Desarrollan un modelo para estimar el número real de casos de COVID-19 por cada comunidad autónoma
Un equipo de matemáticos y estadísticos de la UAB, de la Humboldt-Universität zu Berlin y de la UPC está desarrollando un modelo para estimar el número real de nuevos casos diarios de personas infectadas por COVID-19, ante la imposibilidad de tener este dato directamente en toda la población, dado que muchos de los casos son leves o asintomáticos
31/03/2020
España se ha convertido en el quinto país mundial con más casos infectados por la pandemia de la COVID-19. Aunque se han tomado varias medidas para disminuir el impacto del brote y para contribuir a allanar la curva de la evolución del número de casos, los datos oficiales se basan en números que reflejan aquellos casos más graves y, por tanto, se desconocen aquellos otros asintomáticos y leves que también contribuyen a la expansión de la pandemia.
Los protocolos que se utilizan para determinar los casos de infección en España incluyen principalmente personas con síntomas severos, y las autoridades han anunciado un nuevo protocolo con pruebas rápidas para detectar el virus en poblaciones con síntomas leves que actualmente no aparecen en las estadísticas. En todo caso, el tamaño de la población infectada sin síntomas será aún más elevada que la registrada.
Investigadores del Departamento de Matemáticas de la UAB desarrollaron en 2016 un método para el análisis de datos subrepresentados en las estadísticas (Under‐reported data analysis with INAR‐hidden Markov chains, Amanda Fernández‐Fontelo, Alejandra Cabaña, Pedro Puig, David Moriña, Statistics in Medicine, July 2016). El método permite hacer una estimación precisa del número de casos que no se registran oficialmente, con diversas aplicaciones en salud pública, como el seguimiento del número de casos reales de infecciones por el virus del papiloma humano (VPH), de botulismo y también de casos reales de mujeres maltratadas (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).
Ahora, los investigadores de la UAB, con la colaboración del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universitat Politècnica de Cataluna · BarcelonaTech (UPC), de la Humboldt-Universität zu Berlin y del Centro de Investigación Matemática (CRM), están aplicando este método para actualizar diariamente la situación de COVID-19 y, en particular, cuantificar los casos no reportados en el registro oficial de la enfermedad en España. Los resultados permiten dar una imagen más realista de la pandemia en tiempo real, así como estimar con mayor precisión datos fundamentales como las tasas de mortalidad reales o el número básico de reproducción, necesarias para que los profesionales y los políticos puedan tomar decisiones. El análisis está pensado para ser fácilmente reproducible con datos de otros países.
Por parte de la UPC, el investigador Arguimiro Arratia participa en el diseño y la programación de modelos epidémicos a los que se les introduce como input las series de casos de infección reconstruidas de acuerdo con el modelo matemático desarrollado por el equipo de la UAB. Además, este investigador colabora en la recolección de datos, el tratamiento de estas y la automatización de todo el proceso de ejecución de las simulaciones y análisis de datos.
