Cuando un modelo tiene demasiados parámetros, puede parecer que explica todo sin decir nada útil. Este trabajo muestra que, con datos de PCR reales, agregar complejidad no siempre mejora la predicción de cómo evoluciona la carga viral. Para la salud pública, eso significa que conviene elegir herramientas sencillas y confiables al decidir cuándo alguien deja de ser contagioso. La muestra es chica y específica, así que el resultado sirve como guía metodológica más que como regla general.