Introducción

En enero de 2020, la organización Mundial de la Salud anunció el inicio de la pandemia de COVID-19, que se originó en la ciudad de Wuhan, China, y se extendió rápidamente por todo el mundo. En cerca de 4 meses y medio el virus infectó a más de 4.5 millones de personas, con más de 300 mil muertos. Los países más afectados hasta mayo de 2020 fueron Estados Unidos, España, Italia, Francia, Alemania, Reino Unido, Turquía, Irán, China, Rusia, Brasil y Bélgica, entre otros. La India se encuentra en la segunda posición mundial en cantidad de casos, con cerca de 10 millones de infectados y 142 mil muertes. En este contexto, las medidas de aislamiento han tenido un impacto económico.

En la India, la transmisión comunitaria se ve facilitada por la alta densidad poblacional.

El impacto de la pandemia en la India es de predicción dificultosa, y la cantidad de pacientes infectados da idea de una situación sostenida en los años por venir. Además, los aislamientos han afectado económicamente a la ciudadanía. Las Naciones Unidas estiman que la inversión extranjera disminuirá entre 5% y 15%, con un impacto serio en el sector de viajes y turismo

Se ha propuesto el empleo de predicciones mediante redes neuronales artificiales para obtener modelos matemáticos lineales y no lineales.

En este artículo se realizó una revisión crítica de los impactos en los sectores impulsados por el gobierno nacional de la India, con foco en el sector sanitario. Este trabajo se enfocó en el inicio de la pandemia y el origen del coronavirus en varios países en general, y en la India en particular. Se efectuó, asimismo, una clasificación de los impactos serios por sector y se informaron los resultados de un modelo predictivo obtenido mediante diversas técnicas. Finalmente, se mencionaron los principales desafíos y se emitieron algunas recomendaciones y conclusiones.

Clasificación de impactos

En la India, los casos de COVID-19 se incrementaron de forma rápida, a pesar de los aislamientos realizados. En este país hay zonas con alta densidad de población, como Uttar Pradesh, donde, en el momento de la elaboración de este artículo, existía un aislamiento obligatorio. La densidad poblacional aumenta las chances de contagios.

Por este motivo, el gobierno decidió realizar aislamientos estrictos en las regiones infectadas. Las zonas se clasifican como zonas rojas, ante una cantidad sustancial de casos o si los casos son más de 6 diarios; zonas naranjas, en las la cantidad de casos es limitada y ningún caso positivo en los últimos días, y zonas verdes, en las que no se registran casos positivos de COVID-19.

Numerosos sectores se ven afectados, aunque este artículo discutió en particular el impacto sobre el sector sanitario.

Los sectores sanitarios y los relacionados con la salud deberían mejorar en los países en desarrollo, aunque el aislamiento y el brote de COVID-19 requieren una mejora aún más importante debido a que la infraestructura y los recursos pueden resultar insuficientes para atender esta pandemia. 

Una encuesta de seguridad sanitaria global realizada en el año 2019 midió el nivel de preparación de los países para atender una catástrofe sanitaria, en un puntaje del 10 al 100. La India obtuvo un puntaje de 57, muy bajo comparado con países como China e Italia. El gobierno gastó solo el 1.28% de su producto bruto interno (PBI) en salud en el período 2017-2018, en comparación con 1.02% en el período 2016-2017. Este gasto es muy bajo con respecto, por ejemplo, con el 18% del PBI estadounidense destinado a salud. Por este motivo, el gobierno indio ha decidido aumentar el gasto sanitario al 2.5% hacia 2025.

Metodología de modelado matemático

En este trabajo se han empleado los modelos de Holt y Winter, suavizado exponencial, de regresión lineal y de regresión lineal estacional, para predecir y pronosticar el impacto de la pandemia de COVID-19. Luego de ejecutados estos modelos, se compararon los resultados y se halló el mejor modelo o el más similar. La regresión lineal estacional emplea un índice estacional, a diferencia de la regresión lineal estándar, en la cual este índice no es considerado. Si bien se evalúan diferentes tipos de problemas en diferentes modelos, los resultados finales son evaluados para cada problema en cada modelo.

Resultados

Mediante los modelos matemáticos se estimó la cantidad de casos, la cantidad de casos diarios y la cantidad de muertes. Además, se intentó pronosticar la caída en el PBI de la India y las tasas de desempleo.

La cantidad de casos en la India se incrementó y 4 modelos matemáticos distintos indican escenarios en los que este aumento continúa. 

Los casos diarios en la India, al momento de la realización de este estudio, se encontraban aproximadamente en 3500. Sin embargo, 4 modelos distintos indicaron que esta cifra aumentará y que la epidemia afectará a una gran parte de la población de este país; un pronóstico similar se observa en el número de muertes, que llegaron hasta 12 000 de las 3000 iniciales.

Por otro lado, el PBI de la India varía de forma trimestral, pero permaneció por encima de 6 durante el último año y medio. Debido a los aislamientos y la prohibición de transitar, los modelos matemáticos indican que este número será menor de 4 durante los próximos 8 trimestres. Esto tendrá un impacto en el desempleo, el cual aumentará durante los próximos 2 años. En particular, el modelo de regresión lineal indicó que la tasa de desempleo podría llegar al 50%.

Desafíos, recomendaciones y conclusiones

El desafío del sector sanitario es la amenaza de la pandemia, y el sector privado ha intensificado su asistencia al sector público al proveer sitios de internación e insumos como mecanismos. Por este motivo, la infraestructura hospitalaria prepandemia no tenía el tamaño necesario para tolerar una situación de catástrofe. La falta de sitios de aislamiento, camas de internación, elementos de protección personal y medicamentos son el principal desafío de la India frente a la pandemia.

El gobierno indio debería realizar campañas para concientizar sobre el respeto a los profesionales de la salud, con el fin de mejorar la moral de estos trabajadores. Sin embargo, las medidas relacionadas con los recortes impositivos y los bonos económicos han resultado claves. Es necesario que se realicen mejoras en el sistema público y mejor coordinación público-privado, además de crear medicamentos más económicos, entre otros insumos.

En conclusión, este estudió se centró en los desafíos que tiene la India frente a la pandemia de COVID-19, y sugiere algunas medidas que pueden mejorar la respuesta del sistema sanitario. Los resultados de los modelos matemáticos previamente mencionados fueron empleados para analizar la magnitud del impacto de la COVID-19. Este estudio comparativo contribuyó a la concientización del impacto, aunque es necesario realizar recomendaciones específicas en cada uno de los sectores afectados para lograr una recuperación rápida.