Picos múltiples

Una vez que el número de nuevos infectados comienza a decrecer, la presunción es que seguirá descendiendo

Hasta los menos inclinados por las matemáticas hablan ahora del pico de la curva. Se refieren al diagrama que muestra el número diario de nuevos aquejados por el virus, donde el pico indica el momento peor de la propagación, con el mayor incremento en los casos. Se conoce incluso la forma que la curva tiene, subiendo velozmente al principio, para luego comenzar a descender más lentamente que como subió. Y usamos comúnmente la expresión “crecimiento exponencial”, aunque no sepamos con precisión lo que implica y significa.

En nuestra visualización conceptual del avance y eventual retroceso de la enfermedad, partimos del supuesto de que el pico de la curva es único e irreversible. Una vez que el número de nuevos infectados comienza a decrecer, la presunción es que seguirá descendiendo. Admitimos que el ritmo de descenso puede variar de un día para el otro, pero entendemos que ésa es ya una fase de salida de la crisis.

Pero un grupo de analistas británicos no piensa igual. Utilizando modelos matemáticos acerca del posible comportamiento de los contagios, han dado la voz de alarma en cuanto a que la curva tenga un solo punto máximo. Mencionan curvas con picos múltiples, lo que significa que después de empezada la etapa del primer descenso, puede ser que el número de casos nuevos vuelva a ascender, llagando a un nuevo pico y descenso posterior. Y añaden que eso puede suceder dos o más veces.

Esa posibilidad está relacionada con la duración de las medidas de cese de actividades y reclusión de las personas. Cuando éstas se hagan más flexibles al superarse el primer pico, aunque se esperen algunos días sin casos nuevos, es posible que infectados sin síntomas aparentes propaguen la enfermedad, dando origen a una nueva fase ascendente.

Detrás de ese proceso teórico se encuentra la realidad de que la capacidad de un país para mantener las medidas a su máxima intensidad está limitada por la dimensión de las pérdidas económicas que puede soportar.

Doctor en Economía de Columbia University especializado en empresas, mercados, pronósticos y riesgo.