lunes, 6 de abril de 2026
O traballo foi elaborado por Iván Area (Universidade de Vigo e actualmente na Aneca) e Juan J. Nieto (Universidade de Santiago de Compostela) xunto a Xurxo Hervada e MarÃa Jesús Purriños (Sergas) e vén de ser publicado na revista Alexandria Engineering Journal baixo o tÃtulo Determination in Galicia of the required beds at intensive care units. O punto de partida para o deseño do método desenvolvido, indican os seus responsables, “foi a estimación inicial do comportamento da onda usando modelos compartimentais”. Unha vez obtida esta previsión, detallan, realizouse unha estimación de camas en base a unha porcentaxe dos datos acumulados dos 15 dÃas previos á data de interese. “É algo obvio: o número de persoas que ingresan na UCI depende dos casos dos dÃas previos”, apuntan os investigadores. Unha vez disposta esta ferramenta, engaden, “a vantaxe de ter unha estimación do número de casos diarios moi aproximada permitiu ter estimacións bastante próximas á realidade do número de camas de UCI necesarias”.
A xestión das camas de UCI, apuntan os investigadores, “trátase dun problema de enorme complexidade e repercusión”, lembrando como “o custe de cada cama é de máis de 1000 euros diarios, ten unha enorme repercusión económica”. Ao tempo, engaden, “un número insuficiente de camas implica a non dispoñibilidade de camas de UCI a persoas coa covid-19 ou doutras doenzas”. Por este motivo recalcan “a importancia de coñecer de antemán as necesidades de recursos en camas UCI, xa que non se poden improvisar, pois son camas que requiren parataxe moi especÃfico anexo (respiradores, monitores, etc) e recursos humanos formados no seu uso, ademais do espazo fÃsico necesario, moi superior a unha cama normal”. “Ou se prepara de antemán ou se fracasa en cubrir a demanda”, subliñan respecto a esta cuestión.
Liña de continuidade
Ademais de idear este procedemento para poder ter con antelación unha estimación do número de camas de UCI necesarias, Iván Area e Juan José Nieto forman parte do grupo de investigadores que adiantou como serÃa a expansión da pandemia da covid-19 en Galicia ao seu inicio. Baseándose na análise dos datos de Wuhan, o grupo integrado por Nieto, Area, Delfim Torres e Faiçal Ndaïrou, das universidades de Vigo e Aveiro estes últimos, realizou unha serie de simulacións que situaban o máximo número de casos da pandemia arredor do 5 de abril. “Esa predición, con máis dun mes de antelación comprobouse certa no seu dÃa”, apuntan. A análise, baseada nun modelo matemático, engaden, “foi central para poder anticipar o número de camas necesarias”.
O Banco de España acaba de publicar os datos oficiais de débeda pública correspondentes ao peche do exercicio 2025. Nese perÃodo, Galicia reduciu a súa ratio de débeda ata o 13,9 % do seu PIB, o que representa a ratio máis baixa dende 2012. Deste xeito, Galicia situase como a cuarta comunidade autónoma de réxime común con nivel de débeda máis baixa e cun diferencial con respecto á media das CCAA de 6,3 puntos porcentuais. A ratio de débeda das CC.AA. situouse no 20,2 %. Logo do esforzo extraordinario por mor da pandemia, Galicia leva unha senda descendente dos seus ratios de endebedamento. AsÃ, desde a pandemia, ano 2020, reduciu a ratio case seis puntos, pasando de 19,6 % ata o 13,9 %.
A implantación da recollida separada de materia orgánica consolÃdase como o piar fundamental para que Galicia cumpra cos obxectivos ambientais europeos. Dado que os restos orgánicos representan case o 40 % do lixo doméstico, a súa correcta xestión é a chave para baleirar os vertedoiros e xerar compost de alta calidade que retorne á terra como fertilizante. A dÃa de hoxe, o compromiso galego con este sistema é evidente: 295 concellos xa contan con métodos especÃficos para os biorresiduos.
