En la carrera a contrarreloj para contener la propagación del coronavirus, investigadores de la Universidad Rovira i Virgili y la Universidad de Zaragoza han desarrollado un modelo matemático que predice el riesgo de nuevos contagios en los municipios españoles. El mapa con los datos actualizados se puede consultar en una página web. Con esta nueva herramienta los investigadores quieren anticiparse a la propagación del COVID-19 para poder adoptar medidas de control eficaces.
Una de las particularidades de este modelo es que tiene en cuenta los contagios que pueden hacer las personas asintomáticas, que ha sido 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 una página web de acceso público http://deim.urv.cat/~alephsys/COVID-19/
Actualmente se muestra que el riesgo es mayor en municipios de La Gomera y Tenerife (Canarias) y diversas localidades de Valencia, Segovia y Valladolid.
Este grupo de investigadores 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.
"Ahora hemos adaptado uno de estos modelos de propagación de epidemias a las particularidades del COVID-19, incluyendo los datos epidemiológicos obtenidos hasta el momento sobre este virus y contemplando también la influencia de aquellos individuos asintomáticos que pueden provocar nuevos contagios", explica Alex Arenas, del grupo de investigación Alephsys Lab de la URV.
La herramienta se ha elaborado utilizando los datos de movilidad habitual entre municipios españoles de la población activa del país, proporcionados por el Instituto Nacional de Estadística. Se tienen en cuenta los contagios que pueden hacer las personas asintomáticas, hasta ahora uno de los principales obstáculos para poder controlar la expansión de la enfermedad. "El modelo se puede trasladar perfectamente a otros países donde se disponga de estos datos", asegura Arenas. Uno de los retos que ha planteado el coronavirus ha sido el de poder predecir y cuantificar los nuevos casos derivados de contagios comunitarios a escala nacional.
Los casos comunitarios son aquellas personas que están afectadas por el virus pero de las que se desconoce la fuente de infección porque no tienen ningún historial de viajes recientes a zonas afectadas ni vínculos directos con otros contagiados.
El COVID-19 se caracteriza por un estado epidémico asintomático (o con síntomas leves o moderados) muy largo, que puede llegar hasta 14 días de acuerdo con los datos disponibles hasta ahora. Esto dificulta mucho la detección precoz de los casos para su aislamiento y tratamiento médico.
Para anticiparse a esta 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", aclara Clara Granell, investigadora de la Universidad de Zaragoza.
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. “Este algoritmo puede admitir nuevos resultados y trabajar con datos actualizados en todo momento", comenta Benjamin Steinegger, investigador de la URV.
En la web también se puede descargar un pdf con los datos de riesgo por municipios españoles. En esa tabla, varios municipios segovianos aparecen en los primeros lugares y la capital segoviana en el octavo puesto.
San Sebastián de la Gomera 0.0575%
Alajeró 0.0268%
Hermigua 0.0206%
Agulo 0.0197%
Boecillo 0.0109%
Añe 0.0108%
Burriana 0.0103%
Segovia 0.0096%
Encinillas 0.0095%
Santa Cruz de Tenerife 0.0093%
Huertos, Los 0.0086%
Valverde del Majano 0.0085%
Sagunto 0.0085%
Lastrilla, La 0.0084%
Bernuy de Porreros 0.0083%
San Cristóbal de Segovia 0.0082%
Cabañas de Polendos 0.0081%
Hontanares de Eresma 0.0080%
Rosario, El 0.0078%
Anaya 0.0078%
San Cristóbal de La Laguna 0.0074%
Palazuelos de Eresma 0.0073%
Candelaria 0.0072%
Valseca 0.0072%
Trescasas 0.0072%
Canet dEn Berenguer 0.0072%
Torrecaballeros 0.0071%
Losa, La 0.0070%
Roda de Eresma 0.0070%
Garcillán 0.0069%
Alquerías del Niño Perdido 0.0069%
Navas de Riofrío 0.0067%
Estivella 0.0067%
Basardilla 0.0065%
Arafo 0.0065%
Tegueste 0.0065%
Tacoronte 0.0064%
Valle Gran Rey 0.0063%
Abades 0.0063%
Güímar 0.0062%
Espirdo 0.0061%
Ortigosa del Monte 0.0060%