Desarrollan un modelo matemático que predice los patrones de propagación de enfermedades

Un equipo de ingenieros ambientales, alertados por la inusual riqueza de datos publicados regularmente por las agencias de salud durante la pandemia, comenzó a investigar nuevos métodos para describir lo que estaba sucediendo en el terreno.

Profesional sanitario trabajando con su ordenador portátil (Foto: Freepik)
Profesional sanitario trabajando con su ordenador portátil (Foto: Freepik)
CS
16 mayo 2021 | 00:00 h

Al principio de la pandemia de la COVID-19, los profesionales sanitarios aprovecharon el rastreo de contactos como la forma más efectiva de anticipar la migración del virus desde los puntos calientes iniciales densamente poblados y tratar de frenar su propagación. Meses después, no obstante, las infecciones se registraron con patrones similares en casi todas las regiones del país, tanto urbanas como rurales.

Un equipo de ingenieros ambientales, alertados por la inusual riqueza de datos publicados regularmente por las agencias de salud durante la pandemia, comenzó a investigar nuevos métodos para describir lo que estaba sucediendo en el terreno de una manera que no requiera obtener información sobre los movimientos o contactos de las personas. La financiación de su esfuerzo provino de una subvención de investigación RAPID de la Fundación Nacional de Investigación de Estados Unidos.

"Nuestro modelo debería ser útil para los responsables de la formulación de políticas porque predice la propagación de enfermedades sin entrar en detalles granulares"

En un artículo publicado el 6 de mayo en las Actas de la Academia Nacional de Ciencias, presentaron sus resultados: un modelo que predice dónde se propagará la enfermedad a partir de un brote, en qué patrones y con qué rapidez.

"Nuestro modelo debería ser útil para los responsables de la formulación de políticas porque predice la propagación de enfermedades sin entrar en detalles granulares, como la información de viaje personal, que puede ser difícil de obtener desde el punto de vista de la privacidad y difícil de recopilar en términos de recursos", ha explicado Xiaolong Geng, un profesor asistente de investigación de ingeniería ambiental en el NJIT, que construyó el modelo y es uno de los autores del artículo.

"No pensamos que un alto nivel de intrusión funcionaría en los Estados Unidos, así que buscamos una forma alternativa de mapear la propagación", ha señalado Gabriel Katul, profesor distinguido de hidrología y micrometeorología de Theodore S. Coile en la Universidad de Duke y coautor.

Su esquema numérico mapeó el modelo clásico de epidemia SIR (cálculos basados ​​en una división de la población en grupos de personas susceptibles, infecciosas y recuperadas) en la plantilla de aglomeración de la población. Sus cálculos se aproximaron mucho a las epidemias multifase de COVID-19 registradas en cada estado de EEUU.

Al trazar en un mapa todos los datos publicados semanalmente por las agencias de salud, los investigadores también descubrieron que la enfermedad se extendió por todo el país con patrones similares, desde las ciudades más grandes hasta las aldeas más pequeñas.

"Los 'puntos calientes' de alta infección intercalados dentro de las regiones donde las infecciones permanecieron esporádicas fueron omnipresentes al principio del brote, pero la firma espacial de la infección evolucionó para afectar a la mayoría de las regiones por igual"

"Los 'puntos calientes' de alta infección intercalados dentro de las regiones donde las infecciones permanecieron esporádicas fueron omnipresentes al principio del brote, pero la firma espacial de la infección evolucionó para afectar a la mayoría de las regiones por igual, aunque con patrones temporales distintos", han descrito los autores.

"Nos preguntamos si la propagación, en el espacio y el tiempo, estaba predeterminada o si había una variabilidad espacial relacionada con la política local", ha expresado Elie Bou-Zeid, profesor de Ingeniería Civil y Ambiental en la Universidad de Princeton y coautor. "Descubrimos que la distribución tendía a ser proporcional a la población", han sentenciado.

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