By: Felipe Montes, PhD, Universidad de los Andes
Jose D. Meisel, PhD, Universidad de Ibagué
Pablo Lemoine, PhD, Centro Nacional de Consultoría, Colombia
Diana Higuera-Mendieta, MSc, Universidad de los Andes
Andrés Felipe Useche, MSc, Universidad de los Andes
Sofía Baquero BSc, Universidad de los Andes
Laura Idrobo-Mariño, MD, Universidad de los Andes
Olga L. Sarmiento, PhD, Universidad de los Andes

El impacto que ha tenido el COVID-19 en el mundo ha sido abrumador y actualmente las Américas son el epicentro de la pandemia. Si bien América Latina tuvo la posibilidad de observar, aprender e imitar medidas tomadas desde Asia y Europa para enfrentar la pandemia, las dinámicas y culturas no se asemejan. Por ejemplo, Colombia es la séptima economía más desigual del mundo y 47% del empleo es informal. Esto hace imperativo que los modelos respondan a las necesidades específicas del país para diseñar políticas y estrategias efectivas frente al COVID-19. En Colombia, desarrollamos el proyecto SISCOVID financiado por Minciencias (Ministerio de Ciencia y Tecnología de Colombia). SISCOVID es también parte del grupo de COVID-19 del proyecto SALURBAL.

Sistema de Inteligencia Epidemiológica del COVID-19 (SISCOVID)

El proyecto SISCOVID busca proveer una herramienta a los tomadores de decisiones con información actualizada que permita evaluar escenarios de mitigación y control de la pandemia del COVID-19. Mediante un sistema de inteligencia epidemiológica, datos de diversas fuentes son utilizados para simular escenarios del comportamiento del COVID-19 utilizando distintas estrategias de mitigación.

Se diseñaron dos modelos de sistemas complejos para evaluar y simular diferentes escenarios de intervención: Un modelo basado en agentes y un modelo compartimental SEIR (Susceptible-Expuesto-Infectado-Recuperado). Los modelos son alimentados y validados de forma constante mediante fuentes de información primarias y secundarias (encuestas y reuniones semanales con tomadores de decisiones).

Este proyecto es novedoso y busca ayudar a los tomadores de decisiones a analizar el comportamiento social de las personas, en términos de la movilidad y adherencia a las normas, las dinámicas del COVID-19, y las intervenciones viables en cada ciudad.

Recolección de Datos

El proyecto se lleva a cabo en cinco ciudades principales de Colombia (Bogotá, Medellín, Cali, Cartagena y Barranquilla). Se recolectan datos de diversas fuentes de información primarias y secundarias:

Se monitorean los desplazamientos de las personas durante la cuarentena utilizando datos obtenidos de dispositivos de aquellos usuarios de Facebook que aprueban acceso de la aplicación GPS. Estos datos son agregados del nivel de individuo a localidad con las fuentes geográficas usadas por GeoInsights, produciendo matrices origen-destino entre localidades. Para las ciudades de Barranquilla y Cartagena, también se cuenta con los datos de desplazamiento de los usuarios de Telefónica - Movistar a nivel de barrio, que permiten generar matrices origen-destino a este nivel. Adicionalmente, los datos provistos por Telefónica - Movistar, permiten reconstruir los movimientos entre barrios entre semana y los fines de semana.

La recolección de datos a través de encuestas se realiza en tres periodos del año (mayo, agosto y diciembre). En cada una de estas ciudades se realiza una encuesta vía telefónica a 800-1000 personas mayores de edad en donde se pregunta acerca de la movilidad y contactos, adherencia a las normas, situación económica y laboral, presencia de síntomas, coexistencia de enfermedades y características sociodemográficas.

Por último, se recolecta información de la dinámica del COVID-19 (contagios, hospitalizados, pacientes en UCI, muertes, entre otros) de fuentes secundarias como administraciones locales y el Instituto Nacional de Salud (INS).

Evaluación y Simulación de Escenarios

La formulación de dos modelos matemáticos: un modelo SEIR modificado y un modelo basado en agentes permiten evaluar diferentes escenarios de intervención para el control y mitigación del COVID-19 por ciudad, localidades y grupos de edad.

