Coronavirus

Un estudio de la UMU recomienda no levantar las medidas de confinamiento sin aumentar la detección rápida

La investigación señala que en la Región de Murcia la estabilización será más rápida

Estado de alarma en España por COVID-19
Una mujer provista de mascarilla y guantes camina por el desierto Paseo de Alfonso X El Sabio de MurciaJuan Carlos CavalAgencia EFE

No se puede levantar totalmente el confinamiento si no se aumenta la detección rápida de contagiados y la efectividad de la distancia social, esa es la principal conclusión de un estudio realizado por el profesor de Física de la Universidad de Murcia (UMU), Antonio Guirao, basado en modelos físico-matemáticos de la epidemia de covid19.

El profesor insiste en que las medidas de confinamiento tendrían que prolongarse incluso meses mientras no mejorase el método de detección de personas enfermas, porque considera que una relajación prematura en las medidas de confinamiento originaría rebrotes. El proceso de normalización sería progresivo durante al menos mayo y junio, adoptándose medidas efectivas de distancia social, barrera e higiene.

Los datos de las personas afectadas por coronavirus están siguiendo en España la curva de aproximadamente el 75 por ciento de eficacia del confinamiento. En ese escenario, el modelo indica que para finales de abril habría unos 200.000 casos de enfermos sintomáticos confirmados y, tras un proceso lento de estabilización durante mayo, se alcanzarían en junio unos 220.000.

En algunas CCAA la situación es más favorable. Por ejemplo, en Murcia la curva se ajusta al escenario del 80 por ciento, con una estabilización más rápida. El hecho de que la epidemia lleve desfases entre distintas regiones implica que cuando en una zona la epidemia esté relativamente estabilizada, en otras zonas todavía quedaría un número de infecciosos suficientes como para iniciarse un rebrote importante.

Por ello, el proceso de relajación de las medidas tendrá que hacerse, seguramente, adaptada a la situación de cada CCAA. Los modelos no pueden predecir a largo plazo, y mucho menos números exactos, dadas las incertidumbres del fenómeno, en particular el desconocimiento del número real de enfermos. Pero sí indican cómo puede evolucionar la epidemia en los distintos escenarios.