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El Contagio
Por PADeCI. Proyecto de Análisis de Decisiones en Contextos Inciertos
PADeCI es un equipo interdisciplinario enfocado en promover la toma de decisiones basadas en evid... PADeCI es un equipo interdisciplinario enfocado en promover la toma de decisiones basadas en evidencia científica para la generación de políticas públicas. Nos dedicamos a crear modelos de decisión, análisis de información y generación de evidencia en ciencias de la decisión, salud pública, epidemiología, medicina, políticas públicas, economía, matemáticas y estadística. Compartiremos diversos análisis con técnicas novedosas de manera accesible sobre temas de coyuntura en políticas de salud. (Leer más)
Evolución de la epidemia de COVID-19 en México y proyecciones de SC-COSMO
En el peor de los escenarios, si los y las mexicanas disminuyen en estas vacaciones el distanciamiento social estimado en febrero en un 70%, para el 1 de junio se esperan 2 millones 418 mil casos y 208 mil muertes, es decir, un incremento de 19% en los casos y de 14% en las muertes.
Por Valeria Gracia Olvera y Fernando Alarid Escudero
1 de abril, 2021
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El modelo Stanford-CIDE COronavirus Simulation MOdel (SC-COSMO),1 desarrollado por la Universidad de Stanford y el Centro de Investigación y Docencia Económicas (CIDE), es un modelo epidemiológico compartimental SEIRS (Susceptible – Expuesto – Infectado – Recuperado – Susceptible) acoplado con un módulo de intervenciones y vacunación (si desea saber más sobre el modelo, puede leer el pre-print2 de nuestro análisis de la Zona Metropolitana del Valle de México). Con el modelo SC-COSMO es posible estimar y proyectar la epidemia sobre la enfermedad del coronavirus 2019 (COVID-19) bajo distintos escenarios para lugares y periodos específicos.

En esta ocasión presentamos los resultados de las proyecciones de casos y muertes, diarios y acumulados, de COVID-19 a nivel estatal y nacional para México hasta el 1 de junio de 2021 (que pueden consultarse aquí3). Adicionalmente, se presentan dichas proyecciones bajo diferentes escenarios. En particular, modelamos qué pasaría si se mantiene el mismo distanciamiento social estimado a finales de febrero y qué pasaría si se aumenta el número de contactos en el periodo vacacional de Semana Santa.

Es importante resaltar que estas proyecciones no contemplan el esquema de vacunación porque no se cuenta con datos abiertos de cuántos y cuándo han recibido la vacuna. Estas proyecciones tampoco incorporan las variantes del virus SARS-CoV-2 porque no se cuenta con datos abiertos de esta información. Sin embargo, se espera que estos hechos no modifiquen de forma sustancial las proyecciones durante el periodo reportado. En futuras publicaciones se pretende mostrar la evolución de la epidemia de COVID-19 incorporando vacunación, esto una vez que se publiquen los datos oficiales sobre el Programa Nacional de Vacunación en el país.

Datos, calibración del modelo y análisis

A continuación, se detallan los pasos que se llevaron a cabo para generar las proyecciones de los casos y muertes por COVID-19 para cada uno de los estados del territorio mexicano.

En primer lugar, se alimentó el modelo con información específica para cada estado. Se emplearon parámetros poblacionales estatales obtenidos del Consejo Nacional de Población (CONAPO)4 y la serie histórica estatal de casos y muertes por COVID-19 publicada por la Secretaría de Salud federal a través de la Dirección General de Epidemiología.5

Como siguiente paso, mediante técnicas Bayesianas se ajustó el modelo a cada uno de los estados (proceso conocido como calibración). La serie de casos confirmados fue tomada como datos objetivo y de la distribución posterior se obtuvieron 1,000 muestras que fueron utilizadas para el análisis.

