Científicos españoles reclaman test a gran escala y aislar a las personas con síntomas ante una nueva ola del Covid-19

Sanitarios durante el estado de alarma por coronavirus.
Sanitarios durante el estado de alarma por coronavirus.
Andrea Canali/EFE
Sanitarios durante el estado de alarma por coronavirus.

El confinamiento completo de la población ante una pandemia como la del coronavirus no es una estrategia que resuelva el problema si no se adoptan medidas activas después. Esta es una de las principales conclusiones de un estudio realizado por un equipo de investigadores de la Universidad de Zaragoza, la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), el Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT) y la Fundación ISI, en Italia. Los investigadores reclaman la realización de pruebas de diagnóstico a gran escala, la monitorización remota y el aislamiento de personas con síntomas y el rastreo de sus contactos.

"Ante la necesidad de adoptar medidas para contener y erradicar la actual pandemia de Covid-19, hemos simulado su evolución en una población real, en este caso del área de Boston. Los resultados nos dicen, entre otras cosas, que un cierre total no es efectivo para contener el brote epidémico, pues debería aplicarse durante un tiempo tan largo que lo hace insostenible económica y socialmente. Además, nuestros modelos nos indican que, en casi todos los escenarios, una nueva ola de infecciones es muy probable", señala Yamir Moreno, físico teórico y coautor del estudio. 

El también responsable del Grupo de Redes y Sistemas Complejos del Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos de la Universidad de Zaragoza aboga por la combinación de políticas de contención pasivas con otras más agresivas para hacer frente a la situación.

Para realizar esta investigación, el equipo de científicos ha utilizado datos de movilidad real de usuarios de teléfonos móviles en EE UU cedidos por el programa Data for good de Cuebiq Inc., una empresa que recoge las ubicaciones y las agrega de forma anónima. Igualmente, analizaron datos del censo del área de Boston para construir una red de ubicación conjunta en tres capas: comunidad, escuela y hogares, tras lo que usaron un modelo de propagación de epidemias.

“También estamos trabajando con datos actualizados de movilidad en la ciudad de Nueva York, que es el epicentro actual de la epidemia en EE UU”, señala Esteban Moro, profesor del Departamento de Matemáticas de la UC3M y coautor del estudio, así como profesor visitante en el Media Lab del MIT. “Si los datos de movilidad de alta resolución están disponibles, nuestro enfoque puede replicarse fácilmente para nuevas ciudades o países para medir el impacto de las estrategias de distancia social”, agrega.

Esta investigación trata de obtener información que ayude a evaluar el impacto de esas estrategias de distanciamiento social que se están adoptando en los diferentes países para luchar contra el COVID-19, así como el tiempo que deben estar vigentes o cuál es la más efectiva actualmente. Asimismo se analizan las probabilidades de que pueda surgir un segundo brote más adelante o cuál sería la mejor manera de prepararse ante una hipotética nueva oleada.

Los resultados preliminares del trabajo, en el que  colabora la empresa madrileña Zensei Technologies S.L., acaban de ser publicados en abierto bajo una licencia Creative Commons en una web para que estén a disposición de autoridades y de la comunidad científica, para poder utilizarlos, contrastarlos e ir actualizando y optimizando los análisis con nuevos datos. 

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