Un grupo de investigadores del Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI) de la Universidad de Zaragoza, de la Universidad Rovira i Virgili de Tarragona y de la Universidad de Indiana, en Bloomington (USA), ha demostrado que la propagación de una epidemia se ve afectada por la respuesta en el comportamiento de la pobla ción ante la enfermedad.
Los científicos han incorporado varios escenarios de cambios de conducta en los patrones de movilidad de la pobla ción durante el transcurso de una epidemia y los resultados de la investigación, coordinada por el doctor del BIFI Yamir Moreno, han sido publicados en 'Scientific Reports', la nueva revista de acceso libre de Nature.
Las conclusiones de este estudio podrían tener profundas implicaciones para la toma de decisiones en situaciones en la s que emerge una pandemia, como la de la gripe A el pasado 2010, ha informado la Universidad de Zaragoza.
Los resultados de la s simula ciones numéricas de modelos teóricos y de la s simula ciones realizadas con datos reales han demostrado que cuando los patrones de movilidad cambian y la pobla ción decide evitar los lugares con altos niveles de incidencia de la enfermedad, es posible que aumente la propagación de la misma y que se dificulte su contención o mitigación.
En la actualidad, la propagación de enfermedades infecciosas puede ser estudiada de manera matemática y computacional con un alto grado de realismo. Como resultado, los modelos epidemiológicos actuales incluyen en sus análisis aspectos tales como la heterogeneidad de la pobla ción, su estructura social y ciertos patrones de movilidad.
No obstante, hasta ahora se conocía poco sobre los efectos que puede tener el comportamiento humano en la propagación de estas enfermedades una vez que la pobla ción tiene conocimiento del avance de la epidemia.
En este sentido, existen determinados protocolos como aumentar la higiene personal o evitar la afluencia masiva a sitios públicos, que son, en muchos casos, resultado del esfuerzo de contención de la enfermedad por parte de la s instituciones y organismos públicos sanitarios.
Sin embargo, aquella s reacciones que tienen su origen en la propia iniciativa de la pobla ción y que surgen como resultado de la difusión de información sobre la enfermedad son muy difíciles de modela r. Esto se debe fundamentalmente a la dificultad que existe para cuantificar estos cambios y a la ausencia de datos relevantes.
En estos casos, la modela ción matemática y computacional representa una herramienta muy eficaz para explorar el impacto de estos cambios de comportamiento en la futura evolución de la epidemia. (EUROPA PRESS)
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