No son datos aún definitivos. Los expertos no se ponen de acuerdo entre si el Sars-Cov2 pierde potencial para expandirse por el calor o no. Debería hacerlo si su comportamiento es similar al de otros coronavirus, pero no aún no está claro. Por eso los resultados preliminares de un estudio que está llevando a cabo actualmente la Agencia Estatal de Meteorología (Aemet) junto al Instituto de Salud Carlos III (ISCIII), que muestran una correlanción entre el calor y la incidencia, al menos en España, pueden ser de gran relevancia en el futuro y especialmente para entender cómo nos debemos enfrentar a la Covid-19 durante los meses de calor.

Los investigadores han comparado el índice de incidencia acumulado en los últimos 14 días definido como número de contagios nuevos diarios por cada 100.000 habitantes con la temperatura promedio correspondiente al mismo período por regiones, y han hallado, a priori, la existencia de una correlación negativa entre ambos. Esto quiere decir que a menor temperatura promedio, mayor incidencia. Este patrón se repite desde el 26 de marzo hasta el 5 de abril. No obstante, habrá que tener en cuenta más variables para determinar si realmente ha influido en la incidencia del virus en cada comunidad. Además, si se tiene en cuenta la temperatura del resto de Europa y la incidencia del virus, los datos que se obtuvieran podrían ser totalmente contrarios a los que propone este este estudio, ya que los países del este son ahora los menos afectados.

Este resultado va en consonancia con lo obtenido en otras investigaciones internacionales. Y es que, además de este, existe al menos dos trabajos que conectan la dispersión del virus con temperatura y humedad (a nivel global y en China). El realizado en China -aún en fase de revisión- postula la posibilidad de que la transmisión de este coronavirus se reduzca con el calor al igual que sucede con la gripe o sucedió en su momento con el SARS. Los resultados del estudio español permitirán investigar con mayor especificidad el impacto de estos factores ambientales en la incidencia y propagación de la enfermedad a través de otras variables tales como ingresos hospitalarios, ingresos en UCI y mortalidad, mejorando la identificación de zonas de riesgo en tiempo real.