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COVID-19: propagación del virus predecible con un nuevo modelo


Nuevo modelo puede predecir la propagación del virus.

El nuevo coronavirus SARS-CoV-2 se ha extendido por todo el mundo en un corto espacio de tiempo, siendo los movimientos de las personas el factor decisivo. Los investigadores ahora han presentado un nuevo modelo para calcular la propagación del virus, que puede predecir con precisión las rutas de distribución del virus en función de los flujos de población.

El nuevo enfoque para el seguimiento del flujo de población para predecir la propagación de SRAS-CoV-2 y enfermedades relacionadas (COVID-19) fue desarrollado por un equipo de investigación internacional y verificado con los datos disponibles. Permite predicciones precisas de la infección incluso sin aplicaciones de rastreo individuales u otras aplicaciones comparables. Los investigadores han publicado sus resultados en la revista "Nature".

Datos en tiempo real sobre movimientos de población.

El método "difiere de los modelos epidemiológicos existentes en que utiliza datos en tiempo real sobre los flujos de población, p. Datos sobre el uso del teléfono y otros recursos de big data ”, informan los investigadores. Por ejemplo, los datos de ubicación de los teléfonos móviles de alrededor de 11,5 millones de personas que estaban en la ciudad china de Wuhan en enero de 2020 se utilizaron para desarrollar el nuevo enfoque. Wuhan se considera el punto de partida de la pandemia de la corona.

Predicción de posibles números de infección

Los datos, proporcionados por un importante operador móvil chino, muestran que "la gente de Wuhan viajó a 296 prefecturas en 31 provincias y regiones de todo el país", informan los investigadores. Estos datos de flujo de población se compararon con los números de casos de COVID 19. Mostró que "la distribución de las personas que abandonan Wuhan predijo con precisión la frecuencia relativa de infecciones de seguimiento con COVID-19 en toda China para el 19 de febrero de 2020".

Tiempo, intensidad y distribución geográfica.

Además, los investigadores desarrollaron un modelo de cálculo para la evaluación de riesgos con el fin de predecir los casos ocurridos e identificar ubicaciones donde existe el riesgo de una alta tasa de transmisión en la fase temprana del brote. "Este trabajo muestra que es posible predecir con mucha precisión el momento, la intensidad y la distribución geográfica del brote de COVID-19 basándose únicamente en los movimientos de población", dijo el profesor Nicholas A. Christakis de la Universidad de Yale, que trabaja en el El estudio estuvo involucrado.

“Lo innovador de nuestro enfoque es que usamos juicios erróneos para evaluar el nivel de riesgo comunitario. Nuestro modelo nos dice exactamente cuántos casos tenemos que calcular con fechas de viaje dadas. Comparamos esto con los casos confirmados, utilizando la lógica de que lo que no puede explicarse por los casos importados y las transmisiones primarias se ha difundido dentro de la comunidad local ", dijo Jayson Jia, de la Universidad de Hong Kong, otro autor del estudio. .

Aplicable a todos los datos de la transacción.

Según el equipo de investigación, el nuevo modelo también se puede aplicar a cualquier registro de datos que registre con precisión los movimientos de las personas, como Boletos de tren o datos sobre peajes de automóviles. "Las personas propagan enfermedades contagiosas cuando se mueven (y) al rastrear con precisión los movimientos de la población a lo largo del tiempo, podemos predecir cómo se contagiará el contagio geográficamente", dijo el profesor Christakis.

Herramienta eficaz para contener la epidemia.

Al rastrear los movimientos de población en tiempo real, el modelo proporciona a los encargados de formular políticas y epidemiólogos una herramienta eficaz para limitar los efectos de una epidemia y salvar vidas, dijo el profesor Christakis. El uso de técnicas de análisis de datos permitirá contener las infecciones antes de que estalle una epidemia devastadora o estalle nuevamente. (fp)

Autor y fuente de información

Este texto corresponde a los requisitos de la literatura médica, las pautas médicas y los estudios actuales y ha sido revisado por médicos.

Dipl. Geogr. Fabian Peters

Hinchar:

  • Jayson S. Jia, Xin Lu, Yun Yuan, Ge Xu, Jianmin Jia, Nicholas A. Christakis: el flujo de población impulsa la distribución espacio-temporal de COVID-19 en China; en: Nature (publicado el 29 de abril de 2020), nature.com
  • Universidad de Yale: los investigadores diseñan un nuevo modelo para rastrear la propagación de COVID-19 (publicado el 29 de abril de 2020), news.yale.edu


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