Los concejos con más riesgo de contagiarse de coronavirus

Un modelo matemático permite predecir el peligro al que se exponen las distintas zonas de España según la movilidad de los ciudadanos


Redaccion

¿Qué probabilidades tiene alguien de Soria de contagiarse de coronavirus? ¿Y alguien de Córdoba? Y un habitante de Gijón, ¿cuántas posibilidades tiene de caer enfermo? Un grupo de investigadores de la Universitat Rovira i Virgili de Tarragona y de la Universidad de Zaragoza ha desarrollado un modelo matemático que, cruzando datos del censo de las poblaciones afectadas con patrones de movilidad de los ciudadanos, permite hacer predicciones del riesgo de nuevos casos en las distintas partes España. Siguiendo estas estimaciones, el riesgo de coronavirus en Asturias es en estos momentos bajo. No obstante, y aunque el porcentaje es mínimo, en las últimas horas ha subido en Gijón y en los concejos limítrofes debido al primer caso confirmado de coronavirus en Asturias.

Contener el COVID-19 no es fácil, especialmente a la hora de predecir y cuantificar los nuevos casos derivados de contagios a escala nacional: infectados sin vínculos directos con otros afectados ni historial de viajes recientes a zonas de riesgo. Para adoptar medidas de control eficaces es primordial anticiparse a la propagación, objetivo que puso en marcha al grupo de investigación español liderado por el profesor Jesús Gómez-Gardeñes a la hora de elaborar esta herramienta. Su mapa, que se puede consultar aquí en tiempo real, tiene también en cuenta los contagios que pueden hacer las personas asintomáticas.

Este termómetro incorpora los datos epidemiológicos del coronavirus obtenidos hasta el momento (se va actualizando diariamente) e información demográfica y de movilidad habitual entre municipios en España proporcionada por el Instituto Nacional de Estadística (INE). Los investigadores consideran que para saber cómo se propagará el virus resulta útil, además de conocer sus patrones de contagio, saber de qué manera se mueven los individuos entre diferentes zonas, una movilidad especialmente relevante en casos de virus con períodos de propagación largos como este, que puede llegar hasta los 14 días.

Su modelo matemático genera así un mapa de riesgo con indicadores por término municipal de la fracción de la población que se estima que puede haber contraído la infección por contagio comunitario. Lo que no predice es la importación de casos internacionales.

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