Un estudio realizado por distintas instituciones señala una serie de "medidas activas", después del confinamiento, como las pruebas de diagnostico a gran escala, el aislamiento de personas con síntomas y la identificación de sus contactos para evitar "nuevos brotes" de coronavirus; modelos de simulación real demuestran que una nueva ola de infecciones será posible.
Madrid, España, 25 de marzo (EFE).- El confinamiento completo ante una pandemia como el COVID-19 “es una estrategia que requiere la adopción de medidas activas después del mismo para maximizar su eficacia”, como la realización de pruebas de diagnóstico a gran escala, ya que, de no ser así, “se produciría un nuevo brote”, indica un estudio.
Esa es una de las principales conclusiones de un estudio realizado por un equipo de investigadores de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), la Universidad de Zaragoza, el Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT) y la Fundación ISI, en Italia.
Entre esas “medidas activas”, el estudio señala la realización de pruebas de diagnóstico a gran escala, el aislamiento de personas con síntomas y la identificación de sus contactos, indica un comunicado de la UC3M.
Los resultados, basados en modelos matemáticos y datos reales del flujo de movimientos de individuos, indican que “un confinamiento completo de la población requiere tomar medidas activas después, ya que, de no ser así, se produciría un nuevo brote”, agrega la nota.
El profesor del departamento de Matemáticas de la UC3M y coautor del estudio, Estaban Moro, indica que usando “matrices de contacto” con buen nivel de detalle, han podido saber el efecto de estrategias como cerrar escuelas, trabajos o incluso restaurantes y otros sitios no esenciales.
Los expertos han simulado la evolución de la epidemia en una población real, en este caso en el área de Boston (Estados Unidos) y los modelos indican que “en casi todos los escenarios, una nueva ola de infecciones es muy probable”, señala en la nota otro de los autores del estudio Yamir Moreno, físico teórico de la Universidad de Zaragoza.
La conclusión fundamental, según Moreno, es que "se deben combinar políticas de contención pasivas con otras más agresivas”.
Para esta investigación, los expertos usaron datos de movilidad real de usuarios de teléfonos móviles en Estados Unidos, con el programa Data for Good, que recoge las ubicaciones de los usuarios 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.
El equipo está trabajando ahora con datos actualizados de Nueva York, que es el epicentro de la actual epidemia en Estados Unidos, agrega Moro.
“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 ante la epidemia”, añade el experto.
La investigación trata de obtener datos que ayuden a evaluar el impacto de las estrategias de distanciamiento social que se están adoptando en diferentes países para luchar contra el Covid-19, así como el tiempo que deben estar vigentes o cuál es la más efectiva actualmente.
Además, se analizan las probabilidades de que pueda surgir un segundo brote más adelante o cuál sería la mejor manera de prepararse ante una hipotética segunda oleada.
