Árbol de decisiones sobre lesiones por fuegos artificiales

Introducción y visión general del problema

En Colombia, el problema de las lesiones relacionadas con los fuegos artificiales, especialmente durante las fiestas, sigue siendo un importante problema de salud pública. Los fuegos artificiales, aunque están culturalmente arraigados y son una fuente de celebración, plantean riesgos sustanciales, especialmente para los niños. Esto ha llevado a los responsables políticos a considerar diversas estrategias para mitigar estos riesgos y mejorar la seguridad pública.

El problema de decisión que vamos a considerar gira en torno al análisis de enfoques para reducir las lesiones y muertes causadas por los fuegos artificiales. Las dos estrategias principales que se barajan son (1) la prohibición total de los fuegos artificiales y (2) una reglamentación estricta, como la restricción de las licencias de venta y una aplicación rigurosa de la ley.

La prohibición total pretende eliminar la causa principal de las lesiones prohibiendo la venta, el almacenamiento y el uso de fuegos artificiales. Este enfoque pretende proteger directamente la salud pública, pero puede encontrar resistencia debido a su impacto en las tradiciones culturales y los medios de subsistencia de los vendedores.

Por otro lado, la regulación estricta implica la aplicación de controles estrictos sobre la venta y el uso de fuegos artificiales. Esta estrategia incluye medidas como la expedición de licencias de venta sólo a vendedores autorizados, la imposición de restricciones de edad y la realización de campañas de educación pública sobre los peligros de los fuegos artificiales. Este enfoque pretende reducir las lesiones al tiempo que permite un uso controlado y seguro de los fuegos artificiales.

Nuestros estudios de caso explorarán estas estrategias a través de dos enfoques de modelización de decisiones. Este estudio de caso utilizará un modelo de árbol de decisión para evaluar los resultados inmediatos y los costos asociados a cada estrategia.

Posteriormente, emplearemos un modelo de cohortes de Markov para examinar las repercusiones sanitarias y económicas a largo plazo, teniendo en cuenta factores como las tasas de lesiones, los costos sanitarios y los niveles de cumplimiento.

Mediante el análisis de estos modelos, pretendemos ofrecer una evaluación exhaustiva del planteamiento más rentable y sostenible para reducir las lesiones relacionadas con la pólvora en Colombia en la actualidad.

Datos y parámetros del modelo

Índices de lesiones

Sus colegas han recopilado los siguientes datos sobre lesiones por pólvora por año en Colombia. Construiremos un modelo de árbol de decisión basado en las lesiones del año más reciente notificado (2022).

Year

Cases

Population

Rate.per.100.000

2017

1,778

47,419,000

3.75

2018

1,477

48,259,442

3.06

2019

1,378

49,269,676

2.80

2020

1,504

50,407,437

2.98

2021

1,694

51,177,378

3.31

2022

1,510

51,826,932

2.92

Tipos de lesiones y consecuencias

Partiremos de la base de que las lesiones notificadas se clasifican en tres grandes categorías:

  • Lesiones leves o moderadas: Quemaduras de primer grado, que pueden causar dolor, enrojecimiento e hinchazón leve. Esta categoría también incluye las quemaduras de segundo grado que cubren una parte más importante del cuerpo e implican ampollas, dolor y riesgo potencial de infección

  • Lesión grave: quemaduras de tercer grado o traumatismos graves que afectan a tejidos más profundos y pueden dar lugar a complicaciones importantes.

  • Lesión mortal

Es muy probable que haya muchas lesiones leves y moderadas que no figuren en las estadísticas oficiales. Para este estudio de caso, supondremos que las lesiones graves representan el 30% de las lesiones notificadas.

Descripción Valor Inicial Nombre de parámetro
Probabilidad de lesión 0.0000292 p_lesión
Probabilidad de lesiones graves 0.30 p_grave
Probabilidad de lesión leve o moderada 0.7 = 1 - p_grave 1 - p_grave
Probabilidad de lesión mortal 0.0046 p_fatalidad

También supondremos que un pequeño porcentaje (15%) de las personas con lesiones leves/moderadas sufren secuelas a largo plazo (es decir, se recuperan en un 85%), mientras que la mayoría (60%) de las personas con lesiones graves no se recuperan totalmente y sufren complicaciones a largo plazo.

