Las comunidades con temperaturas más altas, las menos afectadas por el coronavirus

Los resultados preliminares del primer gran estudio sobre la COVID-19 realizado en España indican que existe una correlación directa entre el aumento de la temperatura y la reducción de la propagación del virus. Los expertos cruzan datos sobre contaminación atmosférica y la humedad para elaborar predicciones más detalladas.

En el estudio se comparó el índice de incidencia acumulado de la enfermedad durante los últimos 14 días

En el estudio se comparó el índice de incidencia acumulado de la enfermedad durante los últimos 14 días

Foto: iStock

En el estudio se comparó el índice de incidencia acumulado de la enfermedad durante los últimos 14 días

Según un estudio preliminar publicado a mediados de marzo por científicos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), aquellas zonas del planeta con mayores temperaturas parecían tener una ventaja comparativa en términos de propagación del nuevo coronavirus SARS-CoV-2. En él, los investigadores ya concluyeron que la mayoría de las transmisiones de este nuevo patógeno se habían producido en regiones con bajas temperaturas, concretamente entre los 3 y 17 ºC, mientras que las regiones con climas más cálidos (por encima de los 18 ºC) únicamente habían acumulado un 6% del total de los casos.

En España, la Agencia Estatal de Meteorología y el Instituto de Salud del Hospital Carlos III están cruzando datos para analizar la correlación entre las condiciones meteorológicas y la prevalencia del nuevo coronavirus. Y las conclusiones parecen corroborar las hipótesis de otras investigaciones: a mayor temperatura, menor índice de afectación.

El estudio parece confirmar que el índice de afectación aumenta a menor temperatura promedio..

Estas dos entidades tienen el cometido de analizar en profundidad y cuantificar la influencia de determinadas variables meteorológicas y de la contaminación ambiental en la incidencia y propagación de la COVID-19, provocada por el coronavirus SARS-COV-2, con el objetivo final de desarrollar un sistema de vigilancia y contención epidemiológica a nivel estatal basado en la alerta temprana y en la monitorización de dichos factores ambientales.

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Menos casos con temperaturas medias más altas

En el estudio se comparó el índice de incidencia acumulado de la enfermedad durante los últimos 14 días (definido como número de contagios nuevos diario por cada 100.000 habitantes) con el promedio de la temperatura de cada comunidad autónoma durante el mismo período, y se vertieron los datos en un gráfico que permitía ver la correlación. Los resultados apuntan a una correlación directa entre mayor incidencia de la enfermedad en aquellas comunidades autónomas con un promedio de temperatura más baja (La Rioja, Castilla y León o Madrid) mientras que en aquellas regiones donde el termómetro devuelve valores más elevados (Canarias o Andalucía), la incidencia es menor.

Correlación entre el índice acumulado de la enfermedad y las temperturas medias en Marzo. Fuente: AEMET

Correlación entre el índice acumulado de la enfermedad y las temperturas medias en Marzo. Fuente: AEMET

Análisis de la contaminación y la humedad del aire

Los investigadores incluyeron en su estudio datos sobre la humedad del aire y la presencia de contaminación atmosférica (especialmente las concentraciones de partículas PM10), para poder establecer parámetros que permitan a los científicos precisar si existe una relación entre estos factores, de los que se sabe que tienen una relación directa con las enfermedades respiratorias y de al que se sabe que aumenta el riesgo de muerte para los pacientes de COVID-19.

Lo más razonable es pensar que el aumento de la temperatura puede frenar la expansión del coronavirus.

La pregunta del millón es qué ocurrirá en verano. Si bien la hipótesis más razonable es pensar que el aumento de la temperatura pueda aplacar la expansión del virus, este supuesto únicamente podrá ser corroborado con pruebas científicas. Por ello, las dos instituciones siguen trabajando conjuntamente para incluir otras variables en el estudio, como los ingresos hospitalarios, los ingresos en la UCI y la mortalidad, con la que esperan mejorar la identificación de zonas de riesgo en tiempo real, y afinar las medidas de diagnóstico y prevención.

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