Desarrollaron un mapa epidemiológico de Bariloche

(Carolina Vespasiano- Agencia CTyS-UNLaM). – En Bariloche, científicos de CONICET, la Universidad Nacional del Comahue (UNCo), la Universidad Nacional de Río Negro (UNRN) y de la Comisión Nacional de Energía Atómica (CNEA), construyeron un sistema de información que refleja el día a día de la epidemia y permite realizar proyecciones estadísticas en función de las características de la ciudad andina.

Se trata de una batería de herramientas que, por un lado y de forma pública, dan cuenta de la cantidad de casos positivos, recuperados, activos y de muertes por Covid-19, de la tasa de recuperación de la enfermedad, del tiempo de duplicación de contagios locales y de otros cálculos que permiten detectar la presencia de brotes nuevos con mayor sensibilidad.

Por otro lado, permite a los decisores y sanitaristas conocer la dinámica de los contagios, a partir de modelos matemáticos que dan un pantallazo de los vínculos sociales, su complejidad y su alcance.

“Nos dimos cuenta de que, para tener un buen diagnóstico respecto de lo que iba a pasar, era necesario tener información sobre características socioeconómicas y demográficas de nuestra sociedad”, explicó a Agencia CTyS-UNLaM el físico e investigador de CONICET, Marcelo Kuperman, quien tiene una extensa trayectoria en el diseño de modelos matemáticos para escenarios críticos como el actual.

Con estos datos, actualizados diariamente y presentados en mapas, el Comité Operativo de Emergencia (COE) y las autoridades municipales de Bariloche pueden evaluar la eficacia de las medidas tomadas, diseñar estrategias de aislamiento diferenciado que contengan la propagación en las zonas de mayor riesgo epidemiológico, y hacer un uso eficiente de los test y recursos disponibles.

Unir las piezas del rompecabezas

Ningún contexto puso tanto a prueba las teorías, los modos de hacer y de cooperar como la pandemia de Covid-19. En el caso de Bariloche, la creación del mapa de riesgo excedió la Física o la Matemática: el equipo se nutre de expertos de la ciencia política, las ciencias sociales, epidemiólogos y profesionales de la salud.

“Hay un cambio de roles de muchos de los que estamos trabajando acá. Por un lado, los médicos se transforman en investigadores, y los investigadores se transforman en servidores públicos”, reflexionó el experto.

Para crear el mapa, en primer lugar aparece la labor “detectivesca” de los médicos, que no solo realizan el testeo de los pacientes y el seguimiento de su evolución, sino que, mediante cuestionarios, arman la red de eventuales contactos sociales que pudo haber tenido cada paciente antes de saberse positivo para Covid-19.

Esa información se vuelca a una base de datos anonimizada y da pie a los físicos, que trazan y caracterizan las redes sociales de los pacientes testeados. Es decir, que modelan cómo es esa red de vínculos –su dimensión y cantidad estimada de conexiones- en la que, eventualmente, se encontrarían los próximos brotes de virus.

Así, identificaron una gran “red social”, compuesta por pequeñas “comunidades” o subgrupos de individuos que tienen más conexiones entre sí que con el resto de la red. En función de los datos recabados, se pudo conocer qué comunidades respondían a vínculos laborales, familiares, de visitas o comunitarios, lo cual permitió “tener un muestreo más fidedigno de la circulación del virus”, sin descuidar la privacidad de los individuos.

En lo que respecta a la dispersión del virus en Bariloche, el experto comentó: “Por un lado tenemos una población pequeña. Por otro lado, si bien hay circulación comunitaria, la dinámica de la infección es en forma de brotes esporádicos relativamente aislados”.

La importancia de las estadísticas

Además del aporte de los profesionales de salud, el equipo de CNEA recibió la colaboración de geógrafos para cruzar los datos de circulación del virus y la modelización de las redes sociales con las características poblacionales de Bariloche, y así llegar a diseñar el mapa de riesgo epidemiológico.

“Ese mapa –subrayó Kuperman- contiene información acerca de la infraestructura en cada uno de los barrios, el grado de hacinamiento, la edad media de la población y la densidad poblacional. Con esos datos, trazamos un índice de riesgo”.

Así se determinó que los espacios de mayor atención son los barrios populares y el centro de la ciudad, que contiene a la mayor cantidad de población de tercera edad y presenta una gran cantidad de edificios, en los que las distancias se reducen.

En relación al trabajo con el sector sanitario y gubernamental, el físico advirtió que la provincia carece de estadísticas que contribuyan al desarrollo de políticas públicas asertivas. “El valor que tiene el acceso a los datos para la gente que toma decisiones es algo que surgió con el coronavirus y espero que se quede”, destacó.  

Un lenguaje común

Kuperman es un investigador acostumbrado al diálogo con otras disciplinas y sectores. Esta es, según él mismo indica, la estrategia para que un modelo matemático tenga sentido en la vida cotidiana.

“La física siempre parte de simplificaciones para poder detectar cuales son los elementos esenciales que permiten reproducir un comportamiento real. Es en la búsqueda de la mínima información necesaria donde tenemos que dialogar con otra disciplina para que el modelo tenga sentido y sea manejable. Ahí está el desafío”, expresó el experto.

En relación con la pandemia y el diálogo de saberes, ejemplificó: “Yo puedo proponer una política de confinamiento, y eso matemáticamente puede funcionar bien, pero si no entiendo que hay gente con necesidades que matemáticamente son muy difíciles de modelar, no sirve para nada”.

A partir de esta experiencia reciente, de transferencia inmediata del conocimiento a la sociedad, Kuperman valoró  la posibilidad de aportar herramientas para el sistema sanitario, y ponderó la importancia de aceitar esos vínculos para responder a esta y otras problemáticas sociales vigentes.  

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