Con un contagio cada 3.16 segundos se alcanzó el pico de la segunda ola de la covid-19
El Modelo de Contagios Generalizado desarrollado por investigadores de la UNTREF estableció que ya se alcanzó el máximo número de infectados a nivel nacional. Reducir la movilidad es clave para que bajen los casos diarios.
06-05-2021
Investigadores de la carrera de Ingeniería en Computación de la UNTREF desarrollaron un modelo matemático denominado Modelo de Contagios Generalizado (MCG) que permite analizar los datos de propagación de la covid-19 en Argentina y estimar cuándo se producen los picos de contagios en el país. De acuerdo al modelo, a nivel nacional se alcanzó el pico al producirse un contagio cada 3.16 segundos desde el comienzo de la segunda ola considerada a partir del 1 de marzo de 2021.
Según el modelo, de acuerdo a los datos de contagios informados hasta la fecha, en la Provincia de Buenos Aires el pico se produjo el día 30 de abril con un contagio cada 6.12 segundos, en CABA se registró el 1 de mayo al producirse un contagio cada 24.51 segundos y días atrás Córdoba llegó al máximo con un contagio cada 44.9 segundos.
Los investigadores de la UNTREF también toman en cuenta los datos de la movilidad en la población indicada por el desplazamiento registrado en los dispositivos celulares. Se observa que hubo un aumento de un 10 % de la movilidad respecto del registro en el mes de enero, lo que provocó la suba de contagios. Actualmente la movilidad es algo más de un 10 % mayor a la que se registró en el pico de la primera ola durante el mes de octubre. De acuerdo con el MCG, si las condiciones de movilidad se mantienen no se esperan grandes variaciones en el número de infectados diario.
“Nuestro indicador aumenta apenas centésimas de segundo por día. Un mayor aumento sólo se lograría con una mayor restricción de movilidad. Haber llegado al pico de contagios garantiza que no debería esperarse un aumento consecutivo de casos diarios, excepto que haya errores en el número registrado de infectados o aumente la movilidad”, indicaron los investigadores de Ingeniería en Computación.
El modelo, desarrollado por el Dr. Ing. Néstor R. Barraza, la Dra. Verónica Moreno y el Ing. Gabriel Pena, aporta el indicador Mean Time Between Infections (MTBI) que mide el promedio del tiempo que transcurre entre dos infecciones consecutivas en toda la población, correspondan o no al mismo individuo y pueden estar separadas en distancia. Este indicador se mide en unidad de tiempo y se obtiene de los datos de infectados.
Al comienzo de la epidemia, este indicador va disminuyendo su valor ya que las infecciones se producen cada vez más rápido y al alcanzarse el pico en la tasa de contagios (número de infecciones por día) asume un valor casi constante. Luego del pico comienza a aumentar su valor, ya que las infecciones se producen más esporádicamente. De lo que se desprende que predecir el mínimo de este indicador equivale a predecir el momento en que se produce el pico en la tasa de contagios de la población.
