Jon Ander Etxebarria Garate www.biologosporlaverdad.es 1 UTILIZACIÓN DE LOS TEST DE PCR, % POSITIVOS Y LA INCIDENCIA ACUMULADA (IA) A 14 DÍAS. A) NÚMERO DE TEST PCR. La metodología utilizada por las administraciones sanitarias utiliza como parámetro básico, para establecer las medidas restrictivas la IA a los 14 días (incidencia acumulada de casos por cada 100.000 habitantes a los 14 días) y para ello, se basa en los positivos a dicho test, variando el número de test a conveniencia. Así las administraciones sanitarias, realizan el número de test, sabiendo que cuantos más test más positivos, en un gran porcentaje sin ningún tipo de síntomas de enfermedad, se elevará con ello la IA. La IA es la suma de los positivos en valor absoluto de los últimos 14 días, teniendo como valor referencia los 500 casos por cada 100.000 habitantes. Desde un punto de vista estadístico, es esencial para seguir la evolución de los datos y con ello saber si realmente hay un rebrote o no, no siendo lo más apropiado el hacer un número de test de forma indiscriminada sin criterios epidemiológicos para seguir la evolución de los contagios, manejando continuamente subidas y bajadas a interés de las medidas adoptadas por la administración sanitaria, siendo más apropiado haber tenido en cuenta un criterio base con un valor referencia de número de test a realizar diariamente, de forma que nos diese bajo una misma referencia la evolución de los casos positivos y de sus porcentajes Si observamos la evolución que tuvieron los test realizados desde que se volvió a la nueva normalidad a finales de mayo, se puede apreciar que el número de test realizados antes de las elecciones del 12 de julio, fueron bastante inferiores a los que se realizaron en el periodo posterior a las mismas. De la gráfica se puede ver que en los primeros 12 días de julio se hicieron 37.024 test, mientras que los siguientes 12 días de julio se hicieron 54.407 test, es decir, un 46,95% más, recordando que justo después de las elecciones se tomaron medidas más restrictivas como las de la obligación de las mascarillas. TOTAL TEST JULIO 2020 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 01/07/2020 02/07/2020 03/07/2020 04/07/2020 05/07/2020 06/07/2020 07/07/2020 08/07/2020 09/07/2020 10/07/2020 11/07/2020 12/07/2020 13/07/2020 14/07/2020 15/07/2020 16/07/2020 17/07/2020 18/07/2020 19/07/2020 20/07/2020 21/07/2020 22/07/2020 23/07/2020 24/07/2020 FECHA Nº TEST
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UTILIZACIÓN DE LOS TEST DE PCR, % POSITIVOS Y LA INCIDENCIA
ACUMULADA (IA) A 14 DÍAS.
A) NÚMERO DE TEST PCR.
La metodología utilizada por las administraciones sanitarias utiliza como parámetro básico,
para establecer las medidas restrictivas la IA a los 14 días (incidencia acumulada de casos por
cada 100.000 habitantes a los 14 días) y para ello, se basa en los positivos a dicho test,
variando el número de test a conveniencia. Así las administraciones sanitarias, realizan el
número de test, sabiendo que cuantos más test más positivos, en un gran porcentaje sin
ningún tipo de síntomas de enfermedad, se elevará con ello la IA. La IA es la suma de los
positivos en valor absoluto de los últimos 14 días, teniendo como valor referencia los 500 casos
por cada 100.000 habitantes.
Desde un punto de vista estadístico, es esencial para seguir la evolución de los datos y con ello
saber si realmente hay un rebrote o no, no siendo lo más apropiado el hacer un número de test
de forma indiscriminada sin criterios epidemiológicos para seguir la evolución de los contagios,
manejando continuamente subidas y bajadas a interés de las medidas adoptadas por la
administración sanitaria, siendo más apropiado haber tenido en cuenta un criterio base con un
valor referencia de número de test a realizar diariamente, de forma que nos diese bajo una
misma referencia la evolución de los casos positivos y de sus porcentajes
Si observamos la evolución que tuvieron los test realizados desde que se volvió a la nueva
normalidad a finales de mayo, se puede apreciar que el número de test realizados antes de las
elecciones del 12 de julio, fueron bastante inferiores a los que se realizaron en el periodo
posterior a las mismas.
