Un modelo computacional para predecir cómo se propaga la covid-19 en ciudades de EE.UU. sugiere que la mayoría de infecciones ocurre en lugares cerrados y que los patrones de movilidad de las personas ayudan a impulsar mayores tasas de infección entre poblaciones minoritarias y de bajos ingresos.
Un equipo de investigadores liderado por la Universidad de Stanford creó un modelo informático sobre la propagación de la enfermedad en 10 grandes ciudades de Estados Unidos: Nueva York, Los Angeles, Chicago, Dallas, Washington D.C., Houston, Atlanta, Miami, Filadelfia y San Francisco.
Para ello usaron, entre otros, datos anónimos de teléfonos móviles sobre cómo se movían la pasada primavera 98 millones de estadounidenses cada día.
El estudio que publica Nature «parece confirmar que la mayoría de las transmisiones de covid-19 se producen en sitios superdifusores, como restaurantes de servicio completo, gimnasios y cafeterías, donde las personas permanecen en lugares cercanos durante períodos prolongados», señala una nota de la universidad.
El modelo sugiere que la reducción de la ocupación en esos establecimientos «puede resultar en una gran reducción de las infecciones previstas».