El coronavirus viatja seguint els moviments habituals de la població. Aquesta és la base del model matemàtic desenvolupat per investigadors de la Universitat Rovira i Virgili de Tarragona i de la Universitat de Saragossa per predir el risc de nous casos de contagi no diagnosticats en una “carrera contrarellotge” per contenir la propagació de virus, ha informat Javier Ortega.
L’Institut Nacional d’Estadística (INE) compta amb dades disponibles a través d’enquesta de com es produeixen aquests desplaçaments. Tenint en compte aquestes dades -que no són els obtinguts a partir de les operadores mòbils- els investigadors han desenvolupat un model que permet mostrar en l’àmbit municipal la probabilitat que un veí d’aquesta població hagi contret la infecció “per contagi comunitari”. El mapa, ofereix la possibilitat de consultar el risc probable de propagació del coronavirus Covid-19, actualitzat amb la informació epidemiològica disponible a data de 3 de març, que pot així mateix consultar a la pàgina web del projecte.
El model ha estat elaborat pels següents membres. Per part de la Universitat Rovira i Virgili, Àlex Arenas (investigador principal i coordinador), Sergio Gómez, Benjamin Steinegger i Joan Matamalas (investigador de Harvard Medical School). De la banda de la Universitat de Saragossa, es troben Jesús Gómez-Gardeñes (investigador principal), Clara Granell, David Soriano i Wesley Cota (investigador visitant de la Universidade Federal de Viçosa).
De color més fosc apareixen les zones amb més risc de contagi. Són aquelles que compten ja amb casos diagnosticats, així com les grans ciutats o els pobles més ben connectats amb aquestes, atès que es produeixen més desplaçaments entre aquests llocs. Les xifres van des d’una probabilitat que hi hagi un 0,00001% de la població infectada fins a un 0,08%.
PROBLEMES PER ACTUALITZAR LES DADES
L’actualització d’aquest mapa es complica per moments. Al temps que es coneixen nous casos d’infectats a Espanya, els equips d’ambdues universitats han de localitzar el municipi de residència de cada afectat. No hi ha, però, una font d’informació pública que ofereixi aquesta dada de forma sistemàtica.
“Si no rebem ajuda de l’administració…” comenta el coordinador del projecte i doctor en Física i catedràtic a la Rovira i Virgili, Àlex Arenas. Perquè el model funcioni, “és clau saber de què municipi ve” cada afectat, explica. Fins ara, la font d’aquestes dades és el que publica la premsa, però no en tots els mitjans s’aporta la informació de la localitat, de manera que aquests investigadors fan un rastreig per tots els mitjans per tractar de situar el millor possible els positius per coronavirus. “Aconseguir aquestes dades és ara mateix el coll d’ampolla perquè puguem seguir actualitzant el mapa”.
El diari El Mundo ha contactat amb el Ministeri de Sanitat per a sol·licitar informació sobre el municipi de cada un dels casos confirmats fins ara, a més d’altres dades com l’edat, el sexe o el focus del contagi, atès el nombre de contagis importats des d’Itàlia a Espanya.
Des del Ministeri indiquen que aquesta informació depèn de les conselleries de salut de cada comunitat autònoma i que, tot i que també disposen d’ella a l’Institut de Salut Carlos III, no està prevista a curt termini la seua difusió. Expliquen des de l’organisme que l’habitual és, un cop superada l’epidèmia, publicar informes exhaustius sobre la seua incidència, com es fa en el cas de la grip i altres afeccions.
Això, però, impedeix la tasca dels investigadors que pretenen “predir i quantificar l’emergència de nous casos” possibles. “El resultat de no tenir una detecció primerenca influeix de manera important en la propagació de l’epidèmia”, expliquen a la seua pàgina web, on també figuren les limitacions del model.
Aquesta investigació ja ha cridat l’atenció de la comunitat científica a Portugal i als Estats Units. De fet, ja hi ha converses amb el país veí per l’extrapolació del model. “Si el Govern de Portugal col·labora, podria donar-se el cas que tinguem millor informació per a ells que per a Espanya”, comenta Arenes.
Font: El Mundo