De la gráfica se puede ver que en los primeros 12 días de julio se hicieron 37.024 test, mientras
que los siguientes 12 días de julio se hicieron 54.407 test, es decir, un 46,95% más,
recordando que justo después de las elecciones se tomaron medidas más restrictivas como las
de la obligación de las mascarillas.
TOTAL TEST JULIO 2020
01000200030004000500060007000
01/07/2020
02/07/2020
03/07/2020
04/07/2020
05/07/2020
06/07/2020
07/07/2020
08/07/2020
09/07/2020
10/07/2020
11/07/2020
12/07/2020
13/07/2020
14/07/2020
15/07/2020
16/07/2020
17/07/2020
18/07/2020
19/07/2020
20/07/2020
21/07/2020
22/07/2020
23/07/2020
24/07/2020
FECHA
Nº
TE
ST
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De la misma forma, en el mes de noviembre, se aprecia una disminución del total de test
realizados, pasando de un valor medio de 14.264 en los primeros 15 días de noviembre a
11.011 en los 15 últimos días de noviembre, es decir un 22,81%, coincidiendo con las medidas
de restricción que se tomaron en el mes de noviembre.
TOTAL TEST NOVIEMBRE 2020
0
5000
10000
15000
20000
01/11/2020
03/11/2020
05/11/2020
07/11/2020
09/11/2020
11/11/2020
13/11/2020
15/11/2020
17/11/2020
19/11/2020
21/11/2020
23/11/2020
25/11/2020
27/11/2020
29/11/2020
FECHA
Nº
TE
ST
Este empleo de la realización de test a conveniencia, podemos comprobar que se ha llevado
a cabo siempre que se han tomado decisiones restrictivas. Si tenemos en cuenta el número de
test realizados desde el 22 de diciembre 2020, fecha de las medidas tomadas para las
navidades, hasta los realizados a fecha actual, con nuevas medidas a partir del 12 de enero,
volvemos a observar como reiteradamente ha ocurrido en otras ocasiones, que el valor medio
de test realizados desde el 22 de diciembre al 6 de enero período navideño ha sido de 6.776
mientras que desde esa fecha y en los siguientes 15 días el valor medio de test de de 11.562,
es decir un 71% más sobre los que se estaban realizando en la época navideña.
TOTAL TEST DICIEMBRE 2020 - ENERO 2021
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
16000
18000
20000
22/dic
24/dic
26/dic
28/dic
30/dic
01/ene
03/ene
05/ene
07/ene
09/ene
11/ene
13/ene
15/ene
17/ene
19/ene
21/ene
23/ene
25/ene
27/ene
FECHA
NºT
ES
T
Si correlacionamos el nº de positivos (cálculo oficial) con el nº de test realizados, se observa
que dicha correlación es muy alta (r=0,86), lo que confirma que a cuantos más test se hagan
más positivos se obtienen, datos que no concuerdan con el % de positivos.
Si realizamos esa correlación con el nº de positivos y el nº de test relizados calculada con
respecto a un valor referencia, se aprecia que no existe correlación (r=-0,21), lo que indica que
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si se calcula con este valor referenciado, no necesariamente a más test hay más positivos, lo
cual sí concuerda con los porcentajes de positivos.
Gráfico del Modelo AjustadoPOSITIVOS/REFERENCIA = 698,719 - 0,0271733*TOTAL TEST
0 3 6 9 12 15 18(X 1000,0)TOTAL TEST
0
1
2
3
4(X 1000,0)
PO
SIT
IVO
S/R
EF
ER
EN
CIA
Gráfico del Modelo AjustadoPOSITIVOS(OFICIAL) = -40,5761 + 0,071848*TOTAL TEST
0 3 6 9 12 15 18(X 1000,0)TOTAL TEST
0
400
800
1200
1600
PO
SIT
IVO
S(O
FIC
IAL)
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B) PORCENTAJE DE POSITIVOS PCR.
Es sabido que a más test realizados más positivos, pero no necesariamente más porcentaje y
con el fin de hacer un seguimiento más real de la evolución de los positivos, sería necesario
normalizar el valor de los mismos en base a una normalización de ellos, en función de un valor
fijo de test realizados diariamente, de forma que se pudiese utilizar el porcentaje resultante
como herramienta normalizada con una mayor lógica, para controlar la evolución de las
infecciones y dicho porcentaje podría compararse con un valor referencia (por ejemplo, superar
el 10% durante al menos 3 días consecutivos), de manera que ese valor si sirviese para la
toma de decisiones.