Por un lado, el modelo SEIR permite estimar los parámetros de la dinámica de propagación del COVID para cada ciudad, como la tasa de contactos y la tasa de reproducción (Rt) y ayuda a predecir el comportamiento de variables como.:

• Los contagios por SARS-COV2.
• El número de hospitalizados en camas de baja complejidad.
• El número de hospitalizados en UCI.
• El número de muertes.

Por otro lado, el modelo de agentes permite simular y evaluar escenarios con diferentes intervenciones en las ciudades a nivel de localidades o comunas por grupos de edad.

Información X Conversación = Transformación

El pasado 20 de mayo se llevó acabo un conversatorio junto a los tomadores de decisiones de las principales ciudades del país, en donde se compartió la información obtenida en la primera etapa de recolección de datos. En este diálogo se expusieron experiencias y propuestas en el marco de la mitigación y control del COVID-19.

Tres conclusiones importantes tras el análisis de esta primera ola en el mes de mayo fueron:

Adicionalmente se observó que más del 20% de los ciudadanos ya reportaban contar con dificultades económicas debido a las medidas de confinamiento obligatorio implementadas. La situación varía por ciudad, mientras en Bogotá el 11% reportó que actualmente no puede pagar el mercado para consumir lo que necesitan, en Cartagena este porcentaje es del 23%.  Si bien el teletrabajo se identificó como una medida que disminuye el número de contactos se observó que es una estrategia que aplica para una minoría de la población concentrada en los estratos más altos. De los que trabajan en los estratos altos el 84% lo hace desde casa mientras que en los estratos bajos, donde está la mayoría de la población, este porcentaje es del 53%, por lo cual esta no puede ser la única estrategia.

También los tomadores de decisiones compartieron sus experiencias y concluyeron acerca de la importancia de no solo tener datos propios, actualizados y reales de cada región sino la utilidad de analizarlos y socializarlos con las personas idóneas para lograr un impacto mayor con las decisiones tomadas.

A través de SISCOVID, se continúa estudiando a la población Colombiana, con el fin de conocer sus característica sociodemográficas, antecedentes patológicos, números de contactos, propósitos y números de viajes y adherencia a la cuarentena entre otros. Se evidencia con claridad que la cultura y necesidades de los Colombianos varía enormemente entre ciudades y entre las mismas localidades/zonas de las ciudades. Sin embargo, se observa que a medida que avanza la pandemia los cambios en movilidad no demuestran una tendencia hacia una mayor asociación con el aumento en el número de contagios. Nuestra hipótesis es que existe un proceso de aprendizaje positivo por parte de la ciudadanía hacia el autocuidado, que acompañado con los protocolos de bioseguridad de estos sistemas de transporte, es posible que coexistan la economía y la salud.

Mediante los modelos sistémicos de simulación, se ha venido evaluando el efecto que podría tener la implementación de diferentes estrategias, en diferentes escenarios para el control y prevención de la pandemia en temas de movilidad en transporte público; normas sociales, número de contagios, ocupación de UCI y fallecimientos entre otros.

Algunas de las intervenciones comunitarias validadas por los tomadores de decisiones de cada una de las cinco ciudades que se evalúan constantemente son:

• Cierre de zonas geográficas de alta probabilidad de transmisión
• Horarios escalonados por sectores económicos/zonas
• Transporte activo (vs masivo)
• Apertura de jardines infantiles | colegios | Universidades.
• Ampliar la cuarentena a la población >60años
• Cuarentena por intervalos
• Testeoen hotspots (zonas de mayor riesgo/contagio)
• Aumento de la capacidad para el rastreo de contactos

¿Cuáles son los alcances a mediano y largo plazo?

• Construir una red intersectorial e interdisciplinaria entre universidades, empresas y estado para la generación de conocimiento y el apoyo a la toma de decisiones.
• Generar herramientas tecnológicas basadas en ciencia para el control de enfermedades contemplando la movilidad y adherencia a las normales
• Ofrecer capacidad de traducir el conocimiento científico a un lenguaje para audiencias no académicas
• Contribuir a la formación de futuros talentos para apoyar el modelamiento, control y prevención de enfermedades

Gracias a SISCOVID y la red de aliados que se ha formado en torno al Proyecto, es posible crear y analizar redes complejas para el manejo de información, con los resultados obtenidos ofrecer herramientas para facilitar y simplificar la toma de decisiones fundamentales, efectivas y eficaces para mitigar el COVID19.

Para mayor información, pueden acceder a nuestra página web donde nuestros resultados son constantemente actualizados.