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Consulta en este mapa el riesgo de contagio de Coronavirus que hay en tu municipio

Un mapa de riesgo desarrollado por investigadores de dos universidades ubica las zonas con mayor peligro de contagio por coronavirus Covid-19. Y lo hace a nivel de municipios. Consulta el tuyo.

17/03/2020 16:57:43 | CdC | Archivado en:  Coronavirus.

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Esta investigación produce un indicador por término municipal de la fracción de la población que se estima que puede haber contraído la infección del SARS-COV-2 por contagio comunitario. Pincha en este mapa para ver la probabilidad de contagio de tu pueblo o ciudad:

Mapa de riesgo de infección por coronavirus a nivel municipal

Así es este modelo

El modelo que usan es una nueva versión de una familia de modelos epidemiológicos en tiempo discreto, que ha sido especialmente modificado para representar las dinámicas de transmisión de SARS-COV-2, el virus que causa la enfermedad COVID-19.

El modelo pretende estimar la tasa de riesgo de cada municipio de España, teniendo en cuenta: (I) La dinámica de trasmisión de SARS-COV-2, y (II) los patrones de movilidad recurrente en España, y (III) la demografía de la población española.

Transmisión del virus

Respecto a la trasmisión del virus, utilizamos un modelo compartimental, que quiere decir que se divide a la población según su estado epidemiológico en compartimentos, que son:

  • Susceptible: individuo que no ha contraído la enfermedad pero puede contraerla.
  • Expuesto: individuo que está infectado pero que está en fase de incubación y por tanto, todavía no es infeccioso.
  • Asintomático (o con síntomas leves): individuo que ya está infectado y es infeccioso pero que no muestra síntomas relevantes que sean fácilmente identificables.
  • Infectado: en nuestro modelo, un individuo infectado es infeccioso pero sí muestra síntomas fácilmente atribuibles a una infección COVID-19, lo que facilita su detección.
  • Hospitalizado: individuo que está infectado pero ha sido detectado y precisa de hospitalización. Este individuo ya no propaga la enfermedad porque se supone confinado en el hospital.
  • Recuperado: individuo que ya no es infeccioso y no puede contraer el mismo virus otra vez, sea porque se ha recuperado de la infección y ha desarrollado inmunidad, o bien porque ha fallecido.

Las transiciones entre compartimentos las regulan las probabilidades de trasmisión, recuperación, etc, que hemos derivado de los estudios de COVID-19 publicados hasta el momento.

Movilidad

Respecto la movilidad, hemos utilizado datos proporcionados por el Instituto Nacional de Estadística que recogen los viajes hechos por trabajo entre municipios y dentro de municipios. Este conjunto de datos reporta el flujo entre municipios (pero sólo aquellos flujos que cuenten con más de 10 viajes), para todos los municipios de España mayores de 100 habitantes. Nosotros incorporamos la movilidad al modelo porque consideramos que es fundamental para entender cómo se propaga una infección por el territorio. Nuestro modelo permite simular que resultados de riesgo se obtendrían en caso de imponer restricciones de movilidad globales o locales.

Demografía

Respecto a la demografía, hemos considerado esencial dividir la población del país en tres compartimentos: jóvenes (de 0 a 25 años), adultos (26 — 65) y mayores (>66). Las evidencias más recientes que se reportan respecto a COVID-19 es que afecta en diferente medida a cada uno de estos grupos. En nuestro modelo, las diferencias que establecemos entre estos tres grupos son, esencialmente que:

  • Los jóvenes y los mayores no se mueven por el territorio con la misma probabilidad que los adultos.
  • Los jóvenes tienen, con más probabilidad que el resto, infecciones donde solo se observa una fase asintomática (o con síntomas leves), y que por tanto, son más difíciles de detectar.
  • Las personas mayores precisan de hospitalización con mucha más probabilidad que los jóvenes o los adultos.

Limitaciones de este modelo

  • El modelo no predice la importación de casos internacionales.
  • El modelo asume los parámetros epidemiológicos reportados hasta el momento, pero que podrían ir variando en función de los estudios epidemiológicos.
  • El modelo asume que los datos de movilidad reportados por el INE no varían, es decir, la estimación cambiaría sustancialmente si la movilidad sufre restricciones.

Estas son las ventajas del mapa de probabilidades

  • El modelo permite alterar los parámetros epidemiológicos según sean reportados en próximos estudios epidemiológicos.
  • El modelo permite estudiar la influencia del periodo asintomático y su infectividad asociada.
  • En función de estos parámetros podemos estimar el mapa de riesgo de nuevos casos, anticipándonos a la propagación del virus por individuos asintomáticos.
  • Las restricciones de movilidad masiva (cuarentena) pueden ser fácilmente introducidas en el modelo, permitiendo la obtener nuevos valores de riesgo bajo esas medidas. Esto podría ser útil a las autoridades sanitarias, que podrían usar este modelo para testear la eficacia de restricciones de movilidad en la expansión del virus.

Autores

El modelo ha sido elaborado por los siguientes miembros.

  • Por parte de la Universitat Rovira i Virgili, Alex Arenas (investigador principal y coordinador), Sergio Gómez, Benjamin Steinegger y Joan Matamalas (investigador de Harvard Medical School).
  • Del lado de la Universidad de Zaragoza, se encuentran Jesús Gómez-Gardeñes (investigador principal), Clara Granell, David Soriano y Wesley Cota (investigador visitante de la Universidade Federal de Viçosa).

 

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