Universidad
Politécnica de Madrid

14.04.2020

El modelo parte de un escenario futuro en el que el coronavirus no está totalmente erradicado de nuestra sociedad, aunque sí lo suficiente para poder retomar las actividades deportivas.

Tomando como punto de partida el SEIR, uno de los modelos epidemiológicos más utilizados para describir la propagación de la COVID-19, han adaptado el modelo para describir la interacción de deportistas tanto en entrenamientos como en competiciones deportivas, tratando de evaluar cuáles con las mejores estrategias para reducir la probabilidad de reinfección.

“Actualmente nuestro modelo solo puede ser aplicado a deportes de equipo donde exista una interacción física entre jugadores. Fútbol, baloncesto, balonmano, etc., aunque se podría extender a otro tipo de deportes” comenta Javier M. Buldú, del Centro de Tecnología Biomédica. Junto con Daniel Ruiz Antequera, investigador del mismo centro, han estado elaborando el software que permite simular el número de deportistas infectados a lo largo de una competición. “En nuestra primera aproximación, hemos trabajado sobre una eventual reanudación de La Liga de Primera División masculina. Gracias a las simulaciones podemos evaluar cuál es el impacto de reducir el tiempo entre partidos o realizar test tipo PCR a los jugadores. Los resultados nos permiten apuntar que, realizando controles de manera periódica y comprimiendo el calendario, el riesgo de que se propague la enfermedad entre los jugadores de forma descontrolada es menor que si la competición se alargase en el tiempo o utilizando otro tipo de test”, afirma Daniel.

Figura 1.- Esquema del modelo SEIR (Susceptible, Expuesto, Infeccioso y Recuperado), uno de los más utilizados para estudiar la propagación de epidemias. En este caso, el modelo ha sido adaptado para describir los contagios entre futbolistas a lo largo de una temporada, incluyendo la interacción durante los entrenamientos, los partidos, el entorno de los futbolistas y los test para detectar el virus. Cada flecha va acompañada de la probabilidad de que un jugador pase de un estado a otro.

Los resultados obtenidos se basan en un modelo SEIR adaptado a competiciones deportivas. “El modelo SEIR parte de una población de individuos que pueden estar en 4 estados básicos: Susceptible (S), Expuesto (E), Infeccioso (I) y Recuperado (R), de ahí sus siglas. Nosotros hemos tenido que incluir dos estados más, Confinado (C) y en Cuarentena (Q). Conocer las probabilidades de pasar de un estado a otro son fundamentales para que la epidemia se propague o no, y esa ha sido una de las tareas más complicadas para completar en el modelo, ya que todavía no se conoce con detalle cómo ocurren estas transiciones en la COVID-19”, explica Jacobo Aguirre, del Centro de Astrobiología.

Las conclusiones del estudio apuntan a que es fundamental realizar test tipo PCR a los deportistas de forma y periódica. Según Javier Buldú, “no vale cualquier tipo de test. Los test PCR permiten determinar si el deportista es portador del virus incluso cuando no tiene síntomas. Es entonces cuando hay que confinarlo. Llegar tarde sí que implicaría correr riesgos altos”. Otra de las medidas a las que apunta el estudio es intentar amentar al máximo el distanciamiento social de los deportistas. “Lo ideal sería que les concentrasen. Pero si eso no fuera posible, deberían tener un contacto muy limitado con el exterior más allá de sus familias, dado que la primera fuente de contagio proviene del entorno social del deportista”, indica Daniel Ruiz Antequera.

Aunque el modelo no especifica cuándo deberían reanudarse las competiciones, sí que permite evaluar día a día el riesgo de propagación de la COVID-19 en base a los datos que se vayan recopilando. Jacobo Aguirre es optimista al respecto: “Físicos y matemáticos podemos aportar nuestro conocimiento para colaborar en el estudio de la propagación del coronavirus. Muchos colegas ya lo están haciendo para comprender cómo doblegar la curva de contagios o evaluar los efectos del confinamiento en la sociedad en general. Sin embargo, es importante complementar esos trabajos con modelos que describan problemas más específicos, como por ejemplo el impacto en el regreso al trabajo diario en las empresas o, como es este caso, en las competiciones deportivas”.

En un escenario todavía incierto y cambiante, este tipo de modelos matemáticos permitirá planear posibles estrategias para que el coronavirus no nos vuelva a pillar desprevenidos.