Asturias llegaría a 300.000 contagios si se levantase de golpe el confinamiento

F. Sotomonte / JUAN V. LADO

ASTURIAS

Un simulador visibiliza las diferencias de contagio según las medidas tomadas

10 abr 2020 . Actualizado a las 05:00 h.

Sin rebajar la gravedad de la situación general, lo cierto es que los datos del impacto del coronavirus en Asturias son mejores que en otras comunidades. La comunidad suma un número relevante, que ya ha superado el centenar, de fallecimientos dado el preocupante brote en residencias de ancianos, el grupo de población de mayor riesgo. Sin embargo, el sistema sanitario no hay llegado el colapso como en otros territorios y el miércoles incluso descendieron los ingresos en las UCIs. Con los datos de esa jornada constan en Asturias 1.737 casos de positivos acumulados desde que estalló la epidemia, de los que 1.287 continúan activos y se han producido ya 340 curaciones.

En todo caso, los positivos son los que se han podido constantar con las pruebas realizadas en los servicios sanitarios y, también a nivel nacional, se especula que pudieran ser muchas más. ¿Cuántos son y hasta cuántos se podrían aumentar si se levantaran las medidas de confinamiento? A estas preguntas trata de responder EpiGraph, un simulador que utiliza los datos de las 62 principales ciudades españolas para predecir como se puede comportar la epidemia en función de las medidas que se adopten o no para contenerla.

El simulador utiliza para sus estimaciones características de los individuos (estudiante, trabajar, anciano...), sus relaciones sociales (laborales, académicas, de ocio) y un modelo de transporte que simula la dinámica espacial de propagación del virus. Todo eso se combina con un modelo de interacción entre la propagación del virus y los factores climáticos y meteorológicos, entre ellos la temperatura, la presión atmosférica, o los niveles de humedad.

A partir de ahí, se plantean dos escenarios. En el primero, a partir de la semana 14 el 10 % de la población puede volver al trabajo, con el conjunto de la ciudadanía manteniendo medidas de protección y distanciamiento social. En el segundo, no se adoptarían esas restricciones y la diferencia que se observa entre el uno y el otro es abismal. Así, en el caso de Asturias se producía un segundo pico de contactos, que sería mucho más graves en el segundo supuesto, un confinamiento total de golpe hasta llegar a contagiar a alrededor de el 30% de la población de la comunidad, es decir, unas 300.000 personas.

Asturias ha defendido la posibilidad de que se pudiera plantear un confinamiento por territorios, en todo caso, siempre sometido a las recomendaciones de las autoridades sanitarias. Desde el Ejecutivo central se apuntó en un primer momento a la posibilidad de iniciar el confinamiento general el 26 de abril, una fecha que matizó después, y destacando que sería una salida gradual de la cuarentena. En el debate celebrado este jueves en el Congreso, el presidente del Gobierno, Pedro Sánchez señaló que con toda probabilidad volverá a pedir a la cámara una extensión de 15 días más en el Estado de Alarma.

De la misma manera, en España la diferencia entre reducir el confinamiento de manera gradual y hacerlo de forma abrupta supone pasar de los 12 millones de casos a los 23. Por supuesto, se trata del número total previsto de personas infectadas, la gran mayoría de las cuales serían asintomáticas o no presentarían complicaciones graves. No tiene nada que ver con lo que reflejan los registros oficiales, en los que se tienen en cuenta personas ya diagnosticadas, que han dado positivo en las pruebas realizadas.

El modelo puede aplicarse incluso para establecer restricciones de forma individual

El modelo utilizado por este simulador, gracias a la ingente cantidad de datos con la que trabaja, valdría incluso para establecer restricciones al movimiento de las personas de manera individual. Podría establecerse predicciones individualizadas en función de los contactos sociales y otros muchos factores, hasta diferenciar por el trabajo de cada uno o el estado de salud.

 Sin embargo, como explican sus creadores en estos momentos, como en toda la investigación científica en general, hay que elegir entre tiempo y resultados. De ahí que hayan optado por los criterios de ocupación y franja de edad, que es con lo que están trabajando en estos momentos en sus modelizaciones.

Además de estudiar la magnitud del segundo pico de contagios del COVID-19 en España en función de las distintas políticas de relajación del aislamiento, también analizan el efecto modulador que puede tener el clima en la propagación del virus -se espera que se ralentice hacia el verano y vuelva a incrementarse en invierno- y evalúan el efecto que una potencial vacuna, que aún no existe, podría tener aplicándola de manera selectiva entre la población. Además, estudian el efecto de propagación entre distintas ciudades y países.

 El equipo coordinado por David Expósito Singh comprende tres grupos de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), el Centro de Supercomputación de Barcelona (BSC) y el Centro Nacional de Epidemiología, el Instituto de Salud Carlos III y el CIBER en Epidemiología y Salud Pública (CIBERESP).