Desenvolupen un model per estimar el nombre real de casos de COVID-19 per cada comunitat autònoma
Un equip de matemàtics i estadístics de la UAB, de la Humboldt-Universität zu Berlin i de la UPC està desenvolupant un model per estimar el nombre real de nous casos diaris de persones infectades per COVID-19, davant la impossibilitat de tenir aquesta dada directament en tota la població donat que molts dels casos són lleus o asimptomàtics.
31/03/2020
Espanya ha esdevingut el cinquè país mundial amb més casos infectats per la pandèmia de la COVID-19. Tot i que s’han pres diverses mesures per disminuir l’impacte del brot i per contribuir a aplanar la corba de l’evolució del nombre de casos, les dades oficials es basen en números que reflecteixen aquells casos més greus i, per tant, es desconeixen aquells altres asimptomàtics i lleus que també contribueixen a l’expansió de la pandèmia.
Els protocols que s’utilitzen per determinar els casos d’infecció a Espanya inclouen principalment persones amb símptomes severs, i les autoritats han anunciat un nou protocol amb proves ràpides per detectar el virus en poblacions amb símptomes lleus que actualment no apareixen a les estadístiques. En tot cas, la mida de la població infectada sense símptomes serà encara més elevada que la registrada.
Investigadors del Departament de Matemàtiques de la UAB van desenvolupar el 2016 un mètode per a l’anàlisi de dades subrepresentades en les estadístiques (Under‐reported data analysis with INAR‐hidden Markov chains, Amanda Fernández‐Fontelo, Alejandra Cabaña, Pedro Puig, David Moriña, Statistics in Medicine, July 2016). El mètode permet fer una estimació acurada del nombre de casos que no es registren oficialment, amb diverses aplicacions en salut pública, com el seguiment del nombre de casos reals d’infeccions pel virus del papil·loma humà (VPH), de botulisme i també de casos reals de dones maltractades (Untangling serially dependent underreported count data for gender‐based violence, Amanda Fernández‐Fontelo, Alejandra Cabaña, Harry Joe, Pedro Puig, David Moriña, Statistics in Medicine, July 2019).
Ara, els investigadors de la UAB, amb la col·laboració del Departament de Ciències de la Computació de la Universitat Politècnica de Catalunya · BarcelonaTech (UPC), de la Humboldt-Universität zu Berlin i del Centre de Recerca Matemàtica, estan aplicant aquest mètode per tal d’actualitzar diàriament la situació de COVID-19 i, en particular, quantificar els casos no reportats en el registre oficial de la malaltia a Espanya. Els resultats permeten donar una imatge més realista de la pandèmia a temps real, així com estimar amb més precisió dades fonamentals com les taxes de mortalitat reals o el nombre bàsic de reproducció, necessàries perquè els professionals i els polítics puguin prendre decisions. L’anàlisi està pensat per ser fàcilment reproduïble amb dades d’altres països.
Per part de la UPC, l’investigador Arguimiro Arratia participa en el disseny i la programació de models epidèmics als quals se’ls introdueix com a input les sèries de casos d’infecció reconstruïdes d’acord amb el model matemàtico desenvolupat per l’equip de la UAB. A més, aquest investigador col·labora en la recol·lecció de dades, el tractament d’aquestes i l’automatització de tot el procés d’execució de les simulacions i anàlisi de dades.
