Crean un modelo matemático que calcula el riesgo epidémico del coronavirus hasta el 13 de marzo

El mapa de riesgo creado por los investigadores es el resultado de un modelo matemático basado en datos de movilidad, el censo de los municipios de España y la dinámica de los contagios producida por COVID-19.

El modelo matemático calcula las probabilidades de contagio en cada municipio.

El modelo matemático calcula las probabilidades de contagio en cada municipio.

El modelo matemático calcula las probabilidades de contagio en cada municipio.

Un grupo de investigadores de la Universitat Rovira i Virgili (URV) y de la Universidad de Zaragoza (Unizar) han desarrollado conjuntamente un mapa de riesgo epidémico por Covid-19 (coronavirus) que permite extender las predicciones hasta el 13 de marzo. De hecho, gracias a una actualización de los datos, los científicos realizaron una nueva versión del mismo que amplia el modelo matemático de propagación hasta el 18 de marzo y que puedes consultar aquí.

Para desarrollar este modelo matemático en forma de mapa se han cruzado los datos de movilidad, el censo de los municipios de España y la dinámica de los contagios producida hasta el momento por el SARS-CoV-2. Con todos estos datos el modelo calcula las probabilidades de contagio en cada municipio en función de los parámetros epidémicos y permitiendo extrapolar los resultados a varios días para monitorizar la evolución de este riesgo. Por ejemplo, respecto la movilidad los investigadores usaron los datos proporcionados por el Instituto Nacional de Estadística sobre viajes hechos por trabajo entre municipios y dentro de municipios. Como apuntan los propios científicos, "este conjunto de datos reporta el flujo entre municipios (pero sólo aquellos flujos que cuenten con más de 10 viajes), para todos los municipios de España mayores de 100 habitantes. Nosotros incorporamos la movilidad al modelo porque consideramos que es fundamental para entender cómo se propaga una infección por el territorio. Nuestro modelo permite simular que resultados de riesgo se obtendrían en caso de imponer restricciones de movilidad globales o locales".

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En un análisis anterior las actualizaciones se detuvieron el día 3 de marzo ante la imposibilidad de contar con datos oficiales sobre la residencia de los nuevos casos detectados. Como explica Alex Arenas, coordinador del proyecto en la URV, “durante este tiempo el equipo de investigación ha estado trabajando para comprobar la calidad de los resultados del modelo a partir exclusivamente de los datos importados, es decir, sin necesidad de incorporar los casos autóctonos”. Por su parte, Jesús Gómez-Gardeñes, coordinador del proyecto en la Unizar, destaca que han podido comprobar que el modelo “ha ido construyendo mapas de riesgo de estos días pasados compatibles con la evolución de los casos observados, lo que indica que el número de contagios autóctonos aumenta y el modelo, hasta ahora, es capaz de generarlos sin necesidad de datos sobre casos importados”.

En cualquier caso se trata de un modelo matemático y como todos los modelos tiene ciertas ventajas e inconvenientes que lo hacen más o menos fiable. Como apuntan los científicos El modelo no predice la importación de casos internacionales ni tiene en cuenta ciertos parámetros epidemiológicos impredecibles que varíen en función de los estudios epidemiológicos. Además, explican, el modelo asume que los datos de movilidad son fijos, es decir, la estimación cambiaría sustancialmente si la movilidad sufre restricciones.

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Un riesgo del 0,1% significa...

Cuando se realizan modelos matemáticos es importante conocer qué significan los datos y cómo pueden variar. El riesgo de infección de cada municipio, en este mapa, se puede interpretar como el “potencial estado de salud de ese municipio respecto a Covid-19”, explican los responsables del modelo. Es decir, un indicador de riesgo de un 0.1% en un municipio indica que se estima que 1 de cada 1.000 individuos de la población de ese municipio puede estar infectado. Y evidentemente la probabilidad de contraer la enfermedad depende de más factores, como el número de contactos de cada persona, la movilidad, el horario...

La visualización completa del mapa que representa, por cada municipio, un indicador de la fracción de la población que se estima que puede haber contraído la infección de Covid-19 por contagio comunitario y los detalles se pueden ver aquí.

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