Un equipo de investigadoras del Centro Nacional de Epidemiología (CNE) del Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) y del CIBERESP ha desarrollado, en colaboración con un equipo del Hospital 12 de Octubre de Madrid, una herramienta de análisis temprano para ayudar a la toma de decisiones basadas en la evidencia en el ámbito de la pandemia de Covid-19.
La herramienta, que estuvo activa recabando datos tras el final del confinamiento total de 2020 a finales de junio hasta finales del mes de agosto y cuyos primeros resultados han sido publicado en el 'BMC Public Health', volverá a activarse en las próximas semanas para ofrecer nueva información en el verano de 2021. Cuando se ponga de nuevo en marcha, mostrará diariamente y de forma pública los resultados de zonas activas (clusters) de COVID-19.
Gracias a una técnica, denominada análisis de clúster espacio-temporales emergentes (STSS por sus siglas en inglés), esta herramienta permite caracterizar la difusión espacial y temporal de la incidencia de COVID-19. Su principal objetivo es detectar brotes activos para facilitar la toma de decisiones de salud pública.
Además, el sistema se alimenta de los datos de casos diarios confirmados de COVID-19 declarados a la Red Nacional de Vigilancia Epidemiológica (RENAVE), que coordina el CNE. Los resultados ahora publicados demuestran que la herramienta detectó el progresivo aumento de clústeres activos y municipios afectados por brotes.
Asimismo, señala que la propagación se produjo en el periodo de estudio partiendo de escasos conglomerados de pocos casos en junio, localizados en determinadas regiones, hasta alcanzar una distribución a nivel nacional de conglomerados más grandes que abarcaron un número promedio mucho más alto de municipios y casos totales a fines de agosto.
Con estos datos, el estudio concluye que la vigilancia de la Covid-19 basada en esta herramienta STSS puede ser útil en un escenario de baja incidencia para ayudar a gestionar brotes emergentes capaces de impulsar una transmisión generalizada.
Si se da el caso, el sistema permite seguir a tiempo real las tendencias espacio-temporales de distribución y difusión de la enfermedad; observando la agregación de grupos en el espacio y el tiempo, como se observó el año pasado, puede anticipar la posible ocurrencia de una transmisión comunitaria, y facilitar la adopción de las medidas oportunas.
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