Analizan la efectividad de las estrategias de distanciamiento social ante una epidemia

El confinamiento completo de la población ante una epidemia como el COVID-19 no es una estrategia que resuelva el problema si no se adoptan medidas activas después del mismo, como 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. Esa 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.

 

“Ante la necesidad de adoptar medidas para contener y erradicar la actual pandemia de Covid-19, hemos simulado la evolución de la epidemia 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. La conclusión fundamental es que se deben combinar políticas de contención pasivas con otras más agresivas”, señala Yamir Moreno, físico teórico, coautor del estudio, y responsable del Grupo de Redes y Sistemas Complejos (COSNET) del Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI) de la Universidad de Zaragoza.

 

Los resultados, basados en modelos matemáticos y datos reales del flujo de movimientos de individuos, indican que un confinamiento completo de la población no es factible y no resolverá el problema si no se toman medidas activas después, ya que se produciría un nuevo brote.

 

“Utilizando matrices de contacto a este nivel de detalle podemos saber el efecto de estrategias como cerrar escuelas, trabajos o incluso restaurantes u otros sitios no esenciales”, explica el profesor del Departamento de Matemáticas de la UC3M y coautor del estudio, Esteban Moro, actualmente profesor visitante en el Media Lab del MIT.

 

Además, según los datos obtenidos, el cierre de escuelas no tiene un impacto importante en el control de la epidemia, porque las infecciones continúan ocurriendo dentro de los hogares y otros entornos sociales.

 

Para realizar esta investigación, el equipo de científicos ha utilizado datos de movilidad real de usuarios de teléfonos móviles en EEUU cedidos por el programa Data for good de Cuebiq Inc., una empresa que recoge las ubicaciones de los usuarios y las agrega de forma anónima. Además, han analizado datos del censo del área de Boston para construir una población estadísticamente equivalente a la del área de Boston. Una vez se ha generado esta población, en donde las interacciones tienen lugar a través de una red de colocalización de individuos en tres capas (comunidad, escuelas y hogares), se emplea un modelo SEIR para la modelización de la propagación de epidemias. “También estamos trabajando actualmente con datos actualizados de movilidad en la ciudad de Nueva York, que es el epicentro actual de la epidemia en EEUU”, señala Esteban 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.

 

Esta investigación trata de obtener datos que ayuden a evaluar el impacto de las 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. Además, también 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.

 

Estos resultados preliminares 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. En este trabajo, realizado en respuesta a la crisis sanitaria provocada por el COVID-19, colabora también la empresa madrileña Zensei Technologies S.L.

 

Hace un par de semanas, dos de los investigadores que participan en este nuevo informe, Yamir Moreno, responsable del Grupo de Redes y Sistemas Complejos (COSNET) de la Universidad de Zaragoza y director del BIFI, y Alberto Aleta, miembro integrante de dicho grupo vinculado, además, a la Fundación ISI de Turín (Italia), publicaron otro estudio en el que señalaban que la reducción de la movilidad, en general, no es efectiva para contener la expansión geográfica de la epidemia COVID-19 porque las soluciones más eficaces son la detección temprana y el aislamiento de individuos infectados.

 

Más información: Effectiveness of social distancing strategies for protecting a community from a pandemic with a data driven contact network based on census and real-world mobility data. David Martín-Calvo, Alberto Aleta, Alex Pentland, Yamir Moreno, Esteban Moro. https://covid-19-sds.github.io 

 

 

Se adjuntan una fotografía de Yamir Moreno y una imagen ilustrativa del  estudio: "Evaluación de escenarios para diferentes medidas de contención. En la mayoría de casos, si no se mantienen durante un tiempo prolongado, existe una alta probabilidad de un segundo brote".