En principio, más que el valor de la IA a 14 días lo que se debería aplicar es el porcentaje de
positivos y observando el gráfico desde el mes de octubre donde se compara el porcentaje de
positivos oficial y el porcentaje positivos teniendo en cuenta el valor referencia, vemos que el
porcentaje total positivos oficial se mantiene prácticamente por debajo del 10%, no habiendo
razones para que se hayan tomado las decisiones restrictivas como las llevadas a cabo por las
autoridades. Si observamos la gráfica de ese % de positivos respecto a ese valor referencia, se
observa que la curva presenta unos dientes de sierra que se mantienen a lo largo de estos
meses, con valores más cercanos al nivel del 5% con alguna punta aislada superior al 10%,
confirmando, que en ningún momento se habrían podido haber tomado las medidas de
restricción que se han llevado a cabo.
De la observación de los gráficos tanto de positivos en valor absoluto como del porcentaje de
positivos (oficial y referencia) se aprecia que los positivos contabilizados de forma oficial se
correlacionan claramente con el nº de test realizados y, por lo tanto, en el período marzo - abril
de 2020 al realizarse pocos test se obtenían pocos positivos pero sin embargo, sabemos que
los contagios que hubo fueron bastante superiores, y comparándolo con los positivos
calculados en base a un valor referencia se comprueba que efectivamente los positivos en el
período marzo - abril de 2020, expresan bastante mejor la realidad de lo que ocurrió en
aquellas fechas, no siendo de gran significado infectivo lo ocurrido durante el resto del año
hasta la fecha actual.
Si lo comparamos con el porcentaje de positivos calculado de forma oficial y con un valor
referencia es todavía más significativo, ya que en el período inicial de la pandemia el
porcentaje calculado con el valor referencia se correlaciona mejor que el cálculo oficial con lo
realmente ocurrido, mientras que el resto del año hasta la fecha actual se presentan en ambos
cálculos porcentajes que en ningún momento han seguido la tendencia del nº de test
realizados, como hemos comprobado en el gráfico anterior con el valor absoluto de positivos
calculados de forma oficial.
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COMPARACIÓN % POSITIVOS - % POSITIVOS VALOR REFERENCIA
0,00 %
2,00 %
4,00 %
6,00 %
8,00 %
10,00 %
12,00 %
14,00 %
01
/10
/20
20
06
/10
/20
20
11
/10
/20
20
16
/10
/20
20
21
/10
/20
20
26
/10
/20
20
31
/10
/20
20
05
/11
/20
20
10
/11
/20
20
15
/11
/20
20
20
/11
/20
20
25
/11
/20
20
30
/11
/20
20
05
/12
/20
20
10
/12
/20
20
15
/12
/20
20
20
/12
/20
20
25
/12
/20
20
30
/12
/20
20
04
/01
/20
21
09
/01
/20
21
14
/01
/20
21
19
/01
/20
21
24
/01
/20
21
29
/01
/20
21
03
/02
/20
21
FECHA
% P
OS
ITIV
OS
% POSITIVOS(OFICIAL)/TOTAL TEST %POSITIVOS(REFERENCIA)/TOTAL TEST
REFERENCIA % POSITIVOS 1 REFERENCIA % POSITIVOS 2
POSITIVOS (OFICIAL Y REFERENCIA) - TOTAL TEST
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
01/m
ar
12/m
ar
23/m
ar
03/a
br
14/a
br
25/a
br
06/m
ay
17/m
ay
28/m
ay
08/ju
n
19/ju
n
30/ju
n
11/ju
l
23/ju
l
03/a
go
14/a
go
25/a
go
05/s
ep
16/s
ep
27/s
ep
08/o
ct
19/o
ct
30/o
ct
10/n
ov
21/n
ov
02/d
ic
13/d
ic
24/d
ic
04/e
ne
15/e
ne
26/e
ne
06/f
eb
FECHA
Nº
PO
SIT
IVO
S
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
16000
18000
20000
Nº
TE
ST
