Investigadores de la ULPGC analizan la eficacia de las medidas aplicadas contra el COVID-19

La metodología empleada se basa en evaluar la evolución de los parámetros epidemiológicos del covid a partir de la información de los fallecidos

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Imagen exterior del rectorado de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria. / Atlántico Hoy
Imagen exterior del rectorado de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria. / Atlántico Hoy

Tres investigadores del Departamento de Métodos Cuantitativos en Economía y Gestión de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC), Eduardo Acosta González, Julián Andrada Félix y Fernando Fernández Rodríguez, han desarrollado un nuevo sistema para evaluar la eficacia de las medidas sanitarias tomadas por el Gobierno central durante la pandemia de la COVID-19. Esta metodología estima la evolución de los parámetros epidemiológicos del modelo SIRD, acrónimo en inglés de Susceptible, Infectado, Recuperado y Fallecido.

La nueva técnica de estimación supera antiguos desafíos como el problema en cuanto al número de contagiados asintomáticos que produce el virus, lo que dificulta una correcta apreciación de los parámetros del modelo. Las estimaciones llevadas a cabo para el caso español revelan la capacidad de la metodología para detectar cambios en los parámetros epidemiológicos, como la ratio de transmisión de la epidemia, como consecuencia de las medidas que se toman por parte de las autoridades sanitarias. Al mismo tiempo, la investigación hace una estimación del inicio de la epidemia en España.

Métodología innovadora

Según la ULPGC, esta investigación es especialmente innovadora porque permite medir de forma fácil y práctic la evolución de una epidemia cuando la cifra de fallecidos es la única variable fiable disponible.

Este sistema se puede utilizar en cualquier área geográfica afectada por una enfermedad con un número de contagiados asintomáticos muy elevado, lo que podría convertirla en la base para una aplicación en los datos de Canarias para una enfermedad global como la COVID-19.