Correcciones para las cifras diarias de mortalidad acumulada en España durante la pandemia de COVID-19
e202104048
Palabras clave:
Monitoreo epidemiológico, Coronavirus, Nowcasting, Mortalidad, SARS-CoV-2, COVID-19, Series temporalesResumen
Fundamentos: MoMo es un sistema de monitorización de la mortalidad que guía la acción en Salud Pública en España. La epidemia de COVID-19 agravó el retraso en la notificación de las defunciones, sesgando a la baja las estimaciones diarias del exceso de mortalidad acumulado en España procedentes de MoMo. El objetivo del presente estudio fue identificar el mejor método para corregir en dichas estimaciones el efecto del retraso en la notificación.
Métodos: Se siguió el siguiente proceso: 1) Se obtuvieron las cifras de exceso de muertes acumuladas en España desde el inicio de la epidemia COVID-19 publicadas diariamente por MoMo durante el período 15/04/2020-25/05/2020. 2) Se calculó la intensidad de las revisiones diarias de dichas cifras como el cociente entre la cifra publicada cada día y la del día anterior. 3) Se obtuvieron cinco estimaciones corregidas del exceso acumulado de mortalidad aplicando a los cocientes mencionados cinco modelos de corrección (media aritmética simple y ponderada según antigüedad de la revisión y regresiones lineales, cuadráticas y cúbicas). 4) Se comparó la validez de las distintas estimaciones corregidas con respecto a los valores observados definitivos mediante la raíz del error cuadrático medio (RMSE).
Resultados: La intensidad de las revisiones diarias del exceso acumulado de muertes bajó a 1 (ausencia de revisión) conforme la fecha de publicación se alejó de la fecha de defunción. Las estimaciones corregidas en base a regresiones polinómicas redujeron el error respecto al valor definitivo observado en un 18-25%.
Conclusiones: Para mejorar la validez de las estimaciones diarias de exceso de mortalidad de MoMo es recomendable corregir el retraso en la notificación mediante modelos de regresión polinómica estimados con datos de revisiones previas.
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Citas
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