Informe de predicción de la evolución de la COVID-19 en Euskadi | 18 de junio de 2020

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18 de junio de 2020 2.3 MORTALIDAD POR COVID-19: PREDICCIÓN A CORTO PLAZO 60 Fallecidos (incidencia) Incidencia diaria 40 20 Modelo GP SEIR Bay. 0 mar 01 mar 15 abr 01 abr 15 may 01 may 15 jun 01 jun 15 jul 01 Dia Fallecidos (acumulado) 1500 Acumulado diario 1000 500 Modelo GP SEIR Bay. SHARUCD 0 mar 01 mar 15 abr 01 abr 15 may 01 may 15 jun 01 jun 15 jul 01 Dia Figura 4: Predicción a corto plazo para fallecimientos incidentes y acumulados. Línea negra: observados hasta el 13 de junio. Línea azul y rosa: estimación puntual (valor esperado) con datos hasta 13 de junio. Las áreas coloreadas representan la banda de credibilidad al 95 % (i.e., incertidumbre alrededor de la estimación puntual). A partir del 13 de junio (línea negra vertical) la información que se muestra es la predicción puntual (e incertidumbre asociada) realizada por los diferentes modelos (líneas discontinuas y áreas coloreadas asociadas). GP es la abreviatura de Procesos Gaussianos (Gaussian Processes en inglés), SEIR Bay. hace referencia al modelo SEIR Bayesiano, y SHA- RUCD al modelo estocástico tipo SHARUCD. Tabla 4: Predicción de fallecimientos acumulados (Media e IC 95 %) Junio 14 15 16 17 18 19 20 GP 1511 1515 1518 1521 1523 1524 1525 (1491, 1532) (1474, 1556) (1464, 1572) (1459, 1583) (1457, 1588) (1457, 1591) (1458, 1593) SEIR Bay. 1524 1526 1528 1530 1532 1534 1536 (1403, 1649) (1406, 1651) (1407, 1653) (1409, 1654) (1412, 1657) (1415, 1657) (1416, 1660) SHARUCD 1508 1510 1511 1513 1514 1516 1517 (1508, 1509) (1508, 1513) (1508, 1516) (1509, 1518) (1510, 1520) (1511, 1522) (1512, 1525) Informe BCAM COVID-19 en Euskadi 10
18 de junio de 2020 Junio 21 22 23 24 25 26 27 GP 1527 1527 1528 1529 1530 1530 1531 (1459, 1594) (1460, 1595) (1460, 1596) (1461, 1597) (1462, 1598) (1462, 1598) (1463, 1599) SEIR Bay. 1538 1540 1542 1544 1545 1547 1549 (1419, 1663) (1421, 1664) (1423, 1666) (1424, 1668) (1426, 1669) (1428, 1672) (1429, 1674) SHARUCD 1519 1520 1521 1523 1524 1525 1526 (1513, 1526) (1513, 1527) (1515, 1529) (1516, 1531) (1516, 1533) (1517, 1535) (1518, 1537) 2.4 VALIDACIÓN Y VIGILANCIA Con el objetivo de mostrar la calidad/error de las predicciones que realizan los modelos, se presenta en esta sección, para cada una de las variables de interés, resultados gráficos y numéricos de las predicciones realizadas por los modelos desde el día 15 de mayo hasta el día 13 de junio junto con el valor real. Para que esta validación sea justa, el modelo SEIR Bayesiano y el basado en Procesos Gaussianos han sido estimados con los datos hasta el día 15 de mayo. Además de la necesaria validación de las predicciones realizadas por los diferentes modelos, otro de los objetivos de realizar una monitorización y vigilancia como la que se muestra en las gráficas siguientes (con predicciones realizadas con cuatro semanas de antelación) es detectar discrepancias entre la tendencia en la evolución de la pandemia predicha por los modelos y los datos reales. La existencia de grandes cambios entre ambos cifras, las predicciones y los valores reales, puede entenderse como un posible cambio de tendencia en la evolución de la pandemia que permita elevar una alarma a los servicios sanitarios. Indicar que el modelo SHARUCD es capaz de describir los datos utilizando un único conjunto de parámetros. El modelo se calibra utilizando los datos empíricos del País Vasco y los parámetros biológicos se estiman y fijan ya que el modelo es capaz de describir la incidencia de la enfermedad durante la fase exponencial de la epidemia (del 4 al 27 de marzo de 2020) para cada clase dinámica. La incertidumbre acerca de los parámetros se cuantifican con funciones de verosimilitud (1). Los parámetros del modelo y las condiciones iniciales se muestran en el Anexo A.2. En particular, para los resultados que se muestran en esta Sección, el modelo modelo SHARUCD tiene una única función de control, aquella incluida cuando se inició el confinamiento (escenario ”sin cambios”). Aunque los datos todavía están dentro de los intervalos de confianza, debido a las medidas de desescalada iniciadas el 4 de mayo, notamos que la media de las realizaciones estocásticas sobrestima ligeramente el número de casos. Se debe introducir ahora una nueva función de control para evaluar el efecto del levantamiento gradual del confinamiento. Para describir mejor cuantitativamente los últimos datos y obtener una mejor correspondencia visual con la media de las realizaciones estocásticas, en los resultados que se muestran se ha ajustado el valor final de la fuerza de infección β 2 en la función de control para el escenario ”sin cambios”(de 0,25 a 0,225). Los datos de hospitalizaciones y fallecimientos en- Informe BCAM COVID-19 en Euskadi 11
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