Contagios de COVID-19 son mayores entre personas de menores ingresos debido a la movilidad
La investigación confirmó que la mayoría de las transmisiones de COVID-19 se producen en sitios como restaurantes, gimnasios y cafeterías
NEW YORK, NEW YORK - SEPTEMBER 29: People wait for a bus walk in a Brooklyn neighborhood on September 29, 2020 in New York City. New York City faces a severe financial crisis as unemployment has risen to 16% and thousands of wealthy residents who make up a vital tax base have fled the city. New York City lost 24,000 residents to Coved-19, more than any other city in America and one of the highest metropolitan losses in the world. Vital sectors like tourism, retail and cultural activities are still struggling as the city attempts to get past the epidemic. (Photo by Spencer Platt/Getty Images) Crédito: Spencer Platt | Getty Images
Un equipo de investigadores de la Universidad de Stanford desarrolló un modelo computacional que arrojó que los patrones de movilidad de las personas impulsan mayores tasas de infección entre poblaciones minoritarias y de bajos ingresos.
El estudió se centró en 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 para conocer cómo se movían 98 millones de estadounidenses día con día.
La investigación confirmó que la mayoría de las transmisiones de COVID-19 se producen en sitios como restaurantes, gimnasios y cafeterías, donde las personas permanecen durante periodos prolongados. El modelo sugiere que la reducción de la ocupación en esos establecimientos redujo las infecciones.
La investigación detalla cómo los patrones de movilidad impulsaron mayores tasas de infección entre las poblaciones minoritarias y de bajos ingresos.
El modelo analizó tres factores que impulsan el riesgo de infección: a dónde va la gente durante el día, cuánto tiempo permanece y cuántas personas visitan el mismo lugar al mismo tiempo, combinando datos demográficos, estimaciones epidemiológicas e información sobre la ubicación de teléfonos móviles anónimos.
David Grusky, uno de los coautores del estudio, dijo que esta capacidad de predicción es particularmente valiosa porque proporciona nuevos datos sobre los factores que determinan los desproporcionados índices de infección entre las minorías y las personas de bajos ingresos.
“En el pasado, se ha asumido que estas disparidades se deben a condiciones preexistentes y al acceso desigual a la atención de la salud, mientras que nuestro modelo sugiere que las pautas de movilidad también impulsan estos riesgos desproporcionados”.
El modelo muestra cómo la reapertura de negocios con límites de ocupación más bajos tiende a beneficiar más a los grupos desfavorecidos.
Los lugares que emplean a personas de minorías y de bajos ingresos suelen ser más pequeños y están más llenos, los límites de ocupación en las tiendas que se vuelven a abrir pueden reducir los riesgos a los que se enfrentan, dijo Grusky.
Combinando con los datos demográficos disponibles en una base, los investigadores mostraron cómo las personas de minorías y de bajos ingresos abandonan sus hogares con mayor frecuencia porque sus trabajos así lo requieren. Además, compran en establecimientos más pequeños y concurridos que las personas con ingresos más altos, que pueden trabajar desde casa y compran en línea.
Los investigadores de Stanford dijeron que su modelo es una herramienta para que las autoridades adopten las medidas adecuadas.
