El 1 de octubre del año pasado, cuando iniciaba la segunda ola de contagios de Covid-19 en el país, el Modelo Ama advertía que en las siguientes seis semanas no habría un pico de ocupación hospitalaria en el Valle de México superior al que hubo en mayo, hasta entonces el momento de más estrés para el sistema de salud de la zona metropolitana de la Ciudad de México.
Para el 5 de noviembre, el Modelo Ama detectó en el Valle de México un repunte de la ocupación de camas a mediados de octubre, todavía menor al de mayo, y predijo un descenso continuo hacia el 19 de diciembre.
Para el 3 de diciembre, las cosas ya habían cambiado en la región. El Modelo Ama ubicó un brusco repunte en la ocupación de camas en la segunda semana de diciembre, esta vez superior al de mayo, pero insistía en señalar que hacia el 19 de enero, el sistema de salud de la capital ya se habría despresurizado.
En el reporte del 1 de enero, la herramienta creada por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt) y el Centro de Investigación en Matemáticas (Cimat) para predecir la presión hacia los sistemas de salud en el marco de la pandemia, informaba que el pico de ocupación de camas se había movido al 31 de diciembre, pero insistía en señalar que habría un descenso hacia principios de febrero.
Es decir, en los últimos tres reportes de 2020 y en el primero de 2021, el modelo no advirtió la emergencia hospitalaria que vive actualmente el Valle de México, con ocupaciones que rondan el 90% tanto en camas generales, como en aquellas destinadas a pacientes críticos.
Entre finales de marzo y principios de abril de 2020, Conacyt y Cimat desarrollaron el modelo llamado Ama para “asistir las decisiones de la Secretaría de Salud durante el brote epidémico de Covid-19”.
Uno de los objetivos del modelo es hacer “pronósticos probabilísticos a mediano plazo (varias semanas) de la presión hospitalaria de Covid-19, a saber, la demanda de camas de hospital y soporte respiratorio o ventilación mecánica”.
Si bien es cierto que los reportes aclaran que “nuestro modelo no considera efectos de granularidad, percepción de riesgo de los individuos o eventos de superdispersión en la fuerza de infección”, también es cierto es que las evidencias de una saturación de hospitales no se advirtió hasta que ya estaba encima.
