El dato se desprende de un estudio de investigadores de Conicet, que señala los cambios de tendencia que experimentó la curva de casos a partir de las restricciones y la presencia o no en las aulas. El descenso de casos totales a partir del 22 de abril (tres días después del inicio de clases virtuales, período mínimo de incubación del virus) fue del 22% en una semana en el conurbano, y de solo el 13,2% en la Capital Federal.
Más allá de la disputa política, que se desvirtuó y tornó jurídica, un grupo de investigadores del Conicet le puso cifras concretas al dilema de las clases presenciales como factor de aumento de los casos de Covid-19 y concluyó que la interrupción de la presencia de alumnos y docentes en las aulas redunda, en efecto, en una disminución de los contagios y, en consecuencia, de las internaciones y muertes debidas al coronavirus.
Los especialistas del Instituto de Cálculo y el Instituto de Ciencias de la Computación de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA), en colaboración con investigadores de diferentes disciplinas de del Conicet y de otras universidades del país, elaboraron un informe analizando el efecto epidemiológico de la suspensión de la educación presencial, y si bien “es imposible ser 100% concluyentes, podemos decir que el dato de la presencialidad es la causa más probable de la menor cantidad relativa de contagios en el Conurbano comparado con CABA y el resto de la Provincia de Buenos Aires”, sintetiza Rodrigo Quiroga, especialista en bioinformática del Conicet y uno de los autores del trabajo.
La mayor disminución de contagios en el conurbano bonaerense, explica Quiroga, coincide exactamente con el momento de la suspensión de las clases presenciales, lo que revela, a la inversa, que la escolaridad en de las aulas “parece aportar a un aumento de la transmisión comunitaria".
El estudio analizó por separado la curva epidemiológica de la ciudad de Buenos, de los partidos bonaerenses que forman parte del AMBA y del resto de la provincia de Buenos Aires, en el período que va del 31 de marzo al 28 de abril, con los casos ordenados de acuerdo a la fecha de inicio de síntomas.
“Hasta el 22 de abril el comportamiento de las tres curvas era casi idéntico. Sin embargo, en el Conurbano observamos cambios a partir de esa fecha, justo tres días luego de comenzar las clases virtuales en esta región”, explica Quiroga. Un dato importante: el período promedio de incubación del virus es de entre 3 y 5 días.
El informe muestra una caída del 22% de los casos en el conurbano entre el 22 y el 28 de abril, mientras que en la ciudad de Buenos Aires, que siguió teniendo clases presenciales a pesar de ser una jurisdicción con parámetros de alarma epidemiológica, la disminución fue del 13,2%.
El estudio analiza en particular las cifras de contagios de niños y niñas de escuela primaria (la franja etaria de 5 a 11 años). Tomando como punto de descenso también el 22 de abril, en 10 días los casos bajaron casi a la mitad en el conurbano para este grupo etario. En la ciudad, por el contrario, la baja de casos en niños fue apenas perceptible.
Quiroga advierte que “aunque hay estudios que no encuentran evidencia de que la escuela (presencial) aumente la transmisión comunitaria y otros que sí, al analizar períodos de alta incidencia viral, el consenso es que sí lo hace. Es casi lógica pura. Sabemos que los niños se infectan, tienen carga viral y contagian de manera similar a los adultos. ¿Por qué no habría contagios en ambientes cerrados en los que están presentes cuatro o más horas diarias? Afirmar lo contrario requeriría evidencia extraordinaria”.
Postulando, entonces, que es posible que la presencialidad aumente la transmisión viral comunitaria, los expertos analizaron lo que sucedía con las curvas, para verificar si el efecto contrario (con la suspensión de la presencialidad) era observable y si había cambios de tendencia que coincidieran con las fechas en que se implementaron restricciones en las distintas juridiscciones.
“El primer cambio se observa el 6 de abril, lo cual corresponde a un cambio de comportamiento social el 2 o el 3 de abril. Puede tener que ver con el paso a trabajo remoto de la administración pública o directamente a un aumento de la conciencia social debido a la presencia del tema en los medios”, considera Quiroga.
El 6 se ralenta la curva de aumento de casos. Un día después , el 7, se anuncian las restricciones nocturnas desde las 23 horas. A los tres días (periodo mínimo de incubación), el 10, comienza a revertirse el crecimiento de los contagios y se inicia una leve caída.
El siguiente anuncio del presidente fue el día 14 de abril: restricciones nocturna a las 20 horas), medida que comenzó a aplicarse el día 16. Cuatro días después, el 20, se verifica un descenso de casos algo más pronunciado. Y, como se dijo más arriba, el 22, a tres días del comienzo de la virtualidad en el conurbano, la curva de descenso de casos se diversifica: sigue su curso leve en la ciudad (baja un 13,2% hasta el día 28), pero se acelera en el resto del AMBA: baja un 22%.
“La única medida diferente, la educación virtual, es la causa más plausible, más probable, de las diferencias observadas”, sostiene el bioinformático del Conicet.
Esa diferencia es muchísimo más marcada en la franja de 5 a 11 años. “Es notable señalar que empieza a aparecer, de nuevo, el 22 de abril. En 10 días, los casos diarios en 5-11 años bajaron casi a la mitad en el conurbano”, agrega Quiroga.
Estos resultados, advierte, “¿significan que debemos cerrar las escuelas de manera sostenida en el tiempo? Creo que no. Primero, este efecto se observó para estas condiciones particulares. Es muy probable que con el tiempo la socialización de quienes no asisten a la escuela vaya cambiando. Adicionalmente, sabemos todos los efectos negativos desde lo psicológico, educativo y la profundización de desigualdades que produce la no presencialidad sostenida en el tiempo. Sin embargo, consistentemente con lo que se hizo en todos los países analizados, suspender temporalmente la presencialidad cuando la incidencia de casos es muy alta ayudaría a poder controlar la circulación viral y lograr que los casos bajen antes y más rápido".
El estudio fue coordinado por los investigadores Rodrigo Castro (del Instituto de Ciencias de la Computación, Exactas UBA-Conicet), Guillermo Durán (Instituto de Cálculo, Exactas UBA-Conicet) y Axel Quimey Molina (Universidad Nacional de La Matanza). También participaron los investigadores del Conicet Jorge Aliaga (Universidad de Hurlingham); Leonardo Boechi, Roberto Etchenique, Diego Garbervetsky, Mario Pecheny Ezequiel Pecker (UBA); Daniel Feierstein (Universidad de Tres de Febrero), Mario Lozano (Universidad de Quilmes) y Sol Minoldo (Universidad Nacional de Córdoba).
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