La mejor herramienta de prevención contra el Covid-19 no pasa por las cuarentenas masivas. Tampoco por detectar y aislar a las personas que funcionan como «súpercontagiadoras». Pasa por identificar los sitios «súpercontagiadores». Es decir, los lugares donde el virus goza de mayores facilidades para golpearnos, para de ese modo reducir los riesgos, según surge de un nuevo estudio publicado en Nature, basado en el análisis de los movimientos de 98 millones de estadounidenses, durante dos meses, en las diez áreas metropolitanas más grandes de ese país.
Los analistas de las universidades de Stanford y Northwestern concluyeron que una de las premisas esenciales pasa por reducir los porcentajes de ocupación en esos sitios «súpercontagiadores» -entre otros, bares, restaurantes, templos religiosos, supermercados, gimnasios, almacenes y otros locales-, ya sea ampliando sus horarios de atención al público o sumando medidas de prevención, como más ventilación y circulación.
Con esas premisas, los gobernantes, pero también los ciudadanos podrían utilizar los datos disponibles sobre «movilidad y gastronomía», por ejemplo, para reducir riesgos sin reducir su movilidad. La información más reciente que difundió Google sobre la Argentina que cotejó LA NACION muestra, por ejemplo, que los sábados, a las 21, es el momento de mayor concurrencia a los restaurantes en el país. ¿A los bares? Mismo día, pero a las 11. ¿Supermercados y farmacias? También los sábados, a las 11. ¿Y los días con menos concurrencia? Martes a las 22, lunes a las 20 y lunes a las 8 y 9, respectivamente.
Los investigadores de Estados Unidos también confirmaron una hipótesis ya imperante: que las personas con menos recursos son quienes más se contagian. Pero lo corroboraron desde otra perspectiva. Mientras que las personas con mayor poder adquisitivo pueden ir una vez al mes a un hipermercado más espacioso, quienes viven de lo que ganan cada día también deben acudir, cada día, a algún pequeño almacén de su barrio para comprar su comida diaria, donde es más probable que se crucen con otras personas en la misma situación.
¿Parece mucho? «Los datos evidenciaron que el local promedio al cual van los individuos de bajos ingresos registraron un 59% más de visitantes por metro cuadrado y que esos individuos permanecieron un 17% más que el promedio general», plantearon los analistas liderados por Serina Chang, de la Universidad de Stanford. ¿Título del estudio? «Modelos de redes de movilidad del Covid-19 explican las inequidades y aportan a la reapertura».
La clave pasa, pues, por llegar a un buen punto de equilibrio. «Reducir la ocupación máxima de un local reduce sustancialmente el riesgo sin reducir drásticamente la movilidad general», detallaron los expertos. Así, por ejemplo, bajando al 20% la ocupación máxima de los locales cerrados en el área de Chicago -lo que se repitió en otras grandes áreas metropolitanas- permite reducir los nuevos contagios más del 80%, lo que combinado con horarios ampliados y otras variantes solo reduce 42% las visitas totales a esos locales.
Los argentinos mostraron un marcado descenso de movilidad durante los primeros meses de la cuarentena, de acuerdo a un relevamiento que la Universidad Nacional de San Martín junto a Movistar y Telefónica, aunque un estudio complementario de la firma tecnológica GranData muestra una notable disparidad entre la ciudad de Buenos Aires, donde más se redujo la circulación, y las distintas provincias.
Los datos sobre movilidad en el territorio bonaerense de Google muestran esa misma disparidad. Así, por ejemplo, en Saladillo se redujo 61% la circulación en las estaciones de transporte, mientras aumentó 13% los movimientos en supermercados y farmacias, en tanto que, por caso, en Avellaneda, la movilidad asociada a estaciones de transporte bajó 28%, pero también se contrajo 16% en supermercados y farmacias.
LA NACION, en tanto, consultó a Google si es posible dar otro paso y analizar la movilidad dentro de cada distrito bonaerense, por ejemplo, pero al cierre de esta edición aún no había recibido una respuesta.
Miles de millones de datos
En el caso de los expertos de Stanford y Northwestern, las conclusiones a las que arribaron se basó en un análisis contundente. Procesaron los datos anónimos que extrajeron de los movimientos de 98 millones de personas a lo largo de 5400 millones de franjas horarias, entre marzo y mayo de este año, en casi 57.000 barrios y más de 550.000 «puntos de interés».
Otros estudios ya habían avanzado por la misma senda. Entre ellos, por ejemplo, «Núcleos súperpropagadores en el centro de la persistencia pandémica del Covid-19», desarrollado por investigadores de Brasil, España, Italia y Estados Unidos, entre los que se encuentra el argentino Matías Travizano, quien vive en San Francisco. Concentraron su análisis en la ciudad brasileña de Fortaleza, donde precisaron qué lugares funcionan como puntos clave para propalar el virus.
«Los hospitales, por ejemplo», dijo Travizano a LA NACION. «Por supuesto que los hospitales deben seguir abiertos, pero este estudio mostró cómo ciertos lugares funcionan como ‘puentes’ que permiten que el virus continúe infectando. Si logramos identificarlos, podemos cortar la cadena de transmisión sin afectar al resto de la comunidad», explicó. Entre ellos, edificios comerciales, grandes condominios y ciertos depósitos.
En el estudio liderado por Chang, los locales más peligrosos en Estados Unidos serían, por lejos, los restaurantes, tanto porque registran densidades más elevadas de visitas como porque los clientes suelen permanecer más tiempo. Pero en este caso, también detectaron diferencias por poder adquisitivo. Quienes tienen más recursos suelen acudir más a restaurantes y bares, pero se contagian menos que quienes cuentan con una billetera más delgada. ¿Por qué? Porque estos tienden a ir a locales más pequeños y más concurridos.
«Creemos que nuestros resultados pueden ayudar a los gobernantes a evaluar abordajes a la hora de una eventual reapertura», concluyeron Chang y los otros analistas. Entre otros, identificar qué locales y en cuáles barrios deben permanecer cerrados o modificar sus horarios y prácticas de atención al público. O, incluso, montar «centros de emergencia para la distribución de comida y así reducir la tasa de ocupación en locales de alto riesgo».
(Fuente:La Nacion/Por: Hugo Alconada Mon)
