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CORONAVIRUS

Un estudio de la UA prevé que el número de contagiados de coronavirus seguirá en aumento hasta Semana Santa

El Instituto de Economía Internacional utiliza modelos matemáticos para predecir la evolución de la epidemia

El número de infectados por el coronavirus en España seguirá creciendo prácticamente durante otras dos semanas, aunque a un ritmo cada vez menorantes de frenarse casi por completo, como ha ocurrido en China. Una evolución que situará la cifra total de contagiados en el país por encima de los 100.000, prácticamente el doble de los diagnosticados hasta la fecha, según el modelo matemático desarrollado por un equipo de investigadores del Instituto de Economía Internacional de la Universidad de Alicante, basándose en la evolución que la epidemia ha seguido hasta el momento en el país asiático y en Italia.

Se trata de una de las iniciativas que el campus alicantino ha presentado para colaborar con la Conselleria de Innovación y la plataforma internacional IN-PART en la lucha contra la epidemia, tras el llamamiento realizado desde la Generalitat a todas las universidades de la autonomía para conocer qué herramientas e investigaciones de las que se desarrollan en sus instalaciones podrían ser de utilidad en estos momentos.

El proyecto del Instituto de Economía Internacional lo que intenta es «ofrecer a las administraciones una previsión de cómo evolucionará la epidemia, de cuál será el calendario, por así decirlo, para que, por ejemplo, puedan ir preparando las medidas que habrá que adoptar tras el fin del confinamiento y puedan adelantarse», explica la catedrática de Economía Aplicada Paloma Taltavull, que lidera la investigación.

Para ello, lo que han hecho es aplicar los modelos econométricos que se utilizan para predecir la evolución del PIB o del precio de la vivienda a los datos que se conocen sobre el coronavirus. «Son modelos que funcionan muy bien en el corto plazo», asegura la investigadora, que señala, además, que se pueden ir perfilando constantemente, a medida que se conocen nuevas cifras.

Patrones similares

En este caso, los investigadores lo que hicieron fue comparar la evolución de los contagios en China, Italia y España para ver si seguían un patrón similar y observaron que en las primeras fases de la epidemia todos los países se habían comportado de una forma parecida, por lo que aplicaron algoritmos para predecir el comportamiento futuro de aquellos que iban más retrasados en la expansión del coronavirus, en este caso, España. Para hacer esta predicción, se tomó como día cero de sus cálculos el día que en que cada Gobierno decretó el confinamiento de la población.

Esto no quiere decir que no haya también algunas diferencias. Por ejemplo, en el caso español el ritmo de crecimiento de los contagios pasó del 40% al 20% diario casi de inmediato, en cuanto se decretó el estado de alarma, mientras que en China costó seis días alcanzar esta reducción, lo que, según Taltavull, indica la mayor extensión del número de infectados que había en el país asiático en ese momento.

De cara al futuro, el modelo indica que, con la información disponible el pasado miércoles, cuando se realizaron los cálculos, el crecimiento del número de infecciones seguirá unos días más en cifras que rondan el 20%, para caer progresivamente hasta cerca del 0% -es decir, hasta que la cifra de nuevos infectados sea muy baja o insignificante, como ocurre ahora en China- entre los días 28 y 30 a partir de la adopción de las medidas de aislamiento. En otras palabras, que será entre los días 8 y 10 de abril -entre el Miércoles y el Viernes Santo- cuando se llegue a la contención de la epidemia.

Levantar el aislamiento

Taltavull recuerda que esta «retrocesión del contagio se produce en aislamiento», por lo que, si se levanta esta medida, seguramente podría haber algún pequeño rebrote. «Nuestra estimación dice que repunta un poco en China, así que no hay que pensar en que podamos salir libremente durante algún tiempo más del señalado», apunta la investigadora de la Universidad de Alicante.

Con estos condicionantes, y si las proyecciones de los autores de la investigación no fallan, el número total de infectados en España se situaría algo por encima de los 100.000 casos, para la fecha en que se pueda dar por controlada la epidemia. El estudio no entra a analizar cuántos de los infectados presentarán síntomas graves ni tampoco la cifra de posibles fallecidos por la enfermedad.

En cuanto a la polémica sobre si se esperó demasiado para aislar a la población, Taltavull se muestra tajante: «Creo que es una irresponsabilidad acusar a los gobiernos de haber tomado una decisión de confinamiento tarde. No había suficientes evidencias sobre la evolución de la enfermedad en España antes. No se conoce bien el patrón de contagio, que los médicos cifran entre 5 y 14 días», insiste la investigadora.

El modelo desarrollado se ha incluido entre las propuestas que la Universidad de Alicante ha remitido a la Conselleria de Innovación para buscar nuevas herramientas con las que luchar contra la epidemia o atenuar sus efectos. Una iniciativa que también busca cómo acelerar la recuperación, una vez controlada la enfermedad.

Un mapa para medir la eficacia del confinamiento

El Instituto de Economía Internacional de la UA ha presentado a la Generaliltat un segundo proyecto que pretende utilizar los algoritmos desarrollados por el catedrático José Manuel Casado-Díaz y el investigador Lucas Martínez-Bernabéu para comprobar si se está cumpliendo el aislamiento. Los académicos alicantinos desarrollaron inicialmente su modelo para delimitar qué áreas funcionan en la práctica como un único mercado de trabajo local, como ocurre, por ejemplo, con el entorno metropolitano de Alicante, a través de los desplazamientos diarios que se producen. Ahora, ese mismo modelo podría aplicarse a los datos que la Generalitat pretende obtener sobre los movimientos de los ciudadanos a través de la señal de sus teléfonos móviles -una iniciativa que lidera Nuria Oliver- para determinar si se está cumpliendo o no el confinamiento y cómo son los movimientos dentro de cada área. «Lo que hacemos es simplificar la interpretación de los datos para que su análisis resulte más sencillo», apunta Casado-Díaz. La iniciativa depende de que el Consell facilite los datos.

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