Según un estudio, Argentina ya pasó el pico de la segunda ola de Covid-19
Un grupo de investigadores de Ingeniería en Computación de la Universidad Nacional de Tres de Febrero desarrollaron un modelo matemático que analiza los datos de propagación del coronavirus en Argentina. Esto permite estimar cuándo se producen los picos de contagios y, según sus cálculos, el peor número de casos en esta segunda ola ya se vio.
El Modelo de Contagios Generalizado (MCG) fue desarrollado por los ingenieros Néstor Barraza, Gabriel Pena y la doctora Verónica Moreno.
Utilizan el indicador Mean Time Between Infections (MTBI), que mide el promedio del tiempo que transcurre entre dos infecciones consecutivas en toda la población. El MTBI se mide en unidad de tiempo y se obtiene de los datos de infectados.
En este sentido, a nivel nacional, el pico de contagios se produjo el lunes 3 de mayo, con un contagio cada 3,16 segundos. La primera provincia en alcanzarlo fue Córdoba, la semana pasada, donde hubo un positivo cada 44.9 segundos.
Según esta previsión, los contagios se aceleraron en el tiempo hasta llegar a esa marca, y ahora comenzarán a espaciarse. “Nuestro indicador aumenta apenas centésimas de segundo por día”, explicaron los expertos a Clarín. “Haber llegado al pico de contagios garantiza que no debería esperarse un aumento consecutivo de casos diarios, excepto que haya errores en el número registrado de infectados o aumente la movilidad”, indicaron.
En base a este modelo, tomando los datos de contagios oficiales, puede establecerse que en la provincia de Buenos Aires el pico se produjo el 30 de abril, con un contagio cada 6,12 segundos y en la Ciudad de Buenos Aires, este momento se alcanzó el 1° de mayo, cuando hubo un contagio cada 24,51 segundos.
Al comienzo del brote, el indicador MTBI va disminuyendo su valor, ya que las infecciones se producen cada vez más rápido y al alcanzarse el pico en la tasa de contagios, es decir el número de infecciones por día, asume un valor casi constante. Tras alcanzar el pico, comienza a aumentar su valor, ya que las infecciones se producen más esporádicamente.