POSITIVOS/REFERENCIA POSITIVOS(OFICIAL) TOTAL TEST
% POSTIVOS (OFICIAL Y REFERENCIA) - TOTAL TEST
0,00 %
100,00 %
200,00 %
300,00 %
400,00 %
500,00 %
600,00 %
700,00 %
800,00 %
11/m
ar
22/m
ar
02/a
br
13/a
br
24/a
br
05/m
ay
16/m
ay
27/m
ay
07/ju
n
18/ju
n
29/ju
n
10/ju
l
22/ju
l
02/a
go
13/a
go
24/a
go
04/s
ep
15/s
ep
26/s
ep
07/o
ct
18/o
ct
29/o
ct
09/n
ov
20/n
ov
01/d
ic
12/d
ic
23/d
ic
03/e
ne
14/e
ne
25/e
ne
05/f
eb
FECHA
% P
OS
ITIV
OS
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
16000
18000
20000
Nº
TE
ST
% POSITIVOS(OFICIAL)/TOTAL TEST %POSITIVOS(REFERENCIA)/TOTAL TEST TOTAL TEST
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Si correlacionamos el porcentaje de positivos cálculo oficial con el nº de positivos obtenido se
observa que no existe correlación es muy alta (r=0,17), lo que confirma que a cuantos más
positivos haya no necesariamente se obtiene un mayor porcentaje de los mismos respecto al
total de test.
Si realizamos esa correlación con el porcentaje de positivos y el nº de positivos obtenidos
calculada con respecto a un valor referencia se aprecia que existe una buena correlación
(r=0,81) lo que indica que si se calcula con este valor referenciado el % de positivos va ligado a
los positivos obtenidos.
Gráfico del Modelo Ajustado%POSITIVOS(REFERENCIA)/TOTAL TES = -0,337235 + 0,00117502*POSITIVOS/REFERENCIA
0 1 2 3 4(X 1000,0)POSITIVOS/REFERENCIA
0%
100,0%
200,0%
300,0%
400,0%
500,0%
600,0%
%PO
SIT
IVO
S(R
EFE
RE
NC
IA)/TO
TA
L T
ES
Gráfico del Modelo Ajustado% POSITIVOS(OFICIAL)/TOTAL TEST = 0,0596472 + 0,000039596*POSITIVOS(OFICIAL)
0 400 800 1200 1600POSITIVOS(OFICIAL)
0%
10,0%
20,0%
30,0%
40,0%
50,0%
60,0%
% P
OS
ITIV
OS
(OF
ICIA
L)/
TO
TA
L T
ES
T
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C) INCIDENCIA ACUMULADA A 14 DÍAS vs INCIDENCIA ACUMULADA A 10
DÍAS.
El estadístico por excelencia que se está utilizando es la Incidencia Acumulada (IA) a 14 días,
es decir la suma de los positivos en valor absoluto de los últimos 14 días.
No se entiende que se utilicen los 14 días, período de cuarentena utilizado al inicio de la
pandemia, y no los 10 días, periodo de cuarentena utilizado en la actualidad, al haber
informado la OMS que el período de contagio era entre 7 a 10 días.
En el gráfico de la incidencia acumulada de casos por 100.000 habitantes en 14 días y 10 días
podemos apreciar, por una parte que en el período de marzo - abril de 2020 donde se dio el
crecimiento exponencial de los contagios, ni empleando los 14 días ni los 10 días las curvas
hubiesen indicado que se deberían haber tomado medidas y para el resto del año hasta la
fecha actual, vemos que la curva utilizada de los 14 días está desde el 25 de octubre hasta el
28 de noviembre por encima de 500 casos / 100.000 habitantes, apreciándose que ya el 13 -
14 de noviembre comenzaba a ir bajando, es decir justo cuando se pusieron las últimas
restricciones más severas, pero si tenemos en cuenta el IA a los 10 días vemos que sería el 3
de noviembre la fecha que superase el umbral establecido y en fecha del 20 de noviembre
estaría por debajo de ese valor de 500 observando que esta superación se da de una forma
ligera en ese período de tiempo, es decir, con los datos no se puede asegurar que la bajada
que se da, en ninguno de los dos casos (14 y 10 días) sea debido a las medidas tomadas.
