ESTIMACIÓN DE CASOS CON RETRASO EN REGISTRO, A TRAVÉS DE METODOLOGÍA NOWCASTING. APLICACIÓN EN CASOS COVID-19 CHILE 2021-2022
Authors: Muñoz Tomás Bralic , Muñoz Valentina Navarro 
Published: December 2024

Introducción
En Salud Pública es necesario tener la última información posible de una enfermedad, incluyendo el número de infectados y el estado de estos, para tomar las mejores decisiones posibles.
El Departamento de Epidemiología (EPI), organismo encargado de la vigilancia de la pandemia por COVID-19 en el Ministerio de Salud (MINSAL), enfrentó tempranamente el problema del retraso de la información de la cantidad de casos, reportados desde la red asistencial pública y privada. Tal demora puede causar dos problemas comunes: la toma de decisión en base a una información que subestima la gravedad de una enfermedad o la toma de decisión en base a una información hasta un tiempo pasado, sin poder contar con el último desarrollo de la enfermedad.
Aquí se presenta la metodología de Nowcasting, empleada periódicamente en el nivel central, desde 2021 a la fecha, para subsanar este problema.

Objetivos
Estimar la cantidad de casos infectados y el estado de estos (hospitalizados, no hospitalizados) de COVID-19 a un tiempo definido, reportados y no reportados oficialmente de manera rutinaria. Aquello se realizó a nivel nacional, regional, provincial y por servicio de salud.

Método
La metodología es estadística a través de nowcasting.

Fuentes de información
(1) base de datos de casos notificados en EPIVIGILA (EPI MINSAL), (2) registro de hospitalizaciones de Unidad de Gestión de Camas Críticas (UGCC).

Fecha de los registros
En este reporte se usan los registros notificados.

Población
Todos los casos confirmados y probables de COVID-19, notificados en EPIVIGILA en el período de análisis.

Nivel de análisis
nacional, regional, provincial y servicios de salud.

Método
Se utilizó la metodología de nowcasting para estimar la frecuencia de casos esperados en los últimos días. Se calculó el intervalo de desface de la información y la curva epidémica. Para modelar y tener una muestra de escenarios posibles en el desarrollo de la enfermedad se utilizó Markov Chain Monte Carlo (MCMC) o bases P-Spline.
Lo anterior se aplicó con los softwares R y JAGS.

Resultados principales
Se presentan, el número de casos registrados (observados en momento del análisis), el número de casos registrados (observados retrospectivamente) y los estimados por nowcasting. En casos de COVID-19, si nos situamos en el día 11 de diciembre del 2022, tiene 537 casos registrados, 2938 casos reales y 3628 casos estimados, para el día 10 de diciembre del 2022 se tienen 1354 casos registrados, 2840 casos reales y 3191 casos estimados, respecto del cálculo del R efectivo en base a nowcasting, durante la llegada de OMICRON a Chile se calculó el R-efectivo en 0.9 (16 diciembre de 2021) al calcularlo un mes después (12 de enero 2022), con la misma metodología aumento a 1.7.
Por otro lado, para los casos IRAG, si nos situamos en el día 1 de abril del 2023, hay 3 casos registrados con inicio de síntomas el día 30 de marzo, pero 26 casos reales (mirando retrospectivamente) y se estimaron 21 casos.

Conclusiones
El uso de estas herramientas ha permitido conocer a priori el comportamiento de la epidemia, aun con el retraso del registro en los datos, estas metodologías han permitido estimar a corto plazo la dinámica de las enfermedades, en el caso de COVID nos permitió tomar medidas inmediatas para bloquear el avance de la pandemia.