/Marta López/
La Universitat Rovira i Virgili de Tarragona y la Universidad de Zaragoza han elaborado un mapa en el que se calcula el porcentaje de contagio en todo el país a causa del Coronavirus. La expansión de esta dolencia plantea numerosos retos al sistema sanitario, y uno de ellos es el de “poder predecir y cuantificar la emergencia de nuevos casos derivados de contagios comunitarios a escala nacional”, apuntan.
De este modo, matizan desde este estudio que “se entiende por contagio comunitario aquellas personas afectadas por el virus para las cuáles se desconoce la fuente de infección”, es decir, que no cuentan con un historial de viajes recientes a las principales zonas afectadas, ni vínculos directos con otros contagiados. Así, reconocen que una de las mayores dificultades es “la detección temprana de casos para su aislamiento y tratamiento médico”, recordando que este virus se caracteriza por un estado “epidémico asintomático o con síntomas leves o moderados bastante largo” y que puede extenderse hasta los 14 días.
Así, en la web confeccionada por investigadores de ambas universidades se muestran los resultados del riesgo epidémico estimado en España por municipios, “derivados de un modelo de programación de epidemias basado en la movilidad habitual entre municipios de la población activa según datos proporcionados por el Instituto Nacional de Estadística (INE). De este modo recogen que la población de la provincia de Albacete con un mayor riesgo de contagio es Almansa, con un 0.01659%, mientras que en Albacete capital el porcentaje sería de 0.00424%.
En municipios limítrofes o cercanos a Almansa y a Albacete, únicos lugares de la provincia en los que hay pacientes diagnosticados con Coronavirus, el porcentaje es de 0.00436% en Bonete, 0.00324% en Ayora, o 0.00320% en Motilleja. Así, los datos del resto de municipios de la provincia son todos con un porcentaje inferior de riesgo de contraer el virus.
En concreto, el mapa de riesgo que han generado estos investigadores produce un indicador por término municipal de la fracción de la población que se estima que puede haber contraído la infección del SARS-COV-2 por contagio comunitario. De este modo el modelo permite “alterar los parámetros epidemiológicos según sean reportados en próximos estudios, permite estudiar la influencia del periodo asintomático y su infectividad asociada y permite estimar el mapa de riesgo de nuevos casos anticipando la propagación del virus por individuos asintomáticos”.
Sin embargo, reconocen que el modelo “no predice la importación de casos internacionales, asume los parámetros epidemiológicos reportados hasta el momento y que podrían variar, y asume que los datos de movilidad facilitados por el INE no varían, una estimación que cambiaría sustancialmente si la movilidad sufre restricciones”, debido por ejemplo a periodos de cuarentena.