IA/100.000 HABITANTES 14 DÍAS (OFICIAL Y REFERENCIA)
0200400600800
1000120014001600
13
/03
/202
02
0/0
3/20
20
27
/03
/202
00
3/0
4/20
20
10
/04
/202
01
7/0
4/20
20
24
/04
/202
00
1/0
5/20
20
08
/05
/202
01
5/0
5/20
20
22
/05
/202
02
9/0
5/20
20
05
/06
/202
01
2/0
6/20
20
19
/06
/202
02
6/0
6/20
20
03
/07
/202
01
0/0
7/20
20
17
/07
/202
02
4/0
7/20
20
31
/07
/202
00
7/0
8/20
20
14
/08
/202
02
1/0
8/20
20
28
/08
/202
00
4/0
9/20
20
11
/09
/202
01
8/0
9/20
20
25
/09
/202
00
2/1
0/20
20
09
/10
/202
01
6/1
0/20
20
23
/10
/202
03
0/1
0/20
20
06
/11
/202
01
3/1
1/20
20
20
/11
/202
02
7/1
1/20
20
04
/12
/202
01
1/1
2/20
20
18
/12
/202
02
5/1
2/20
20
01
/01
/202
10
8/0
1/20
21
15
/01
/202
12
2/0
1/20
21
29
/01
/202
10
5/0
2/20
21
FECHA
CA
SO
S/1
00.0
00 H
AB
ITA
NT
ES
IA/100.000 HABITANTES-14 DÍAS(OFICIAL) IA/100.000 HABITANTES(REFERENCIA)-14 DÍAS
VALOR REFERENCIA
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D) INCIDENCIA ACUMULADA A 14 DÍAS (OFICIAL) VS INCIDENCIA
ACUMULADA A 14 DÍAS (REFERENCIA).
Con el fin de realizar un seguimiento más lógico estadísticamente y debido a que a más nº de
test realizados automáticamente se dan más positivos en valor absoluto y por lo tanto, una
mayor IA a 14 días por 100.000 habitanes, es por ello que es necesario normalizar los positivos
en base a un valor de referencia de forma que podamos realizar una comparativa entre la IA
oficial y la IA referencia de forma que se vea cual de las dos se ajusta más a lo ocurrido.
Para hacer esta normalización, se tendría que hacer en función de un número de test diario fijo,
calculando esa IA con esos positivos referenciados al igual que su porcentaje de manera que
se utilice una herramienta normalizada con una mayor lógica para controlar la evolución de las
infecciones, así como, establecer que dicho porcentaje tuviese como valor límite el 10%
teniendo en cuenta que se supere durante al menos 3 días consecutivos y, así poder utilizar
adecuadamente el estadístico para la toma de decisiones.
Realizando el ejercicio de normalizar los datos de positivos en base a un número de test fijo
diario, se ha utilizado el valor promedio de todos los test que se han realizado, 6.552 test desde
un inicio de la pandemia, procediéndose a recalcular nuevamente esos positivos pero con una
referencia a un mismo valor de test realizados consiguiendo que tanto la evolución de los
porcentajes de positivos como de la IA a 14 días sea mucho más significativa para hacer un
seguimiento de la infección.
Examinando la comparativa del cálculo de la IA a 14 días utilizado por el Gobierno Vasco y el
cálculo de la IA a 14 días normalizado como se ha comentado anteriormente, en el período
octubre a fecha actual, vemos que la IA a 14 días normalizada en ningún momento habría
superado el valor referencia de los 500 casos por 100.000 habitantes, luego en ningún caso se
podrían haber tomado decisiones en base a este índice.