Por último, se generaron proyecciones de las variables de interés bajo escenarios y periodo de tiempo determinados. Los casos y muertes por COVID-19, acumulados y diarios, fueron proyectados hasta el 1 de junio de 2021. Los escenarios que se modelaron fueron los siguientes:

  • Continuar con el distanciamiento social estimado al último día que se usó para calibrar (3 y 17 de febrero de 2021)
  • Disminuir el distanciamiento social durante el periodo vacacional del 29 de marzo al 12 de abril de 2021 en un 30%, 50% o 70%.

Bajo cada uno de estos escenarios, se generaron 1,000 realizaciones para incorporar incertidumbre en las estimaciones (la banda de incertidumbre corresponde al intervalo de credibilidad al 95%).

Evolución de los casos y muertes por COVID-19

Durante la segunda semana de enero de 2021, la mayoría de los estados mexicanos reportó un incremento considerable en los casos confirmados. Estados como Baja California, Baja California Sur, Guanajuato, Guerrero, Hidalgo, Jalisco, Michoacán, Nayarit, Nuevo León, Oaxaca, Puebla, Tlaxcala, San Luis Potosí, Estado de México y, en especial, la Ciudad de México, Querétaro y Morelos, registraron durante esa semana el número de casos confirmados más alto reportado hasta el día de hoy. Asimismo, después del periodo de fiestas decembrinas, el número de muertes registradas en estos estados alcanzaron cifras elevadas al finalizar el primer mes del presente año.

En la Ciudad de México, el 11 de enero de 2021 se alcanzó la cifra más alta registrada al día de hoy con 7,236 casos confirmados de COVID-19, mientras que en la semana del 25 de enero se reportaron 231 muertes por esta enfermedad.

Tabasco y Colima, por otro lado, son dos estados en que, si bien el número de casos diarios reportados en las primeras semanas del 2021 no fue tan elevado como en la Ciudad de México, Querétaro y Morelos, el incremento observado tras las fiestas de fin de año sí es significativo y muy similar al primer pico de la epidemia observado en la semana del 13 de julio de 2020 en Tabasco, y en la semana del 24 de agosto de 2020 en Colima.

En contraste con lo anterior, Chihuahua es uno de los estados que después del periodo vacacional no vio un aumento pronunciado en el número de casos confirmados y muertes por COVID-19. Inclusive, en ese territorio, los casos y muertes han ido disminuyendo desde el pico de la pandemia observado en la semana del 12 de octubre de 2020.

 

Proyecciones de SC-COSMO

Distanciamiento social: status quo; Escuelas: no presencial

De mantenerse el mismo distanciamiento social estimado al último día usado para calibrar, se espera que en los próximos meses los casos y muertes por COVID-19 disminuyan en la mayoría de los estados de la República Mexicana. Ejemplo de ello es Hidalgo que, aunque vio incrementar los casos confirmados y muertes drásticamente al finalizar el año 2020, de acuerdo con las proyecciones del modelo SC-COSMO, si se conserva la misma distancia social estimada al 3 de febrero de 2021, éstos seguirán reduciendo de forma gradual hasta tener en promedio dos casos y una muerte el primero de junio de 2021.

Por otro lado, Campeche es un estado que, desde el pico de la epidemia en la primera semana de julio del 2020, ha visto disminuir los casos confirmados de COVID-19 y ha sido el único estado en pasar a semáforo verde al inicio de este año. En los meses subsecuentes, el modelo estima que los casos diarios se mantendrán entre 7 y 54 al finalizar el periodo proyectado. De forma similar, las proyecciones de SC-COSMO indican que en promedio se esperan dos muertes al primer día del mes de junio.

Distanciamiento social: disminución; Escuelas: no presencial

Contrario al escenario anterior, si se disminuye la distancia social, resultado del periodo vacacional de Semana Santa, los casos y las muertes por COVID-19 incrementarán en la mayoría de los estados mexicanos.

En el peor de los escenarios, cuando la disminución del distanciamiento social es del 70% con respecto a lo estimado en febrero, Campeche, Durango, Oaxaca, Puebla, Querétaro y, especialmente Yucatán y Zacatecas, podrían ver un incremento considerable en los casos y muertes por COVID-19.

