¿Se puede anticipar cómo será el comportamiento del SARS-CoV-2 en aglomerados urbanos densamente poblados? Para responder esta pregunta investigadores diseñaron un modelo virtual para simular la propagación del COVID-19 en el asentamiento de refugiados de Cox’s Bazar, en Bangladesh, el más grande del mundo.
Los investigadores crearon un modelo que simula los movimientos e interacciones de cada individuo en el asentamiento, para eso tuvieron en cuenta datos sobre las estructuras familiares y los características demográficos del lugar, para comprender cómo el COVID-19 podría propagarse bajo diversas estrategias de intervención.
Al analizar las interacciones de más de 900.000 refugiados rohingya (una comunidad musulmana emigrada de Myanmar), determinaron que el uso de barbijos, incluso cuando se usan máscaras de algodón reutilizables, es muy eficaz para frenar la propagación del COVID-19, según publican en la revista PLoS Computational Biology.
La investigación, que fue un trabajo conjunto de científicos de datos de la Universidad de Durham, en Reino Unido, y el Global Pulse de Naciones Unidas (UNGP), estableció que el manejo de los casos positivos en los centros de aislamiento tiene escasa repercusión en la propagación del COVID-19 en comparación con el aislamiento domiciliario de las personas con síntomas leves, debido principalmente a la densidad de población excepcionalmente alta en el asentamiento y a que muchas instalaciones son comunales, lo que supone un mayor riesgo de transmisión del coronavirus.
Otro dato relevante se relaciona con la apertura de escuelas, los resultados de la simulación indicaron que la reapertura de los centros de aprendizaje podría conducir a una mayor tasa de infección en el asentamiento de refugiados, donde el distanciamiento social es casi imposible. Esto llevó a los investigadores a explorar varias estrategias de mitigación.
El profesor Frank Krauss, de la Universidad de Durham, apuntó que “este proyecto partió de cero y en pocos meses teníamos una simulación COVID altamente competitiva para el Reino Unido, todo ello mientras colaboraban con organismos internacionales para aplicarlo a un entorno completamente nuevo. Esto es nada menos que un logro realmente excelente”.
El estudio adaptó el modelo epidémico de JUNE ( basado en datos sobre geografía, demografía, comorbilidades, infraestructura física y otros parámetros obtenidos de observaciones del mundo real y literatura científica previa) al entorno del asentamiento. El equipo adoptó un enfoque basado en escenarios que se centró en simular la eficacia relativa de las intervenciones mencionadas en el asentamiento. El marco de modelización de código abierto JUNE ha sido desarrollado por los investigadores durante la pandemia y se aplicó originalmente para simular la propagación del COVID-19 en Inglaterra.
Los datos usados para el modelo epidémico surgieron de información obtenida a través de datos de la Agencia de la ONU para los Refugiados (ACNUR). Se recabó información sobre la geografía, la demografía, las comorbilidades, la infraestructura física y otros parámetros obtenidos a partir de observaciones en el mundo real.
La modelización siguió un proceso de tres pasos:
- la construcción de un “gemelo digital” del asentamiento de refugiados de Cox’s Bazar
- simulación de los posibles patrones de movimiento e interacción entre los residentes
- la aplicación de intervenciones operativas para simular los efectos en la propagación de COVID-19 en el asentamiento
Se incluyeron en el modelo individuos virtuales con diferentes atributos demográficos que reflejaban las estadísticas del mundo real. Los investigadores diseñaron un motor de simulación que capturaba los patrones de movimiento e interacción de las personas en el modelo.
Tras los resultados del estudio, se puso en marcha una estrategia de uso de barbijos, que incluía la fabricación de las mismas, y campañas de comunicación y compromiso para aumentar el uso correcto de las mismas, ya que el modelo mostraba cómo esto podía reducir significativamente la propagación del COVID-19 a lo largo del tiempo.
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