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IA/100.000 HABITANTES(OFICIAL Y REFERENCIA) A 14 DÍAS-COVID
0100200300400500600700800900
10
/10
/202
0
14
/10
/202
0
18
/10
/202
0
22
/10
/202
0
26
/10
/202
0
30
/10
/202
0
03
/11
/202
0
07
/11
/202
0
11
/11
/202
0
15
/11
/202
0
19
/11
/202
0
23
/11
/202
0
27
/11
/202
0
01
/12
/202
0
05
/12
/202
0
09
/12
/202
0
13
/12
/202
0
17
/12
/202
0
21
/12
/202
0
25
/12
/202
0
29
/12
/202
0
02
/01
/202
1
06
/01
/202
1
10
/01
/202
1
14
/01
/202
1
18
/01
/202
1
22
/01
/202
1
26
/01
/202
1
30
/01
/202
1
03
/02
/202
1
07
/02
/202
1
FECHA
CA
SO
S/1
00.0
00
HA
BIT
AN
TE
S
IA/100.000 HABITANTES-14 DÍAS(OFICIAL) IA/100.000 HABITANTES(REFERENCIA)-14 DÍAS
VALOR REFERENCIA
Si ese cálculo lo realizamos a lo largo de toda la pandemia se observa algo mucho más
significativo como es, que curiosamente en marzo - abril en pleno apogeo de la pandemia, la
utilización de la IA como la realiza el Gobierno Vasco, no hubiese servido para tomar ninguna
decisión ya que en ningún momento hubiese superado el valor referencia de 500, mientras que
el cálculo referenciado, en esa fecha desde mediados de marzo a finales de abril, se hubiese
superado ese valor referencia, con lo cual si se hubiesen justificado ciertas decisiones.
IA/100.000 HABITANTES 14 DÍAS (OFICIAL Y REFERENCIA)
0200400600800
1000120014001600
13
/03
/202
02
0/0
3/20
20
27
/03
/202
00
3/0
4/20
20
10
/04
/202
01
7/0
4/20
20
24
/04
/202
00
1/0
5/20
20
08
/05
/202
01
5/0
5/20
20
22
/05
/202
02
9/0
5/20
20
05
/06
/202
01
2/0
6/20
20
19
/06
/202
02
6/0
6/20
20
03
/07
/202
01
0/0
7/20
20
17
/07
/202
02
4/0
7/20
20
31
/07
/202
00
7/0
8/20
20
14
/08
/202
02
1/0
8/20
20
28
/08
/202
00
4/0
9/20
20
11
/09
/202
01
8/0
9/20
20
25
/09
/202
00
2/1
0/20
20
09
/10
/202
01
6/1
0/20
20
23
/10
/202
03
0/1
0/20
20
06
/11
/202
01
3/1
1/20
20
20
/11
/202
02
7/1
1/20
20
04
/12
/202
01
1/1
2/20
20
18
/12
/202
02
5/1
2/20
20
01
/01
/202
10
8/0
1/20
21
15
/01
/202
12
2/0
1/20
21
29
/01
/202
10
5/0
2/20
21
FECHA
CA
SO
S/1
00.0
00 H
AB
ITA
NT
ES
IA/100.000 HABITANTES-14 DÍAS(OFICIAL) IA/100.000 HABITANTES(REFERENCIA)-14 DÍAS
VALOR REFERENCIA
Si correlacionamos el la IA a 14 días cálculo oficial con el nº de positivos obtenidos se observa
que dicha correlación es muy alta (r = 0,90), lo que confirma que la IA como suma de positivos
a 14 días no es nada más que utilizar el nº de positivos aunque a pesar de no estar relacionado
con el % de positivos.
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Si realizamos esa correlación con la IA a 14 días y el nº de positivos obtenidos calculada con
respecto a un valor referencia se aprecia que también existe correlación (r = 0,86) pero en este
caso también se da una correlación con el % de positivos como se ha visto anteriormente.
E) INCIDENCIA ACUMULADA A 14 DÍAS Y VACUNA DE LA COVID.
Ante la utilización del ratio de la Incidencia Acumulada a 14 días manejada por las
administraciones sanitarias, para con ello tomar las medidas de corte socioeconómico que se
Gráfico del Modelo AjustadoIA/100.000 HABITANTES(REFERENCIA = 75,8874 + 0,517444*POSITIVOS/REFERENCIA
0 1 2 3 4(X 1000,0)POSITIVOS/REFERENCIA
0
300
600
900
1200
1500
IA/1
00.0
00 H
AB
ITA
NTE
S(R
EFE
RE
NC
IA
Gráfico del Modelo AjustadoIA/100.000 HABITANTES-14 DÍAS(OF = 34,9219 + 0,541188*POSITIVOS(OFICIAL)
0 400 800 1200 1600POSITIVOS(OFICIAL)
0
200
400
600
800
1000
IA/1
00.0
00 H
AB
ITA
NT
ES
-14
DÍA
S(O
F
Jon Ander Etxebarria Garate
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están adoptando, se puede decir, en un primer lugar, que si se utilizase este ratio en las
temporadas estacionales de la gripe, donde no hay restricción alguna, los casos por 100.000
habitantes superarían durante algunas semanas el umbral de 500 establecido para la covid y
pero con valores bastante superiores a los alcanzados con el virus actual, teniendo en cuenta
además que existen diferencias significativas entre como se gestionan las gripes y como se
gestiona la covid.
