Investigadores españoles diseñan un mapa que predice el «posible» riesgo de propagación del coronavirus por contagio comunitario

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Fuente: El Mundo

Ya está listo el mapa de la «posible» distribución del coronavirus en España. Con esta nueva herramienta, los investigadores quieren anticiparse a la propagación del Covid-19 para poder adoptar medidas de control eficaces.

En esta captura mostramos los resultados del riesgo epidémico estimado en Fuentidueña, (0.0004 % muy bajo) derivados de un modelo de propagación de epidemias basado en la movilidad habitual (recurrente) entre municipios, de la población activa en España, según datos proporcionados por el Instituto Nacional de Estadística (INE) — ver indicaciones MAPA de RIESGO PROPAGACIÓN MÁS ABAJO

El proyecto corre a cargo de un grupo de investigadores de las universidades de Zaragoza y Rovira i Virgili de Tarragona han desarrollado un modelo matemático que permite hacer predicciones del riesgo de nuevos casos de contagio de coronavirus, en una «carrera contrarreloj» para contener su propagación.

Una de las «particularidades» de este modelo es que tiene en cuenta también los contagios que pueden hacer las personas asintomáticas, uno de los principales obstáculos para poder controlar la expansión de la enfermedad. Los resultados de este trabajo se han plasmado en un mapa que se actualizará diariamente a través de la página web de acceso público.

Este grupo de investigadores, liderados por el profesor Jesús Gómez-Gardeñes, del Departamento de Física de la Facultad de Ciencias de la Universidad de Zaragoza, lleva años trabajando en el desarrollo de modelos matemáticos que estudian la propagación de las epidemias basándose en los patrones de movilidad de las personas y en el censo de las poblaciones afectadas.

Según Gómez, «el reto ha sido adaptar nuestros modelos a las particularidades de los patrones epidemiológicos del COVID-19, que se han ido sabiendo en estas últimas semanas».

MOVILIDAD SILENCIOSA

El responsable de la investigación añade que «hemos tenido en cuenta la posibilidad de contagio de los individuos asintomáticos, lo que dificulta enormemente la trazabilidad de los contagios secundarios de los casos detectados y dota al virus de una gran movilidad silenciosa. «La herramienta se ha hecho con los datos de movilidad habitual entre municipios españoles de la población activa del país proporcionados por el Instituto Nacional de Estadística», explica Gómez.

Según ha informado este viernes la Universidad de Zaragoza, «el modelo se puede trasladar perfectamente a otros países donde se disponga de estos datos».

Para anticiparse a la cadena de contagios silenciosos, los investigadores consideran «crucial» tener en cuenta, además de los patrones de contagio propios del COVID-19, cuál es la movilidad habitual de los individuos entre diferentes zonas, ya que este es el medio a través del cual el virus puede ampliar su radio de expansión.

«Esta movilidad tiene un papel más relevante cuando el periodo típico de propagación del virus en personas asintomáticas es largo, ya que aumenta de forma directa su rango de expansión», según Clara Granell, investigadora de la Universidad de Zaragoza integrada en el grupo.

El modelo matemático en el que este grupo de investigadores hace semanas que trabajan tiene en cuenta los parámetros epidemiológicos obtenidos hasta el momento, pero también contemplará las posibles variaciones que se vayan produciendo en próximos estudios.

Los investigadores advierten, sin embargo, que este modelo de momento «no predice aquellos casos que provengan de fuera del país» ni tampoco asume que los datos de movilidad que maneja puedan variar, como sería el caso, por ejemplo, si se restringiera la movilidad entre algunas zonas.

Mapa de riesgo de propagación del Coronavirus
COVID-19 por contagio comunitario en España

La expansión del COVID-19 plantea muchos retos a nuestro sistema sanitario y social. Uno de ellos es el de poder predecir y cuantificar la emergencia de nuevos casos derivados de contagios comunitarios a escala nacional. Se entiende por contagio comunitario aquellas personas afectadas por el virus para las cuáles se desconoce la fuente de infección, es decir, sin historial de viajes recientes a zonas afectadas, ni vínculos directos con otros contagiados.

Una de las mayores dificultades con las que nos enfrentamos es la de la detección temprana de casos para su aislamiento y tratamiento médico. Este virus se caracteriza por un estado epidémico asintomático, o con síntomas leves o moderados, bastante largo, que puede llegar hasta los 14 días de acuerdo con los datos disponibles. El resultado de no tener una detección temprana influye de manera importante en la propagación de la epidemia, y como resultado dificulta en gran medida la implementación de medidas de control eficaces.

En esta web mostramos los resultados del riesgo epidémico estimado en España, a nivel de municipios, derivados de un modelo de propagación de epidemias basado en la movilidad habitual (recurrente) entre municipios, de la población activa en España, según datos proporcionados por el Instituto Nacional de Estadística (INE).

El modelo incorpora los datos epidemiológicos reportados hasta el momento para el COVID-19, y datos demográficos y de movilidad entre municipios en España. El modelo se puede trasladar perfectamente a otras localizaciones donde se dispongan de estos datos.

El mapa de riesgo que se genera con el modelo produce un indicador por término municipal de la fracción de la población que se estima que puede haber contraído la infección por contagio comunitario. Los términos municipales sombreados en gris corresponden a aquellos para los cuales no se dispone de datos.

Los datos de riesgo numéricos correspondientes al mapa se pueden descargar desde este enlace en formato Excel y aquí en formato pdf.

Limitaciones:

  • El modelo no predice la importación de casos internacionales.
  • El modelo asume los parámetros epidemiológicos reportados hasta el momento, pero que podrían ir variando en función de los estudios epidemiológicos.
  • El modelo asume que los datos de movilidad reportados por el INE no varían, es decir la predicción cambiaría sustancialmente si la movilidad sufre restricciones.

Ventajas:

  • El modelo permite alterar los parámetros epidemiológicos según sean reportados en próximos estudios epidemiológicos.
  • El modelo permite estudiar la influencia del periodo asintomático y su infectividad asociada.
  • En función de estos parámetros podemos estimar el mapa de riesgo de nuevos casos, anticipándonos a la propagación del virus por individuos asintomáticos.
  • Las restricciones de movilidad masiva (cuarentena) pueden ser implementadas en el modelo, permitiendo la evaluación de su eficacia en función de las zonas aisladas.

Este estudio ha sido realizado por el grupo de investigadores de la Universitat Rovira i Virgili (URV) y de la Universidad de Zaragoza (UZ), formado por:

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