Un estudio demuestra que evitarían nuevas oleadas

La detección temprana del 50% de los sintomáticos de la Covid-19 y la cuarentena, claves de contención

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Un estudio internacional sobre la Covid-19, en el que participan la Universidad de Zaragoza y la Universidad Carlos III de Madrid, entre otras instituciones, ha evidenciado que la detección temprana de una media del 50% de los casos sintomáticos dentro de los dos días siguientes a que desarrollen síntomas y su consiguiente aislamiento, así como el rastreo y la cuarentena de un 20-40% de sus contactos, sería una táctica efectiva para contener posteriores oleadas de la enfermedad y evitar la saturación del sistema sanitario.

El confinamiento de la población ha reflejado ser una medida efectiva para disminuir la prevalencia de la Covid-19 a nivel comunitario e implantar una “nueva normalidad” marcada por ciertas restricciones, pero sin que sea necesario el aislamiento y la reducción drástica de la movilidad individual.

Según subraya la investigación, publicada en la prestigiosa revista Nature Human Behaviour, una población confinada no desarrolla inmunidad ante la enfermedad, por lo que, al levantarse las restricciones, existe el riesgo de volver al punto de partida; es decir, a una transmisión comunitaria del virus SARS-CoV-2 y al crecimiento exponencial del número de individuos infectados.

Por consiguiente, es primordial que se implementen nuevas medidas proactivas enfocadas en mantener el control sobre la propagación de la enfermedad y que se minimicen las posibilidades de que surjan nuevas oleadas epidémicas. La realización de pruebas de diagnóstico a personas sintomáticas, su aislamiento y el posterior rastreo y cuarentena de un porcentaje de los contactos de los casos detectados evitarían posteriores oleadas.

En el estudio, los investigadores han recreado, utilizando datos demográficos, de censo y de movilidad, la población urbana de Boston y han simulado la evolución de la COVID-19 en diferentes escenarios hipotéticos.

“El confinamiento logró reducir la incidencia de la enfermedad, pero ante la falta de inmunidad de la población, seguimos estando expuestos a la epidemia. Es por este motivo que tenemos que adoptar medidas encaminadas a cortar las cadenas de transmisión”, ha señalado Yamir Moreno, físico teórico, coautor del estudio, y responsable del Grupo de Redes y Sistemas Complejos (COSNET), además de director del Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI) de la Universidad de Zaragoza.

Simulamos la evolución de la epidemia en una población real del área metropolitana de Boston y demostramos que si bien las oleadas epidémicas recurrentes son inevitables, éstas se pueden llegar a controlar o mitigar, implementando políticas proactivas que nos permitan identificar el origen de las infecciones y el rastreo de contactos de los individuos infectados”.

Además, “cuantificamos el nivel de diagnóstico y rastreo necesarios para que el sistema de atención de salud no opere al límite de su capacidad y para poder conciliar un balance entre la actividad económica y la salud pública”, ha destacado Moreno.

La conclusión principal es que es posible contener los brotes secundarios a la espera de que se descubran nuevos tratamientos farmacológicos más efectivos o una vacuna y que el levantamiento de las restricciones de movilidad sin el apoyo de otras estrategias de contención, no es una opción viable”, subraya el coautor del estudio.

Por su parte, Esteban Moro, profesor del Departamento de Matemáticas de la UC3M y coautor del estudio, y, actualmente, profesor visitante en el Media Lab del MIT, ha resaltado que “utilizando matrices de contacto con este nivel de detalle podemos saber cuál sería el efecto de determinadas estrategias como cerrar escuelas, centros de trabajo, restaurantes y otros sitios vinculados a actividades no esenciales”.

Esta investigación se ha realizado con datos de movilidad real

Para llevar a cabo esta investigación, el equipo de científicos ha utilizado datos de movilidad real de usuarios de teléfonos móviles en Estados Unidos cedidos por Data for good de Cuebiq Inc., una empresa que recoge las ubicaciones de los usuarios y las añade de forma anónima.

Según Yamir Moreno, “es fundamental contar con una gran diversidad de datos fiables y de calidad que nos permitan desarrollar un modelo epidemiológico lo más realista posible, de manera que las conclusiones extraídas de la evaluación de posibles escenarios de actuación se puedan extrapolar a contextos reales”.

Además, los investigadores han analizado datos censales del área metropolitana de Boston con el fin de crear una población sintética estadísticamente similar a la real. Una vez generada esta población, en la cual las interacciones se producen en una red de colocalización de individuos en tres capas (comunidad-centros laborales, escuelas y hogares), se ha implementado un detallado modelo compartimental basado en agentes para modelar la transmisión del SARS-CoV-2 y analizar cuantitativamente la evolución de la epidemia y la efectividad de las medidas de distanciamiento social.

“En la actualidad, también están trabajando con datos actualizados de movilidad de la ciudad de Nueva York, uno de los epicentros de la epidemia en Estados Unidos”, ha comentado Moro.

“Si los datos de movilidad de alta resolución están disponibles, nuestro enfoque puede replicarse fácilmente para otras ciudades o países para medir el impacto de las estrategias de distanciamiento social ante la epidemia”, ha precisado.

De hecho, según ha informado Moreno, el siguiente paso es la generalización de la metodología empleada en este estudio para su utilización en otras grandes ciudades y áreas metropolitanas, lo cual será posible, en parte, gracias a la financiación del Gobierno de Aragón y a una convocatoria de proyectos Santander.

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Un estudio ha evidenciado que la detección temprana del 50% de los sintomáticos y la cuarentena de sus contactos es fundamental para frenar la pandemia.
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