Un modelo prevé que se superará 90.000 infectados este fin de semana

Publicado: 28/03/2020
Para la Unión Europea, el mismo modelo estima un número de casos superior a las 300.000 personas infectadas
Un modelo matemático de investigadores de la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC) y del Hospital Germans Trias de Badalona (Barcelona) prevé que este fin de semana España llegue a superar los 90.000 casos de personas infectadas por el coronavirus. 

Para la Unión Europea, el mismo modelo estima un número de casos superior a las 300.000 personas infectadas y para Cataluña, se prevé llegar a los 19.000, también este fin de semana. 

Los datos oficiales del viernes 27 de marzo indican que España tiene 64.059 infectados, 14.263 en Cataluña; y la Unión Europea, unas 230.000 personas detectadas que han dado positivo en coronavirus. 

Este modelo matemático ha sido elaborado por un equipo de investigadores del grupo de Biología Computacional y Sistemas Complejos (BIOCOM-SC) de la UPC y del Centro de Medicina Comparativa y Bioimagen (CMCiB) del Instituto de Investigación Germans Trias i Pujol, perteneciente al hospital del mismo nombre, con el apoyo de la Caixa. 

En una entrevista concedida a EFE, Daniel López-Codina, uno de los investigadores del BIOCOM-SC de la UPC, ha considerado que "el pico" de casos está aún por llegar en España y que hacer predicciones a más de tres días vista es especular, porque "existen muchas variables" en esta pandemia. 

Entre otras, estos expertos indican en un informe sobre su modelo que la mortalidad en cada país puede ser diferente por diversidad de factores, como la distribución de edades de la población, la capacidad de la asistencia sanitaria y la tasa de diagnóstico, especialmente entre los casos asintomáticos y leves. 

"El modelo matemático con el que trabajamos describe el escenario a partir de datos reales", y lo que se ve por el momento es que la "velocidad de propagación" del coronavirus se ha ido mejorando en España aunque no está aún controlada, como sí parece que lo está en Italia, ha indicado. 

El experto ha explicado que los modelos matemáticos de sistemas complejos no son una bola de cristal y que lo que hacen es "ayudar a entender y a prever, pero no son totalmente deterministas". 

Otro de los retos importantes, una vez se consiga superar la epidemia, ha apuntado López-Codina, es cómo se vuelve a la normalidad tras superar la pandemia. 

"Este es un debate que han de hacer las autoridades, los expertos sanitarios y la sociedad", ha opinado el investigador, que propone "un proceso de retorno progresivo", como se está haciendo en China, para evitar nuevos brotes de la enfermedad. 

A su juicio, "China nos está ofreciendo muchas lecciones" sobre cómo gestionar el tiempo post coronavirus y también cómo se ha evitado que se extendiera a otras provincias, en las que se han dado casos pero que no han llegado a los 2.000, y nada comparado con el epicentro, la provincia de Hubei. 

El informe que elaboran cada día estos expertos se hace llegar al directorio general Digital Excellence and Science Infrastructure de la Comisión Europea, dirigido por Thomas Skordas. 

En este grupo de trabajo se integran también investigadores del European Centre for Disease Prevention and Control, del Joint Research Centre, y del Imperial College London. 

El objetivo de estos investigadores es proporcionar una imagen completa de la situación de la pandemia del COVID-19 en los países europeos y poder prever la situación en los días inmediatos, sin interpretar las causas de la evolución de los casos. 

López-Codina ha apuntado que, para tener una visión de conjunto de la pandemia, se están empezando a estudiar datos de Estados Unidos, Brasil y Sudáfrica con su modelo matemático. 

Este investigador ha alertado de que el COVID-19 nos ha de servir para recordar que existen otras enfermedades infecciosas que causan epidemias, como la tuberculosis, con un millón y medio de muertes al año en todo el mundo, o el sarampión, que causó en 2018 más de 140.000 muertos y está teniendo efectos catastróficos en países como la República Democrática del Congo, con 334.000 casos y 6.326 muertos entre 2019 y febrero de este año. 

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