Mapa desenvolvido por investigadores das universidades de Zaragoza e Rovira i Virgili, actualizado na mañá do 28 de febreiro. Fonte: urv.cat.
Mapa desenvolvido por investigadores das universidades de Zaragoza e Rovira i Virgili, actualizado na mañá do 28 de febreiro. Fonte: urv.cat.

Galicia, en baixo risco no primeiro mapa de propagación do coronavirus en España

O modelo predí, coas lóxicas limitacións, a posibilidade de difusión da doenza a nivel municipal, e será actualizado diariamente

No contexto da aparición dos primeiros casos de coronavirus en España, un grupo de investigadores da Universitat Rovira i Virgili (URV) e da Universidad de Zaragoza presentaron un modelo matemático presentado a través dun mapa que permite facer prediccions do risco de novos casos de contaxio que existe nos municipios de España. No caso de Galicia, onde ata este momento non se rexistrou ningún positivo, a gran maioría dos concellos aparecen cun risco prácticamente nulo.

Con esta nova ferramenta os investigadores queren anticiparse á propagación do COVID-19 para poder adoptar medidas de control eficaces. Unha das particularidades deste modelo é que ten en conta, tamén, os contaxios que poden facer as persoas asintomáticas, que foi un dos principais obstáculos para poder controlar a expansión da enfermidade. Os resultados deste traballo plasmáronse nun mapa que se actualizará diariamente a través dunha páxina web de acceso público que se pode visitar nesta ligazón.

Este grupo de investigadores leva anos traballando no desenvolvemento de modelos matemáticos que estudan a propagación das epidemias baseándose nos patróns de mobilidade das persoas e no censo das poboacións afectadas. “Agora adaptamos un destes modelos de propagación de epidemias ás particularidades do COVID-19, incluíndo os datos epidemiolóxicos obtidos ata o momento sobre este virus e contemplando tamén a influencia daqueles individuos asintomáticos que poden provocar novos contaxios”, explica Alex Arenas, do grupo de investigación Alephsys Lab da URV. Utilizando os datos de mobilidade habitual entre municipios españois da poboación activa do país (proporcionados polo Instituto Nacional de Estatística) os investigadores desenvolveron esta ferramenta que mostra o risco epidémico estimado para España a nivel de municipios. “O modelo pódese trasladar perfectamente a outros países onde se dispoña destes datos”, asegura Areas.

Así, con estes datos xérase un mapa de risco que produce un indicador por termo municipal da fracción da poboación que se estima que pode contraer a infección por contaxio comunitario. Loas zonas en gris corresponden a aquelas para as que aínda non se dispón de datos.

Mapa para predicir contaxios asintomáticos

Un dos retos que expuxo o coronavirus foi o de poder predicir e cuantificar os novos casos derivados de contaxios comunitarios a escala nacional. Os casos comunitarios son aquelas persoas que están afectadas polo virus pero das que se descoñece a fonte de infección porque non teñen ningún historial de viaxes recentes a zonas afectadas nin vínculos directos con outros contaxiados. O COVID-19 caracterízase por un estado epidémico asintomático -ou con síntomas leves ou moderados- moi longo, que pode chegar ata 14 días de acordo cos datos dispoñibles ata o de agora. Isto dificulta moito a detección precoz dos casos para o seu illamento e tratamento médico.

Segundo estudos epidemiolóxicos recentes, é probable que durante parte deste período asintomático os individuos infectados poidan propagar o patóxeno sen presentar signos de alarma. “Isto complica moito a tarefa de trazar os posibles contagios secundarios provocados polas persoas infectadas detectadas”, explica Jesús Gómez-Gardeñes, investigador da Universidade de Zaragoza. Esta circulación silenciosa do virus máis aló do radio de acción dos casos detectados fai moi difícil a detección precoz dos focos de infección. “Isto favorece a propagación da epidemia e dificulta a implementación de medidas de control eficaces, sobre todo cando estas baséanse exclusivamente en medidas de illamento localizadas na zona típica de acción dos casos sintomáticos”, engade Sergio Gómez, investigador da URV.

Alex Arenas, investigador do grupo de investigación Alephsys Lab da URV. Foto: urv.cat.
Alex Arenas, investigador do grupo de investigación Alephsys Lab da URV. Foto: urv.cat.

Para anticiparse a esta cadea de contaxios silenciosos os investigadores consideran crucial ter en conta, ademais dos patróns de contaxio propios do COVID-19, cal é a mobilidade habitual dos individuos entre diferentes zonas, xa que este é o medio a través do cal o virus pode ampliar o seu radio de expansión. “Esta mobilidade ten un papel máis relevante cando o período típico de propagación do virus en persoas asintomáticas é longo, xa que aumenta de forma directa o seu rango de expansión”, aclara Clara Granell, investigadora da Universidade de Zaragoza.

O modelo matemático no que este grupo de investigadores hai semanas que traballan ten en conta os parámetros epidemiolóxicos obtidos ata o momento, pero tamén contemplará as posibles variacións que se vaian producindo en próximos estudos. “Este algoritmo pode admitir novos resultados e traballar con datos actualizados en todo momento”, comenta Benjamin Steinegger, investigador da URV.

Outra das vantaxes deste algoritmo é que se lle poden implementar os datos daquelas zonas onde se produza unha corentena, e “isto permite avaliar a súa eficacia en función das áreas illadas”, apunta David Soriano, investigador da Universidade de Zaragoza.

Limitacións do mapa

Os investigadores advirten, con todo, que este modelo de momento non pode predicir aqueles casos que proveñan de fóra do país nin tampouco asume que os datos de mobilidade que manexa poidan variar, como sería o caso, por exemplo, se se restrinxise a mobilidade entre algunhas zonas. Do mesmo xeito, asúmense os parámetros epidemiolóxicos reportados ata o momento, pero que poderán ir variando en función dos estudos epidemiolóxicos. Para isto, o mapa irase actualizando diariamente.


Aquí podes acceder ao mapa, que se actualizará diariamente.

DEIXAR UNHA RESPOSTA

Please enter your comment!
POLÍTICA DE COMENTARIOS:

GCiencia non publicará comentarios ofensivos, que non sexan respectuosos ou que conteñan expresións discriminatorias, difamatorias ou contrarias á lexislación vixente.

GCiencia no publicará comentarios ofensivos, que no sean respetuosos o que contentan expresiones discriminatorias, difamatorias o contrarias a la ley existente.

Please enter your name here

Este sitio emprega Akismet para reducir o spam. Aprende como se procesan os datos dos teus comentarios.