Las prohibiciones de viaje han sido clave para los esfuerzos de muchos países para controlar la propagación de COVID-19. Pero una nueva investigación destinada a proporcionar un sistema de apoyo a la toma de decisiones para los responsables políticos italianos, publicada recientemente en el Revista de la interfaz de la Royal Society sugiere que la reducción de la actividad individual es decir, el distanciamiento social, el cierre de negocios no esenciales, etc. es muy superior en el control de la diseminación de Sars-CoV-2, el virus que causa COVID-19.
La investigación, que tiene implicaciones para los Estados Unidos y otros países, encontró que limitar la movilidad personal mediante restricciones de viaje y tácticas similares es efectivo solo en las primeras fases de la epidemia y se reduce en proporción a la propagación de la infección en una población..
En el estudio, "Modelado y predicción del efecto del distanciamiento social y las restricciones de viaje en la propagación del COVID-19", los investigadores, dirigidos por Alessandro Rizzo, profesor invitado en la Oficina de Innovación de NYU Tandon y profesor del Politecnico di Torino,y profesor del Instituto Maurizio Porfiri de ingeniería mecánica y aeroespacial, biomédica y civil y urbana en NYU Tandon y miembro del Centro de Ciencia y Progreso Urbano CUSP, detallan un marco de modelado de datos para aislar la eficacia diferencial de diferentes intervenciones de COVID-19Dado que su método se beneficia de una baja carga computacional se puede ejecutar fácilmente en una computadora personal, puede ser un valioso sistema de apoyo a la toma de decisiones para los responsables políticos, hacia la implementación de acciones de contención combinadas que pueden proteger la salud de los ciudadanos, evitando al mismo tiempocierres totales, con todas sus consecuencias económicas, sociales y psicológicas.
"Si bien este proyecto se centró específicamente en Italia, los resultados son reveladores para prácticamente cualquier país que dependa de las restricciones de viaje para detener la propagación de la pandemia. Esperamos utilizar datos de EE. UU. Para ajustar el modelo y brindar respuestas específicas para combatir estodelicada fase de la pandemia ", dijo Porfiri.
Agregó Rizzo, "Estamos particularmente satisfechos con este modelo, ya que proporciona respuestas muy detalladas a pesar de que se basa solo en fuentes de datos agregadas, una garantía adicional de la privacidad de las personas".
El trabajo incluye una representación realista de los datos demográficos y los patrones de viaje tanto de los viajeros como de los que realizan viajes de larga distancia, utilizando solo datos agregados y disponibles públicamente, sin recurrir a dispositivos de seguimiento individuales. Sigue a un estudio sobre la propagación de Covid-19 en New Rochelle, Nueva York prediciendo la difusión de COVID-19 en ciudades y provincias medianas, publicado como portada de Modelado y simulaciones avanzados Wiley ,
Los investigadores, incluidos Francesco Parino del Politecnico di Torino y Lorenzo Zino de la Universidad de Groningen, Países Bajos, también encontraron que las políticas de cierre selectivo, por ejemplo, la restricción solo de la actividad de las personas mayores, parece no tener un gran efecto enla transmisión general de la epidemia.
Al implementar su marco algorítmico para modelar escenarios en los que se eliminan las restricciones, descubrió que las restricciones a la actividad social deben eliminarse gradualmente para evitar una segunda ola, mientras que el momento y la rapidez de la eliminación de las restricciones de viaje no parecen tener un gran efecto en latransmisión.
Dada la escasez de recursos y la lentitud inherente a las campañas de vacunación, el grupo de investigación está ahora comprometido en el uso del modelo para evaluar el efecto de las diferentes políticas de vacunación, hacia la definición de despliegues de vacunación que apunten a brindar un óptimoresultado a pesar de los recursos limitados en términos de dosis de vacuna y operadores.
La Fundación Nacional de Ciencias de EE. UU. CMMI-1561134 y CMMI-2027990, Compagnia di San Paolo, MAECI 'Mac2Mic', el Consejo Europeo de Investigación ERC-CoG-771687 y la Organización de los Países Bajos para la Investigación Científica NWO-vidi-14134 brindó un generoso apoyo para esta investigación.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Escuela de Ingeniería de NYU Tandon . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
Referencia de la revista :
cite esta página :