Expertos de la Miguel Hernández desaconsejan los test masivos de Ribera Salud en Torrejón: “Sería más eficaz distribuirlos a lo largo del tiempo”
La eficacia y utilidad de los test masivos que está realizando estos días el grupo Ribera Salud en Torrejón de Ardoz (Madrid) con el apoyo del Ayuntamiento de la localidad, la connivencia de la Comunidad de Madrid y el rechazo del Gobierno central, han sido cuestionadas por expertos de la Universidad Miguel Hernández (UMH) de Elche.
Alejados, como afirman en un comunicado, de la polémica por un proyecto que ha supuesto el traslado de 60 sanitarios de los hospitales de Torrevieja y el Vinalopó (en Elche) y la desautorización del Gobierno valenciano, investigadores del instituto universitario ‘Centro de Investigación Operativa’ (CIO) han llegado a la conclusión de que realizar tests de coronavirus distribuidos a lo largo del tiempo en Madrid y Torrejón, en un periodo de unos seis meses, “sería más eficaz que realizarlos de forma masiva en un corto espacio de tiempo”.
Los expertos de la UMH parten de una situación actual, la realización de test que se está realizando a 130.000 habitantes de Torrejón de Ardoz, para preguntarse qué comportamiento tendría esta actuación sanitaria de llevarse a cabo en Madrid, ayuntamiento que se lo está planteando, basándose en ambos casos en su histórico de datos.
El objetivo del CIO de la UMH, es analizar, desde el punto de vista matemático, el impacto de testar completamente una población en un instante dado, frente a otras metodologías de distribución de la misma cantidad de tests a lo largo del tiempo con la finalidad de reducir al máximo el número de contagios.
Según los investigadores de la UMH, para niveles de incidencia bajos, el impacto de testar inicialmente la población “es reducido”. “Además, cualquiera que sea el escenario, siempre es más eficaz la distribución inteligente de tests a lo largo del tiempo”, sentencian. En un escenario de incidencia alta en Madrid, distribuir los tests mediante este sistema supondría 18.346 contagios menos, lo que implicaría conservar aproximadamente 180 vidas.
Desde el punto de vista matemático, insisten, se podría evitar la muerte de 180 personas en Madrid de aquí a final de año en caso de recurrir a una estrategia “inteligente” de distribución de los tests. Añaden que el testeo mediante distribución inteligente a lo largo del tiempo logra reducir el número de contagios, y por tanto de fallecimientos, entre un 9% y un 24% en función del escenario.
El testeo al inicio también logra reducir el número de contagios y fallecimientos, sin embargo, dicha reducción oscila entre un 4% y un 12% según el escenario. Dado que el testeo inicial se ha planteado bajo la circunstancia utópica de que se puede testar completamente una población en un instante dado, en la práctica los porcentajes de reducción de contagios son aún menores.
Estos resultados son parte del proyecto “Sistema Inteligente de Apoyo a la Decisión para distribuir de forma óptima la aplicación de tests rápidos de COVID-19”, recientemente financiado por la Conselleria de Innovación, Universidades, Ciencia y Sociedad Digital de la Generalitat Valenciana y dirigido por el profesor José Luis Sainz-Pardo.
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