De acuerdo con las proyecciones de SC-COSMO, Yucatán podría ver el segundo pico de la epidemia durante el periodo proyectado de abril a junio. De cumplirse este escenario, en la semana del 19 de abril de 2021 el número de casos diarios reportados podría encontrarse entre los 70 y los 1,494. Paralelamente, si los individuos reducen el distanciamiento social, se espera que las muertes diarias sean 33 en la última semana del mes de abril.

Casos y muertes acumuladas por COVID-19

En las Tablas 1 y 2 se agrupan las estadísticas de los casos y muertes acumulados proyectados por el modelo SC-COSMO para el 1 de junio de 2021 bajo los distintos escenarios modelados.

De mantenerse el mismo nivel de distanciamiento social, en la Ciudad de México se esperan 626,000 casos acumulados y 31,000 muertes acumuladas por COVID-19 para el último día proyectado, lo que significaría un incremento de 16% y 13% con respecto a los casos y muertes acumulados observados el 17 de febrero de 2021, respectivamente. Sin embargo, en el peor de los escenarios, si se disminuye la distancia social entre los individuos en un 70% durante el periodo vacacional de Semana Santa, se esperan 647,000 casos acumulados y 32,000 muertes al primerio de junio de 2021, un incremento de 20% y 16%, respectivamente, a lo reportado el último día que se usó para calibrar.

En contraste, para el estado de Coahuila, el modelo SC-COSMO estima que los casos acumulados en este territorio serán tan bajos como 59,000 y tan altos como 72,000; y las muertes acumuladas esperadas oscilarán entre 5,100 y 6,300, si se mantiene el mismo distanciamiento social estimado, inclusive con un incremento de 30% y 50% durante el periodo vacacional. Resultado de lo anterior, se espera un incremento de 3% en los casos acumulados y de 2% en las muertes acumuladas con respecto a lo observado el 17 de febrero de 2021.

Modelo nacional

A partir de las proyecciones de SC-COSMO, se agregaron los resultados de los 32 estados para construir el modelo nacional. En la siguiente gráfica se aprecia que, de mantenerse la misma distancia social estimada al 17 de febrero en todos los estados de la República Mexicana, los casos y las muertes diarias por COVID-19 disminuirán hasta observarse en promedio 712 casos y 60 muertes el primer día de junio. Sin embargo, si se disminuyera la distancia social en un 70% durante el periodo vacacional de Semana Santa, el número máximo de casos y muertes esperado en un día podría ser de 4,500 y 350, respectivamente, en las últimas semanas del mes de abril.

En la Tabla 3 se presentan los casos y muertes acumuladas estimadas por COVID-19 para México. En el peor de los escenarios, si los y las mexicanas disminuyen en estas vacaciones el distanciamiento social estimado en febrero en un 70%, para el 1 de junio de 2021 se esperan 2 millones 418 mil casos y 208 mil muertes, es decir, un incremento de 19% en los casos y de 14% en las muertes, según lo observado el 17 de febrero de 2021. En cambio, de mantenerse el mismo distanciamiento social estimado, los casos podrían oscilar entre 2.2 y 2.39 millones, y las muertes podrían ser tan bajas como 192,000 y tan altas como 206,000. Lo anterior podría representar un incremento de 13% en casos y 9% en muertes observadas el 17 de febrero de 2021.

Las proyecciones y visualizaciones contenidas en este material están basadas en el modelo epidemiológico matemático SC-COSMO (Stanford-CIDE COronavirus Simulation MOdel). Estas proyecciones no reflejan opiniones ni valoraciones de política pública de los investigadores del Proyecto de Análisis de Decisiones en Contextos Inciertos (PADeCI) ni del Centro de Investigación y Docencia Económicas ni de la Universidad de Stanford; las proyecciones descritas no son un pronóstico definitivo y PADeCI no garantiza que las proyecciones reflejen el comportamiento real de la pandemia en el futuro. Para desarrollar las proyecciones se han utilizado datos abiertos publicados por la Secretaría de Salud Federal, a través de la Dirección General de Epidemiología. Adicionalmente, se ha estimado información necesaria para el modelo con base en datos observados y que no es conocida hasta el momento en el país como, por ejemplo, el número total de personas infectadas al día de hoy. PADeCI no ha realizado aún ningún ejercicio de modelación comparativa para verificar de forma independiente estas estimaciones ni otros supuestos incluidos en el modelo. Cambios en los datos y en los supuestos del modelo pueden impactar directamente las proyecciones.

