La herramienta, creada en Galicia a partir de datos meteorológicos, ya se aplica en Cataluña
26 abr 2018 . Actualizado a las 05:00 h.De noviembre a abril, con picos en los meses de enero y febrero. No es una regla exacta, pero es en este período en el que suele coincidir la temporada de la gripe. Pero puede ocurrir que en determinadas épocas se produzca una elevada incidencia del virus sin previo aviso, lo que suele acabar desbordando los servicios de urgencias. No es fácil conocer con antelación cómo será la evolución de la infección para realizar una planificación sanitaria adecuada, pero puede hacerse gracias a un modelo desarrollado por investigadores del grupo Modestya de la Universidade de Santiago que permite predecir la incidencia de la gripe a partir de la información meteorológica y emitir alertas con semanas de adelanto. Se trata de una herramienta basada en la estadística que utiliza las curvas de temperaturas de los últimos quince días, aunque también se pueden incluir datos sobre la radiación ultravioleta y la humedad, también importantes para supervivencia del virus, y registros históricos sobre la influenza registrados en los últimos años y la duración media de las epidemias.
La investigación se ha publicado en la revista Plos One, pero lo que en principio fue un estudio científico se acabó convirtiendo en una aplicación práctica. Al menos en Cataluña, ya que se ha suscrito para ello un convenio con la Agencia Catalana de Salud, que cada semana publica un documento con la predicción para los siguientes siete días.
«Mis antiguos compañeros del servicio de epidemiología del departamento de Salud de Cataluña se interesaron por el trabajo, por lo que se inició una colaboración con ellos para usar la metodología estadística desarrollada para los datos de esa comunidad. Así pues, desde la temporada epidémica 2016-2017 se está publicando semanalmente en la web de la Generalitat este documento», explica Manuel Oviedo de la Fuente, uno de los investigadores que ha participado en el desarrollo del modelo y que ahora trabaja en el Instituto Tecnológico de Matemática Industrial (ITMATI), un consorcio de las tres universidades gallegas desde el que ha colaborado para aplicar la herramienta en la comunidad catalana.
«Es un ejemplo de una investigación convertida en una aplicación real», precisa Oviedo, que creó el procedimiento estadístico en colaboración con el catedrático de la USC Manuel Febrero Bande. También participaron María Pilar Muñoz, de la Universidad Politécnica de Cataluña, y Ángela Domínguez, de la Universidad de Barcelona. El estudio fue financiado por la Agencia Catalana de Gestión de Ayudas para la Investigación Universitaria y por el Ministerio de Economía y Competitividad. El Sergas también facilitó parte de la información utilizada para la evaluación del modelo en Galicia, que se valió además de datos recogidos de Meteogalicia.
Medidas preventivas
La predicción de los picos de mayor incidencia de gripe podría verse mejorada con la inclusión de nuevas variables que permitan completar el modelo, como la información de los distintos virus en circulación; la predicción meteorológica de los próximos días, que no se han utilizado, o las tendencias detectadas a partir de las búsquedas en Google. Si hay muchas relacionadas con la gripe, la sospecha se dispara.
«Tener un buen sistema de predicción es importante -advierte Manuel Oviedo- porque te ayuda a planificar la gestión sanitaria. A reforzar los servicios de urgencia, por ejemplo, si se prevé un episodio de alta incidencia». La advertencia previa de una posible epidemia también ayuda a la población a adoptar medidas preventivas para reducir el riesgo de contagio. El procedimiento ofrece información por comarcas.