La sobrecarga de sus sistemas públicos de salud y la
importancia del distanciamiento social.
Xalapa, Ver; 14 de abril de 2020
En
los últimos meses, la pandemia causada por un nuevo coronavirus se ha extendido
rápidamente por todo el mundo debido a su rápida tasa de contagio. Una de las
principales causas de la propagación de la enfermedad relacionada con este
coronavirus, COVID-19, es el movimiento de personas entre ciudades, donde los
aeropuertos parecen jugar un papel central. Para aquellos países con grandes
territorios, como es el caso de México, no solo los vuelos internacionales son
motivo de atención, sino también los nacionales, ya que a través del tránsito de personas entre los
aeropuertos podría facilitarse la dispersión de personas con el virus.
Basados
en la movilidad aérea entre ciudades mexicanas, un grupo multidisciplinario de
científicos mexicanos (del Instituto de Ecología AC; INECOL)) y brasileños (de
la Universidad Federal de Ouro Preto (UFOP, Brasil) desarrollaron un nuevo modelo epidemiológico
que intenta predecir la vulnerabilidad de las 50 ciudades mexicanas con mayor
movilidad aeroportuaria ante el COVID-19. En su trabajo*, los científicos
muestran que las ciudades más vulnerables al COVID-19 no cuentan con un mayor
número de camas de hospitalización ni de unidades de terapia intensiva en su
sistema público de salud para enfrentar la pandemia. La experiencia de los
acontecimientos en diferentes partes del mundo es que se requieren 24.5 camas
de hospitalización y 2.6 camas de terapia intensiva por cada 10,000 habitantes
durante el pico de la epidemia. Todas las ciudades estudiadas cuentan con menos
de 1.8 camas de terapia intensiva por cada 10,000 habitantes en el sistema
público de salud. En un escenario en el que no se consideró ningún tipo de
distanciamiento social, todas las ciudades estudiadas mostraron sobrecargar su
sistema de terapia intensiva en un máximo 100 días después de sus primeros
casos confirmados de COVID-19. De manera alarmante, se identificaron siete
ciudades que sobrecargarían su sistema público de terapia intensiva en menos de
un mes, explicó el Dr. Wesley Dáttilo, líder de este estudio e Investigador
Titular del Instituto de Ecología, A.C. (INECOL), un Centro Público de
Investigación del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT).
A pesar de que los resultados de este trabajo parecen
preocupantes, los científicos modelaron diferentes escenarios de
distanciamiento social para probar su potencial efecto en el número de personas
infectadas a lo largo del tiempo. De forma interesante, el estudio mostró que
si el distanciamiento social lleva a una disminución de 45% de la tasa de
contagio a través de las medidas de aislamiento y sana distancia (entre otros
factores), el número total de personas infectadas podría disminuir en un 77%,
frenando el crecimiento acelerado de contagios en un corto período de tiempo.
Así, a pesar de las limitaciones intrínsecas de todo modelo matemático, los
científicos aseguran que sus resultados brindan información útil para
establecer políticas y acciones de salud en búsqueda de la mitigación de esta
pandemia en México.
*El estudio:
“COVID-19
most vulnerable Mexican cities lack the public health infrastructure to face
the pandemic: a new temporally-explicit model”. Disponible en
medRxiv: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.04.10.20061192v1
Los autores:
Wesley
Dáttilo, Roger Guevara, Ian MacGregor-Fors (Instituto de
Ecología, A.C., México).
Alcides
Castro e Silva, Sérvio Pontes Ribeiro (Universidade
Federal de Ouro Preto, Brasil).
Para obtener
más información sobre el estudio, por favor de contactar a:
Dr. Wesley
Dáttilo
Instituto de
Ecología A.C.
Correo:
wesley.dattilo@inecol.mx
Teléfono: +52
(228) 842 18 00. Ext. 4123
Sitio
personal: www.wesleydattilo.org
Red de transporte aéreo de México utilizado
por los científicos para predecir la vulnerabilidad de las ciudades ante el COVID-19.
Aeropuerto
Internacional de la Ciudad de México, uno de los más
importantes en el país y potencial eje de dispersión de COVID-19 en México.
(Foto: ProtoplasmaKid / Wikimedia Commons / CC-BY-SA 4.0).
