Un estudio internacional ha analizado la efectividad de las estrategias de distanciamiento social ante una epidemia como el Covid-19 -que la OMS ya ha declarado como una pandemia-, y ha concluido que el confinamiento completo de la población no es suficiente para frenarla.

El estudio indica que se requiere la adopción de medidas activas después del confinamiento para maximizar su eficacia, como la realización de pruebas de diagnóstico a gran escala, el aislamiento de personas con síntomas y la identificación de sus contactos.

Esta es una de las principales conclusiones del trabajo, en el que participan investigadores de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), de la Universidad de Zaragoza (UNIZAR), del Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT) y de la Fundación ISI, en Italia. Además, la empresa madrileña Zensei Technologies S.L. colabora en la investigación.

Los resultados, basados en modelos matemáticos y datos reales del flujo de movimientos de individuos, destacan la importancia de tomar medidas después del confinamiento, dado que, de lo contrario, se podría producir 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.

Para el trabajo, los investigadores simularon la evolución de la epidemia de Covid-19 en una población real, en este caso, del área de Boston, en Estados Unidos.

"Nuestros modelos nos indican que, en casi todos los escenarios, una nueva ola de infecciones es muy probable", subraya 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. De ahí que "la conclusión fundamental es que se deben combinar políticas de contención pasivas con otras más agresivas", dice.

Para realizar esta investigación, el equipo de científicos ha utilizado datos de movilidad real de usuarios de teléfonos móviles en Estados Unidos 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 red de ubicación conjunta en tres capas (comunidad, escuelas y hogares) y han empleado un modelo SEIR para la modelización de la propagación de epidemias.

TRABAJANDO EN EL ÁREA DE NUEVA YORK

Según Esteban Moro, los científicos están trabajando actualmente con datos actualizados de movilidad en la ciudad de Nueva York, epicentro actual de la epidemia en Estados Unidos. "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.

La 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 nuevo coronavirus, 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.

Los 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.