El modelo SIR es un modelo de la Física que fue usado para predecir el comportamiento de una epidemia y está basado en tres puntos principales: los individuos susceptibles, los infectados y los recuperados. En él, se asume que las personas cursan por distintos estadios clínicos, es decir, están sanos y son susceptibles, están enfermos y se recuperan o, en un tercer escenario, mueren.

“Esta definición coincide con el modelo de Leavell y Clark de la enfermedad, que es un modelo clásico utilizado frecuentemente en salud pública, el cual divide la enfermedad en tres periodos: prepatogénico, donde la persona está sana, patogénico, que puede tener dos situaciones, una donde el paciente tenga síntomas y otra donde se encuentre asintomático pero esté enfermo, y finalmente, un periodo pospatogénico, el cual consiste en la recuperación”, explicó el doctor Carlos Pantoja Meléndez, académico del Departamento de Salud Pública de la Facultad de Medicina de la UNAM.

Por otro lado, recalcó que una de las características que hace relevante a este modelo físico es que puede modificarse, brindando la posibilidad de colocar otros modelos con el mismo principio, pasando de SIR, a SEIR, donde se contabilizan a las personas en periodo de incubacion o latencia.

“Este modelo predice cuántas personas habrá en cada compartimento o periodo, la afinidad más evidente es a la respuesta de la pregunta ¿cuántos casos va a haber?; ésa es su aplicación principal, el poder modelar intervenciones, por ejemplo, en la vacunación, cuántos individuos necesito vacunar para que el padecimiento deje de estar activo y tienda a autocontrolarse, es decir, cuando el R0 es llevado a menos de uno sabemos que la epidemia va a entrar en depresión”, aclaró el doctor en Ciencias Médicas.

Respecto a la aplicación del modelo en la epidemia actual, mencionó que el modelo predice y permite valorar las intervenciones de manera teórica y evalúa qué estrategias van a tener mayor éxito o cuáles serían las más efectivas.

“Existen varios modelos estadísticos de predicción que son de gran utilidad, como los modelos de regresión, de normalidad y los bayesianos, aunque sirven para distintas cosas, es por eso que el modelo clásico para una epidemia es el modelo SIR. Ahora existen herramientas de análisis más modernas, como software estadístico basado en fórmulas que se han aplicado durante muchos años, entonces, no se espera que sea más efectivo, sino más rápido”, comentó el especialista en Epidemiología Aplicada.

Para finalizar, explicó que el Departamento de Salud Pública utiliza el modelo SIR para medir la probabilidad de contagio y los contagios efectivos, es decir, la probabilidad de contagiarse al estar en contacto estrecho con un paciente enfermo. “Este modelo ha tenido una exactitud del 90 al 97 por ciento, dado que el sustento matemático en el que está basado es robusto, pues las principales operaciones matemáticas en el que está basado son las derivadas”, concluyó.

Victor Rubio