Coronavirus: el instituto del científico Francis Mojica prevé el pico de la curva para el 8 o 9 de abril

Según la UA, se trata de "la primera herramienta de modelización en abierto para comparar diferentes escenarios de propagación del Covid-19 ".

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Ha sido desarrollada por investigadores del Instituto Multidisciplinar para el Instituto Estudio del Medio "Ramón Margalef" ( IMEM ) de la UA, entre cuyos miembros se encuentra el prestigioso científico aspirante al Nobel Francis Mojica.

El diseño de la nueva herramienta se ha materializacon con la colaboración con epidemiólogos del Instituto Carlos III de Madrid.

Gracias a esta colaboración, es posible calcular el aumento o reducción de infectados por día planteando diferentes escenarios:

"Qué pasaría si restringimos más o menos la vida social de la población, si alargamos las medidas de aislamiento a lo largo del tiempo o si se realizaran vacunas masivas, entre otros planteamientos de interés", ha explicado el investigador del IMEM y profesor del Departamento de Ecología de la UA, César Bordehore .

Esta herramienta tiene como objetivo proporcionar un modelo abierto -usando el programa STELLA de Iseesystems- que permita evaluar el comportamiento del Covid-19 en distintos escenarios personalizando área y región.

"Nuestra intención no es generar un modelo para predecir con precisión la evolución de la enfermedad, sino comparar posibles escenarios, evaluar sus efectos y reducir nuevas infecciones y, en última instancia, el número de muertes", ha puntualizado Bordehore.

"Todo ello -ha añadido- compartiendo en abierto una herramienta fácilmente adaptable a cada zona". En concreto, los expertos que han participado en el diseño de este modelo de difusión Covid-19 han trabajado, a partir de datos oficiales del Ministerio de Sanidad, en diferentes escenarios atendiendo a distintos grados de aislamiento, especificados como R0, que indica la velocidad de propagación (0 es confinamiento absoluto y 2.32 es el R0 inicial antes de las medidas establecidas el 14 de marzo de 2020).

Según una estimación de este modelo, el pico de número de casos infectados podría ocurrir alrededor del 8 al 9 de abril, por lo que, a juicio de Bordehore, sería "crucial, a partir de esa fecha, mantener medidas de aislamiento muy restrictivas para minimizar el flujo diario de nuevos casos por Covid-19".

Respecto a las medidas de distanciamiento social, el modelo detecta y cuantifica el efecto positivo de reducir la R0, es decir, extremar las medidas y paralizar toda actividad para contribuir a incrementar el número de contagios, sobre todo aquellos producidos por gente asintomática.

"El modelo ha constatado que, aunque el 14 de marzo, día que se decretó el estado de alarma, se establecieron una serie de medidas de aislamiento, no han sido lo suficientemente severas para reducir al máximo el número de nuevos contagios", según el experto.

El recrudecimiento de las medidas de aislamiento "instaladas desde el día 30 de marzo buscan precisamente reducir todavía más las tasas de propagación", ha señalado Bordehore.

"No obstante, se ha de remarcar la importancia de reforzar las medidas de control de nuevas infecciones en entornos domicilarios y, dado el elevado porcentaje de personal sanitario infectado, de proteger más que nunca a dicho personal, minimizando los nuevos casos y ahondar en la saturación del sistema sanitario", ha considerado.

Además, los investigadores han probado lo que sucedería si se hubiera adoptado una política de pruebas diagnósticas para toda la población.

Según Bordehore, "los mejores resultados se obtienen realizando test a personas con elevado riesgo de contagio, como personal sanitario, personal en contacto con enfermos o en residencias de ancianos o gente en contacto con infectados".

Otro de los escenarios expuestos en este modelo es lo que sucedería si las medidas de aislamiento terminaran diez días después de su implementación.

Como se detalla en el estudio, estas medidas no deberían cesar , ya que todavía habría individuos infecciosos en la población que podrían contagiar a gente no inmunizada frente al virus.

Una de las fortalezas de este modelo es que se ha concebido en acceso abierto para que pueda ser adaptado a situaciones concretas por cualquier investigador con un ordenador y acceso a internet.

El estudio y modelo de difusión Covid-19 diseñado por el equipo de investigadores de la UA y el Instituto de Salud Carlos III se encuentra en fase de verificación y actualización constante.

"Nuestra intención -ha destacado Bordehore- es enriquecer estos datos con aquellas instituciones y científicos que dispongan de parámetros más precisos para poder generar otros modelos de simulación y comparar nuevos escenarios para profundizar en el desarrollo de las infecciones por Covid-19".

La herramienta diseñada puede ser utilizada por cualquier usuario con un aprendizaje básico y con una versión de evaluación de 30 días descargable desde la página del desarrollador del software.

"No se trata de un programa de gran dificultad, pero ya estamos trabajando en un vídeo tutorial para explicar el diseño del modelo a fin de capacitar y facilitar que otros interesados modifiquen la estructura y personalicen los parámetros a sus áreas de interés", ha revelado Bordehore.