Si analizamos la IA a 14 días tanto de los períodos de gripe estacional temporadas 2018 - 2019
y 2019 - 2020 con la covid desde marzo 2020 hasta la fecha actual, se aprecia que la gripe en
las dos temporadas estacionales hubiese superado el valor referencia de 500 de la IA
establecida en estos momentos para la covid.
Por otra parte respecto a la covid, se aprecia que acabando de forma radical la gripe la
segunda semana de marzo de 2020 a partir de ese momento se da un pico grande de covid,
enfermedad con sintomatología parecida a la gripe pero que tiene algunas diferencias que
hacen que, al menos, sea necesario reflexionar sobre las diferentes hipótesis sobre lo que
hubiera podido ocurrir para que se de ese pico.
Posteriormente la gráfica de la covid indica que para sacar conclusiones sería necesario hacer
test de gripe a los positivos de covid con el fin de discernir si realmente ha desaparecido la
gripe, y que papel real es de la covid, que con toda probabilidad los datos estarán
sobredimensionados por computarse la cantidad importante de positivos sin síntomas.
IA/100.000 HABITANTES A 14 DÍAS/10 DÍAS - GRIPE
0
200400
600800
1000
2ª octubre20
18
4ª octubre20
18
2ª
noviem
bre
4ª
noviem
bre
2ª
diciembre
4ª
diciembre
2ª enero201
9
4ª enero201
9
2ª febrero
2019
4ª febrero
2019
2ª ma
rzo201
9
4ª ma
rzo201
9
2ª abril2
019
4ª abril2
019
2ª ma
yo201
9
4ª ma
yo201
9
FECHA
CA
SO
S/1
00.0
00
HA
BIT
AN
TE
S
IA/100.000 HABITANTES-14 DÍAS IA/100.000 HABITANTES-10 DÍAS VALOR REFERENCIA
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91
EVOLUCIÓN IA A 14 DÍAS/10 DÍAS GRIPE/COVID
0200400600800
10001200140016001800
2ª oc
tubre
201
8
4ª oc
tubre
201
8
2ª no
viem
bre
2018
4ª no
viem
bre
2018
2ª dic
iembre 2
018
4ª dic
iembre 2
018
2ª en
ero
201
9
4ª en
ero
201
9
2ª fe
brero 201
9
4ª fe
brero 201
9
2ª m
arzo 20
19
4ª m
arzo 20
19
2ª ab
ril 2019
4ª ab
ril 2019
2ª m
ayo 20
19
4ª m
ayo 20
19
4ª no
viem
bre
2019
2ª dic
iembre 2
019
4ª dic
iembre 2
019
2ª en
ero
202
0
4ª en
ero
202
0
2ª fe
brero 202
0
4ª fe
brero 202
0
2ª m
arzo 20
20
4ª m
arzo 20
20
2ª ab
ril 2020
4ª ab
ril 2020
2ª m
ayo 20
20
4ª m
ayo 20
20
2ª oc
tubre
202
0
4ª oc
tubre
202
0
2ª no
viem
bre
2020
4ª no
viem
bre
2020
2ª dic
iembre 2
020
4ª dic
iembre 2
020
2ª en
ero
202
1
4ª en
ero
202
1
IA
IA/100.000 HABITANTES-14 DÍAS(GRIPE) IA/100.000 HABITANTES-14 DÍAS OFC(COVID)
IA/100.000 HABITANTES-14 DÍAS REF(COVID) VALOR REFERENCIA
![5HoHFWLRQV RQ .UDQW]V ?+RZ WR 7HDFK 0DWKHPDWLFV˛](https://static.dokumenty.site/doc/80x56/61da3568ab86ba58815e838f/5hohfwlrqv-rq-udqwv-rz-wr-7hdfk-0dwkhpdwlfv.jpg)
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