Resumen al 23 de julio de 2020

Equipo de trabajo del Observatorio de Datos COVID MX

¿Por qué corregir los casos confirmados?

¿Por qué monitorear R en el tiempo? Explicación de Rt.

Tabla de contenido

Resumen Nacional

Este resúmen muestra la tasa efectiva de reproducción mas actualizada para cada estado además del estimado de casos nuevos diarios.

Resúmen nacional. (barra clara = intervalo de credibilidad al 90%; barra oscura = intervalo de credibilidad al 50%.


Los estados están ordenados por el número de casos diarios confirmados esperados y codificados por color según el cambio esperado en los casos diarios confirmados.

La línea punteada indica el valor objetivo de 1 para la tasa efectiva de reproducción que se requiere para el control

Monitoreo para estados con mayor número de casos

Casos confirmados, estimados por fecha de contagio y pronóstico de 7 días

Las barras son los casos confirmados a la fecha, la banda gris son las estimaciones de casos por fecha de contagio, la banda naranja es el pronóstico de contagios. Las bandas claras son un intervalo de credibilidad al 90% y las oscuras son el intervalo de credibilidad al 50%.


Es de notar que la estimación, no llega al dia en el que actualizamos el reporte, dado que la estimación depende del retraso anteriormente citado, que es en promedio de alrededor de 10 días. Por la misma razón, el pronóstico de contagios incluye días en el presente.

Evolución de la tasa de reproducción efectiva (Rt)

Cambios en la tasa de reproducción efectiva (banda clara = intervalo de credibilidad al 90%; banda obscura = intervalo de credibilidad al 50%). La confianza en los valores estimados se indica por transparencia, una transparencia alta corresponde a una confianza reducida.


Monitoreo para el resto de los estados

Casos confirmados, estimados por fecha de contagio y pronóstico de 7 días

Evolución de la tasa de reproducción efectiva (Rt) para el resto de los estados

Resumen final

Estado Nuevos casos confirmados por fecha de síntomas Cambio esperado en nuevos casos Número de reproducción efectiva Tiempo de duplicación / reducción a la mitad (días)
AGUASCALIENTES 66 (47 – 83) Incierto 1 (0.9 – 1.2) 100 (12 – -16)
BAJA CALIFORNIA 165 (139 – 187) Probablemente aumentando 1.1 (1 – 1.2) 29 (13 – -88)
BAJA CALIFORNIA SUR 105 (85 – 121) Incierto 1.1 (0.9 – 1.2) 67 (14 – -24)
CAMPECHE 85 (65 – 100) Incierto 1 (0.9 – 1.2) 320 (15 – -17)
CHIAPAS 33 (21 – 43) Incierto 0.9 (0.7 – 1.2) -79 (11 – -9)
CHIHUAHUA 69 (53 – 81) Incierto 1 (0.8 – 1.1) -100 (18 – -14)
CIUDAD DE MÉXICO 893 (804 – 973) Aumentando 1.1 (1 – 1.2) 25 (16 – 57)
COAHUILA 331 (284 – 371) Aumentando 1.2 (1.1 – 1.3) 15 (9.8 – 28)
COLIMA 40 (27 – 51) Incierto 1 (0.8 – 1.2) 140 (10 – -12)
DURANGO 74 (57 – 88) Incierto 1 (0.9 – 1.2) 70 (13 – -20)
GUANAJUATO 395 (351 – 440) Incierto 1 (0.9 – 1.1) -980 (33 – -32)
GUERRERO 168 (144 – 191) Probablemente disminuyendo 0.9 (0.8 – 1) -33 (83 – -14)
HIDALGO 110 (88 – 125) Probablemente aumentando 1.1 (1 – 1.3) 20 (9.4 – -180)
JALISCO 230 (196 – 265) Probablemente aumentando 1.1 (1 – 1.2) 30 (14 – -150)
MÉXICO 586 (524 – 650) Incierto 1 (0.9 – 1.1) 71 (25 – -86)
MICHOACÁN 140 (119 – 159) Probablemente aumentando 1.1 (1 – 1.2) 29 (12 – -72)
MORELOS 40 (29 – 52) Incierto 1.1 (0.9 – 1.3) 27 (8 – -19)
NAYARIT 61 (44 – 74) Incierto 1 (0.9 – 1.2) 78 (12 – -17)
NUEVO LEÓN 389 (346 – 443) Aumentando 1.1 (1 – 1.2) 30 (16 – 410)
OAXACA 162 (139 – 183) Incierto 1 (0.9 – 1.2) 54 (16 – -38)
PUEBLA 383 (327 – 434) Aumentando 1.2 (1.1 – 1.3) 17 (10 – 44)
QUERETARO 63 (47 – 76) Incierto 1.1 (0.9 – 1.2) 41 (11 – -22)
QUINTANA ROO 126 (102 – 150) Incierto 1 (0.8 – 1.1) -67 (27 – -15)
SAN LUIS POTOSÍ 217 (193 – 243) Aumentando 1.1 (1 – 1.2) 23 (12 – 250)
SINALOA 158 (131 – 180) Incierto 1 (0.9 – 1.1) -110 (29 – -19)
SONORA 359 (323 – 397) Incierto 1 (0.9 – 1.1) 62 (21 – -66)
TABASCO 375 (333 – 420) Incierto 1 (0.9 – 1.1) 160 (27 – -41)
TAMAULIPAS 351 (311 – 389) Aumentando 1.1 (1 – 1.2) 19 (12 – 50)
TLAXCALA 68 (53 – 83) Incierto 1 (0.9 – 1.2) 38 (11 – -24)
VERACRUZ 395 (354 – 433) Probablemente aumentando 1.1 (1 – 1.1) 34 (17 – -640)
YUCATÁN 166 (145 – 189) Incierto 1 (0.9 – 1.2) 94 (19 – -29)
ZACATECAS 69 (53 – 82) Probablemente aumentando 1.1 (0.9 – 1.3) 24 (9 – -37)

