MADRID, 9 Jun. (EUROPA PRESS) -
Un equipo de investigadores del grupo MOMAT de la Universidad Complutense de Madrid y de la Universidad de Almería ha diseñado un modelo matemático que permite simular el comportamiento del nuevo coronavirus en un territorio teniendo en cuenta los casos no detectados, las hospitalizaciones y las medidas de control (como por ejemplo, medidas de distanciamiento entre personas) o la relajación de éstas.
"El modelo trata de reproducir los mecanismos biológicos y sociales de la epidemia, con sus características particulares, y el impacto de las medidas de control", han explicado los investigadores, cuyo trabajo ha sido presentado en 'Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation', recibe el nombre de '0-SEIHRD'.
A diferencia de modelos tradicionales como SIR o SEIR, el nuevo modelo incorpora la fracción de casos detectados entre el total de casos reales (detectados y sin detectar), permitiendo así estimar el impacto de los casos asintomáticos en la pandemia.
"Al simular el comportamiento de contagios, hospitalizaciones y fallecimientos, el modelo permite evaluar la eficiencia de las medidas de control y puede servir como herramienta de toma de decisión en el momento de diseñar planes de actuación contra el Covid-19, estimando, por ejemplo, el número de personas que se prevé que estén hospitalizadas o la importancia de aumentar la capacidad de detección para controlar la epidemia", ha destacado la investigadora de la Universidad de Almería, Miriam R. Ferrández.
El '0-SEIHRD' se trata de una adaptación de un modelo anterior diseñado para el virus del ébola y que se ha ajustado a las características de la nueva enfermedad Covid-19. Los datos utilizados en la investigación son los correspondientes a China, si bien los expertos aseguran que la herramienta puede utilizarse en cualquier territorio, aplicando datos válidos correspondientes.
"La calidad de los datos es fundamental para proporcionar buenas estimaciones. Predecir la evolución de la enfermedad a largo plazo en las etapas tempranas del brote es una tarea muy compleja que conlleva muchas incertidumbres", ha reconocido la investigadora del IMI, María Vela-Pérez, tras reconocer que en estos trabajos se han encontrado con dificultades por la falta de precisión de algunos datos y los errores que pueden provocar estos.
El grupo de investigación colabora, desde el inicio de la pandemia, con diversas entidades y grupos de investigación españoles e internacionales para aplicar el modelo al caso de España, de sus comunidades autónomas y de algunos otros países. Sin embargo, los expertos han señalado que, de momento, los datos oficiales de España a nivel global "no tienen la calidad suficiente" para poder aplicar el modelo al país.