@PADeCI1

 

 

1 Stanford-CIDE COronavirus Simulation MOdel. (2021). Disponible aquí.

2 Alarid, F. Gracia, V. Luviano, A. Peralta, Y. et al. (2020). How Do Covid-19 Policy Options Depend on End-Of-Year Holiday Contacts in Mexico City Metropolitan Area? A Modeling Study. MedRxiv. Disponible aquí.

3 Proyecciones del Modelo Stanford-CIDE COronavirus Simulation MOdel (SC-COSMO). (2021). Disponible aquí.

4 Consejo Nacional de Población (CONAPO). (2021). Disponible aquí.

5 Secretaría de Salud (SS). (2021). Datos Abiertos Dirección General de Epidemiología. Disponible aquí.

 

 

* Qué es PADeCI

El Proyecto de Análisis de Decisiones para Contextos Inciertos (PADeCI) es un grupo multidisciplinario de profesionales en diversas áreas de la ciencia que busca explicar de manera sencilla las situaciones que emergen de los contextos inciertos, como el que estamos viviendo a partir de la propagación del COVID-19.

PADeCI surge a principios de 2020 en el Centro de Investigación y Docencias Económicas (CIDE) en la sede Región Centro en Aguascalientes. Esta iniciativa es liderada por el Dr. Fernando Alarid-Escudero, quien en los últimos meses ha reunido un equipo de investigación conformado por jóvenes investigadores del Bajío mexicano con interés en la Ciencia de las Decisiones, siendo el primer equipo de investigación con este enfoque en México.

La Ciencia de las Decisiones se caracteriza por reunir distintas herramientas de recolección y análisis de datos para la creación de modelos que ayuden a la toma de decisiones informadas, por lo que el equipo a cargo del Dr. Alarid-Escudero se conforma por profesionales en economía, ingeniería, matemáticas, computación, epidemiología, bioestadística, salud pública, sociología, historia, ciencia de datos y ciencia de la decisión.

A pocas semanas de la conformación de PADeCI, este equipo de investigación ha creado e implementado, en colaboración con expertos de la Universidad de Stanford en California, Estados Unidos, el modelo SC-COSMO (Stanford-CIDE COronavirus Simulation MOdel), un modelo epidemiológico matemático para dar seguimiento a la epidemia de COVID-19. El modelo SC-COSMO permite proyectar cómo se comportará la pandemia de COVID-19 bajo diferentes intervenciones no farmacológicas (INF) (como “La Jornada Nacional de Sana Distancia” decretada en México) y contempla las distintas maneras en que interactúan diferentes grupos demográficos en la población sobre la que se quiera obtener proyecciones, pues los patrones socioculturales de convivencia influyen directamente en la manera en que se puede extender el número de contagios.

El Dr. Alarid-Escudero es profesor investigador de la División de Administración Pública y miembro del Programa de Política de Drogas del CIDE-Región Centro y nivel 1 del Sistema Nacional de Investigadores. El Dr. Alarid-Escudero tiene una larga trayectoria en la investigación y desarrollo de modelos de decisión utilizados en prevención, control y tratamiento de distintas enfermedades crónicas e infecciosas. Es parte de la Red de Modelos de Intervención y Vigilancia del Cáncer (CISNET), consorcio de investigadores patrocinados por el Instituto Nacional de Cancerología de Estados Unidos que se enfoca en el uso de modelos de simulación para evaluar el impacto de intervenciones de control del cáncer sobre las tendencias de la población en la incidencia y la mortalidad. También es miembro fundador del grupo de trabajo Análisis de Decisiones en R para Tecnologías en Salud (DARTH por sus siglas en inglés) y del grupo de trabajo Red de colaboración para el valor de la información (ConVOI por sus siglas en inglés). Su formación multidisciplinaria lo ha llevado a desarrollar una gran convicción acerca de la importancia de que distintas áreas de las ciencias dialoguen entre sí para buscar soluciones asertivas a los grandes problemas de salud pública.

