Un algoritmo para estimar en tiempo real el número de casos de COVID-19

Un estudio que presenta un método para mitigar los efectos epidémicos mediante la estimación del número de casos de COVID-19 sin tener que esperar a las confirmaciones de laboratorio


Descripción del estudio:

  • Título: Estimating COVID-19 cases and outbreaks on-stream through phone calls.
  • Investigadores principales: Ezequiel Alvarez, Daniela Obando, Sebastian Crespo, Enio Garcia, Nicolas Kreplak y Franco Marsico.
  • Centros de implementación: Centro Internacional de Estudios Avanzados (ICAS) y Ministerio de Salud de la Provincia de Buenos Aires
  • Población de estudio: Población de los distintos distritos de la provincia de Buenos Aires.
  • Métodos: Las llamadas a la línea COVID 148 se modelaron como fondo (proporcional a la población) más señal (proporcional a los infectados) y se ajustaron en la provincia de Buenos Aires (Argentina) con un coeficiente de determinación R2 > 0,85.

Objetivos del estudio:

Objetivo principal: Presentar un algoritmo para estimar sobre la marcha el número de casos de COVID-19 utilizando los datos de las llamadas telefónicas a una línea COVID.

Objetivos secundarios:
(1) Describir los datos de la línea COVID y presentar los detalles del modelo matemático para estimar el número de casos utilizando los datos de las llamadas telefónicas.
(2) Mostrar cómo funciona el modelo en la provincia de Buenos Aires y cómo se puede utilizar para hacer un seguimiento de la epidemia.
(3) Presentar la Alarma de Brote Temprano y mostrar sus detalles en el caso de Villa Azul (Quilmes).


Más sobre este estudio:

Contexto científico: La epidemia de COVID-19 está causando daños globales en prácticamente todos los aspectos de la sociedad mundial desde principios de 2020. Las dificultades para controlar la epidemia se deben, en parte, a la combinación crucial de ser altamente contagiosa, tener un largo periodo de incubación durante el cual es posible que se produzcan infecciones unos días antes de la aparición de los síntomas, tener casos leves o asintomáticos y también porque el diagnóstico puede tardar unos días tras el contacto con el sistema sanitario. Por lo tanto, disponer de información sobre los cambios en la evolución de la epidemia o el aumento de los brotes antes de la confirmación por parte del laboratorio es crucial en la toma de decisiones para las políticas de Salud Pública.

Valor añadido: Este algoritmo ha sido una de las principales herramientas en el tablero del sistema de salud de la Provincia de Buenos Aires durante la epidemia, y sus versiones actuales y de actualización se siguen utilizando para el seguimiento de la epidemia y la detección de brotes.

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