Archivo - Calle llena de gente. Sociedad. Epidemia. Pandemia - ISTOCK - Archivo
MADRID, 7 Ene. (EUROPA PRESS) -
Para millones de personas en todo el mundo, desplazarse al trabajo o a la escuela es una rutina diaria. Sin embargo, durante una pandemia, esta práctica puede contribuir enormemente a la propagación de enfermedades infecciosas, un hecho que muchos modelos metapoblacionales tradicionales suelen pasar por alto, ya que están diseñados principalmente para la migración y tratan a las personas como si rara vez se desplazaran localmente.
Un equipo de investigadores de la Universidad de Corea (Corea del Sur) ha introducido un Modelo de Metapoblación de Viajeros (CMPM) para simular la propagación de la COVID-19 con datos reales de desplazamientos proporcionados por la segunda red de telecomunicaciones más grande del país, lo que reveló que podía captar mejor la variedad espacial en los patrones de brotes, desde la rápida propagación en centros urbanos hasta brotes retardados o localizados en zonas rurales.
Los resultados se recogen en 'Chaos, de AIP Publishing'. Este enfoque promete cambiar la manera en que los gobiernos preparan respuestas frente a pandemias, reduciendo la necesidad de confinamientos masivos y protegiendo mejor a las comunidades vulnerables.
UN MODELO QUE RASTREA CADA MOVIMIENTO PARA ENTENDER LA PROPAGACIÓN
A diferencia de los modelos tradicionales de seguimiento de metapoblaciones, el CMPM está diseñado para reasignar poblaciones en función de los flujos de desplazamiento, en lugar de límites regionales estáticos, y parece ser mucho más adecuado para reflejar las particularidades reales de la movilidad poblacional. Por ejemplo, el modelo puede rastrear cómo las infecciones pueden repuntar rápidamente en ciudades grandes y concurridas como Seúl y propagarse a localidades cercanas conectadas por el tráfico de pasajeros, y cómo lugares más aislados como la isla de Jeju probablemente experimenten una propagación mucho más lenta debido a la menor afluencia de personas.
"A diferencia de los modelos tradicionales que tratan a la población como una sola unidad, el CMPM sigue a las personas a lo largo de sus rutas de desplazamiento", apunta el autor Jae Woo Lee de la Universidad de Corea.
INFORMACIÓN EN TIEMPO REAL PARA SALVAR VIDAS Y ANTICIPAR CONTAGIOS
"Utiliza datos de teléfonos móviles para rastrear cuándo salen las personas de sus hogares, adónde van durante el día y cuándo regresan por la noche. Esto proporciona a los científicos un mapa mucho más realista de cómo se propagan las enfermedades a través del movimiento humano cotidiano", añade.
Los investigadores esperan que el rendimiento mejorado de su modelo subraye el papel esencial de los datos de movilidad realistas en el modelado de epidemias y que pueda ayudar a informar el desarrollo de estrategias de intervención específicas que salven vidas.
"Nuestros desplazamientos diarios no solo definen nuestras rutinas, sino que también condicionan la trayectoria de una pandemia", asegura Lee. "Al mostrar cómo los patrones de desplazamiento [con datos en tiempo real] influyen en esta trayectoria, el CMPM puede ayudar a los gobiernos y a las autoridades sanitarias a diseñar respuestas más inteligentes. En lugar de un confinamiento generalizado, pueden centrarse en las zonas de alto tráfico o proteger las regiones vulnerables con conexiones limitadas".
