Publicado 29/10/2021 07:39CET

Consiguen planificar con un simulador la estrategia contra la COVID-19 en el mayor asentamiento de refugiados del mundo

Archivo - Campo de refugiados rohingya en Cox's Bazar
Archivo - Campo de refugiados rohingya en Cox's Bazar - WORLD VISION - Archivo

MADRID, 29 Oct. (EUROPA PRESS) -

Académicos y científicos de datos de la Universidad de Durham, en Reino Unido, y el Global Pulse de Naciones Unidas (UNGP) han desarrollado un modelo basado en agentes para simular la propagación del COVID-19 en el asentamiento de refugiados de Cox's Bazar, en Bangladesh.

Los investigadores analizaron una serie de intervenciones operativas mediante la modelización de las interacciones de más de 900.000 refugiados rohingya y descubrieron que el uso de mascarillas es muy eficaz para frenar la propagación del COVID-19, según publican en la revista 'PLoS Computational Biology'.

También establecieron que el manejo de los casos positivos en los centros de aislamiento y tratamiento tiene escasa repercusión en la propagación del COVID-19 en comparación con el aislamiento domiciliario de las personas con síntomas leves, debido principalmente a la densidad de población excepcionalmente alta en el asentamiento y a que muchas instalaciones son comunales, lo que supone un mayor riesgo de transmisión del coronavirus.

Además, en el momento del estudio, los resultados de la simulación indicaban que la reapertura de los centros de aprendizaje podría conducir a una mayor tasa de infección en el asentamiento de refugiados, donde el distanciamiento social es casi imposible. Esto llevó a los investigadores a explorar varias estrategias de mitigación.

El estudio adaptó el modelo epidémico de JUNE al entorno del asentamiento. El equipo adoptó un enfoque basado en escenarios que se centró en simular la eficacia relativa de las intervenciones mencionadas en el asentamiento.

La modelización siguió un proceso de tres pasos: en primer lugar, la construcción de un "gemelo digital" del asentamiento de refugiados de Cox's Bazar que, en segundo lugar, simuló los posibles patrones de movimiento e interacción entre los residentes y, tercero, la aplicación de intervenciones operativas para simular sus efectos en la propagación de COVID-19 en el asentamiento.

Se incluyeron en el modelo individuos virtuales con diferentes atributos demográficos que reflejaban las estadísticas del mundo real. Los investigadores diseñaron un motor de simulación que capturaba los patrones de movimiento e interacción de las personas en el modelo.

Los resultados del estudio han permitido a los responsables de la toma de decisiones en el asentamiento de refugiados establecer nuevos planes de contingencia para un número elevado de casos y desarrollar políticas sobre la apertura segura de diversos espacios interiores.

Se puso en marcha una estrategia de uso de mascarillas, que incluía la fabricación de las mismas, y campañas de comunicación y compromiso para aumentar el uso correcto de las mismas, ya que el modelo mostraba cómo esto podía reducir significativamente la propagación del COVID-19 a lo largo del tiempo.

El modelo se ha basado en datos de ACNUR, la Agencia de la ONU para los Refugiados, sobre la geografía, la demografía, las comorbilidades, la infraestructura física y otros parámetros obtenidos a partir de observaciones en el mundo real.

Los resultados del estudio se han presentado en una serie de informes que han aportado datos y limitaciones cruciales de este enfoque de modelización a la Organización Mundial de la Salud y a los profesionales de salud pública de ACNUR que operan en el asentamiento sobre la posible eficacia de las intervenciones para frenar la propagación del COVID-19.

Chris Earney, Director Adjunto del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD), señala que "el proyecto ha cumplido con éxito sus objetivos operativos y el equipo pretende ampliar la aplicación del modelo con futuras aplicaciones y asociaciones".

El marco de modelización de código abierto JUNE ha sido desarrollado por los investigadores durante la pandemia y se aplicó originalmente para simular la propagación del COVID-19 en Inglaterra.

El profesor Frank Krauss, de la Universidad de Durham, apunta "el trabajo con la ONU y la OMS es muy emocionante y un muy buen ejemplo del calibre de nuestros estudiantes de doctorado. Es estupendo ver su entusiasmo, sus habilidades y su empuje --resalta--: este proyecto partió de cero y en pocos meses teníamos una simulación COVID altamente competitiva para el Reino Unido, todo ello mientras colaboraban con organismos internacionales para aplicarlo a un entorno completamente nuevo. Esto es nada menos que un logro realmente excelente", destaca.