16-04-2020 / 17:00 h EFE

Investigadores de la Universidad de Cádiz (UCA) están desarrollando una herramienta predictiva que permitirá medir la ocupación de camas en las Unidades de Cuidados Intensivos (UCIs) de la red de hospitales de Andalucía.

La UCA ha explicado en un comunicado que el objetivo de esta herramienta “es ayudar de forma importante a la toma de medidas preventivas, como la creación de hospitales de campaña o la asignación de recursos hospitalarios, en el caso de que se originara un rebrote del número de pacientes afectados por COVID-19”.

Esta iniciativa ha sido posible gracias al trabajo del investigador David Gómez-Ullate, perteneciente al Comité Español de Matemáticas (CEMat), dedicado a coordinar la Acción matemática contra el coronavirus, y que es miembro del grupo científico creado para el mismo fin en la European Mathematical Society.

Gómez-Ullate ha trabajado en esta ocasión junto con investigadores del grupo UCA Datalab y el ICMAT– CSIC (Instituto de Ciencias Matemáticas); miembros del departamento de Estadística e Investigación Operativa de la UCA, dirigido por el profesor Alfonso Suárez-Llorens; e investigadores del Instituto de Matemáticas de la Universidad de Sevilla.

La herramienta está basada en una simulación de eventos discretos, unida a una predicción de futuros ingresos hospitalarios por causa de COVID-19.

Para este modelo predictivo, se estiman las distribuciones de tiempos de estancia en UCI de los pacientes ya hospitalizados, además de la fracción de los enfermos que requieren cuidados intensivos.

El objetivo del modelo es la predicción de ocupación de camas UCI a varias semanas vista, con lo que se puede evitar la sobrecarga de estas unidades como ha ocurrido en otras comunidades autónomas.

El estudio de las distribuciones de tiempos entre la aparición de síntomas y hospitalización o ingreso en UCI puede ser igualmente útil para estimar el número real de infectados en Andalucía; dato esencial para poder alimentar los modelos epidemiológicos y diseñar estrategias efectivas de salida del confinamiento.

Esta herramienta matemática reporta las predicciones para cada provincia durante los próximos siete días.

Los investigadores trabajan en actualizar las predicciones en un informe diario y mejorarlas con estimaciones más precisas de las distribuciones de tiempos.

Para ello, se han establecido contactos con la Junta de Andalucía para la cesión de datos anonimizados de pacientes con su evolución clínica, y para poner a disposición de las autoridades correspondientes este modelo predictivo.

 
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