiosa sobre cómo podría desarrollarse el brote.

#Comparando Predicciones de expertos con Modelos Matemáticos

Varios estudios han investigado cuán bien los expertos humanos pueden predecir la propagación de enfermedades en comparación con los modelos matemáticos. Estos estudios generalmente encontraron que, aunque los modelos se basan en cálculos matemáticos, los expertos suelen tener mejor desempeño al hacer predicciones a corto plazo. Por ejemplo, estudios sobre enfermedades como la influenza y COVID-19 mostraron que los expertos tenían un mejor historial al predecir el número de casos, aunque a veces tenían dificultades para prever las cifras de muertes.

Este artículo explorará cómo las opiniones de expertos se compararon con modelos matemáticos al predecir la propagación del EVD durante el brote de 2018-2020 en la RDC.

#Metodología

Para evaluar cuán bien podían predecir los expertos la propagación del EVD, se realizaron entrevistas mensuales con expertos en salud que tenían experiencia en el campo. Se les pidió a estos expertos que pronosticaran el número de casos en diferentes Zonas de Salud durante varios meses. Se les proporcionó información sobre los conteos de casos previos y se les pidió que estimaran cuántos nuevos casos anticipaban.

Junto a esto, se utilizaron dos modelos para predecir el número de casos. Un modelo utilizó un enfoque de “gravedad” que tuvo en cuenta la población de las diferentes zonas de salud, mientras que el otro consideró solo áreas adyacentes para la transmisión.

#Perspectivas de Expertos sobre Casos de EVD

Se pidió a los expertos sus predicciones para varias zonas de salud que fueron afectadas por el brote. Identificaron diferentes áreas basándose en su conocimiento de dónde podría propagarse el virus.

Durante las entrevistas, los expertos dieron sus estimaciones basadas en lo que sabían en ese momento. Por ejemplo, en diciembre de 2019, los expertos predijeron una alta probabilidad de casos en la zona de salud de Mabalako, donde ya se habían reportado muchos casos. Sin embargo, estaban menos seguros sobre la probabilidad de nuevos casos en otras áreas.

#El Uso de Modelos en la Predicción

Junto a las predicciones de los expertos, se desarrollaron modelos matemáticos para pronosticar el número de nuevas infecciones basándose en datos históricos. Los modelos buscaban predecir cuántos casos podrían aparecer según las tendencias pasadas.

Los dos modelos utilizaron diferentes enfoques: uno tuvo en cuenta la población de cada zona, mientras que el otro solo consideró zonas que estaban una al lado de la otra.

Los resultados de ambos, expertos y modelos, se compararon para ver qué método era más efectivo en predecir la propagación del EVD.

#Análisis de las Predicciones Hechas por Expertos

Las predicciones realizadas por los expertos mostraron diferentes grados de precisión. En algunos meses, los expertos identificaron con precisión las zonas de salud que verían un aumento de casos, mientras que en otros, sus estimaciones estaban equivocadas. Por ejemplo, en enero, los expertos predijeron correctamente que ciertas zonas de salud reportarían casos, pero a menudo esperaban cifras de casos más altas de las que realmente ocurrieron.

En febrero, los expertos tuvieron problemas con sus predicciones; muchas zonas de salud no reportaron nuevos casos como se esperaba. Para marzo, parecía que los expertos tenían una comprensión más clara de la situación y hicieron predicciones más precisas, mostrando una disminución en los casos esperados.

#Comparando Predicciones de Expertos con Modelos Matemáticos

Al mirar el desempeño general de expertos y modelos, quedó claro que tenían diferentes fortalezas. Los modelos tendían a tener mejor desempeño con los umbrales más bajos de casos esperados, mientras que las predicciones de los expertos eran más precisas para predecir umbrales más altos.

Los modelos clasificaron ciertas zonas de salud más altas en términos de riesgo, ayudando a priorizar áreas para intervención. Sin embargo, las predicciones de los expertos a menudo proporcionaron un contexto valioso que los modelos por sí solos no podían capturar.

#Evaluación del Desempeño de Diferentes Métodos de Pronóstico

La precisión de las predicciones se evaluó utilizando el Brier Score, que mide qué tan bien los pronósticos coinciden con los resultados reales. En general, los expertos tendieron a sobrestimar el riesgo de nuevos casos en umbrales más bajos, pero fueron más reservados al predecir umbrales más altos.

Los modelos matemáticos generalmente tuvieron un rendimiento consistente a través de los meses. Fueron particularmente efectivos para ayudar a identificar zonas en riesgo de brotes, contribuyendo así a una mejor toma de decisiones al planificar intervenciones.

#Nominaciones de Expertos de Zonas de Salud en Riesgo

A lo largo del estudio, también se permitió a los expertos nominar zonas de salud adicionales que creían que estaban en riesgo de nuevos casos. Muchas de estas áreas nominadas no formaron parte de las entrevistas iniciales, pero los expertos les atribuyeron probabilidades según su juicio profesional.

Por ejemplo, en diciembre, los expertos identificaron varias zonas que presentaban riesgo, y en enero continuaron con esta práctica, añadiendo nuevas zonas a sus predicciones. A pesar de su perspicacia, muchas de estas zonas no resultaron en casos confirmados, lo que genera interrogantes sobre la precisión de sus evaluaciones de riesgo.

#Reflexiones Finales sobre Predicciones y su Impacto

Tanto los expertos como los modelos jugaron roles significativos en la predicción de la propagación del EVD. Mientras que los modelos proporcionaron un enfoque sistemático para las predicciones, la visión de los expertos trajo conocimientos contextuales que son vitales durante los brotes.

La combinación de predicciones de expertos y pronósticos de modelos puede ayudar a las autoridades de salud a tomar decisiones informadas sobre dónde asignar recursos y cómo responder a los brotes de manera efectiva.

A través de este análisis, queda claro que ambos métodos de pronóstico tienen su lugar en la respuesta a epidemias, y usarlos juntos podría llevar a mejores resultados en la gestión de futuros brotes.