El cierre de escuelas no es muy beneficioso para prevenir casos graves de COVID-19

Una nueva investigación internacional sobre el impacto en la pandemia del cierre de diversos tipos de instalaciones para contener el virus ha revelado que, si bien el distanciamiento social en los lugares públicos, particularmente entre las poblaciones mayores, es la medida más importante, el cierre de escuelas no es muy beneficioso para prevenir casos graves de COVID-19, según publican en la revista ‘Chaos’.

Investigadores de la City University of Hong Kong, la Academia China de Ciencias y el Instituto Politécnico Rensselaer, en Estados Unidos, sugieren que se puede lograr una reducción en los casos fatales de coronavirus sin la necesidad de tanta disrupción social causada por el cierre de escuelas, la pérdida de espacios públicos y tener que trabajar de forma remota.

Después de ejecutar miles de simulaciones de la respuesta pandémica en la ciudad de Nueva York con variaciones en el comportamiento de distanciamiento social en el hogar, en las escuelas, en las instalaciones públicas y en el lugar de trabajo, mientras se consideraban las diferencias en las interacciones entre los diferentes grupos de edad, los resultados fueron sorprendentes.

«La escuela solo representa una pequeña proporción del contacto social. Es más probable que las personas se expongan a virus en instalaciones públicas, como restaurantes y centros comerciales –explica Qingpeng Zhang, uno de los autores–. Dado que aquí nos centramos en las infecciones graves y los casos de fallecidos, el cierre de escuelas contribuye poco si los ciudadanos de edad avanzada no están protegidos en las instalaciones públicas y otros lugares».

Debido a que la ciudad de Nueva York está tan densamente poblada, los efectos de las escuelas son significativamente menores que las interacciones generales del día a día en público, porque los estudiantes son generalmente los menos vulnerables a infecciones graves. Pero mantener abiertos los espacios públicos permite que la propagación se produzca desde los jóvenes menos vulnerables a la población de edad más vulnerable.

«Los estudiantes pueden tender un puente sobre la conexión entre las personas vulnerables, pero estas personas ya están muy expuestas en las instalaciones públicas –añade Zhang–. En otras ciudades donde la gente está mucho más distanciada, los resultados pueden cambiar.

Aunque los hallazgos actuales son específicos de Nueva York, reemplazar los parámetros de edad y ubicación en el modelo puede extender sus resultados a cualquier ciudad. Esto ayudará a determinar las medidas de control locales ideales para contener la pandemia con un mínimo de perturbaciones sociales.

«Estos patrones son únicos para diferentes ciudades, y las buenas prácticas en una ciudad pueden no traducirse en otra», advierte Zhang.

Los autores enfatizan que si bien estos hallazgos tienen implicaciones prometedoras, el modelo sigue siendo solo un modelo y no puede capturar las complejidades y los detalles sutiles de las interacciones de la vida real en una medida perfecta. La inclusión de teléfonos móviles, censos, transporte u otros macrodatos en el futuro puede ayudar a informar una decisión más realista.

«Dados los patrones de mezcla de edad y ubicación, hay tantas variables a considerar, por lo que la optimización es un desafío –reconoce Zhang–. Nuestro modelo es un intento».