La Dra. Yadira Elizabeth Peralta Torres es profesora investigadora de la División de Economía y miembro del Programa de Estudios Longitudinales, Experimentos y Encuestas (PANEL) del CIDE-Región Centro. Es miembro también del Sistema Nacional de Investigadores Nivel I. Sus líneas de investigación se enfocan en el desarrollo y la aplicación de métodos estadísticos frecuentistas y Bayesianos con especial énfasis en el área educativa. Asimismo, la Dra. Peralta tiene experiencia en diseño de instrumentos y validación de escalas. Fue parte del Comité Técnico de ACT (American College Testing), uno de los principales exámenes estandarizados utilizados para medir rendimiento académico y el ingreso a estudios universitarios en Estados Unidos. Ha sido consultora estadística para diversas instituciones nacionales e internacionales como el Centro de Estudios Educativos, el Instituto de Desarrollo Infantil de la Universidad de Minnesota o el Programa de Investigación sobre la Equidad y la Inclusión en la Atención Sanitaria de la Clínica Mayo en Estados Unidos, por mencionar algunos. Dentro del equipo PADeCi, la Dra. Peralta es responsable del área de análisis y visualización de datos. Sus aportaciones en metodología cuantitativa, así como en psicometría y modelos longitudinales han sido elementales en la aplicación del modelo SC-COSMO.

El Dr. Alfonso Miranda es profesor investigador de la División de Economía y director del Programa de Estudios Longitudinales, Experimentos y Encuestas (PANEL) del CIDE-Región Centro. Es miembro del Sistema Nacional de investigadores nivel III desde 2019, y de la Academia Nacional de Ciencias desde 2018. El Dr. Miranda es editor de la revista científica Latin American Economic Review; investigador afiliado del Instituto del Trabajo (IZA), Alemania; investigador afiliado de la Organización Global del Trabajo (GLO) y del Grupo de Econometría de la de la Universidad de York, Reino Unido. Antes de unirse a CIDE Alfonso fue profesor en Estadística Social del Instituto de Educación de University College London, Reino Unido. Sus intereses de investigación incluyen el uso y desarrollo de métodos de estimación de modelos econométricos lineales y no lineales para datos longitudinales y de corte transversal; y sus aplicaciones en demografía, educación, salud y mercados de trabajo. Recientemente Alfonso ha trabajado en temas relacionados al diseño conceptual y estadístico de encuestas sociales y experimentos.

Andrea Luviano es médica cirujana egresada de la Escuela de Medicina del Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey y Maestra en Salud Pública por la Escuela de Salud Pública de Harvard T.H. Chan. En este proyecto sobre COVID-19 forma parte del grupo de modelación encargada de la adaptación del modelo SC-COSMO al contexto mexicano. Anteriormente, se desempeñó como asesora de la Dirección General y de la Dirección de Planeación Estratégica Institucional del Instituto Mexicano del Seguro Social y actualmente es asistente de investigación del Doctor Fernando Alarid-Escudero. Sus temas de interés están relacionados con políticas de salud y ciencias de la decisión en salud.

El área de análisis y visualización de datos cuenta con José Manuel Cardona Arias, quien es egresado de la Licenciatura en Políticas Publicas del CIDE. Su especialidad es el uso de distintos software y lenguajes de programación de vanguardia para el análisis y visualización de datos. Sus intereses como investigador se concentran en la evaluación de proyectos para la disminución de la pobreza y en temas de salud pública.

