ESPAÑA

Resultados:

Se emplea un modelo de Markov espacio-temporal para predecir la evolución y expansión del COVID-19 en España. Este modelo captura características demográficas, estructura de edad de la población, patrones de contacto y flujos diarios de movilidad, ofreciendo la posibilidad de observar el efecto de diferentes políticas de contención.

Con este modelo, se proponen dos análisis específicos:

A) Evaluar el impacto de las políticas de contención, dependiendo de diferentes niveles aislamiento (proporción de población confinada). De esta manera, niveles bajos de población confinada conducirían a períodos epidémicos más largos y con un alto impacto en recursos de UCI. Valores altos permiten reducir la magnitud y duración de la epidemia.

B) Estudiar la evolución de casos de UCI con un nivel de confinamiento establecido (80% de la población) y el riesgo de colapso en las diferentes CCAA de acuerdo con el número de camas. El riesgo de saturación no es uniforme, depende tanto de la extensión del brote como de los recursos disponibles en cada CCAA.

 

Conclusiones:

Los modelos que incluyen de forma desagregada diferentes características de la población pueden ser útiles para simular escenarios y analizar diferentes aspectos de la evolución de la pandemia.

Las medidas de confinamiento de una alta proporción de la sociedad pueden conducir al control del uso de recursos en UCI y evitar la saturación del sistema sanitario. Por otro lado, la diseminación del virus en las diferentes CCAA no es uniforme y tampoco lo es el impacto que provoca en los sistemas sanitarios, ya que depende del nivel máximo de recurso disponibles.

 

Referencias bibliográficas:

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.03.21.20040022v1

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