Espacios “supercontagiosos”, una teoría de por qué es mejor limitar la capacidad que confinar

Nueve meses después, las autoridades sanitarias europeas siguen sin resolverse por las numerosas interrogantes que plantea el coronavirus. Dos aspectos críticos en la vida post confinamiento aún generan tanta incertidumbre como certeza: Dónde estamos infectados y me gusta nos infectamos. La primera pregunta es fundamental, ya que la mayor parte Las medidas preventivas giran en torno a esto, incluyendo los nuevos bloques impuestos por el gobierno.

Es bien. ¿Qué sabemos?

Las certezas. En España, Senderos de salud brotes conocidos (hasta 50%) para “reuniones familiares y sociales”. Es aquí, en reuniones privadas en los hogares, donde varios políticos se han acentuado durante la segunda ola. Sabemos que la información está incompleta: los brotes “familiares” son más fáciles de rastrear que otros (transporte público, restaurantes), y tendemos a rastrear más infecciones individuales que colectivas. La foto está confusa.

Metodología. También forma parte de la comunidad científica. Se desarrolla en Este artículo de Nature, el epidemiólogo Marc Lipsitch, uno de los más reconocidos internacionalmente. La investigación hasta ahora plantea dos problemas. Aquellos enfocados en estudios de casos (brotes en hogares u oficinas) tienen muestras pequeño y analizar a las personas que tuvieron contacto cercano, lo que dificulta la comprensión de los factores que explican la ocurrencia o no de un brote.

La trazabilidad es limitada, ya que alcanza solo un pequeño porcentaje del total de transmisiones. Y experimentos aleatorios, en este contexto, Son difíciles diseñar y ejecutar. ¿Conocer los patrones generales de contagio es una tarea imposible?

Un modelo. Un estudio El preliminar publicado esta semana por Nature intenta resolver los problemas anteriores utilizando un modelo matemático. Elaborado por investigadores de la Universidad de Stanford y la Universidad de Northwestern, se basa en los patrones de movilidad de más de 98 millones de estadounidenses (obtenidos de sus datos móviles) para identificar puntos de encuentro y su correspondiente probabilidad de contagio. A partir de aquí, los autores proponen un contrafactual.

¿Y si nada hubiera cerrado en marzo?

Los resultados. Se trata de una simulación útil porque a partir de ella se pueden imponer diferentes restricciones, tanto de escala (capacidad, reducción parcial de la movilidad) como de tiempo (cuándo se aplican las restricciones y cuánto duran) y vislumbrar su efectividad. En total, si Chicago, la ciudad de la muestra, hubiera reducido su movilidad en solo un 25% en comparación con lo que hizo en marzo, las infecciones se habrían triplicado; y si no lo hubiera reducido en absoluto, lo habrían aumentado seis veces.

Parece claro que limitar nuestra movilidad es fundamental. ¿Pero dónde exactamente? Aquí es donde la tesis se vuelve sugerente:

• La mayoría de las transmisiones simuladas tuvieron lugar en una “pequeña fracción” de espacios “supercontagiosos”. En cifras: el 10% de los sitios analizados causaron el 85% de los casos.
• Frente a ellos se encuentran los “restaurantes de servicio completo”, gimnasios, cafeterías, hoteles y moteles y espacios culto. A partir de aquí, el riesgo disminuye.
• Una limitación de capacidad del 20% en espacios de “supercontagio” reduciría el contagio hasta en un 80%, reduciendo Tan sólo 42% de sus visitas (durante las horas pico).
• Partiendo de un encierro estricto, el modelo predice que una reapertura de máximos (sin limitaciones) podría incrementar el número de contagios en Chicago hasta en 600.000 en tan solo un mes.

¿Que significa? El trabajo es claro en sus conclusiones. Por un lado, el problema radica no solo en la “vida familiar” y privada, sino también en dos puntos de socialización muy habituales donde pasamos mucho tiempo en lugares concurridos (restaurantes, gimnasios, bares). Por otro lado, la mejor forma de afrontar el problema … es no cerrar. No volver a las limitaciones máximas y generales de movilidad. Pero interviniendo en estos espacios de “super contagio”.

Un aspecto original del estudio es su propuesta de limitar, más que cerrar, la afluencia de personas a determinados “puntos de interés”. En el caso de un restaurante, plantea una lógica interesante: un 20% de capacidad reduce solo el 46% de visitantes, limitando las infecciones al 80%, porque el volumen de visitas es flexible. En otras palabras, la limitación de la capacidad es perjudicial solo en las horas pico, no en el valle. En sus palabras:

Se puede conseguir una reducción desproporcionadamente alta de infecciones con una pequeña reducción de visitas (…) Limitar la capacidad máxima es una forma de aprovechar la densidad variable de visitas en cada punto de interés, reduciendo las visitas en horas punta. riesgo y densidad, pero permitiendo que su número permanezca sin cambios durante períodos de menor riesgo. Estos resultados sugieren que intervenciones precisas, como la reducción de capacidad, son más efectivas que otras medidas más generales, produciendo un menor costo económico.

¿Donde no? También es interesante notar qué espacios y “puntos de interés” el modelo considera menos riesgosos y, por tanto, más susceptibles de operar con normalidad. Los revendedores, electrodomésticos, farmacias, gasolineras, talleres, tiendas de informática, deportes o juguetes, entre otros más generales, presentan bajo riesgo. ¿Por qué? Son lo suficientemente espaciosos o dedicamos muy poco tiempo a ellos (o la suma de ambos).

Poblaciones vulnerables. Los amplios datos recopilados por los investigadores nos permiten sacar otras conclusiones. ¿OMS ¿Tiene un mayor riesgo de infectarse? Estas personas de comunidades y barrios vulnerables. Quiero decir, pobre. ¿Por qué? Primero porque sus trabajos tienden a ser – estar esencial Y ellos no pueden hazlo a distancia, aumentando tu movilidad; y segundo, porque sus “puntos de interés”, donde se ubican, representan un mayor riesgo de transmisión.

Además de sus bares o cafés más pequeños (por lo que es más fácil llenarse de gente), sus supermercados reciben un 59% más de visitantes por hora, visitantes que también pasan un 17% más de tiempo en interiores. en comparación con los compradores de los barrios ricos. Esto, entre muchos otros factores, ayudaría a explicar la mayor incidencia del virus en los barrios pobres de Madrid durante la segunda ola.

Discapacidades, virtudes. El estudio es imperfecto. Extrae una inferencia de los datos de movilidad, no incluye todos los “puntos de interés” y no tiene una muestra confiable de vecindarios y patrones de movimiento. Pero ilumina ciertas sombras (de dónde lo estamos obteniendo, además de casa) y ciertas medidas (reducir la capacidad es útil, lo que, entre otros factores, también ayuda a comprender disminución Madrid).

Sobre todo, sirve de munición para quienes se oponen a los nuevos confinamientos de hogares: los contagios pueden ser limitados (y muchos) sin frenar la economía. España, voluntaria o involuntariamente, parece haber elegido este camino en esta segunda ola. Veamos si funciona.

Imagen: Jorge Franganillo