TY - JOUR
T1 - Real COVID-19 incidence rate estimate in Spain
AU - Martinez, Aymar Cublier
AU - Gomez-Barroso, Diana
AU - Delgado-Sanz, Concepcion
AU - Monge, Susana
AU - Cascajo, Alberto
AU - Marinescu, Maria Cristina
AU - Larrauri, Amparo
AU - Carretero, Jesus
AU - Singh, David E.
PY - 2024/1
Y1 - 2024/1
N2 - Introducción: Los modelos epidemiológicos han demostrado ser cruciales para apoyar la toma de decisiones de las autoridades sanitarias durante la pandemia de COVID-19, así como concienciar al público en general de las distintas medidas adoptadas por las autoridades (distanciamiento social, uso de mascarilla, vacunación, etc.). Objetivos: Describir la metodología para integrar diferentes fuentes de datos para generar una única serie temporal que proporciona tasas de incidencia reales de COVID-19 en España. Metodología: Esta serie considera tanto los casos notificados como los no notificados, es decir, aquellos que no han sido registrados por las autoridades sanitarias. Resultados: Este trabajo describe también cómo la información generada en este proyecto ha sido tratada y almacenada, presenta los datos de estimación de la incidencia real obtenidos, así como los organismos y equipos de investigación que la utilizan, además de los distintos canales de comunicación que han sido empleados para difundirla (página web, compartición de resultados con las autoridades sanitarias, y repositorio). Conclusión: Este trabajo integra información proveniente de múltiples fuentes de datos para el análisis y la predicción de la incidencia de la COVID-19. A través de un enfoque multidisciplinar, se ha logrado plantear respuesta a la problemática en la estimación de la incidencia real de casos de COVID-19.
AB - Introducción: Los modelos epidemiológicos han demostrado ser cruciales para apoyar la toma de decisiones de las autoridades sanitarias durante la pandemia de COVID-19, así como concienciar al público en general de las distintas medidas adoptadas por las autoridades (distanciamiento social, uso de mascarilla, vacunación, etc.). Objetivos: Describir la metodología para integrar diferentes fuentes de datos para generar una única serie temporal que proporciona tasas de incidencia reales de COVID-19 en España. Metodología: Esta serie considera tanto los casos notificados como los no notificados, es decir, aquellos que no han sido registrados por las autoridades sanitarias. Resultados: Este trabajo describe también cómo la información generada en este proyecto ha sido tratada y almacenada, presenta los datos de estimación de la incidencia real obtenidos, así como los organismos y equipos de investigación que la utilizan, además de los distintos canales de comunicación que han sido empleados para difundirla (página web, compartición de resultados con las autoridades sanitarias, y repositorio). Conclusión: Este trabajo integra información proveniente de múltiples fuentes de datos para el análisis y la predicción de la incidencia de la COVID-19. A través de un enfoque multidisciplinar, se ha logrado plantear respuesta a la problemática en la estimación de la incidencia real de casos de COVID-19.
KW - Covid-19
KW - Epidemiological models
KW - Nowcasting
UR - https://www.webofscience.com/api/gateway?GWVersion=2&SrcApp=pure_univeritat_ramon_llull&SrcAuth=WosAPI&KeyUT=WOS:001165999700005&DestLinkType=FullRecord&DestApp=WOS_CPL
U2 - 10.20318/recs.2024.7970
DO - 10.20318/recs.2024.7970
M3 - Artículo
SP - S7-S14
JO - Revista Espanola De Comunicacion En Salud
JF - Revista Espanola De Comunicacion En Salud
IS - Suplemento 1
ER -