Regina Isabel Medina Rosales, estudiante de la Licenciatura en Políticas Publicas del CIDE, es científica de datos en PADeCI. Ha sido asistente de investigación como parte del Estudio Longitudinal del Desarrollo de los Niños y Niñas de Aguascalientes de CIDE–Región Centro (EDNA). Fue profesora de secundaria rural del sistema CONAFE así como delegada de la sociedad civil en 2019 de la Comisión de la Condición Jurídica y Social de la Mujer de Naciones Unidas.

Mariana Fernández Espinosa es egresada de Ingeniería en Sistemas Computacionales de la Universidad Autónoma de Aguascalientes. Mariana es ingeniero de datos y modelador junior del grupo de modelación de PADeCI encargada del desarrollo de la estructura computacional necesaria para el uso del modelo SC-COSMO. Ha colaborado en diversos proyectos de investigacion en la Autónoma de Aguascalientes, la Universidad Autónoma de Querétaro y el Centro de Investigación en Ciencias de Información Geoespacial. Fue galardonada con el Premio Estatal y Municipal de la Juventud de Aguascalientes en 2018 en la categoría “Habilidades científicas y tecnológicas”. Fue becada por la empresa Huawei para realizar una estancia en Shenzhen sobre tecnología 5G.

Valeria Gracia Olvera es ingeniera ambiental por la UASLP y Maestra en Economía Ambiental por el CIDE. Desde el año 2017, ha participado como asistente de enseñanza en el CIDE, en cursos de posgrado como Microeconomía y Econometría, y desde el 2019 se ha desempeñado como docente en varias instituciones de nivel superior. En PADeCI realiza modelación y proyecciones matemáticas.

Hirvin Azael Díaz Zepeda es estudiante de la maestría en Métodos para el Análisis de Políticas Públicas (METPOL) del CIDE y licenciado en Economía de la Universidad Nacional Autónoma de México. Es parte del equipo de modelación desarrollándose como modelador junior. Anteriormente ha sido asistente de investigación en el Centro de Estudios del Instituto Federal de Telecomunicaciones y analista en el área de riesgo financiero de una de las empresas más importantes de microfinanciamiento del país.

Hugo Berumen es Médico Pasante de Servicio Social en la modalidad de investigación, se encuentra en PADeCI con el interés de especializarse en ciencia de datos, y el desarrollo y aplicación de modelos epidemiológicos, estadísticos, y matemáticos. Colabora en proyectos de análisis de decisión para identificar estrategias óptimas de prevención, control y tratamiento de distintas enfermedades, como la enfermedad renal crónica en Aguascalientes.

La gestión y organización de un equipo tan diverso no sería posible sin Marcela Pomar Ojeda quien es historiadora egresada de la Universidad Autónoma de Aguascalientes, editora con 20 años de experiencia en el ramo, Maestra en Administración y Evaluación de Proyectos por la UP y estudiante de la Licenciatura de Economía en la UNAM. Ha sido columnista de La Jornada Aguascalientes y es directora ejecutiva de la revista Aguaardiente de la UAA. Es colaboradora académica en la División de Administración Pública y en el Programa de Política de Drogas del CIDE, Región Centro. Participó como coorganizadora a fines de 2017 del colectivo aguascalentense Ciudadanía Informada y Activa (CIA), conformado por ciudadanos interesados en la toma de conciencia social y política.

La vinculación con distintas instituciones y sociedad civil se encuentra a cargo de Karina Alejandra Leyva Rodríguez, quien es socióloga egresada de la Universidad Autónoma de Aguascalientes y maestrante en estudios sociopolíticos en la Universidad de Guadalajara. Se especializa en estudios sobre movimientos sociales, feminismos y análisis de redes sociales. Ha sido becada en múltiples ocasiones por la Academia Mexicana de Ciencias para realizar estancias de investigación sobre derechos humanos de las mujeres y en 2017 fue ganadora del primer lugar del área de Ciencias Sociales, Artes y Humanidades del quinto Encuentro de Jóvenes Investigadores en el estado de Aguascalientes.

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