Un grupo de investigadores de la Universitat Rovira i Virgili (URV) y de la Universidad de Zaragoza (UZ) ha elaborado un mapa del riesgo de propagación del coronavirus según el riesgo epidémico estimado en España, a nivel de municipios, derivados de un modelo de propagación de epidemias basado en la movilidad habitual (recurrente) entre municipios, de la población activa en España, según datos proporcionados por el Instituto Nacional de Estadística (INE). 

Consulta aquí el MAPA

La expansión del COVID-19 plantea muchos retos a nuestro sistema sanitario y social. Uno de ellos es el de poder predecir y cuantificar la emergencia de nuevos casos derivados de contagios comunitarios a escala nacional. Se entiende por contagio comunitario aquellas personas afectadas por el virus para las cuáles se desconoce la fuente de infección, es decir, sin historial de viajes recientes a zonas afectadas, ni vínculos directos con otros contagiados.

Una de las mayores dificultades con las que nos enfrentamos es la de la detección temprana de casos para su aislamiento y tratamiento médico. Este virus se caracteriza por un estado epidémico asintomático, o con síntomas leves o moderados, bastante largo, que puede llegar hasta los 14 días de acuerdo con los datos disponibles. El resultado de no tener una detección temprana influye de manera importante en la propagación de la epidemia, y como resultado dificulta en gran medida la implementación de medidas de control eficaces.

El modelo incorpora los datos epidemiológicos reportados hasta el momento para el COVID-19, y datos demográficos y de movilidad entre municipios en España. El modelo se puede trasladar perfectamente a otras localizaciones donde se dispongan de estos datos.

El mapa de riesgo que se genera con el modelo produce un indicador por término municipal de la fracción de la población que se estima que puede haber contraído la infección por contagio comunitario. Los términos municipales sombreados en gris corresponden a aquellos para los cuales no se dispone de datos.

Limitaciones:

- 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 predicción cambiaría sustancialmente si la movilidad sufre restricciones.

Ventajas:

- 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 implementadas en el modelo, permitiendo la evaluación de su eficacia en función de las zonas aisladas.