El modelo desarrollado por investigadores brasileños predice la evolución espacial y temporal de las enfermedades epidémicas y puede ayudar a planificar programas de aislamiento social más efectivos con menor impacto socioeconómico. Crédito: zydeaosika
El modelo desarrollado por investigadores brasileños predice la evolución espacial y temporal de enfermedades epidémicas y puede ayudar a planificar programas de aislamiento social más efectivos con menor impacto socioeconómico.
El modelo más utilizado para describir la evolución epidémica de una enfermedad a lo largo del tiempo se llama SIR, abreviatura de susceptible (S), infectado (I) y eliminado (R). Una persona susceptible puede infectarse y, finalmente, la persona infectada será eliminada debido a la inmunización o la muerte. El número de personas en cada clase varía, mientras que la población total, dada por la suma de individuos en las tres clases, se considera constante en la escala de tiempo de contaminación epidémica.
La función I
Según este supuesto, los agentes de diferentes escalas transportan el virus a otros agentes de la misma escala de manera similar, como se muestra en la figura. El modelo desarrollado sobre la suposición fractal se utiliza para explicar los detalles de la propagación de la enfermedad en series de tiempo “. Crédito: Airton Deppman
“Si bien este modelo es una herramienta muy útil para investigar la evolución temporal de la pandemia, proporciona pocas percepciones sobre cómo progresa espacialmente el contagio, lo cual es clave para la planificación de programas de distanciamiento social que protejan efectivamente a las personas y al mismo tiempo reduzcan el impacto social. -impacto económico de la enfermedad ”, dijo a Agência FAPESP Airton Deppman, profesor del Instituto de Física de la Universidad de São Paulo (IF-USP).
Deppman es uno de los autores de un artículo publicado en la revista Caos, solitones y fractales reportando algunos de los hallazgos.
El estudio fue apoyado por la FAPESP a través de un Proyecto Temático en el que Arnaldo Gammal es el investigador principal y Deppman es uno de los varios co-investigadores principales.
Comportamiento de escala del número de casos de contaminación en función de la población de la región en a) China, b) Estados Unidos, c) Francia, Alemania, España e Italia juntos yd) Estado de São Paulo en Brasil, por población de la ciudad. Los intervalos de confianza se trazan a un nivel de confianza del 95%. Crédito: Caos, solitones y fractales
Los resultados apuntan a la naturaleza fractal de la transmisión en el caso de COVID-19, como también es el caso de muchas otras variables relacionadas con la vida social. Esto significa que el contagio ocurre de manera discontinua pero de acuerdo con el mismo patrón a diferentes escalas. Una persona infectada transmite inicialmente el virus a un grupo relativamente pequeño con el que está en contacto directo. Luego hay una brecha en la transmisión, seguida de otra fase en la que el grupo inicialmente infectado transmite el virus a un grupo más grande, y así sucesivamente.
“Cuando construyes un gráfico que cruza el número de personas infectadas con la población y cuantificas las variables en una escala logarítmica en los ejes xey, el resultado es una línea recta. Esto es típico de un fenómeno fractal, en el que el mismo patrón se repite en varias escalas ”, explicó Deppman.
El estudio investigó esta distribución espacial utilizando datos de China, Estados Unidos y el estado de São Paulo y probó los resultados comparando los datos de São Paulo y Europa. “El modelo describió con éxito en gran detalle la evolución temporal del contagio”, dijo Deppman. “Como regla general, la curva se eleva abruptamente al principio, y esto es seguido por picos y valles más pequeños a medida que el virus se transmite de un área a la siguiente”.
El modelo se puede utilizar para encontrar un punto óptimo en el que comenzar y terminar el aislamiento, lo que debería ocurrir región por región y no genéricamente para todo un estado o país, concluyó.
Referencia: “Firmas fractales de la propagación COVID-19” por M. Abbasi, AL Bollini, JLB Castillo, A. Deppman, JP Guidio, PT Matuoka, AD Meirelles, JMP Policarpo, AAGF Ramos, S. Simionatto, ARP Varona, E . Andrade-II, H. Panjeh y LA Trevisan, 11 de julio de 2020, Caos, solitones y fractales.
DOI: 10.1016 / j.chaos.2020.110119
