{"id":2419,"date":"2022-07-25T12:45:32","date_gmt":"2022-07-25T16:45:32","guid":{"rendered":"http:\/\/www.mipp.cl\/miradas\/?p=2419"},"modified":"2022-09-22T11:54:19","modified_gmt":"2022-09-22T15:54:19","slug":"modelo-de-prediccion-de-ocupacion-de-camas-uci-permitio-evitar-850-muertes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mipp.cl\/miradas\/modelo-de-prediccion-de-ocupacion-de-camas-uci-permitio-evitar-850-muertes\/","title":{"rendered":"Covid-19: Modelo de predicci\u00f3n de la ocupaci\u00f3n de las camas UCI permiti\u00f3 evitar 850 muertes"},"content":{"rendered":"

A principios de mayo de 2020, el n\u00famero de nuevas infecciones por COVID-19 comenz\u00f3 a aumentar r\u00e1pidamente en Chile, amenazando la capacidad de los servicios de salud para acomodar todos los casos entrantes. R\u00e1pidamente, el Ministerio de Salud tom\u00f3 el control de todas las camas UCI del pa\u00eds, coordinando los hospitales p\u00fablicos y privados como un solo sistema centralizado.<\/p>\n

En todo momento, el Ministerio impuls\u00f3 la adici\u00f3n de m\u00e1s capacidad UCI e implement\u00f3 el traslado interregional de pacientes desde las ciudades m\u00e1s congestionadas a las menos congestionadas. Todas estas decisiones requer\u00edan una previsi\u00f3n detallada de cu\u00e1ntas camas se iban a necesitar en un futuro pr\u00f3ximo en cada regi\u00f3n del pa\u00eds.<\/strong><\/p>\n

A mediados de mayo, hab\u00eda una preocupante tasa de ocupaci\u00f3n de camas UCI, la que alcanzaba m\u00e1s del 95% en la capital, donde se concentraban la mayor\u00eda de los casos. Repentinamente, la planificaci\u00f3n de la capacidad de la UCI se convirti\u00f3 en una preocupaci\u00f3n de primer orden.<\/p>\n

Para dar respuesta a las necesidades urgentes de planificaci\u00f3n, a mediados de mayo un equipo de investigaci\u00f3n liderado por el Investigador del Instituto Marcel Goic, desarroll\u00f3 modelos de predicci\u00f3n de a corto plazo de la ocupaci\u00f3n de las UCI para todas las regiones del pa\u00eds, partiendo por aquellas con las tasas de ocupaci\u00f3n m\u00e1s elevadas.<\/strong><\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo funcionaba?<\/strong><\/h3>\n

Los pron\u00f3sticos se basaban en modelos compartimentales, en los que los pacientes evolucionaban estoc\u00e1sticamente a trav\u00e9s de diferentes estados. En cada regi\u00f3n, describ\u00edan el comportamiento del proceso UCI equilibrando los flujos de entrada y salida de pacientes en tres estados diferentes:<\/p>\n

    \n
  1. El n\u00famero de individuos contagiados que mostraron s\u00edntomas de Covid-19.<\/li>\n
  2. El n\u00famero de enfermos cr\u00edticos que necesitaron una cama en la UCI.<\/li>\n
  3. El n\u00famero de individuos que fueron dados de alta de la UCI.<\/li>\n<\/ol>\n

    Para estimar las transiciones, consideraron la probabilidad de que un determinado paciente evolucione a otro estado y la distribuci\u00f3n de probabilidad para la duraci\u00f3n de cada transici\u00f3n. Los modelos tomaron en cuenta que estos eventos dependen de las caracter\u00edsticas de los pacientes y que la duraci\u00f3n de cada proceso puede ser muy heterog\u00e9nea, ya que algunos pacientes necesitan la UCI durante varias semanas.<\/p>\n

    Para utilizar estos modelos, necesitaban estimaciones precisas de los par\u00e1metros epidemiol\u00f3gicos y cl\u00ednicos relevantes, que para el caso concreto de Covid-19, pod\u00edan cambiar r\u00e1pidamente con el tiempo<\/strong>. Por ejemplo, los sistemas de generaci\u00f3n de datos estaban bajo un estr\u00e9s constante y, por lo tanto, la informaci\u00f3n que dispon\u00edan podr\u00eda haber estado desfasada. Asimismo, como el SARS-CoV-2 era un virus nuevo, supuso un aprendizaje continuo por parte de los equipos m\u00e9dicos.<\/p>\n

    Seg\u00fan la Sociedad Chilena de Medicina Intensiva<\/a>, a medida que la pandemia evolucionaba, intubaban menos y seleccionaban mejor a los pacientes m\u00e1s graves. Esto implic\u00f3 una mayor duraci\u00f3n de las estancias en la UCI. Para acomodar todas estas cortas variaciones en el proceso, ensamblaron el modelo compartimental con una variedad de modelos autorregresivos y de aprendizaje de maquina autom\u00e1tico con la flexibilidad necesaria para capturar estas complejas din\u00e1micas.<\/p>\n

    Durante los momentos m\u00e1s cr\u00edticos de la pandemia, Marcel Goic, que tambi\u00e9n es acad\u00e9mico de Ingenier\u00eda Industrial de la Universidad de Chile, y su equipo, elaboraron 56 informes de la UCI con res\u00famenes gr\u00e1ficos intuitivos adaptados para una evaluaci\u00f3n r\u00e1pida por parte de los funcionarios encargados de la toma de decisiones.<\/p>\n

    Pron\u00f3sticos<\/b> Salvadores<\/strong><\/h3>\n

    El an\u00e1lisis num\u00e9rico indica que, en comparaci\u00f3n con una serie de modelos alternativos, los pron\u00f3sticos desarrollados por esta investigaci\u00f3n tuvieron mayor precisi\u00f3n, logrando errores de pron\u00f3stico promedios del 4% y el 9% para horizontes de 1 y 2 semanas respectivamente.<\/strong><\/p>\n

    La precisi\u00f3n de los pron\u00f3sticos era importante. Por un lado, una subestimaci\u00f3n de las camas podr\u00eda haber dejado a los pacientes sin tratamientos cr\u00edticos<\/strong>. Por otro lado, una sobreestimaci\u00f3n de camas era costosa, no solo debido a la limitada disponibilidad de ventiladores, sino tambi\u00e9n porque implicaba una reconversi\u00f3n de equipos que eran necesarios para responder a otras necesidades m\u00e9dicas.<\/p>\n

    Este sistema de pron\u00f3sticos ayud\u00f3 al Ministerio de Salud a poner en marcha un aumento progresivo del n\u00famero de camas UCI, que se tradujo en m\u00e1s del doble de capacidad en las regiones m\u00e1s congestionadas.<\/p>\n

    Una estimaci\u00f3n del impacto de este esfuerzo demostr\u00f3 que permiti\u00f3 evitar aproximadamente 850 muertes.<\/strong><\/p>\n

    Puedes leer el estudio completo aqu\u00ed:<\/p>\n

    https:\/\/journals.plos.org\/plosone\/article?id=10.1371\/journal.pone.0245272<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    El estudio \u00abCOVID-19: Short-term forecast of ICU beds in times of crisis\u00bb\u00a0realizado durante la pandemia por el investigador del Instituto Milenio MIPP y acad\u00e9mico de Ingenier\u00eda Industrial de la U. de Chile, Marcel Goic, junto a otros autores, permiti\u00f3 proporcionar al Ministerio de Salud una herramienta basada en datos para tomar decisiones r\u00e1pidas sobre la planificaci\u00f3n de la 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