Un modelo es una herramienta científica creada por el hombre para describir lo más fiel posible el comportamiento de un fenómeno en el tiempo; dicho modelo puede predecir y prevenir al ser humano lo que acontecerá para que éste tome sus precauciones. Ésa es la finalidad última de un modelo, sea éste económico, biológico o matemático.

Los modelos matemáticos deterministas como SEIR (Susceptible, Expuesto, Infectado, Recuperado), SIRS, SEIS, etc., usados para analizar la velocidad y la rapidez con que una población finita suficientemente grande puede contagiarse, infectarse y recuperarse de una pandemia provocada por un virus, como la del Covid-19, son derivados del modelo SIR creado en 1927 por el bioquímico escocés William Ogilvy Kermack y el médico y epidemiólogo militar escocés Anderson Gary McKendrick. Este modelo es descrito por un sistema de ecuaciones diferenciales en el que aparecen también parámetros como la población total, tasa de contagios, tiempo promedio de infección por individuo, tasa promedio de defunciones, tiempo promedio de incubación, etc.

Dichos modelos deben aplicarse en tiempo real y alimentarse de los datos diarios recopilados de nuevos casos positivos. Ahí es donde surge el primer error o deficiencia del Gobierno Federal al implementar el método centinela, ya que este recopila los datos semanalmente y no funciona en las demás fases, cuando la propagación del virus es acelerada y se requiere la recopilación diaria de los datos para su análisis y toma de decisiones. El segundo error o deficiencia es el uso de una muestra representativa. De acuerdo con el doctor en ciencias matemáticas por la UNAM, Arturo Erdely Ruiz, de las 26 mil unidades monitoras de enfermedad respiratoria existentes en nuestro país, el método centinela recoge información solamente de 475 unidades. Es decir, los datos que proporciona diariamente el subsecretario de prevención y promoción de la salud, Hugo López-Gatell Ramírez, es una estimación que se obtiene de una muestra representativa de esas 475 unidades y además con una semana de desfase. Por ser una muestra, aunque representativa, es de suma importancia conocer el factor exacto por el que se debe multiplicar el número total de contagiados. Y es ahí donde aparece el tercer error señalado ya por los doctores Arturo Erdely y Julio Boltvinik: que el número de contagiados reportados oficialmente debe multiplicarse por el factor 30 y no por 8 (La Jornada, 24 de abril de 2020, y el diario digital de Coahuila, El Demócrata, 19 de abril de 2020). Aparentemente es un error de cálculo aritmético, pero hasta el momento no se ha dado una aclaración oficialmente sobre dicho error, a pesar de las explicaciones solicitadas por los doctores.

El cuarto error corresponde a la tasa de mortalidad. De acuerdo con los datos oficiales recopilados hasta el 11 de mayo, el número de infectados asciende a 36 mil 327 y el de muertos a 3 mil 573, lo que da una tasa de mortalidad de 9.8 por ciento y coloca a México en el sexto lugar a nivel mundial en este punto. Pero resulta que el equipo de López-Gatell calcula esta tasa también sobre el número estimado de 290 mil 616, obtenido de la multiplicación del número de infectados oficiales por el factor falso 8. Esto da una tasa del 1.2 por ciento, muy lejos del 9.8. Al igual que el doctor Arturo Erdely, considero que causa confusión, porque cuando se contabilizan los casos infectados, reportan los casos oficiales, y cuando se trata de la tasa de mortalidad usan el valor estimado de 290 mil 616. A pesar de ello, los resultados del Covid-19 proporcionados hasta el 11 de mayo, ubican a México en el lugar número 14 con más muertes acumuladas y en el lugar 18 con más personas contagiadas.

El quinto error se refiere a la gráfica y a las proyecciones presentadas por López-Gatell. Concuerdo completamente con el doctor en Economía por la Universidad Libre de Berlín, Raúl Rojas González, que no podemos hablar de una curva que se haga cero tan rápido y menos en un periodo tan corto como lo muestra la gráfica presentada por el subsecretario (El Universal, 9 de mayo de 2020). En todos los modelos presentados en los países donde se está combatiendo al Covid-19 de manera eficaz, la curva más bien tiende asintóticamente a cero, durante varios meses. Esto es razonable ya que la pendiente de la curva depende de varios factores como el que ya no haya nuevos brotes del virus, que se esté sanitizando constantemente, que la población esté acatando las indicaciones recomendadas por los médicos, que hayan descubierto una vacuna, etc.

El sexto error corresponde al aplanamiento de la curva, que quiere decir disminuir diariamente los casos positivos. Pero en México no podemos hablar de tal disminución. A manera de ejemplo, basta con tomar datos del primero de abril hasta el 9 de mayo y los nuevos casos siguen creciendo, en algunos días, bajan ligeramente, pero en otros días quedan muy por arriba. Las gráficas generadas toman la forma de las gráficas proporcionadas por el doctor Julio Boltvinik (La Jornada, 8 de mayo de 2020). Es decir, no hay tal aplanamiento de la curva como lo informó López-Gatell. Aunque, cabe aclarar, en estos dos últimos días, el 10 y 11 de mayo, el número de nuevos casos se ha reducido en 316 infectados diarios, habría que esperar el desarrollo del Covid-19 en las siguientes semanas.

En resumen, la deficiencia o error no está en el modelo matemático que se está usando, sino en la metodología implementada, en la recopilación de información y en los cálculos aritméticos, que son los que generan los datos que alimentan al modelo matemático considerado. Como dice el dicho clásico “si introduces basura en el sistema, lo que te devolverá será basura”.