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El vínculo entre el uso del transporte público y los primeros casos de COVID

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Investigadores de las Facultades de Ingeniería y Computación de Georgia Tech completaron el primer estudio publicado sobre el vínculo entre el uso del transporte público en Estados Unidos y los casos de COVID-19 al comienzo de la pandemia.

Usando datos de la Encuesta Nacional de Viajes de Hogares de la Administración Federal de Carreteras, el equipo analizó las 52 áreas metropolitanas más grandes del país y la probabilidad de que cada comunidad viaje en autobús y tren. Luego compararon los números con los 838,000 casos confirmados de COVID en el tablero del Centro Johns Hopkins de Ciencia e Ingeniería de Sistemas del 1 de enero. 22 — 1 de mayo de 2020.

El marco de tiempo cubre los días, semanas y meses iniciales de la pandemia, antes de que se implementaran los mandatos de máscara y antes del distanciamiento social generalizado. Aún no se había abordado la ventilación en el transporte público, junto con otras medidas de salud pública que desde entonces se han convertido en la norma.

El estudio encontró que las ciudades con sistemas de transporte público de alto uso mostraron una mayor incidencia de COVID per cápita. Esto fue cierto cuando se tuvieron en cuenta otros factores, como la educación, los niveles de pobreza y el hacinamiento en el hogar. La asociación siguió siendo estadísticamente significativa incluso cuando el modelo se ejecutó sin datos de la ciudad de Nueva York, que es favorable al transporte público.

El artículo se publica en la revista Ciencia del Medio Ambiente Total. Si bien los investigadores no sugieren que el tránsito sea la única causa de las altas tasas de incidencia, dicen que podría haber sido un factor importante al comienzo de la pandemia.

«Esto es lo que esperábamos, pero queríamos ejecutar los modelos para estar seguros. Los formuladores de políticas no deberían tomar decisiones basadas en lo que suponen que es cierto», dijo Michael Thomas, uno de los coautores del estudio y Ph. DD estudiante de la Escuela de Ciencias Computacionales e Ingeniería de Georgia Tech. «Este estudio es similar a desempolvar un sitio de excavación de dinosaurio y encontrar un hueso de la pierna. Este no es el dinosaurio completo. Hay muchas maneras de argumentar sobre la propagación de COVID, y el tránsito es solo una parte».

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El equipo tuvo la idea de rastrear el tránsito y los casos de COVID después de ver los primeros informes de Wuhan, China, y reflexionar sobre cómo las diferencias en los sistemas de transporte público pueden influir en los patrones de propagación de la pandemia. Mientras se hacían suposiciones sobre cómo deberían reaccionar las ciudades estadounidenses en función de los patrones de pasajeros en el otro lado del mundo, el profesor John Taylor pensó que la pandemia no debería tratarse como una situación de «talla única».

“En los meses iniciales de la pandemia, se estaban desarrollando modelos aquí en casa basados ​​en las tasas de incidencia en Wuhan. Pero, en términos del comportamiento de los pasajeros del transporte público, el de China puede ser muy diferente de lo que vemos en las ciudades estadounidenses”, dijo Taylor. Frederick Law Olmsted Profesor y presidente asociado de programas de posgrado e innovación en investigación en la Escuela de Ingeniería Civil y Ambiental. «Por ejemplo, las personas en las áreas urbanas chinas a menudo se paran en largas filas individuales mientras esperan los trenes y los autobuses. Nosotros no. Se pueden desarrollar diferentes patrones de propagación debido a las diferencias en los comportamientos del transporte público».

La investigación principal de Taylor se enfoca en la dinámica que puede ocurrir en la intersección de las redes humanas y de ingeniería, como por ejemplo, cómo las personas cambian los comportamientos de consumo de electricidad y cambian los patrones de movilidad en los desastres naturales. Las pandemias estaban en su radar de investigación antes de que COVID se convirtiera en un nombre familiar, ya que Taylor quería crear mejores modelos para pronosticar la propagación de enfermedades. Su primer esfuerzo de investigación en esta dirección fue rastrear el virus del ébola que llegó a Texas en 2014.

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En el otoño de 2019, Thomas trabajaba como bioestadístico en el Departamento de Salud Pública de Georgia cuando habló con Taylor sobre la posibilidad de obtener su doctorado. Thomas envió su solicitud a Georgia Tech ese noviembre, solo cuatro meses antes de que COVID cerrara América.

Los dos, junto con la coautora del estudio y la ingeniera de investigación sénior Neda Mohammadi, ahora están creando modelos para predecir la propagación de futuras enfermedades entre las poblaciones. También buscan demostrar cómo los investigadores pueden modificar esos modelos para una mayor precisión.

«Si los ingenieros y los científicos pueden comprender mejor los factores de la propagación comunitaria, los legisladores pueden tomar decisiones más rápidas y precisas para proteger la salud pública», dijo Thomas. «En el transporte, por ejemplo, podría conducir a decisiones más rápidas para restringir la cantidad de personas en los autobuses. O políticas para escalonar los horarios de salida de los vehículos de manera más consistente. Estudios como el nuestro brindan una base para esas decisiones».

Tener modelos más precisos también tiene en cuenta el comportamiento humano variable, según los investigadores. Así como las personas en Wuhan esperan el transporte público de manera diferente a las de Estados Unidos, las ciudades pueden diferir entre sí.

“Tu pandemia es diferente a la de tu vecino”, dijo Mohammadi. «La propagación de la pandemia no es la misma de una ciudad a otra, ni tampoco la cantidad de pasajeros. Los tomadores de decisiones a menudo miran a otras comunidades para ver cómo están respondiendo para dar forma a sus acciones. Eso no siempre es preciso. Los modelos deben ser personalizables porque las poblaciones no ‘ t reaccionar de manera uniforme. Nuestro objetivo es mejorar la toma de decisiones para que sea más fácil, rápida y precisa para la próxima pandemia «.


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Soy un viajero de 29 años y vendedor en una tienda de prêt-à-porter. Me incorporé al equipo de redacción de AltaVision.news en octubre de 2021.