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.
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 a cuatro días
vista.
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 coronavirus. 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".
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.
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 1000
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 (sigue en artículo siguiente)
Fuente: National Geographic España
