Un estudio científico ve «inalcanzable» la inmunidad de rebaño contra el coronavirus con la vacunación

«Este porcentaje del 95% -asegura el matemático David García- es inalcanzable porque hay personas que no se pueden vacunar y otras que no quieren vacunarse , a lo que hay que hay que añadir que las vacunas no evitan la transmisión del coronavirus, como se ha comprobado estas Navidades, en las que la población ya está altamente vacunada y, aún así, ha sido la ola más fuerte , aunque con consecuencias menores gracias a esa protección de las vacunas».

El estudio de la UA, que ha sido publicado en la revista Scientific Reports , abarca un análisis detallado del umbral de inmunidad de rebaño de la variante inicial del coronavirus desde diferentes enfoques y cuantifica la influencia de tres factores clave: «La fuente y la calidad de los datos, la evolución de la infectividad en el tiempo y la metodología para estimar la 'R0', que es un valor esencial en estos cálculos porque establece a cuántas personas contagiaría, en promedio, un infectado al principio de la pandemia. Es decir, cuando no se toman medidas de prevención , no se realiza un uso preventivo de mascarillas ni tampoco la población está advertida de la existencia de una enfermedad contagiosa que hiciese modificar su comportamiento», explica García.

Los datos de contagios utilizados por los investigadores de la UA han sido estimados mediante una metodología retrospectiva denominada «Remedid» (por las siglas en inglés de Retrospective Methodology to Estimate Daily Infections from Deaths). Esta metodología es capaz de estimar las infecciones diarias de coronavirus a partir del número de muertos , una cifra que ayuda a analizar y comprender la dinámica de la pandemia y a evaluar a diferentes escalas espaciales y temporales la eficiencia de las medidas adoptadas.

En el equipo investigador, liderado por David García, profesor del departamento de Matemática Aplicada de la Universidad de Alicante, participan también César Bordehore, del departamento de Ecología y del Imem Ramón Margalef; Eva Fonfría, del Imem Ramón Margalef, e Isabel Vigo, también de Matemática Aplicada.