  Human mobility is an important factor in the propagation of infectious
diseases. In particular, the spatial spread of a disease is a consequence of
human mobility. On the other hand, the control strategies based on mobility
restrictions are generally unpopular and costly. These high social and economic
costs make it very important to design global protocols where the cost is
minimized and effects maximized. In this work, we calculate the percolation
threshold of the spread in a network of a disease. In particular, we found the
number of roads to close and regions to isolate in the Puebla State, Mexico, to
avoid the global spread of COVID-19. Computational simulations taking into
account the proposed strategy show a potential reduction of 94% of infections.
This methodology can be used in broader and different areas to help in the
design of health policies.
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  La movilidad de las personas es uno de los principales factores que propician
la propagaci\'on de epidemias. En particular, es el factor que genera el
esparcimiento de la enfermedad en diferentes regiones. Las medidas de control
epidemiol\'ogico basadas en la restricci\'on de movilidad son generalmente poco
populares y las consecuencias econ\'omicas pueden llegar a ser muy grandes.
Debido a los altos costos de estas medidas, es de gran relevancia tener
estrategias globales que optimicen las medidas minimizando los costos. En este
trabajo, se calcula el umbral de percolaci\'on de la propagaci\'on de
enfermedades en redes. De manera particular, se encuentra el n\'umero de
caminos a restringir y localidades que tienen que ser aisladas para limitar la
propagaci\'on global de COVID-19 en el Estado de Puebla, M\'exico. Simulaciones
computacionales donde se implementan las medidas de restricci\'on de movilidad
entre los diferentes municipios, junto con las medidas de confinamiento,
muestran que es posible reducir un 94% de la poblaci\'on afectada comparado con
el caso en el que no se implementa ninguna medida. Esta metodolog\'ia puede ser
aplicada a distintas zonas para ayudar a las autoridades de salud en la toma de
decisiones.
