"Ricardo Cao é un matemático galego mebro do Centro de Investigación
en Tecnoloxías da Información e Comunicación (Citic) da Universidade da
Coruña (UDC).
O Comité Español de Matemáticas nomenouno presidente do
comité de expertos da Acción Matemática contra o Coronavirus, grupo que
intenta axudar e achegar recomendacións, plans e propostas ás diferentes
administracións co obxectivo reducir ou paliar os efectos da pandemia.
O comité de expertos pon a disposición das autoridades a súa capacidade
de análise e modelización para comprender a Covid-19 e as súas
consecuencias e, a partir dos datos facilitados polos gobernos, elaborar a modelización matemática da pandemia para estimar a evolución e permitir planificar da mellor maneira os recursos.
¿Como está a funcionar a colaboración entre o grupo que dirixe e as administracións?
Estamos
tendo contacto e demandas de maneira irregular. Nós informamos a todas
as autoridades, en particular ao comité que dirixe Fernando Simón, pero
non estamos conseguindo un dos obxectivos principais: ter interlocutores
claros que nos identifiquen problemas relevantes e urxentes nos que
poidamos, con certo tempo, traballar para intentar solucionalos ou
palialos.
Entendemos que nesta situación todo o mundo está estresado co
que é máis importante: a crise sanitaria, a atención aos enfermos...
Pero creo que poderíamos estar sendo moito máis útiles malia estar
facendo unha chea de cousas.
¿En que axudan os coñecementos matemáticos e estatísticos a paliar esta crise?
Desde
a Matemática e a Estatística o básico é a modelización da epidemia, ver
como se produce, como evoluciona... Para isto é moi importante ter
información de moita calidade e datos claros en moi diferentes ámbitos.
No caso do coronavirus, por exemplo, son moi importantes os datos de
mobilidade, ver como se move a xente duns lugares a outros, cara a onde
se despraza para ir traballar e como pode transmitir o virus...
Estes
datos de mobilidade basébanse en enquisas do INE, que agora tira de
datos dos móbiles, unha fonte de información moito máis fiable e mellor
que as anteriores, pero á que non podemos acceder porque son datos
controlados por unha Secretaría de Estado que non os fixo públicos. Ao
final, estamos utilizando datos de moita peor calidade.
¿Cales son os principais atrancos á hora de analizar os datos?
Nas
series que saen todos os días na prensa (número de mortos,
hospitalizados, casos activos..) temos un problema de homoxeneidade e
harmonización dos datos porque ata a última publicación do BOE ao
respecto, unha mesma magnitude estaba a ser comunicada e rexistrada de
diferente maneira segundo a autonomía. Todo isto pode parecer algo moi
técnico, sen importancia, pero si que a ten. Son atrancos que habería
que evitar para que o noso traballo fose mellor e máis útil. De todos os
xeitos, estamos sendo proactivos e anticipándonos.
¿Colaboran coa enquisa epidemiolóxica que prepara o Goberno central?
Dentro
do Comité Español puxemos a traballar varios expertos que fixeron
algunha proposta, pero botamos en falta que haxa moita máis comunicación
porque podemos ser máis útiles. Facemos chegar as nosas recomendacións
ás administracións pero logo non sempre responden.
¿Manteñen colaboración coa Xunta?
Coa
Xunta temos algún contacto, pero digamos que non a nivel institucional.
O presidente do Comité mandou correos a responsables sanitarios de
todas as autonomías e tan só obtivo resposta de dúas ou tres; do resto,
nin tan sequera acuse de recibo. Iso non é moi positivo. Estabamos
ofrecéndonos e a Xunta acabou contactando con nós, pero como grupo de
investigación e non como comité porque non contestaron á proposta.
Digamos que temos relación como investigadores, pero non como Acción
Matemática contra o Coronavirus.
¿O estudo de seroprevalencia do virus a nivel estatal constará
de 60.000 test para toda España e o de Galicia utiliza os 100.000 que
lle mandou o Goberno central, ou un é moi escaso ou outro é excesivo,
non é?
É unha magnfíca pregunta, pero para respondela
deberíamos ter claro cal é o obxectivo preciso e técnico dos estudos, e
en ningún dos casos temos os datos técnicos concretos. Se o que se quere
é ter unha información moi boa da prevalencia da enfermidade a nivel
dunha parroquia pequena con mil habitantes, precísase un tamaño mostral
tremendamente grande, pero se abonda cunha información boa a nivel de
sección censal ou de concello, cambian as cousas. A cuestión é que non
temos claro cal é o obxectivo.
