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¿Por qué fue tan difícil entender la pandemia?


YEl epidemiólogo y modelador británico Adam Kucharski señaló a principios de 2021, cuando la pandemia acababa de entrar en su primera ronda de invierno, que nunca soñamos con tener que responder preguntas de los medios relacionadas con una discusión sobre el factor de dispersión k. El parámetro estadístico llamado k describe el potencial de superpropagación de un patógeno. Y el hecho de que en realidad salió de los libros de estadísticas y entró en el discurso público al comienzo de la pandemia es un buen ejemplo de cómo cambió repentinamente el interés público en los modelos y las estadísticas hace tres años.

sibila anderl

Redactor del folletín, jefe del departamento «Naturaleza y ciencia».

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Por supuesto, esto tenía que ver con su repentinamente enorme importancia política. Esto ya fue evidente en marzo de 2020, cuando investigadores británicos liderados por Neil Ferguson del Imperial College London hicieron pública la aplicación de un modelo epidemiológico existente al SARS-CoV-2. Se habló de varios cientos de miles de muertes en Gran Bretaña y más de un millón de muertes en los Estados Unidos si no se hubiera detenido la propagación del virus, cifras que provocaron reacciones políticas internacionales inmediatas, luego fueron criticadas masivamente como erróneas y alarmistas y ahora tienen que ser retrospectivo considerado sorprendentemente realista.


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