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Las redes sociales ‘alertaron’ de la amenaza del coronavirus, pero nadie lo vio

  • Antes de conocerse la presencia del SARS-Cov-2, las redes sociales, especialmente twitter, sufrieron un incremento importante del uso de las palabra "neumonía" y de la palabra "tos seca" que podrían haber servido como alerta. Incluso viendo las zonas desde las que se escribían se podrían haber localizado los brotes

27 enero, 2021


Rebeca Gil
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Que la irrupción del SARS-CoV-2 sorprendió a la práctica totalidad de países del mundo sin haber tomado ningún tipo de medida para afrontar al nuevo virus es una realidad sabida.

Es cierto que desde hace un año las autoridades sanitarias mundiales han utilizado distintos sistemas de vigilancia de los contagios, incluidos los análisis de las aguas residuales, para tratar de anticipar las medidas de prevención y evitar una alta transmisión del virus.

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A la vista de lo que ha pasado y de la tercera ola en la que estamos inmersos parece que o la vigilancia no es suficiente, o las autoridades se demoran demasiado en su puesta en marcha.
En cualquier caso, investigadores de medio mundo siguen afanados en proporcionar estrategias para tratar de atajar los contagios antes de que la situación se desborde.

En este caso, un grupo de investigadores italianos ha realizado un estudio sobre la capacidad de predicción que sobre el avance de la enfermedad tienen las redes sociales, y las posibilidades que ofrecen para alertar.

El estudio, publicado en la revista Nature, ha consistido en analizar los datos de la red social Twitter en varios países europeos desde el 1 de diciembre de 2019 al 1 marzo de 2020. Es decir, incluyendo semanas previas a la declaración de los primeros casos en China.

Lo primero que se hizo fue monitorizar todos los tuits que incluyeran la palabra “neumonía” y crear “una base de datos única que incluye todos los mensajes que contienen la palabra clave «neumonía» en los siete idiomas más hablados de la Unión Europea (es decir, inglés, alemán, francés, italiano, español, polaco y holandés)”.

Como al inicio de la pandemia la neumonía era el síntoma más grave y la principal señal de alarma, se ajustó la base de datos de menciones para eliminar “los efectos sobre la actividad de publicación de noticias relacionadas con COVID-19 que aparecieron con posterioridad al 21 de enero de 2020, cuando la infección se convirtió en una enfermedad de declaración obligatoria”.

En el estudio también se tuvo en cuenta que durante los meses analizados la gripe está en plena temporada, aunque su impacto fue reducido el año pasado.

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Una vez realizados los ajustes y analizados los datos, y comparados con los de periodos iguales en años anteriores, los investigadores italianos muestran que “se habían planteado niveles inesperados de preocupación sobre la neumonía durante varias semanas antes de que se anunciaran oficialmente los primeros casos de infección”.

Un buen ejemplo de la capacidad de alerta temprana de las redes sociales la encontramos en Italia donde, según el artículo de Nature, las menciones a la “neumonía” se multiplicaron a principios de 2020, aunque las autoridades sanitarias no establecieron las primeras medidas de contención del virus hasta el 22 de febrero.

Además, las zonas geográficas de donde parten estos tuits coinciden con las que posteriormente resultaron ser “el caldo de cultivo de las infecciones”.

De hecho, los autores del estudio también reconocieron la procedencia de 13.088 usuarios de los tuits que contenían la palabra neumonía, “e identificamos las regiones europeas que se caracterizaron por aumentos anómalos e inesperados en las menciones de Twitter relacionadas con la neumonía durante las primeras fases no detectadas del brote de COVID-19”.

La región italiana de Lombardía, Madrid, la región de París, e Inglaterra, eran los lugares de procedencia de la mayoría de los usuarios que comentaban casos de neumonía, antes de que se anunciara oficialmente la entrada del coronavirus en esos países.

Con el fin de corroborar la validez de los datos obtenidos, los investigadores añadieron otro término que se ha demostrado como clave sintomática de los infectados por el SARS-CoV-2, “tos seca”.

De la misma forma que se hizo con la palabra neumonía se elaboró una base de datos que una vez depurada y analizada, arrojaron “hallazgos que concuerdan con la distribución geográfica de los usuarios que informaron sobre neumonía en el mismo período”.

La conclusión pues es clara, “las publicaciones relacionadas con síntomas relacionados con COVID-19 precedieron a los anuncios públicos oficiales sobre brotes locales y se concentraron espacialmente en las áreas que posteriormente se convertirían en puntos clave de infección”, explica el estudio.

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Y es que el coronavirus ya circulaba ampliamente por Europa antes de que ningún país del continente hubiera identificado el virus entre su población.

Por ello, los autores subrayan las grandes posibilidades que ofrece la monitorización de las redes sociales a gobiernos y autoridades sanitarias, para conocer en tiempo real la geolocalización de la evolución de la pandemia y, así, “diseñar políticas de intervención efectivas a lo largo de todo el ciclo epidemiológico”.

Es más, el estudio plantea que, con el rastreo de las redes, se podrían detectar las cadenas de contagio desde su inicio antes de que la transmisión avance y comience el goteo de fallecimientos.

También haría posible limitar la aparición de nuevas olas de contagios extrayendo de las redes sociales datos para elaborar mapas de densidad “espacio-temporales” de las amenazas de infección y así determinar si las restricciones aplicadas para evitar contagios pueden ser relajadas o no.

A pesar de las ventajas que señalan los investigadores, también reconocen las limitaciones de este sistema, ya que sólo podría ser aplicable a enfermedades ya conocidas, en las que es posible aislar términos de su sintomatología para el estudio.

Pero aún con limitaciones, los investigadores italianos están convencidos de esta fórmula de monitorizar redes sociales permitiría detectar rápidamente las señales de alerta de infecciones que resurgen y ayudar a prevenir futuras olas pandémicas, sobre todo en casos de “virus que aún no se han erradicado y continúan persistiendo en una población”.

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