¿Cal sería o mínimo?
O mínimo que querería un
saber é cal é a porcentaxe de poboación en España que pode ter ou tivo o
virus. Para iso, con 60.000 persoas testadas pódese facer cunha
fiabilidade moi alta porque estamos falando de menos do 1% de marxe de
erro. Outra cousa é que queiras estimar a porcentaxe de poboación que
pasou a enfermidade en Mazaricos, por poñer un exemplo. Daquela, o erro
sería moito maior, claro. En todo caso, sería moi importante que
contasen cos investigadores porque hai métodos que permiten mellorar os
datos en áreas pequenas se tes pouca mostra, e en Galicia temos expertos
internacionais. Se cadra, nalgún concello, aínda que a estimación fose
moi variable, podíase mellorar. Pero non sei que é o que se vai facer
con todos os test que se van facer en Galicia. Vanse dedicar 100.000 a
isto? Haberá máis?
¿Que tipo de enquisa sería a máis axeitada?
Nós
deseñamos un plan de mostraxe denominado en bóla de neve, porque unha
cousa é comprobar a prevalencia do virus e outra é o que se fai cando se
detectan positivos con estes test. Quedamos de brazos cruzados e non
tiramos cara a atrás na historia deste positivo para detectar máis
posibles contaxiados entre os seus contactos? Isto sería combinar a
estimación coa detección e foi o que propuxemos ao Goberno central, que o
desbotou. Non sei cal é a idea en Galicia, porque se fose esta si que
podería ser preciso ese número grande de probas. O problema non é que
non se explique o obxectivo concreto do estudo, senón que non hai ningún
documento onde se poida ver. Aquí é rendible usar 50.000 test se
consegues achar outros casos positivos.
¿Fóronse cumprindo as previsións matemáticas que fixeron?
En
xeral, si, sobre todo nos datos que dan unha panorámica xeral, pero é
relevante ter en conta a importancia de modelos precisos que nos serven
para saber que vai acontecer nos días vindeiros, por exemplo para saber
se vai haber problemas nas UCI ou se van chegar as camas. O certo é que a
comunidade matemática deu un paso á fronte e hai ducias de equipos de
investigación que achegan os seus datos e da que tiramos unha previsión
combinada, sacando o mellor de cada unha. A curto prazo, estes modelos
funcionan ben; tamén a longo prazo, pero neste caso é moi importante ter
información fiable e o máis detallada posible.
¿Non a teñen?
Precisamos saber cal é a calidade
dos datos para poder homoxeneizalos, pero non somos quen de obter esa
información. Cómpre tirar leccións de cara ao futuro porque non pode ser
que teñamos sistemas de informacións diferentes e con diferentes
criterios en diferentes comunidades autónomos ou nos diferentes Estados
de Europa. Non nos podemos permitir o luxo de facer as cousas así porque
a información é vital. Estamos achicando auga como podemos, pero temos
que pensar nos protocolos que nos permitan pechar a chave de paso. Temos
que aprender esta lección.
¿No caso da mobilidade tamén hai atrancos?
Por exemplo, agora estamos nunha situación de confinamento, polo que os modelos para analizar a mobilidade cambian ao non estarse transmitindo o virus libremente como acontecía antes. Nesta situación, é fundamental obter datos sobre a mobilidade da cidadanía e os de antes xa non valen, precisaríamos os actuais. Bastante ben o estamos facendo, pero poderíamos facelo mellor con mellor e máis detallada información.
¿Ve a luz ao final do túnel desta pandemia?
O descenso da famosa curva xa o estamos vendo, evidentemente. En Galicia, o día con máis casos foi o 29 de marzo, o que ocorre é que nos últimos días, ao facerse máis test, aparecen máis casos positivos dos que tocarían para continuar con esa evolución descendente, pero iso non significa que a cousa vaia a peor. Aquí tamén botamos en falta poder ter información moito máis precisa dos criterios que se seguían antes para facer as probas e os que se seguen agor, porque nos permitiría analizar mellor a tendencia, facer estimacións máis ricas e prescindir de perturbacións que alteran os datos. " (Entrevista a Ricardo Cao, Miguel Pardo, Praza Pública, 27/04/20)
No hay comentarios:
Publicar un comentario