Conciencia pública sobre modelos matemáticos en políticas de salud

Durante la pandemia de COVID-19, el papel de los consejos científicos se hizo evidente para todos en el Reino Unido. Las decisiones del gobierno, como los confinamientos, afectaron a todos. Esto llevó a que muchas personas quisieran saber qué evidencia estaba usando el gobierno para tomar esas decisiones. Al mirar hacia atrás sobre cómo manejó el Reino Unido la pandemia, a la gente le interesa cómo la evidencia científica, especialmente los Modelos Matemáticos, informaron estas Políticas de Salud Pública.

Los modelos matemáticos son herramientas que se usan para entender cómo se propagan las enfermedades y predecir lo que podría pasar después. Durante la pandemia, estos modelos jugaron un papel crucial en guiar las acciones del gobierno. Muchos estudios ya han examinado cómo se usaron estos modelos durante COVID-19. En investigaciones anteriores, analizamos cómo los científicos, los medios y el público interactuaron en relación con estos modelos en el primer año de la pandemia. Los expertos con los que hablamos mencionaron que comunicarse con el público no fue fácil. Las políticas de salud pública a menudo dependen de la cooperación de la gente, así que entender cómo se siente el público sobre el consejo científico es esencial.

#Propósito del Estudio

El propósito de este estudio es explorar cuán consciente está el público sobre los modelos matemáticos que se usan en políticas de salud pública y qué piensan de ellos. Recopilamos datos a través de un cuestionario en línea y usamos dos métodos diferentes para reunir participantes. Un método buscó obtener una muestra representativa de la población, mientras que el otro llegó a la gente a través de las redes sociales. Así, esperamos entender no solo la conciencia pública, sino también las diferencias en las respuestas entre estos dos grupos.

#Metodología

#Diseño y Distribución de la Encuesta

El estudio recibió la aprobación del comité de ética correspondiente. Diseñamos una encuesta en línea con 24 preguntas: 16 de opción múltiple y 8 abiertas. La encuesta se dividió en diferentes secciones. La primera parte pidió a los participantes que describieran qué es un modelo de transmisión y que evaluaran su Confianza en su respuesta. Esto sirvió para contextualizar el resto de la encuesta.

Después de esta sección inicial, hicimos preguntas más detalladas sobre la conciencia de los participantes y sus opiniones sobre los modelos de transmisión antes y durante la pandemia de COVID-19. Por último, recopilamos información demográfica, incluyendo edad, género, ocupación y estado de vacunación.

Usamos dos maneras diferentes para reunir participantes. El primer método fue a través de un panel en línea, que ofreció una muestra más representativa de la población general. Alrededor de 500 personas participaron en esta encuesta. El segundo método consistió en compartir un enlace a la encuesta en Twitter, llegando a una audiencia diferente. En total, tuvimos 716 participantes.

#Análisis de Datos

Nos enfocamos en filtrar las respuestas para asegurarnos de que solo aquellos que respondieron todas las preguntas demográficas fueran incluidos. Además, categorizamos las respuestas abiertas para analizar tendencias y sentimientos. Para las preguntas de opción múltiple, utilizamos pruebas estadísticas para comparar las respuestas entre nuestras dos muestras y diferentes períodos de tiempo.

#Resultados

#Demografía de los Respondientes

En general, la distribución de género fue similar entre ambas muestras, con un poco más de mujeres participando. Hubo diferencias en los grupos de edad y sectores laborales. En el panel en línea, los encuestados estaban más repartidos entre los grupos de edad, mientras que el grupo de redes sociales tenía un mayor porcentaje de encuestados mayores. Además, las personas de la muestra de redes sociales tenían más probabilidades de estar vacunadas contra COVID-19.

#Conciencia sobre Modelos Matemáticos

La conciencia sobre los modelos matemáticos aumentó significativamente durante la pandemia. La mayoría de los encuestados de ambas muestras reconoció que estos modelos se utilizaron en la política de salud pública durante COVID-19. Sin embargo, los participantes de redes sociales estaban más al tanto de estos modelos en comparación con el grupo del panel en línea. La conciencia provenía principalmente de programas de noticias y redes sociales.

La mayoría de los participantes se sintieron bien informados sobre los modelos matemáticos usados en la política de salud pública durante la pandemia. Sin embargo, algunos encuestados indicaron que no estaban interesados en el tema, resaltando que no todos estaban comprometidos con la ciencia de estos modelos.

#Fiabilidad de los Modelos en la Informar la Política

Los participantes evaluaron la fiabilidad de usar modelos de transmisión en la política de salud pública. Ambos grupos reportaron un aumento en la fiabilidad percibida durante la pandemia en comparación con antes. Curiosamente, la conciencia sobre el uso de modelos estaba asociada en general con un mayor sentido de fiabilidad.

#Confianza en el Consejo del Gobierno

La mayoría de los encuestados tenía una confianza moderada en el consejo del gobierno sobre salud pública en ambos períodos. Sin embargo, se notó un descenso en la confianza durante la pandemia. Muchos encuestados indicaron que confiaban más en la evidencia científica que en las decisiones del gobierno. Esta distinción resalta una preocupación sobre la influencia de la política en la salud pública.

Los encuestados compartieron sentimientos encontrados sobre los cambios del gobierno en el consejo basado en nueva evidencia. Mientras algunos sentían más confianza en la capacidad del gobierno para adaptarse, otros expresaron confusión y escepticismo respecto a los cambios frecuentes.

#Responsabilidad por la Comunicación

Casi todos los encuestados sintieron que el gobierno tiene la responsabilidad de informar al público sobre cómo los modelos informan las decisiones políticas. Además, muchos creyeron que los científicos y los medios también tienen un papel que desempeñar en comunicar esta información.

#Conclusión

Nuestros hallazgos subrayan la mayor conciencia entre el público sobre el uso de modelos matemáticos en la toma de decisiones de salud pública durante la pandemia. Hay una clara distinción entre la confianza en la evidencia científica y las decisiones del gobierno, lo que refleja la necesidad de una mejor comunicación y transparencia en futuros escenarios de salud pública.

A medida que avanzamos, entender las percepciones del público sobre el consejo científico será crucial para abordar eficazmente futuras crisis de salud. El estudio sirve como un recordatorio de la importancia de una comunicación clara y del papel activo que la ciencia juega en dar forma a la comprensión pública de los temas relacionados con la salud.

#Implicaciones para la Investigación Futura

Futuros estudios podrían centrarse en cómo mejorar el compromiso del público con temas científicos y desarrollar estrategias para una comunicación más efectiva entre científicos y el público en general. Explorar las diferencias en demografías y cómo influyen en las percepciones de la evidencia científica también sería valioso. En última instancia, fomentar la confianza y la comprensión será esencial para la salud pública en el futuro.