Metodología

Hicimos una implementación basada en el trabajo experto del centro de modelado matemático para enfermedades infecciosas, con algunas modificaciones dado el contexto nacional:

Al pasar de las fechas de confirmación a las fechas de inicio de sintomas, es importante tener en cuenta que la cantidad total de casos confirmados tendrá dicho retraso contra la cantidad de casos que realmente han aparecido, ya que existe un retraso entre la aparición y la contabilización del caso en la confirmación.

Para la estimación de los casos por fecha de contagio se tiene que reescalar el número estimado de casos de casos confirmados hacia el presente. Dicho re escalamiento fue efectuado con una regresión negativa binomial, que permite, después de transformar las fechas de confirmación a fechas de inicio de sintomas y contar el número de casos por día, obtener una muestra de la cantidad de casos que posiblemente ocurrieron pero que no se confirmaron.

Datos

Supuestos

Limitaciones

Los resultados presentados aquí son sensibles a los cambios en las prácticas de prueba (testing) para COVID-19 y al nivel de esfuerzo realizado para detectar los casos de COVID-19.

Si un estado amplía su capacidad de prueba y comienza a informar una mayor proporción de casos, entonces el modelo se ajustará a un valor de número de reproducción más alto, ya que solo comprende los nuevos casos en términos de la infecciosidad de los casos notificados previamente y no como resultado de mejores pruebas. Por otro lado, si un estado reduce su esfuerzo por hacer pruebas (por ejemplo, alcanzar su capacidad máxima de pruebas por día o quedarse sin pruebas), entonces el modelo estimará una caída en el número de reproducción que puede no ser una verdadera reducción.

Lo que es importante para que estos resultados sean imparciales, es que relacionado a las pruebas, la metodología para hacer pruebas de COVID-19 sea consistente. Esto significa que si bien un cambio en el esfuerzo por hacer pruebas, inicialmente introducirá un sesgo, esto se reducirá con el tiempo siempre que dicho esfuerzo permanezca constante a partir de ese momento.

Mapa de casos

Detalles

Los detalles sobre la metodología se pueden encontrar en el proyecto original https://epiforecasts.io/covid/methods.html.

Contacto

@DatosCovid Correo