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matematicas, epidemias

El 34% de la población de un país podría infectarse de gripe aviar en 20 semanas

EFE
Actualizado 15-03-2009 11:58 CET

Barcelona.-  Si una persona infectada por el virus mutado de la gripe aviar llegase a un aeropuerto como el de Milán, y no se tomasen las medidas sanitarias correspondientes, el 34% de la población del país podría verse infectado en un plazo de unas veinte semanas, según un estudio del matemático italiano Mimmo Iannelli.

(EFE)

Un equipo de Respuesta Rápida elimina a las aves supestamente afectadas por la gripe aviar en la ciudad de Sarparam al norte de India. EFE/Archivo

Iannelli, profesor de Teoría de las Funciones de la Universidad de Trento, ha explicado a Efe que, no obstante, y gracias a la alerta generada hace unos años por la propagación de este virus aviar, y ante el temor de una mutación que pudiera contagiar a los humanos, las autoridades sanitarias de muchos países han desarrollado protocolos de actuación que tienen en cuenta algoritmos y ecuaciones matemáticas que ayudarían a controlar la epidemia.

Así, un equipo de científicos dirigidos por el propio Iannelli ha elaborado un "modelo realista" para describir cómo se produciría la propagación de una eventual epidemia en Italia.

El planteamiento partía de que una persona infectada llegase por avión a Milán o Roma, los dos aeropuertos transalpinos más grandes, y teniendo en cuenta además la demografía italiana y cómo se mueven sus habitantes por el territorio.

Sin una actuación sanitaria adecuada, la epidemia podría llegar a afectar en cinco meses al 34% de la población, "casi 20 millones de personas" en el caso de Italia, señala este profesor, quien asegura que la aplicación de medidas de intervención urgentes reducirían esta tasa hasta el 5% de infectados.

Detectado el primer caso, y para atajar la expansión del brote, sería necesario el uso de vacunas prepandémicas (aquellas elaboradas a través de virus genéticamente parecidos), a lo que deberían seguir medidas de control de la población: cuarentenas, cierre de escuelas, oficinas públicas no esenciales o espacios como cines y teatros.

Una vez conocido el virus causante de la variante humana de esa infección, Iannelli -que esta semana ha ofrecido una conferencia en el CosmoCaixa sobre "Enfermedades infecciosas y matemáticas"- calcula que se tardarían unas doce semanas, un plazo no exacto, en elaborar la vacuna, que requeriría además un tiempo extra para ser distribuida entre toda la población.

El matemático subraya que tras la "alarma" generado por el brote producido en Hong Kong en 2003, con la muerte de varias personas por la gripe producida por la cepa H5N1, muchos estados tienen contratos con las farmacéuticas para la elaboración y suministro de vacunas en el momento en que fueran necesarias, aunque primero habría que detectar la mutación.

Para sus proyecciones, el grupo de científicos italianos ha tenido en cuenta la "agresividad" de otros brotes de gripe devastadores, como la mal llamada española (1918-1920) o el brote asiático (1957), pensando que la mutación de la aviar se podría comportar de una forma parecida, aunque también han tenido en cuenta los datos de las epidemias estacionales.

Se trata de modelo complejos en los que hay tener en cuenta muchos elementos -la densidad demográfica y la población o la edades del individuo- ya que, por ejemplo, los niños son más vulnerables a algunas enfermedades infecciosas por asistir a las escuelas, donde pasan gran parte del día, por lo que están más expuestos que una persona que no salga de su casa.

Esta ciencia ofrece elementos básicos que posibilitan mediante simulaciones una descripción de cómo se propagaría la enfermedad, un gran avance en la gestión de la políticas de salud pública y evitar el desarrollo de unas pandemias que en épocas pasadas hubieran sido consideradas plagas o castigos divinos.

La modelización matemática puede ofrecer una descripción de los escenarios posibles en los que una enfermedad infecciosa se expande y establecer un programa de actuaciones médicas y sociales para controlar su impacto en la población.

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