El número de nuevas infecciones diarias es uno de los principales parámetros para comprender la dinámica de una epidemia. Sin embargo, durante la pandemia de Covid-19 en 2020, esta información ha sido de baja calidad, sobre todo durante los primeros meses, debido al sesgo de las cifras oficiales por el insuficiente número de test diagnóstico realizados. En este marco, un equipo multidisciplinar de investigadores de la Universidad de Alicante (UA) y el Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) de Madrid ha diseñado una metodología retrospectiva, denominada REMEDID por las siglas en inglés de “Retrospective Methodology to Estimate Daily Infections from Deaths”), capaz de estimar las infecciones diarias a partir del número de muertos, cifra documentada con mayor precisión.
Este trabajo, publicado la revista científica Scientific Reports, “ayuda a analizar y comprender la dinámica de la pandemia y a evaluar a diferentes escalas espaciales y temporales la eficiencia de las medidas adoptadas”, explica el coordinador del equipo, el doctor en Biología e investigador del Instituto Multidisciplinar para el Estudio del Medio “Ramon Margalef” de la UA, César Bordehore.
REMEDID permite el cálculo de series temporales de infecciones diarias a partir de series temporales de muertes diarias. “Las series temporales de alta fidelidad de cada parámetro de una epidemia son cruciales para ejecutar modelos epidemiológicos fiables. Partimos de la base de que, en los primeros meses de pandemia, los datos de infecciones oficiales están muy sesgados a la baja”, insiste Bordehore.
