Modelo matemático optimizado para la predicción y planificación de la asistencia sanitaria por la COVID-19

Resumen Objetivo: La pandemia de la COVID-19 ha supuesto una amenaza de colapso de los servicios hospitalarios y de UCI, y una reduccion de la dinamica asistencial de pacientes afectados por otras patologias. El objetivo fue desarrollar un modelo matematico disenado para optimizar las predicciones relacionadas con las necesidades de hospitalizacion e ingresos en UCI por la COVID-19. Diseno: Estudio prospectivo. Ambito: Provincia de Granada (Espana). Pacientes: Pacientes de COVID-19 hospitalizados, ingresados en UCI, recuperados y fallecidos desde el 15 de marzo hasta el 22 de septiembre de 2020. Intervenciones: Desarrollo de un modelo matematico tipo SEIR capaz de predecir la evolucion de la pandemia considerando las medidas de salud publica establecidas. Variables de interes: Numero de pacientes infectados por SARS-CoV-2, y hospitalizados e ingresados en UCI por la COVID-19. Resultados: A partir de los datos registrados hemos podido desarrollar un modelo matematico que refleja el flujo de la poblacion entre los diferentes grupos de interes en relacion a la COVID-19. Esta herramienta permite analizar diferentes escenarios basados en medidas de restriccion socio-sanitarias, y pronosticar el numero de infectados, hospitalizados e ingresados en UCI. Conclusiones: El modelo matematico es capaz de proporcionar predicciones sobre la evolucion de la COVID-19 con suficiente antelacion como para poder conjugar los picos de prevalencia y de necesidades de asistencia hospitalaria y de UCI, con la aparicion de ventanas temporales que posibiliten la atencion de enfermos no-COVID.