El Dr. Ing. Daniel Patiño, del Instituto de Automática (INAUT) de la Facultad de Ingeniería de la UNSJ, adelantó que en los próximos días (a lo sumo, el fin de semana) contará, desde ese instituto, con un sitio Web para subir datos de sus monitoreos de la expansión de Covid-19 en San Juan. “Lamentablemente los datos oficiales no son confiables, ni consistentes, dado el grado de positividad muy alto a partir del 21 de octubre. Los ajustaremos y usaremos nuestros modelos. Para nosotros hoy San Juan tiene un promedio de 700 – 800 casos diarios”, dijo.
En el último reporte diario, Salud Pública de la Provincia no dio la cifra de los denominados “casos sospechosos”. El mismo organismo estatal explica que “debido a que hay circulación viral en la provincia, ya no serán incorporados al parte diario los datos correspondientes a los pacientes que cumplen con la definición de casos sospechosos”. Sobre ese número que ya no se publica, Patiño sostiene: “En realidad, no es una estima de sospechosos, es la cantidad de test en la cola del laboratorio esperando resultado. El retardo hoy es de alrededor de 12 días. Inadmisible. Y es muy importante saberlo. Da una idea de la falta de insumos, desperfectos o saturación del laboratorio de análisis. Seguro es un número escandaloso. Además es un dato que debe darse en los partes diarios exigido por Nación e internacionalmente, y es fundamental para evaluar el retraso de días en darse el resultado. El número debería procesarse dentro de las 24 horas, a lo sumo 48 horas, para poder tomar decisiones y para un tratamiento farmacológico dentro de los tres primeros días”.
Patiño, junto con el también doctor ingeniero Santiago Tosetti, del INAUT, viene publicando diversos trabajos acerca de la velocidad de contagios en San Juan. Su principal tesis es que la Fase 1 debió durar más tiempo, que no debió haber salto de Fase de la 1 a la 3 y que el nivel de circulación poblacional actual es muy elevado, por lo que urge bajarlo para poder mitigar los números de casos, los cuales ya están haciendo colapsar el sistema de salud local.