Una nueva investigación sobre esta cuestión muestra que la segunda ola de una epidemia es muy diferente si una población tiene una distribución homogénea de contactos, en comparación con el escenario de subpoblaciones con diverso número de contactos.

La investigación, por autores estadounidenses de la Universidad de Oakland, Escuela secundaria Novi, y la Universidad Estatal Politécnica de California, utilizó un enfoque de simulación para modelar el progreso de una epidemia en una red donde la conectividad de cada individuo cambió con el tiempo, Modelar los efectos de las decisiones políticas tomadas con respecto a varios grados de cuarentena. Fue publicado el 23 de diciembre en Cartas de Europhysics.

Los autores declararon:"Recientemente, varios autores incorporaron la cuarentena en el modelado de COVID-19. Sin embargo, estos modelos no estaban basados ​​en la red. Además, no abordaron la cuestión de la estrategia óptima para aliviar la cuarentena con el fin de minimizar el número neto de individuos infectados, una de las preguntas centrales del presente documento. "Los beneficios de un modelo basado en red son que cuenta con mayor precisión para una distribución máxima de la duración de cada enfermedad, que es un problema para los modelos continuos; además, no requiere la suposición de un número igual de contactos para cada individuo, por lo que modela con mayor precisión la estructura microscópica subyacente de la red social.

Según los autores, si una población tiene una distribución homogénea del número de contactos, "el número total de infectados al final de la epidemia es el mismo que si no se hubiera decretado ningún bloqueo (aparte de la saturación del sistema de salud), "mientras que en el caso de diversa frecuencia de contactos, el número total de personas infectadas puede ser significativamente menor. La razón de este efecto es simple. Después de que las personas con una gran cantidad de contactos (ganglios de alto grado) hayan adquirido inmunidad, impiden la propagación de la epidemia a través de ellos, por lo tanto, ralentizar la propagación de la epidemia a través de la red. Por lo tanto, el momento óptimo para permitir que los nodos de bajo grado aumenten las conexiones (levantando el bloqueo) sería después de que los nodos de alto grado se hayan vuelto inmunes; esto minimizará el número neto de personas infectadas durante el transcurso de la epidemia.

Los resultados sugieren un procedimiento óptimo basado en grados para levantar la cuarentena:"los grados altos van primero. En la práctica, cuando el estado levanta la cuarentena estricta (o pasa de una fase de cuarentena a la siguiente), Siempre hay una opción. Se pueden abrir tiendas más pequeñas (donde los cajeros son nodos de alto grado) o / y se pueden permitir reuniones (que generalmente consisten en nodos de bajo grado). El modelo sugiere que las tiendas deben abrirse primero:de esta manera podemos evitar que muchas personas (en su mayoría nodos de bajo grado) se infecten ".

Los autores continúan:"Esto tiene dos consecuencias importantes:primero, destaca la relevancia de adoptar medidas de bloqueo para detener el primer brote de una epidemia, y segundo, muestra que la segunda y las siguientes olas pueden ser más suaves de lo esperado ".

Los resultados son contrarios a la intuición, como revela la polémica en los medios de comunicación sobre la relevancia de adoptar medidas de encierro. Este artículo señala la importancia de una característica que generalmente se pasa por alto en el análisis de cómo se propagan las epidemias:cómo la heterogeneidad de los comportamientos de las personas afecta su capacidad para protegerse del contagio.