27 de mayo de 2020
 
Publicado 28/03/2020 12:41:51 +01:00CET

Un investigador de la UPNA dice que el confinamiento reduce "significativamente" la velocidad de contagio del Covid-19

Campus de la UPNA
Campus de la UPNA - UPNA - Archivo

   De no adoptarse el confinamiento "casi toda la población" se habría infectado y "más de 350.000 españoles morirían"

   PAMPLONA, 28 Mar. (EUROPA PRESS) -

   El profesor e investigador del Departamento de Economía de la Universidad Pública de Navarra (UPNA) Mikel Casares Polo participa, junto al investigador de la Universidad de Carleton (Ottawa, Canadá) Hashmat Khan, en el diseño de un modelo matemático que estudia la probabilidad del contagio en España del COVID-19 y la incidencia en ese contagio de las medidas de aislamiento social establecidas como consecuencia el estado de alarma.

   Las principales conclusiones a las que han llegado los investigadores son que "los esfuerzos de aislamiento disminuyen significativamente la velocidad del contagio y retrasan la epidemia, que el aislamiento social reduce sustancialmente el número total de personas infectadas y los fallecimientos y que el confinamiento tiene rendimientos crecientes, esto es, que los resultados son marginalmente mejores cuanto más intenso es el aislamiento", explica la UPNA en una nota.

   El documento de trabajo del modelo está accesible a través del sitio web de la Universidad.

   "Según los resultados del modelo, si no se hubiera producido ninguna intervención para el aislamiento social, los contactos entre infectados y no infectados condenarían a casi toda la población a infectarse y más de 350.000 españoles morirían", apunta el investigador. "El estado de alarma, caracterizado en el modelo por una reducción en el número de contactos entre individuos de 25 a 3 por día, se estima que reduce el número de muertes en un 85% y el número de camas de hospital necesarias en un 92%", concluye.

   Los resultados de las simulaciones del modelo muestran que "si el estado de alarma se hubiera declarado con anterioridad o se caracterizara por una acción de distanciamiento social más estricta, las reducciones de infectados, fallecidos y hospitalizados serían significativamente mayores. Por ello, resulta fundamental una intervención para la contención de la epidemia temprana y que reduzca los contactos interpersonales a aquellos que resultan imprescindibles para cubrir las necesidades básicas de la sociedad", apunta el investigador.

   Además, el modelo también estima que los máximos en el número de hospitalizaciones por coronavirus se observarán entre el 27 de marzo y el 4 de abril. "Para acercarnos a cifras bajas en el número de contagios se va a necesitar bastante tiempo", advierte el investigador. "Aunque al principio los descensos en el número de nuevos contagios serán importantes, después de una o dos semanas se ralentizará la caída. A mediados de mayo, la predicción indica que el número de casos que requieren hospitalización será el 13% del máximo valor obtenido a finales de marzo", indica.

   El modelo matemático que han empleado los investigadores para establecer la probabilidad de contagio en España se basa en la metodología tradicional SIR de estudio de epidemias.

   En concreto, se determina el número diario de nuevos contagios aplicando una fórmula que tiene en cuenta la probabilidad de contagio en cada contacto entre un infectado y un no infectado (que depende a la vez de muchos factores, como la protección que se lleve; el contacto con nariz, ojos o boca, etc.), el número de contactos interpersonales diarios que se tenga y el ratio entre el número de infectados y la población.

   Esta fórmula genera una evolución del número de casos nuevos detectados en forma de campana, que "será más estrecha cuanto más rápida sea la velocidad de expansión de la epidemia". Las medidas de control de movilidad y distanciamiento entre personas "permiten retrasar los contagios, reducir la altura de la campana y hacer más ancha su base".

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