Comportamiento crítico de la pandemia por SARS-CoV-2: La geometría del contagio

Abstract

Objetivo: Mediante la teoría de percolación describir el avance geográfico y temporal de la pandemia de SARS-CoV-2 en México así como producir estimaciones del tiempo para alcanzar la concentración crítica ρc. Métodos: Estudio observacional, retrospectivo, transversal y descriptivo. Se obtiene de la base de datos abiertos COVID-19 una lista de todas las pruebas diagnósticas realizadas para SARS-CoV-2, se filtran únicamente las pruebas con resultado positivo, para luego obtener el primer registro positivo de cada ciudad, unimos la fecha del primer registro positivo al código único de ciudades (CTUID). Procedemos a sumar el total de ciudades que se infectan día a día, desde el 23 de marzo hasta el 7 de agosto. Graficamos el ascenso en el número de municipios conforme al tiempo, así se consigue realizar una regresión lineal entre la proporción ρ de municipios infectados vs el tiempo, obteniendo una ecuación del tipo a0+a1x, la cual se iguala a la función p 1− p . En esta se sustituye ρ con ρ c=0,5927 con el fin de producir estimaciones de tiempo para alcanzar dicho umbral, con base en los datos disponibles a los 10, 15, 20, 25 y 30 días de iniciada la cuarentena. Resultados: Se observó la aparición del clúster único percolante abarcando la extensión del país para el día 89 desde el primer caso registrado, versus la estimación de 90 días calculados. Al momento de la percolación el 59,61% de los municipios del país se encontraba contagiado, muy cercano al valor esperado de 59,27%. Conclusiones: Los hallazgos sugieren que la teoría de la percolación tiene utilidad y aplicación para modelar, describir y realizar predicciones tempranas sobre el comportamiento futuro de un proceso epidémico, mostrando un adecuado ajuste a la regresión, incluso con pocos días de evolución.