APLICACIÓN DE LA PROBABILIDAD Y ESTADISTICA EN LA CONTINGENCIA

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APLICACIÓN DE LA PROBABILIDAD Y ESTADISTICA EN LA CONTINGENCIA

Aplicación de la probabilidad y la estadística en el manejo de la contingencia sanitaria causada por el COVID-19

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Antes de empezar a explicar la influencia que tiene la probabilidad y estadística ante el covid-19, se tiene que dar a conocer en simples palabras a que nos referimos con la probabilidad y estadística, además del problema el cual se trata de combatir con la ayuda de los datos y/o técnicas proporcionadas por las ramas de las matemáticas antes ya mencionadas.

Primeramente tenemos que entender que la “probabilidad”, la cual es simplemente qué tan posible es que ocurra un evento determinado, se usa cuando no estamos seguros del resultado de un evento o simplemente podemos hablar de la probabilidad de ciertos resultados como, qué tan común es que ocurran y es ahí donde entra el siguiente término porque al análisis de los eventos gobernados por la probabilidad se le llama “estadística”.

Después tenemos al nuestra segunda duda con el termino Covid-19, ¿A que nos referimos con el Covid-19?  Nos referimos a la enfermedad infecciosa causada por el “coronavirus” más reciente en la actualidad. Tanto este nuevo virus como la enfermedad que provoca eran desconocidos antes de que estallara el brote en Wuhan (China) en diciembre de 2019. Y al ser tan infeccioso actualmente la COVID‑19 es una pandemia que afecta a muchos países de todo el mundo.[pic 6]

Los síntomas más habituales de la COVID-19 son la fiebre, la tos seca y el cansancio. Otros síntomas menos frecuentes que afectan a algunos pacientes son los dolores y molestias, la congestión nasal, el dolor de cabeza, la conjuntivitis, el dolor de garganta, la diarrea, la pérdida del gusto o el olfato y las erupciones cutáneas o cambios de color en los dedos de las manos o los pies. Estos síntomas suelen ser leves y comienzan gradualmente. Algunas de las personas infectadas solo presentan síntomas demasiado leves o difíciles de percibir a simple vista. Esta diferencia entre los simples síntomas puede ser razón suficiente para realizar un grafica donde se demuestre el porcentaje de cada tipo y esto, ¿para qué? Pues para saber a qué síntomas somos más probables tomando en cuenta factores como nuestra edad o si es que tenemos problemas cardiovasculares o algún otro factor que pueda influir a ser más propensos a tener algún tipo de síntoma al ser contagiados del covid-19.

Ahora entendiendo a lo que nos referimos con los anteriores términos y entendiendo al gran problema que enfrentamos ante esta pandemia, se están usando demasiado tanto la probabilidad y estadística mediante los modelos matemáticos que incluyen estos sirven para conocer el efecto en el desarrollo de la epidemia de los cambios en las medidas de confinamiento y de distanciamiento social y otras políticas.

Estos modelos matemáticos y/o simulaciones, nos sirven para estimar o cuantificar los números sobre el impacto de dicha enfermedad durante el trascurso de la epidemia, como por ejemplo, el número de casos por día o los porcentajes de los casos ya confirmados graves.[pic 7]

 En pocas palabras “son representaciones de la realidad que capturan los rasgos importantes de la epidemia y que necesitan datos, información con la cual alimentarnos para, entonces, poder ser usados como herramientas de producción” los cuales nos sirven para  darnos a conocer los datos y estadísticas ante este problema, cuyos resultados nos ayudan a prever tanto las personas que estarán infectadas así como las personas que podrán superar a tal enfermedad, así como las que no y por ende las fallecerán, pero eso solo es uno de los usos que tienen ante esta pandemia.[pic 8]

Si no se controla, el coronavirus que causa la enfermedad COVID-19 podría infectar a miles de millones de personas y según una estimación la cual fue gracias a estos simuladores como se propaga el virus, hasta el 70% de la población mundial puede contraer la enfermedad.

Entonces gracias a estas predicciones probabilísticas sabemos que hay una excelente posibilidad de que, tarde o temprano, sea uno de ellos.

Pero, ¿cómo se interpretan los gráficos que solemos ver?, por decir en el siguiente esquema tenemos que se desplaza hacia arriba dependiendo el número de casos y desplaza a la derecha dependiendo del tiempo trascurrido desde el primer caso, la línea punteada de color rojo demuestra la capacidad de pacientes que puede contener el sistema de salud a grandes rasgos, la curva de color verde demuestra el pico más alto de transmisión y así como se disminuye gradualmente si toda la sociedad contribuyera con las medidas de control sanitarias, lo cual sería más apto, pero lastimosamente nuestra sociedad y mayor parte del mundo tendimos a contribuir a la línea punteada de color negro en la cual demuestra una trasmisión incontrolada por una falta de conciencia en el uso de las medidas de control sanitarias y la “sana distancia”, por lo tanto en esa situación al llegar al pico de trasmisión demasiado alto el sistema de salud colapsaría porque nunca podría con tal cantidad de pacientes con el mismo virus y sin alguna cura o tratamiento oficial hasta el momento, por ende el gobierno y las autoridades hacen demasiado énfasis en cumplir con las anteriormente mencionadas medidas de control sanitarias, pero gracias a esquemas como este nos logramos dar cuenta de los riesgos que estamos corriendo y tratar de informar a la gente con números muy cercanos a los verdaderos de como se está llevando esta epidemia día a día.[pic 9]

Por lo tanto la Organización Mundial de la Salud (OMS) afirmó que el 14% de quienes sufren de COVID-19 desarrollan síntomas lo suficientemente graves como para necesitar hospitalización y oxígeno. Pero calcular las probabilidades de supervivencia en las primeras etapas de la pandemia es impreciso ya que los datos aparte de difíciles de conseguir ante tal caso, no serían tan precisos de forma general.

Un ejemplo más particular de los usos de estos simuladores, seria en una iniciativa del Comité Español de Matemática en España en la que colaboran más de 200 grupos o investigadores de manera individual del campo de las matemáticas y la estadística. [pic 10]

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