Un equipo de físicos y de geógrafos de la Universidad de Santiago de Compostela ha creado un descriptor matemático que permite identificar los territorios más susceptibles de sufrir brotes pandémicos y estimar el impacto de las diferentes restricciones de movilidad.

Sobre esta base se asienta el primer mapa de riesgo español ante pandemias, con el que los científicos han medido la vulnerabilidad de cada localidad de España durante la segunda ola de la pandemia de Covid-19.

El estudio pone de manifiesto que un aislamiento por grupos de edad sería más efectivo que el confinamiento territorial por municipal. Así, dentro de las combinaciones favorables, han observado que aislar por completo al grupo de población de 0 a 19 años, y a los de más edad (de 70 años en adelante) y más vulnerables, provocaría una reducción global del impacto de la pandemia, con mejor resultado que si se aisla un municipio entero.

Los científicos Alejandro Carballosa, Pablo Boullosa, Adrián Garea, Jorge Mira y Alberto Pérez Muñuzuri, de la Facultad de Física; y José Balsa Barreiro y Ángel Miramontes, de la Facultad de Xeografía e Historia, han publicado sus resultados en la revista Chaos.

Entre otras aportaciones, el trabajo también permite detectar qué zonas geográficas son más vulnerables ante las pandemias, y podrían requerir refuerzo de apoyo médico.

Los investigadores analizaron la incidencia del virus en combinación con los flujos de movilidad durante la segunda ola de la pandemia de Covid (del 1 de agosto al 30 de noviembre de 2020) y consideraron varios escenarios de confinamiento y contención para control de la propagación del virus.

«Las simulaciones realizadas sugieren que el confinamiento de las personas económicamente inactivas puede generar una reducción significativa del riesgo», han señalado estos científicos, que han apuntado que el resultado de esta medida sería el equivalente al del confinamiento total de la población.

MODELO ‘MULTICAPA’

Para su investigación, recrearon el mapa de población de España a nivel municipal y estudiaron los datos de incidencia de la Covid-19, ajustando su modelo matemático a las curvas de infectados de cada municipio. Uniendo esos datos con los flujos de movimientos intermunicipales, simularon la evolución de la pandemia a lo largo del Estado, contemplando varios escenarios posibles.

Asimismo, analizaron las mejores estrategias para el control de la pandemia, considerando tanto confinamientos a nivel territorial como por grupos de edad.

Se trata de un modelo ‘multicapa’ que, además de abordar los datos específicos de la pandemia, permite añadir características especiales de la geografía de un lugar, como red de carreteras, comunicaciones y movilidad poblacional, así como estratificación por edades.

El estudio se ha desarrollado en el marco del proyecto Predico sobre modelos de predicción dinámica sobre escenarios de afectación por Covid-19 a corto y medio plazo, que ha recibido financiación por parte del Instituto de Salud Carlos III.