Un grupo de investigadores del Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI) de la Universidad de Zaragoza, de la Universidad Rovira i Virgili de Tarragona y de la Universidad de Indiana, en Bloomington (USA), ha demostrado que la propagación de una epidemia se ve afectada por la respuesta en el comportamiento de la población ante la enfermedad.
Los científicos han incorporado varios escenarios de cambios de conducta en los patrones de movilidad de la población durante el transcurso de una epidemia y los resultados de la investigación, coordinada por el doctor del BIFI Yamir Moreno, han sido publicados en 'Scientific Reports', la nueva revista de acceso libre de 'Nature'.
Las conclusiones de este estudio podrían tener profundas implicaciones para la toma de decisiones en situaciones en las que emerge una pandemia, como la de la gripe A el pasado 2010, ha informado la Universidad de Zaragoza.
Los resultados de las simulaciones numéricas de modelos teóricos y de las simulaciones realizadas con datos reales han demostrado que cuando los patrones de movilidad cambian y la población decide evitar los lugares con altos niveles de incidencia de la enfermedad, es posible que aumente la propagación de la misma y que se dificulte su contención o mitigación.
En la actualidad, la propagación de enfermedades infecciosas puede ser estudiada de manera matemática y computacional con un alto grado de realismo. Como resultado, los modelos epidemiológicos actuales incluyen en sus análisis aspectos tales como la heterogeneidad de la población, su estructura social y ciertos patrones de movilidad.
No obstante, hasta ahora se conocía poco sobre los efectos que puede tener el comportamiento humano en la propagación de estas enfermedades una vez que la población tiene conocimiento del avance de la epidemia.
En este sentido, existen determinados protocolos como aumentar la higiene personal o evitar la afluencia masiva a sitios públicos, que son, en muchos casos, resultado del esfuerzo de contención de la enfermedad por parte de las instituciones y organismos públicos sanitarios.
Sin embargo, aquellas reacciones que tienen su origen en la propia iniciativa de la población y que surgen como resultado de la difusión de información sobre la enfermedad son muy difíciles de modelar. Esto se debe fundamentalmente a la dificultad que existe para cuantificar estos cambios y a la ausencia de datos relevantes.
En estos casos, la modelación matemática y computacional representa una herramienta muy eficaz para explorar el impacto de estos cambios de comportamiento en la futura evolución de la epidemia.
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