The hypothesis of this work, in line with the fundamental premise of chaos theory, is that the initial conditions of a pandemic—specifically hospital incidence, influenced by the growth rate—affect the predictability of its evolution. As the relative population of infected individuals grows and combines with higher growth rates, subsequent expectations over time would cease to follow logistic projections, resulting in chaotic conditions. This research aims to present rigorous scenarios for evaluating the COVID- 19 pandemic in Mexico to demonstrate why it is necessary to study pandemics as chaotic systems. The approach and results can strengthen public policies, enabling authorities to anticipate the onset of chaotic conditions in Mexico’s eight regions.La hipótesis del trabajo, en concordancia con la premisa fundamental de la teoría del caos, es que las condiciones iniciales de una pandemia, en este caso la incidencia hospitalaria, influenciada por la tasa de crecimiento, afectan la previsibilidad de su evolución. A medida que la población relativa de infectados crezca y se combine con tasas de crecimiento mayores, las siguientes expectativas en el tiempo dejarían de obedecer a la esperanza logística, presentándose condiciones caóticas. Así, esta investigación se propuso presentar escenarios rigurosos para la evaluación de la pandemia por COVID-19 en México para entender por qué es necesario pasar al estudio de las pandemias como sistemas caóticos. El planteamiento y los resultados pueden fortalecer las políticas públicas para que las autoridades se anticipen a los inicios de las condiciones caóticas en las ocho regiones de México.

Universidad del Pacífico