19.06.2020 Views

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

El presente documento recoge los resultados de predicción de los modelos desarrollados por BCAM, la UPV/EHU e Ikerbasque junto con las instituciones sanitarias de Euskadi dentro del grupo de trabajo BMFT - Basque Modelling Task Force COVID-19, promovido por el Departamento de Educación y el Departamento de Salud del Gobierno Vasco. Estas predicciones se realizan sobre diferentes variables de interés como el número de hospitalizaciones o muertes y considerando dos horizontes temporales diferentes (corto plazo hasta el 27 de junio y largo plazo hasta el 15 de agosto). Este documento se irá actualizando en relación a los horizontes temporales de predicción a medida que se reciban nuevos datos. El texto principal recoge mayoritariamente el resultado de las predicciones. Al final del documento, sin embargo, se puede encontrar en un apéndice una descripción detallada de cada uno de los modelos utilizados así como información complementaria.

El presente documento recoge los resultados de predicción de los modelos desarrollados por BCAM, la UPV/EHU e Ikerbasque junto con las instituciones sanitarias de Euskadi dentro del grupo de trabajo BMFT - Basque Modelling Task Force COVID-19, promovido por el Departamento de Educación y el Departamento de Salud del Gobierno Vasco. Estas predicciones se realizan sobre diferentes variables de interés como el número de hospitalizaciones o muertes y considerando dos horizontes temporales diferentes (corto plazo hasta el 27 de junio y largo plazo hasta el 15 de agosto). Este documento se irá actualizando en relación a los horizontes temporales de predicción a medida que se reciban nuevos datos. El texto principal recoge mayoritariamente el resultado de las predicciones. Al final del documento, sin embargo, se puede encontrar en un apéndice una descripción detallada de cada uno de los modelos utilizados así como información complementaria.

SHOW MORE
SHOW LESS

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.

<strong>18</strong> <strong>de</strong> <strong>junio</strong> <strong>de</strong> <strong>2020</strong><br />

<strong>de</strong> recuperación <strong>de</strong> γ, sin embargo, <strong>la</strong>s personas gravem<strong>en</strong>te hospitalizadas también podrían<br />

ser admitidas <strong>en</strong> <strong>la</strong>s insta<strong>la</strong>ciones <strong>de</strong> <strong>la</strong> UCI, con una tasa <strong>de</strong> ν, o fallecer antes <strong>de</strong> ser admitidas<br />

<strong>en</strong> UCI, con una tasa <strong>de</strong> mortalidad por <strong>la</strong> <strong>en</strong>fermedad mu. Los individuos admitidos <strong>en</strong> <strong>la</strong> UCI<br />

podrían ev<strong>en</strong>tualm<strong>en</strong>te recuperarse con una tasa <strong>de</strong> recuperación <strong>de</strong> γ o fallecer con una tasa<br />

<strong>de</strong> mortalidad por <strong>la</strong> <strong>en</strong>fermedad µ.<br />

El mo<strong>de</strong>lo se calibra utilizando los datos empíricos <strong>de</strong>l País Vasco y se estiman y fijan los<br />

parámetros biológicos ya que el mo<strong>de</strong>lo es capaz <strong>de</strong> <strong>de</strong>scribir <strong>la</strong> inci<strong>de</strong>ncia <strong>de</strong> <strong>la</strong> <strong>en</strong>fermedad<br />

durante <strong>la</strong> fase expon<strong>en</strong>cial <strong>de</strong> <strong>la</strong> pan<strong>de</strong>mia para cada c<strong>la</strong>se dinámica. Las inc<strong>en</strong>tidumbres <strong>de</strong><br />

los parámetros se cuantifican con funciones <strong>de</strong> probabilidad. β es <strong>la</strong> tasa <strong>de</strong> infección y ϕ es <strong>la</strong><br />

proporción que <strong>de</strong>scribe <strong>la</strong> contribución <strong>de</strong> <strong>la</strong>s infecciones asintomáticas/leve a <strong>la</strong> fuerza <strong>de</strong> <strong>la</strong><br />

infección. γ es <strong>la</strong> tasa <strong>de</strong> recuperación, µ <strong>la</strong> tasa <strong>de</strong> mortalidad inducida por <strong>la</strong> <strong>en</strong>fermedad y ν<br />

