Recientemente se hizo público que la Universidad de Stanford creó un modelo informático para predecir la propagación del Covid-19 en 10 ciudades de Estados Unidos. El proyecto sugiere que la mayoría de las contagios ocurren en lugares cerrados, pero también los patrones de movilidad de las personas, impulsar mayores tasas de infección entre poblaciones minoritarias y de bajos ingresos.
Entre los puntos interesantes que reveló este modelo, es que para determinar el riesgo de contraer la Covid-19, se analizaron tres factores: a dónde va la gente durante el día, qué tiempo permanece en el lugar que visita y cuántas personas están ahí, en ese mismo momento.
Cada uno de los resultados obtenidos se combinaron con datos demográficos, estimaciones epidemiológicas e información sobre la ubicación de teléfonos móviles anónimos. Para lograr este objetivo, utilizaron información de estos dispositivos, para saber cómo se movían 98 millones de estadounidenses cada día, durante la primavera pasada.
Stanford researchers, including our own Prof. @davidgrusky, create a model to predict COVID-19 spread. Read the article in @nature, and watch a good summary from @Stanford below.https://t.co/abC9gqWhSJhttps://t.co/agFbBDgvES
— Stanford Sociology (@StanfordSoc) November 11, 2020
“Parece confirmar que la mayoría de las transmisiones de Covid-19 se producen en sitios superdifusores, como restaurantes de servicio completo, gimnasios y cafeterías, donde las personas permanecen en lugares cercanos durante períodos prolongados“, advierte un texto publicado en dicha universidad.
Te puede interesar: Vacuna de Pfizer tendría 90% de eficacia contra COVID-19
Covid-19 y desigualdad social
De acuerdo con David Grusky, uno de los coautores del estudio, la capacidad de predecir los contagios de Covid-19 es sumamente valiosa al proporcionar conocimientos nuevos e útiles sobre los factores que subyacen a los desproporcionados índices de infección de las minorías y las personas de bajos recursos económicos.
“En el pasado, se ha asumido que estas disparidades se deben a condiciones preexistentes y al acceso desigual a la atención de la salud, mientras que nuestro modelo sugiere que las pautas de movilidad también ayudan a impulsar estos riesgos desproporcionados”, subrayó para la publicación Nature.
Te puede interesar: Pandemia por COVID-19 podría convertirse en una crisis alimentaria
El hecho quedó demostrado por los investigadores, al presentar que las personas pertenecientes a minorías y de bajos ingresos abandonan sus hogares con mayor frecuencia porque sus trabajos así lo requieren.
A diferencia de las personas pudientes o de clase media que pueden realizar su trabajo desde casa y pedir sus productos a domicilio, este grupo es más vulnerable a la Covid-19, por compran en establecimientos más pequeños y concurridos.
Los investigadores detrás de este estudio destacaron que su modelo informático puede ser utilizado como herramienta para que las autoridades puedan adoptar las medidas adecuadas de prevención contra la Covid-19.
