Limitar el aforo de restaurantes al 20 % reduciría la mayoría de los contagios por coronavirus
El riesgo de comer en un restaurante es 4 veces mayor que en el segundo lugar con más posibilidades de contagiarse de covid-19, los gimnasios
Un estudio publicado en Nature argumenta que conocer esto podría evitar el cierre total de los locales
La permanencia de muchas personas en espacios cerrados implica un alto riesgo de contagio en covid-19. Las características de la propagación del coronavirus, esencialmente por vía aérea, obliga a imponer medidas drásticas. Ahora un estudio publicado por la revista Nature revela que el riesgo de comer en un restaurante es cuatro veces mayor que en los gimnasios, el segundo en esta lista. Sin embargo, también han concluido que restringiendo el aforo a un 20% se reduce la posibilidad de contagio hasta un 80%.
Los investigadores y epidemiólogos de las universidades de Stanford y Northwestern (EE. UU.) demuestran que una forma sencilla de reducir este riesgo sería limitar la cantidad de personas a las que se les permite estar al mismo tiempo dentro de un restaurante o un bar y de esta forma reducir drásticamente el contagio.
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Los autores del estudio, publicado por la revista Nature, utilizaron los datos de los móviles y sus movimientos de casi 100 millones de personas de las 10 ciudades más grandes de EE. UU. entre el 1 de marzo y el 1 de mayo de 2020. Con los datos de ubicación anonimizados de las aplicaciones para teléfonos inteligentes recogieron los movimientos de personas en sus barrios, gimnasios, supermercados, restaurantes e iglesias.
Con estos datos establecieron tres parámetros para predecir el contagio en función de estos: Las dimensiones del lugar, duración del tiempo que se permanecía en el interior de este y la cantidad de personas que serían contagiadas en el área determinada. Luego, compararon el número de infecciones pronosticado por su modelo con el número oficial de personas infectadas registradas en esos barrios durante ese mismo período. Los autores consideran que su modelo puede predecir con precisión los casos reales.
Este modelo lo utilizaron para simular varios escenarios: reapertura a plena capacidad, límites al 50 % de la capacidad, al 30 %, etcétera. Dado que los estudios anteriores han encontrado que el 80 % de los nuevos casos del coronavirus se detectan en menos del 20 % de los lugares (los llamados eventos superpropagadores), los investigadores descubrieron que introducir límites de ocupación podría tener un mayor impacto que los cierres generales.
La investigación señala que, si el aforo se limita al 20 %, las nuevas infecciones se reducirían en más del 80 %. Por el contrario, el modelo predijo que si los restaurantes de las 10 ciudades estadounidenses se reabrieran por completo, eso causaría el contagio de aproximadamente el 6 % de la población total. En España, la estrategia general de los distintos gobiernos autonómicos se ha centrado en reducir los aforos en interiores al 75 %, una cifra muy alejada de la recomendación del artículo en Nature.