València, 21 dic (EFE).- Conocer la probabilidad de coincidir directa o indirectamente con una persona que vaya a dar positivo en covid-19 en los próximos 14 días tras asistir a varios encuentros sociales es posible gracias a un sencillo modelo matemático.

Desarrollado por Samuel Morillas, catedrático de Matemática Aplicada de la Universitat Politècnica de València (UPV), en colaboración con el profesor del IES Al-Andalus de Almuñécar (Granada) Antonio Fernández-Baillo, el modelo pone números a los riesgos que conlleva asistir a varios eventos.

«La idea es poner en números lo que todos sabemos, que hay que evitar las reuniones sociales y estar mucho rato con gente sin mascarilla», indica a EFE Morillas, que añade que a medida que aumenta el número de actos y la cifra de asistentes «se incrementa el riesgo de haber estado en contacto con una persona que vaya a ser positivo en covid».

Para acceder a la calculadora y conocer la probabilidad de coincidir con un positivo puede pinchar aquí

Siguiendo el modelo matemático desarrollado, una persona puede conocer el riesgo que está asumiendo cuando planifica su asistencia a una serie de encuentros sociales, un máximo de ocho.

«Las personas deben ser consciente de los riesgos que asumen al asistir a encuentros sociales en reuniones sociales y donde no se lleva la mascarilla ni hay distancia de seguridad», indica el matemático.

Pone como ejemplo que una persona que acude a tres eventos sociales distintos, en los que ha estado con 8, 9 y 10 personas, respectivamente, la probabilidad de que haya tenido contacto con algún positivo en covid-19 es del 15 por ciento.

«Después de tres cenas, casi con toda probabilidad el 99 por ciento ha coincidido con alguien que lo ha hecho, a su vez, con una persona que será positivo en covid y éste último también lo ha hecho, en cadena», indica.

En el caso de acudir a una única reunión en la que hay treinta personas, la probabilidad sube hasta el 17 por ciento.

Según Morillas, «la probabilidad base para calcular todo esto es la incidencia acumulada de covid-19 que nosotros predecimos que va a haber en los próximos 14 días en el contexto que sea».

«Este modelo pretende ilustrar numéricamente cómo aumentan las posibilidades de coincidir directa o indirectamente con una persona que sea positivo en covid-19″, indica.

El catedrático añade que está pensado para concienciar acerca de la necesidad de limitar en cantidad de eventos y de asistentes las actividades sociales en las que participaremos en los próximos días.

Aunque el modelo se puede utilizar para cualquier tipo de eventos, está pensado para aquellos celebrados en sitios cerrados y durante los cuales los asistentes no lleven puesta la mascarilla durante un periodo prolongado de tiempo, casos en los que el riesgo de contagio por covid es alto.

Sus creadores indican que en ningún caso el modelo pretende predecir probabilidades de contagio, sino simplemente reflejar cómo aumentan las posibilidades del mismo a medida que aumentan el número de eventos y/o los asistentes a los mismos.

Además, el modelo hace una previsión de la incidencia futura de positivos por covid-19 y para ello el factor que utiliza es la incidencia en los 14 días previos, de forma que asume que el ratio de crecimiento se mantiene constante, aunque en la práctica depende de numerosos factores.

Se calcula la posibilidad de que exista un contacto indirecto con un futuro positivo en covid, es decir, que se coincida con alguien que a su vez ha coincidido directamente o indirectamente con un futuro positivo.

«Con el término indirectamente -indica- se hace referencia a esa potencial cadena de coincidencias que podría ser una cadena de contagios«.

Aunque para calcular esto de forma precisa se debería saber los eventos previos a los que asiste cada una de las personas, lo que implica una cantidad de datos difícil de manejar, se supone que todos los asistentes van al mismo número de eventos y con el mismo número de asistentes.

Hay que tener en cuenta que estas probabilidades de contacto «no reflejan en absoluto probabilidades de contagio, pues esto depende de muchos más factores que no son considerados en este modelo».

Estos resultados solo pretenden ilustrar cómo aumentan las posibilidades de contagio a medida que aumentan el número de eventos y/o de asistentes a los mismos.