Detectar un 50% de positivos con tests, receta de un científico toledano para evitar rebrotes y segunda ola

El científico, ingeniero y empresario toledano David Martín-Corral Calvo (Toledo, 1984) ha participado en la redacción de un estudio epidemiológico que evidencia que identificar un 50% de los casos positivos por COVID mediante tests evitaría rebrotes y una segunda ola de contagios.

Esta investigación, de la que es coautor y ha sido publicada esta semana en la revista científica Nature, tiene como objetivo ayudar a las autoridades sanitarias a tomar las medidas adecuadas para no saturar los sistemas hospitalarios con los rebrotes.

Según ha informado Zensei, empresa especializada en datos, epidemiología y salud respiratoria para la que trabaja, el resultado del estudio, realizado con un modelo computacional epidemiológico con datos reales de movilidad del área metropolitana de Boston (USA), determina que para que el sistema hospitalario no se sature por ingresos por la COVID-19 es necesario que las autoridades sanitarias al menos identifiquen un 50% de los casos positivos por COVID mediante tests y trazar el 40% de los contactos de los casos positivos, mediante técnicas rastreo.

Esta colaboración se ha realizado gracias a un equipo multidisciplinar de científicos de distintas universidades como la Universidad Carlos III de Madrid, Universidad de Zaragoza, MIT (USA), Northeastern University (USA), Universidad de Florida (USA), Fundación ISI (Italia), entre otras y la empresa madrileña Zensei, de la cual David Martín-Corral es cofundador y director general.

El toledano David Martín-Corral es Ingeniero Técnico Industrial por la Universidad de Castilla-La Mancha, Ingeniero Industrial por la Universidad Politécnica de Madrid, Máster en Investigación Operativa por la Universidad de Strathclyde (Reino Unido) y doctorando en epidemiología computacional por la Universidad Carlos III de Madrid.
la gripe, el COVID o la bronquiolitis.

Relacionados

2 COMENTARIOS

ESCRIBE UN COMENTARIO

Por favor ingrese su comentario!
Por favor ingrese su nombre aquí


spot_img
spot_img
spot_img
spot_img
spot_img