RÁPIDO: modelado de alta resolución basado en agentes de la propagación de COVID-19 en una pequeña ciudad
Crédito: CC0 Dominio público
COVID-19 ha causado estragos en todo el planeta. A partir del 1 de enero de 2021, la OMS ha informado de casi 82 millones de casos en todo el mundo, con más de 1,8 millones de muertes. Ante esta conmoción, las autoridades de salud pública y la población en general se esfuerzan por lograr un equilibrio entre la seguridad y la normalidad. La incertidumbre y la novedad de las condiciones actuales exigen el desarrollo de teorías y herramientas de simulación que puedan ofrecer una resolución precisa de múltiples estratos de la sociedad al tiempo que respaldan la evaluación de escenarios hipotéticos.
El equipo de investigación dirigido por Maurizio Porfiri propone una plataforma de modelado basada en agentes para simular la propagación de la COVID-19 en pequeños pueblos y ciudades. La plataforma se desarrolla a la resolución de un solo individuo, y demostró para la ciudad de New Rochelle, NY, uno de los primeros brotes registrados en Estados Unidos. Los investigadores utilizaron New Rochelle no solo por su lugar en la línea de tiempo de COVID, sino porque el modelado basado en agentes para ciudades medianas está relativamente inexplorado a pesar de que EE. UU. está compuesto en gran parte por ciudades pequeñas.
Respaldado por un experto conocimiento e informado por datos de COVID-19 informados oficialmente, el modelo incorpora elementos detallados de la propagación dentro de una población estadísticamente realista. Junto con la funcionalidad pertinente, como las opciones de prueba, tratamiento y vacunación, el modelo también tiene en cuenta la carga de otras enfermedades con síntomas similares a los de la COVID-19. Único en el modelo es la posibilidad de explorar diferentes enfoques de prueba en hospitales o instalaciones de autoservicio y estrategias de vacunación que podrían priorizar a los grupos vulnerables. La toma de decisiones por parte de las autoridades públicas podría beneficiarse del modelo, por su resolución de grano fino, su naturaleza de código abierto y su amplia gama de características.
El estudio tuvo algunas conclusiones claras. Un ejemplo: los resultados sugieren que priorizar la vacunación de personas de alto riesgo tiene un efecto marginal en el recuento de muertes por COVID-19. Para obtener mejoras significativas, una fracción muy grande de la población de la ciudad debería, de hecho, vacunarse. Es importante destacar que los beneficios de las medidas restrictivas vigentes durante la primera ola superan con creces los de cualquiera de estos escenarios de vacunación selectiva. Incluso con una vacuna disponible, el distanciamiento social, las medidas de protección y las restricciones de movilidad seguirán siendo herramientas clave para luchar contra el COVID-19.
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Siga las últimas noticias sobre el brote de coronavirus (COVID-19) Más información: Agnieszka Truszkowska et al. Modelado basado en agentes de alta resolución de la propagación de COVID19 en una ciudad pequeña, teoría avanzada y simulaciones (2021). DOI: 10.1002/adts.202000277 Proporcionado por NYU Tandon School of Engineering Cita: RAPID: Modelado de alta resolución basado en agentes de la propagación de COVID-19 en una ciudad pequeña (2021, 19 de enero) consultado el 30 de agosto 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-01-rapid-high-solution-agent-based-covid-small.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.