Descripción Valor Inicial Nombre de parámetro
Probabilidad de recuperación: Lesión leve/moderada 0.85 p_recuperar_mod
Probabilidad de recuperación: Lesión grave 0.1 p_recuperar_grave

Estrategias e impacto

Cuando el alcalde de Bogotá prohibió la venta de fuegos artificiales en 1995, las quemaduras relacionadas con este tipo de material se redujeron en un 62%, pasando de 204 en la temporada navideña de 1994-1995 a 77 en la de 1995-19961 Supondremos una reducción relativa del riesgo similar del 60% en el escenario de “Prohibición”.

En comparación, supondremos que una normativa más estricta reducirá las lesiones por fuegos artificiales en sólo un 20%. Más adelante examinaremos la sensibilidad de nuestros resultados a estas hipótesis.

Ejercicios

1.1. Construir una estrategia de statu quo

Construya un árbol de decisión en Amua para una estrategia de “No hacer nada”. Su árbol debería funcionar a través de los siguientes nodos de azar:

  1. Lesionado vs. No lesionado

  2. Lesión mortal frente a lesión no mortal

  3. Lesión leve/moderada frente a lesión grave

  4. Recuperación completa vs. Recuperación con secuela de lesión

Por favor, utilice los nombres y valores de los parámetros suministrados anteriormente en la construcción de su árbol.

Important

A menudo, cuando añades ramas a un árbol en Amua, el árbol se llena mucho (ver abajo). Para “limpiar” tu árbol, puedes hacer clic en el botón “OCD” (Organize Current Display) y Amua reorganizará el diseño por ti.

1.2. Añadir resultados

Amua utiliza por defecto resultados de costo. Por favor, elimine el resultado de costo y defina un nuevo resultado primario basado en la lesión. En otras palabras, el resultado “payoff” debería ser 1.0 si se produce una lesión, y 0 en caso contrario.

Tip

Puede editar los resultados haciendo clic en Modelo Propiedades Análisis:

1.3. Asegúrese de que su modelo se ajusta a los totales de lesiones observados.

*Ejecute su árbol de decisión inicial utilizando un tamaño de cohorte de 51.682.692 (2022 población de Colombia). Verifique que el número total de lesiones por fuegos artificiales coincide con el total registrado de 1.510.

Puede introducir el tamaño de la cohorte haciendo clic en Modelo Propiedades Simulación:

2.1. Incluir escenarios de políticas adicionales

*Cree una versión duplicada de su árbol “No hacer nada” para construir ramas separadas para los escenarios “Prohibir” y “Regular”. En cada uno de ellos, la probabilidad de lesión debe modificarse mediante un parámetro de reducción del riesgo relativo con valores basados en el texto anterior y la tabla siguiente.

Descripción Valor inicial Nombre del parámetro
Reducción relativa del riesgo: probabilidad de lesión en la hipótesis de la política “Ban 0.40 rr_lesión_prohibir
Reducción relativa del riesgo: probabilidad de lesión en el escenario político “Regular 0.80 rr_lesión_regular
Tip

Puede copiar y pegar la rama “No hacer nada” haciendo clic con el botón derecho en el primer nodo de azar Custom Icon y seleccionando “Copiar”. A continuación, puede pegar una copia de toda la estructura de árbol en el nodo de decisión rojo Custom Icon.

2.2. Añadir resultados adicionales

Añada resultados adicionales basados en cada tipo de lesión (leve/moderada, grave, mortal). Utilice su árbol de decisión para proyectar las lesiones en general y por tipo según cada estrategia.

Ejecute el modelo y utilice los resultados para rellenar la tabla siguiente. En cada celda debe haber un recuento calculado del número de cada tipo de lesión con cada estrategia.

Estrategia Cualquier lesión Leve/Moderada Grave Lesión mortal
No hacer nada
Prohibir los fuegos artificiales
Regular los fuegos artificiales

Resultados de los costos

A continuación, añada los resultados de los costos según los siguientes supuestos.

Tip

Para añadir costos como resultado, haga clic en Model Properties Analysis

Descripción Valor Inicial Nombre de parámetro
Costo de las lesiones leves o moderadas COP 2,000,000 c_mod
Costo de las lesiones graves COP 40,000,000 c_grave
Costo de la lesión mortal COP 0 c_fatalidad
Costo de las secuelas leves/moderadas COP 1,000,000 c_sec_mod
Costo de las secuelas graves COP 4,000,000 c_sec_grave

¿En qué porcentaje reduce cada estrategia política los costos globales de las lesiones por fuegos artificiales en Colombia?

Footnotes

  1. Fuente: “Antanas Mockus: The Prohibition of Fireworks in Bogotá Sequel,” Harvard Kennedy School Case Study. Available fromhttps://case.hks.harvard.edu/antanas-mockus-the-prohibition-of-fireworks-in-bogota-sequel/↩︎