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CORONAVIRUS

El BIFI dice que reducir la movilidad no es efectivo para frenar el COVID-19

El Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos de la Universidad de Zaragoza ha realizado un estudio sobre las medidas de contención del coronavirus

El BIFI dice que reducir la movilidad no es efectivo para frenar el COVID-19
El BIFI dice que reducir la movilidad no es efectivo para frenar el COVID-19
EFE

ZARAGOZA.- Un estudio sobre el impacto de las medidas para contener la epidemia del Coronavirus en España realizado por investigadores del Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI) de la Universidad de Zaragoza señala que la reducción de la movilidad no es efectiva para contener la expansión geográfica del virus.

Los resultados, basados en un modelo matemático y datos reales de flujo de individuos, indican que las soluciones más eficaces son la detección temprana y el aislamiento de individuos infectados, informa la Unizar en una nota de prensa.

Se trata de las principales conclusiones obtenidas por los investigadores Yamir Moreno, físico teórico y responsable del Grupo de Redes y Sistemas Complejos (COSNET) y director del Bifi, y Alberto Aleta, miembro del grupo y vinculado a la Fundación ISI de Turín, Italia.

Según los investigadores, los resultados respaldan la adopción de una estrategia mixta que combine ciertas restricciones de movilidad con la identificación temprana de individuos infectados y su consiguiente aislamiento, acordes con las últimas recomendaciones hechas por la Organización Mundial de la Salud (OMS).

"Aunque este estudio se ha realizado con datos reales de movilidad en España, los hallazgos pueden extrapolarse a cualquier otro país, dada la ubicuidad de los patrones de movilidad en todo el mundo", señala Yamir Moreno, uno de los 6.000 científicos más citados e influyentes del mundo e incluido en la lista Highly Cited Researchers 2019.

Estos investigadores cuentan con una dilatada experiencia en el estudio de los procesos de propagación de epidemias mediante el desarrollo de modelos matemáticos y el uso de herramientas computacionales que permiten evaluar, cuantificar y predecir la evolución de un brote epidémico.

Así, han implementado un modelo epidemiológico metapoblacional estocástico que se basa en datos de movilidad real en España, lo que les ha permitido estudiar la transmisión temporal y espacial del COVID-19 en el país.

Dicho modelo permite evaluar de manera realista el impacto esperado de posibles medidas de contención en determinados escenarios.

Los resultados concuerdan con otros existentes y muestran que incluso una reducción del 90 % de la movilidad tiene un efecto limitado a la hora de frenar la propagación de la enfermedad.

El trabajo también demuestra que medidas drásticas como el cierre total de cualquier medio de transporte, además de tener un coste económico elevado y en muchos casos, inasumible, no conducen a una reducción significativa del número de individuos infectados o de su expansión geográfica.

Lo que sí provocan, añaden las fuentes, es que el pico de la epidemia se retrase varios días, algo que, eventualmente, podría ser ventajoso para preparar mejor a los servicios sanitarios y a la población en general, además de ganar tiempo para el desarrollo de nuevas terapias farmacológicas.

Desde el punto de vista científico, la Unizar cita dos formas de proceder: el desarrollo de nuevas vacunas y medicamentos retrovirales específicos para tratar la enfermedad, lo cual requiere meses de trabajo y ensayos clínicos y estudiar la propagación espacial y a gran escala de la misma, a través de modelos matemáticos y computacionales robustos y fiables.

Estos trabajos permitirán evaluar escenarios hipotéticos, así como posibles medidas de contención para erradicar la enfermedad o retrasar su impacto.

Para la Unizar, este esfuerzo de modelización es "clave" porque puede contribuir a aumentar la efectividad de las medidas de protección de la población y a ganar tiempo para el desarrollo de nuevos medicamentos o de una vacuna eficaz.

El estudio se puede consultar en formato abierto en: A. Aleta y Y. Moreno, "Evaluation of the incidence of COVID-19 and of the efficacy of contention measures in Spain: a data-driven approach".