<strong>la</strong> tasa <strong>de</strong> hospitalización <strong>en</strong> <strong>la</strong> UCI. η es <strong>la</strong> proporción <strong>de</strong> susceptibles <strong>de</strong> ser infectados, <strong>de</strong>sarrol<strong>la</strong>r<br />

síntomas severos y ser hospitalizados, mi<strong>en</strong>tras que 1 − η es <strong>la</strong> proporción <strong>de</strong> susceptibles<br />

<strong>de</strong> ser infectados y <strong>de</strong>sarrol<strong>la</strong>r una <strong>en</strong>fermedad leve o asintomática. ξ es <strong>la</strong> proporción<br />

<strong>de</strong> individuos infectados leves o asintomáticos <strong>de</strong>tectados a través <strong>de</strong> pruebas. ϱ es <strong>la</strong> tasa <strong>de</strong><br />

importación necesaria para <strong>de</strong>scribir <strong>la</strong> fase introductoria <strong>de</strong> <strong>la</strong>s pan<strong>de</strong>mias y para el pres<strong>en</strong>te<br />

estudio, asumimos que ϱ es mucho m<strong>en</strong>or que los otros términos aditivos <strong>de</strong> <strong>la</strong> fuerza <strong>de</strong> <strong>la</strong> infección,<br />

dadas <strong>la</strong>s fuertes insegurida<strong>de</strong>s <strong>de</strong> observación <strong>en</strong> los datos recogidos al principio <strong>de</strong>l<br />

brote.<br />

A.2.2<br />

MODELO SEIR BAYESIANO<br />

El mo<strong>de</strong>lo empleado <strong>en</strong> este caso es el propuesto <strong>en</strong> Hauser et al. (<strong>2020</strong>), pero adaptado a <strong>la</strong><br />

estimación tanto <strong>de</strong> mortalidad como <strong>de</strong> ingresos hospita<strong>la</strong>rios <strong>en</strong> <strong>Euskadi</strong>. Tal y como se indica<br />

<strong>en</strong> el paper <strong>de</strong> Althaus et al. (<strong>2020</strong>) (referimos al lector a dicho trabajo para más <strong>de</strong>talles), se<br />

trata <strong>de</strong> un mo<strong>de</strong>lo SEIR (Susceptible-Expuesto-Infectado-Recuperado) estratificado por edad,<br />

con una distinción <strong>en</strong>tre infecciones sintomáticas y asintomáticas. La pob<strong>la</strong>ción se estratifica<br />

<strong>en</strong> nueve grupos <strong>de</strong> edad (0-9 años, 10-<strong>19</strong> años, . . ., 70-79 años, más <strong>de</strong> 80 años). La pob<strong>la</strong>ción<br />

<strong>de</strong> cada grupo <strong>de</strong> edad k se divi<strong>de</strong> <strong>en</strong> cinco compartim<strong>en</strong>tos: susceptible (S k ), <strong>en</strong> incubación<br />

o expuesto (E k ), infectado con síntomas (I k ), infectado y asintomático (A k ), y recuperados y<br />

fallecidos (R k ) (ver Figura 14). El número <strong>de</strong> individuos <strong>en</strong> cada compartim<strong>en</strong>to se esca<strong>la</strong> según<br />

<strong>la</strong> pob<strong>la</strong>ción total <strong>de</strong> <strong>Euskadi</strong>(2.<strong>18</strong>8.017 habitantes <strong>en</strong> 20<strong>19</strong>), <strong>de</strong> modo que <strong>la</strong> suma <strong>de</strong> todos los<br />

compartim<strong>en</strong>tos es 1.<br />

<strong>Informe</strong> BCAM <strong>COVID</strong>-<strong>19</strong> <strong>en</strong> <strong>Euskadi</strong> 28

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!