diciembre 9, 2022

Un límite en el número de restaurantes podría evitar que se conviertan en puntos calientes ambiciosos

Durante esta pandemia, cualquier actividad en un lugar público interior conlleva un cierto nivel de riesgo, pero algunos lugares son mucho más riesgosos que otros, especialmente si son pequeños y están llenos de gente.

Ya sabíamos que los restaurantes pueden convertirse fácilmente en puntos calientes ambiciosos, pero un nuevo artículo publicado hoy en Nature cuantifica cuán peligrosos son en realidad: cuatro veces más riesgosos que el siguiente lugar más peligroso, que era el gimnasio. Sin embargo, puede haber una manera fácil de reducir el peligro. Según un nuevo modelo creado por un equipo de epidemiólogos, informáticos y sociólogos de las universidades de Stanford y Northwest, los límites en la cantidad de personas a las que se permite ingresar a un restaurante al mismo tiempo podrían reducir drásticamente las infecciones.

Los investigadores utilizaron datos de teléfonos inteligentes para predecir dónde contraían las personas el coronavirus. Utilizaron datos de viajes de casi 100 millones de personas en las 10 ciudades más grandes de los Estados Unidos desde el 1 de marzo hasta el 1 de mayo de 2021, proporcionados por SafeGraph, una compañía que agrega datos de ubicación anónimos de aplicaciones para teléfonos inteligentes. Recogieron los movimientos de las personas entre sus barrios y puntos de interés como gimnasios, tiendas de abarrotes, restaurantes o lugares de culto.

Luego utilizaron los datos del teléfono inteligente para predecir infecciones basándose en tres métricas: qué tan grande era el lugar, cuánto tiempo permanecían las personas en él y cuántas personas podrían ser contagiosas en el área determinada. Finalmente, compararon el número previsto de infecciones en su modelo con el número oficial de infecciones registradas en esos vecindarios durante el mismo período. El nuevo modelo pudo predecir con precisión casos del mundo real, dijo el equipo.

Luego, el modelo se utilizó para simular varios escenarios: reapertura a plena capacidad, límites al 50%, límites al 30%, etc. Dado que estudios anteriores han encontrado que el 80% de los nuevos casos de coronavirus se detectan en menos del 20% de las ubicaciones (los llamados eventos de superprocesadores), los investigadores encontraron que implementar límites de ocupación podría tener un impacto mayor que a los bloques generales. Y las empresas solo perderían alrededor del 40% de las visitas que podrían esperar si estuvieran completamente abiertas. Por el contrario, si los restaurantes en las 10 ciudades de Estados Unidos se reabrieran por completo, infectaría a alrededor del 6 por ciento de toda la población, predijo el modelo.

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