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A la caza de las personas infectadas y sin síntomas

El de al lado estornudó sin taparse la boca y ya te roció. Lamentablemente, uno de los medios de contagio de muchas infecciones, como el virus de la influenza, son a través de la saliva. La horrorosa noticia es que cada año, este virus genera de 250 mil a 500 mil muertes en todo el mundo, por lo que estudiar la propagación de contagios es de un valor importante. 

Por muchos años, los investigadores han desarrollado modelos matemáticos para dar explicaciones a las extensiones de infecciones. Uno nuevo propone relacionar el comportamiento humano con e de la epidemia. 

Dicha representación matemática considera las distintas velocidades a las que las personas infectadas y aquellos que temen contraerla reaccionan y, por tanto, la distribuyen. 

Esto surge debido a que se ha visto que existen personas que, cuando presentan síntomas de alguna infección, toman la iniciativa de aislarse, una acción más relevante que la que efectúan aquellos individuos sanos que evitan áreas contagiosas. Sin embargo, en algunas ocasiones, las personas infectadas y asintomáticas se comportan como si estuvieran sanas, de manera que infectan a los demás.

Dicho modelo, generado por investigadores de diferentes instituciones, como la Escuela politécnica de ingeniería, de la Universidad de Nueva York, se centra en la reacción de aquellas personas asintomáticas, al calcular diversos factores relacionados, como el comienzo del contagio, la mezcla de personas en una población, la contagiosidad de la infección, las tasas de recuperación, y la geografía de las zonas. 

Los desarrolladores de este modelo esperan que pueda predecir de forma fidedigna a las primeras personas que deben ser vacunadas y aisladas, así como las restricciones de viajes más efectivas para prevenir una pandemia.

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Artículo original

Nota de la Universidad de Nueva York

Imagen: “Sneeze” by James Gathany – CDC Public Health Image library ID 11162. Licensed under Public domain via Wikimedia Commons – http://ift.tt/1wsYUtR

via Tumblr http://ift.tt/1xS77Kh

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