De lo que más orgullosos estamos es del logro técnico que fue usar un modelo matemático mucho más complicado que el propuesto en Clubes de Ciencia. Las características no lineales hacen de este un modelo mucho más realista, del calibre de los presentados en journals.

A pesar de no disponer de muchas semanas para trabajar, logramos estar a nada de completar la calibración de 3-tuplas para las 32 entidades federativas. Hemos aprendido mucho en el proceso.

El modelo fue rotundamente exitoso en predecir probabilidades $$\pi_{34}$$ constantes a lo largo de la pandemia. Esto lo comprobamos manualmente usando decenas de líneas de código, obteniendo promedios de porcentajes en el tiempo.

Llevamos a cabo geolocalización exitosa de los estados con mayores índices de comorbilidades. Esto permite que, además del estudio cuantitativo, cualitativamente uno se dé cuenta de la relación.

Las limitaciones del modelo también fueron analizadas. Es importante que, a juzgar por las gráficas de la sección "COVID", $$\frac{\partial \pi_{12}}{\partial \nu{j}}\neq 0$$. Sin embargo, esto es reflejo del índice de positividad en México... no de obesidad, diabetes e hipertensión. Nuestras afirmaciones son confirmadas por los estudios citados.

Existe, sin embargo una pregunta abierta intrigante. A pesar de que las comorbilidades en números netos se correlacionan muy bien con las tasas netas de muerte, la comparación más correcta de entidades es entre tasas relativas. Aquí, el caso de México sorprende por su irregularidad, motivando estudios más allá para responder por qué.

Fuimos un equipo increíblemente colaborativo, que aportó de todo para crear algo muy arriba de nuestras expectativas. Estamos orgullosos.