Evaluación del riesgo global de COVID-19: clasificaciones, reducción del sesgo de vigilancia y infodemia

Área de la Ciencia:

• Epidemiología
• Salud pública
• Estadísticas biológicas

Sus antecedentes:

• Las evaluaciones actuales de riesgo de COVID-19 a menudo tratan los datos de las pruebas como cualitativos.
• Esto pasa por alto el valor cuantitativo de los datos de ensayo para una estimación precisa de la carga.
• La integración de los datos de las pruebas con el recuento de casos puede mejorar las estimaciones de probabilidad de infección regional.

Objetivo del estudio:

• Analizar las metodologías para la evaluación regional del riesgo de COVID-19.
• Evaluar el impacto de la incorporación de los datos de las pruebas en las métricas de riesgo.
• Realizar análisis espaciales y de correlación de las métricas de riesgo en 101 países.

Principales métodos:

• Análisis espacial de los patrones de las epidemias.
• Análisis de correlación de rango de Spearman de las métricas de riesgo.
• Comparación de métricas probabilísticas (por ejemplo, probabilidad local de infección) con las relaciones entre casos observados y esperados y las relaciones entre muertes y población.

Principales resultados:

• Las métricas probabilísticas demostraron una sincronización espacial más fuerte de los patrones epidémicos en comparación con las relaciones entre casos observados y esperados.
• La relación entre la mortalidad y la población mostró la mayor correlación positiva entre los casos observados y los esperados.
• La tasa de mortalidad de los casos tenía una correlación débil, a menudo no significativa, con las métricas probabilísticas.

Conclusiones:

• Las métricas probabilísticas, como la probabilidad local de infección, muestran un potencial significativo para predecir el riesgo de COVID-19.
• La integración cuantitativa de los datos de las pruebas mejora las estimaciones de la probabilidad de infección regional.
• Se necesita más investigación para explorar el poder predictivo de las métricas probabilísticas para los resultados de la mortalidad.