——————————————————————————–

En este documento se presentan visualizaciones actualizadas cada semana de la evolución de COVID-19 en Paraguay. En su versión actual resume la tendencia en la incidencia (casos nuevos diarios), casos activos (current infected), ajuste y proyección por tendencia exponencial y el tiempo de duplicación en el total de confirmados, tendencias en internaciones y óbitos. Así como también, estimaciones de transmisibilidad (\(Rt\)), muestras procesadas y tasa de positividad. Cada figura proporcionada puede descargarse usando la barra de herramientas de plotly en la esquina superior derecha.

Los valores observados y pronosticados son un reflejo de la conducta social. En la medida en que esta se modifica se espera que la tendencia en estos valores cambie. Además, estas estimaciones pueden verse afectadas por el esfuerzo en número de pruebas que se realiza.

——————————————————————————–

Casos nuevos

Evolución semanal del promedio de casos nuevos diarios fuera de albergues

Esta figura muestra el promedio y el 95% de intervalo de confianza de casos nuevos diarios por semana fuera de albergues. La línea roja muestra la significancia estadística de la última semana en comparación a las semanas anteriores.

Evolución de casos nuevos por semana fuera de albergues

La figura muestra la suma de todos los casos nuevos reportados por semana. La línea azul muestra la media móvil con un periodo de dos semanas, el ultimo valor corresponde a la tendencia del ultimo mes.

Cambio porcentual de casos nuevos entre semanas

La figura muestra el cambio porcentual entre semanas a partir de casos nuevos suavizados con una media móvil de dos semanas. El computo se realiza utilizando la función percentChange.

Casos activos

El cómputo de los casos activos para una fecha determinada resulta de la sustracción de total muertos y recuperados del total de casos confirmados. Es decir, \(casos activos = (total confirmados) - (total muertes) - (total recuperado)\). El valor de casos activos puede aumentar o disminuir, y representa una métrica importante para las autoridades de salud pública al evaluar las necesidades de hospitalización versus la capacidad disponible1.

Aquí, por definición el total de recuperados probables para una fecha \(t\) está dado por la sumatoria de los casos nuevos confirmados en una fecha menor o igual que \(t-τ\), donde \(τ\) es el periodo de recuperación que se asume, en este caso 14 días. Dicho de otro modo, un caso confirmado como positivo se considerará recuperado (fuera del periodo infeccioso) despues de 14 días.

Una vez que la curva de total activos alcanza un pico y empieza a decrecer, se espera que la curva del Total confirmados tienda a una asíntota horizontal.

Total confirmados

Modelos exponencial y tiempo de duplicación de Total confirmados

La figura muestra el ajuste de total confirmados fuera de albergue a un modelo exponencial. A partir de la estimación de parámetros es posible cuantificar la tendencia del tiempo de duplicación. Sea el modelo exponencial \(Ct = a e^{bt}\), tal que \(a\) y \(b\) son parámetros desconocidos, el doble en confirmados a partir del valor inicial satisface la ecuación \(2 a=a e^{bt}\), o de igual modo \(e^{bt}=2\). Tomando entonces la igualdad \(bt = log(2)\), es posible definir el tiempo de duplicación de total confirmados como \(T_{dupl} := log(2)/b\).

Modelos subexponencial de Total Confirmados

La figura log-log muestra el ajuste de total confirmados a un modelo subexponencial. Según este modelo la ley que gobierna la dinámica del total de muertes en la ventana de tiempo considerada (21 días) tiene la forma \(TC = a t^{b}\), tal que \(a\) y \(b\) son parámetros desconocidos.

Rendimiento de los modelos

Se compara índices de rendimiento de los modelos de crecimiento exponencial \(TC = a e^{bt}\) con el de crecimiento subexponencial \(TC = a t^{b}\). El modelo con mayor Performace-Score es el mejor modelo dado los datos en la ventana de tiempo analizada.

Name Model AIC BIC R2 R2 (adj.) RMSE Sigma Performance-Score
log(TC)=log(a)+b log(t) lm -157.704 -154.571 0.979 0.977 0.005 0.005 75.50%
log(TC)=log(a)+b t lm -160.637 -157.364 0.977 0.976 0.005 0.006 66.67%
TC=a+b t lm 197.937 201.070 0.982 0.982 23.359 24.558 33.33%
TC=a+b1 t + b2 t^2 lm 197.937 201.070 0.982 0.982 23.359 24.558 33.33%

Modelo exponencial proyección

La figura muestra una proyección con base al modelo exponencial hasta 2021-07-23. Datos fuera de albergue del 2021-06-13 al 2021-07-03. El modelo se ajusta a los últimos 21 días de total confirmados fuera de albergues. La proyección es de 21 días en total. Para las estimaciones se ha utilizado la librería forecast. Se esperan 650.43 casos nuevos en los próximos 21 días, un promedio diario de 31 casos.

Proyección del modelo subexponencial

La figura muestra una proyección con base al modelo subexponencial hasta 2021-07-23. Datos fuera de albergue del 2021-06-13 al 2021-07-03 . El modelo se ajusta a los últimos 21 días de de total de confirmados. La proyección es de 21 días en total. Para las estimaciones se ha utilizado la librería forecast. Se esperan 579.83 casos nuevos en los próximos 21 días, un promedio diario de 27.61 casos nuevos reportados.

Evolución del tiempo de duplicación

La figura muestra la evolución del tiempo de duplicación del total de confirmados. Se ha calculado por medio de transformación \(log(TC)\), regresiones lineales móviles y en expansión de datos de la series de tiempo. Cada estimación representa el histórico de una ventana de 21 días.

Transmisibilidad

\(Rt\)

El número reproductivo instantáneo \(\mbox{R}t\) es utilizado como un instrumento para guiar estrategias de control de epidemias (Thompson et al 2019). El método utilizado para la estimación fue el de UncertainSI. El intervalo serial utilizado fue el reportado por Du et al 2020. El monitoreo de \(\mbox{R}t\) a lo largo del tiempo proporciona una retroalimentación sobre la efectividad de las intervenciones.

——————————————————————————–

Esta herramienta se ha generado a partir de una cooperación técnica de la OPS y el MSPBS.

Las figuras con números de semana siguen un estándar EPI WEEK (es la versión de los CDC de EE. UU. de la semana epidemiológica. Sigue las mismas reglas que isoweek() pero comienza el domingo). Note que desde enero del 2021 se representa por EPI week date + 53 para preservar el orden cronológico de las semanas en las figuras.

Los cómputos proporcionados utilizan como datos de entrada el registro diario y registro diario por Departamento del MSPBS. La información entregada es computada de forma independiente a otras plataformas del Ministerio, en consecuencia puede presentar algunas diferencias numéricas. Hacerlo de forma independiente lo convierte en una plataforma complementaria.

Enlaces a otras plataformas: