Número de reproducción del coronavirus estimado con mayor precisión
Estimaciones del número de reproducción R con un modelo del Instituto Robert Koch (filtro de 4 días) (azul) y con el nuevo modelo desarrollado por KIT (rojo). Crédito: Ralf Mikut, KIT
En la pandemia, los investigadores observan el número de reproducción. Sin embargo, este importante número está sujeto a incertidumbres. Investigadores del Instituto de Tecnología de Karlsruhe (KIT) ahora presentan un método para estimar el número de reproducción que evita retrasos de tiempo y compensa las fluctuaciones inducidas por el día. Para ello, los científicos aplican un filtro acausal con una duración de filtro de siete días, que utiliza valores pasados, presentes y futuros. Su estimación se realiza sobre la base del mismo día de la semana anterior, similar al pronóstico de carga en el sector energético.
La pandemia del coronavirus sigue influyendo en nuestras vidas. Cada día se publica nueva información y las últimas cifras. Además del número de casos nuevos, el número de reproducción R se considera un indicador importante de la situación de infección. El número de reproducción indica cuántas personas en promedio están infectadas por una persona infectada. Si R es superior a 1, aumenta el número de nuevas infecciones diarias, lo que atrae especialmente la atención del público. El número de reproducción es de gran importancia para hacer frente a la pandemia. Sin embargo, su estimación mediante modelos matemáticos está sujeta a incertidumbres, en parte porque los casos notificados dependen del día de la semana y los brotes locales hacen que el número aumente considerablemente.
Investigadores del Instituto de Automatización e Informática Aplicada (IAI) de KIT han desarrollado ahora un método para estimar un número de reproducción R dependiente del tiempo que evita retrasos de tiempo no deseados y compensa las periodicidades semanales. Su método se presenta en una publicación de KIT, con infecciones por SARS-CoV-2 y COVID-19 como ejemplo. Además, utilizan datos publicados por el Instituto Robert Koch (RKI).
El número de reproducción se basa en la proporción de nuevas infecciones en dos períodos de tiempo sucesivos. Para compensar los retrasos en el diagnóstico, la transmisión y la generación de informes, la estimación utiliza un método estadístico denominado predicción inmediata. Un filtro matemático sirve para suavizar los datos para compensar, por ejemplo, las fluctuaciones de la curva semanal o las distorsiones debidas a brotes locales. Para su método, los investigadores aplicaron períodos de siete días y aplicaron el llamado filtro acausal. Mientras que los filtros causales solo usan valores pasados y presentes, los filtros acausales también usan valores futuros. La estimación de futuras infecciones se basa en el mismo día de la semana anterior. Si es necesario, también se pueden considerar las vacaciones.
«Los filtros acausales evitan retrasos de tiempo no deseados que ocurren cuando se usan filtros causales», dice el profesor Ralf Mikut del IAI, quien concibió el método. “El enfoque de estimación de cifras futuras basado en el mismo día de la semana pasada ha demostrado ser exitoso en otros sectores que muestran una periodicidad semanal, como el pronóstico de carga en series temporales de energía”.
Los científicos de KIT compararon su método con los métodos existentes del RKI y descubrieron que el nuevo método compensa mucho mejor las periodicidades semanales y reduce las fases en las que R solo parece ser superior a 1. Los científicos recomiendan un verificación constante de la dependencia de todas las estimaciones del número de reproducción en el día de la semana y uso de filtros con una duración de filtro de siete días, así como filtros acausales para compensar, al menos en parte, los retrasos en el caso de casos dependientes del día.
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