A fines de mayo, COVID-19 ha matado a más de 325,000 personas en todo el mundo. Aunque lo peor parece haber pasado para países como China y Corea del Sur, los expertos en salud pública advierten que los casos y las muertes continuarán aumentando en muchospartes del mundo: comprender cómo evoluciona la enfermedad puede ayudar a estos países a prepararse para un repunte esperado en los casos.
Esta semana en el diario Fronteras en física , los investigadores describen una única función que describe con precisión todos los datos disponibles existentes sobre casos activos y muertes, y predice los picos próximos. La herramienta utiliza estadísticas q, un conjunto de funciones y distribuciones de probabilidad desarrolladas por Constantino Tsallis, físico y miembrode la facultad externa del Instituto Santa Fe. Tsallis trabajó en el nuevo modelo junto con Ugur Tirnakli, físico de la Universidad de Ege, en Turquía.
"La fórmula funciona en todos los países en los que hemos probado", dice Tsallis.
Ninguno de los físicos se propuso modelar una pandemia global. Pero Tsallis dice que cuando vio la forma de gráficos publicados que representan los casos activos diarios de China, reconoció formas que había visto antes, es decir, en gráficos que había ayudado a producirhace casi dos décadas para describir el comportamiento del mercado de valores.
"La forma era exactamente la misma", dice. Para los datos financieros, la función describía las probabilidades de las bolsas de valores; para COVID-19, describía diariamente el número de casos activos, y muertes, en función dehora.
Modelar datos financieros y rastrear una pandemia global puede parecer no relacionado, pero Tsallis dice que tienen algo importante en común: "Ambos son sistemas complejos", dice, "y en sistemas complejos, esto sucede todo el tiempo".Los sistemas separados de una variedad de campos biología, teoría de redes, informática, matemáticas a menudo revelan patrones que siguen las mismas formas básicas y evolución.
El gráfico financiero apareció en un volumen de 2004 coeditado por Tsallis y el fallecido Nobelista Murray Gell-Mann. Tsallis desarrolló estadísticas q, también conocidas como "estadísticas Tsallis", a fines de la década de 1980 como una generalización de las estadísticas de Boltzmann-Gibbsa sistemas complejos.
En el nuevo documento, Tsallis y Tirnakli utilizaron datos de China, donde se cree que la tasa de casos activos alcanzó su punto máximo, para establecer los parámetros principales de la fórmula. Luego, la aplicaron a otros países, incluidos Francia, Brasil yReino Unido, y descubrió que coincidía con la evolución de los casos activos y las tasas de mortalidad en el tiempo.
El modelo, dice Tsallis, podría usarse para crear herramientas útiles como una aplicación que se actualiza en tiempo real con los nuevos datos disponibles, y puede ajustar sus predicciones en consecuencia. Además, cree que podría ajustarse para ajustarse a la medidabrotes futuros también.
"La forma funcional parece ser universal", dice, "no solo para este virus, sino también para el siguiente que podría aparecer".
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Materiales proporcionado por Instituto Santa Fe . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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