[ca] La grip és una malaltia infecciosa respiratòria contagiosa causada pels virus de la influença. A Catalunya anualment hi ha temporada de grip en els mesos de tardor i hivern, que pot arribar a crear molta tensió al sistema sanitari. L'objectiu d'aquest treball és entendre les dinàmiques de la grip i poder fer prediccions que permetin anticipar-se amb temps a un augment de casos que requereixin d'acció activa dels gestors de salut pública. Els models matemàtics i computacionals són un potent recurs que permeten entendre i predir comportaments de sistemes. En aquest estudi s'adapten, desenvolupen i implementen diferents models per assolir l'objectiu proposat. Així mateix, s'estudia la interacció de factors meteorològics amb la transmissió i l'estacionalitat de la malaltia de la grip, ja que els seus efectes sobre els sistemes biològics són coneguts. Els models matemàtics desenvolupats s'ajusten correctament a les dades epidemiològiques, permeten explicar l'estacionalitat de la grip i realitzar prediccions a curt i llarg termini. El model base amb el que s'ha treballat mostra un bon ajust a temporades anteriors i s'ha fet servir per realitzar informes setmanals de l'evolució de la grip aquesta temporada 2021-2022. Partint del model base s'han creat models amb la inclusió de factors meteorològics, que hem anomenat meteomodels, que han aconseguit mostrar l'efecte de la temperatura i la humitat absoluta sobre el comportament epidèmic de la grip. Aquest és un dels resultats principals del treball, no es té constància de cap altre model publicat que descrigui l'evolució epidèmica de la grip mitjançant factors meteorològics com ho fan els d'aquest estudi, amb el valor afegit que aquests models meteorològics tenen el potencial de predir a dues setmanes vista. En definitiva, s'han elaborat models matemàtics predictius, tots amb una precisió superior al 95%, de l'epidèmia de grip a Catalunya i incloent, per primer cop, factors meteorològics. Plantejaments de futur inclouen noves i diferents combinacions de factors meteorològics, la incorporació de factors socials, efectes d'interferència entre virus i anàlisi estadístic per determinar la probabilitat de càrrega d'infectats en cada centre d'atenció primària per la totalitat de Catalunya.

[en] The flu is a contagious respiratory infectious disease caused by the influenza viruses. Annually in Catalonia there is a flu season within the months of autumn and winter, that can create a lot of stress to the healthcare system. The main goal of this study is to understand the dynamics of the flu and to be able to make predictions that allow anticipation, with enough time to respond to an increase of infected individuals that requires active action from the healthcare system managers. Computational and mathematical models are a powerful tool that help understand and predict systems behaviours. In this study different models are adapted, developed and implemented to achieve the pursued objective. Therefore, the interaction between meteorological factors and the flu seasonality and transmissivity has been studied, due to the known effects of these factors upon biological systems. The mathematical models developed in this study fit correctly the epidemiological data, they allow the explanation of flu seasonality and perform predictions at short and long term. The base model that has been used proved to be a good fit to the previous seasons and has been applied to produce weakly reports of flu evolution this season 2021-2022. From the base model new models have been created, these include meteorological factors and have been called meteomodels. They have revealed the effect of temperature and absolute humidity upon the epidemic behavior of the flu. This is one of the main results of this study, there is no knowledge of any other published model that describes flu epidemics through meteorological factors as the models in this study do, with the added value that these meteorological models have the potential to predict two weeks ahead. To sum up, predictive mathematical models have been developed, each one with a precision above 95%, for the flu epidemic in Catalonia and incorporating, for the first time, meteorological factors. Further work includes new and different combinations of meteorological factors, the incorporation of social factors, effects of viral interference and statistical analyses to determine the probable load of infected individuals for each center of primary attention in Catalonia.