Un trabajo internacional --con participación del CSIC y el CREAF-- ha desarrollado un modelo para predecir, a través del análisis de la contaminación por dióxido de nitrógeno (NO2), la eficacia de los confinamientos como medidas para frenar epidemias como la de la Covid-19.
En un comunicado este jueves, las instituciones han explicado que el modelo desarrollado es capaz de predecir cómo se aceleran los contagios cuando se levantan las medidas de confinamiento, según un artículo publicado en 'PNAS'.
Así, la información permite "optimizar el tiempo y la intensidad de la implementación de intervenciones no farmacéuticas, y mejorar la efectividad del control de las pandemias".
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El investigador Josep Peñuelas ha afirmado que "el modelo mejora significativamente las predicciones hasta ahora usadas por la Organización Mundial de la Salud y otras organizaciones gubernamentales y no gubernamentales".
A su vez, el miembro del CREAF Jordi Sardans ha subrayado que, si la ciencia ya sabía qué medidas no farmacológicas como el confinamiento son efectivas para contener epidemias, aún "faltaba una evaluación cuantitativa de la efectividad y el momento adecuado de aplicación de estas intervenciones en diferentes regiones del mundo".
Para "entrenar" el modelo, se han introducido los niveles de NO2 de antes y después de la irrupción de la pandemia de 211 áreas geográficas del mundo, relacionando estos datos con las cifras de contagios en cada región.
