西班牙 COVID-19 估计实际发病率

Aymar Cublier Martínez, Diana Gómez-Barroso, Concha Delgado-Sanz, Susana Monge, A. Cascajo, Mariana Marinescu, Amparo Larrauri, J. Carretero, David E. Singh
{"title":"西班牙 COVID-19 估计实际发病率","authors":"Aymar Cublier Martínez, Diana Gómez-Barroso, Concha Delgado-Sanz, Susana Monge, A. Cascajo, Mariana Marinescu, Amparo Larrauri, J. Carretero, David E. Singh","doi":"10.20318/recs.2024.7970","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Introducción: Los modelos epidemiológicos han demostrado ser cruciales para apoyar la toma de decisiones de las autoridades sanitarias durante la pandemia de COVID-19, así como concienciar al público en general de las distintas medidas adoptadas por las autoridades (distanciamiento social, uso de mascarilla, vacunación, etc.). Objetivos: Describir la metodología para integrar diferentes fuentes de datos para generar una única serie temporal que proporciona tasas de incidencia reales de COVID-19 en España. Metodología: Esta serie considera tanto los casos notificados como los no notificados, es decir, aquellos que no han sido registrados por las autoridades sanitarias. Resultados: Este trabajo describe también cómo la información generada en este proyecto ha sido tratada y almacenada, presenta los datos de estimación de la incidencia real obtenidos, así como los organismos y equipos de investigación que la utilizan, además de los distintos canales de comunicación que han sido empleados para difundirla (página web, compartición de resultados con las autoridades sanitarias, y repositorio). Conclusión: Este trabajo integra información proveniente de múltiples fuentes de datos para el análisis y la predicción de la incidencia de la COVID-19. A través de un enfoque multidisciplinar, se ha logrado plantear respuesta a la problemática en la estimación de la incidencia real de casos de COVID-19.","PeriodicalId":420871,"journal":{"name":"REVISTA ESPAÑOLA DE COMUNICACIÓN EN SALUD","volume":"5 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-01-06","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Estimación de la incidencia real de la COVID-19 en España\",\"authors\":\"Aymar Cublier Martínez, Diana Gómez-Barroso, Concha Delgado-Sanz, Susana Monge, A. Cascajo, Mariana Marinescu, Amparo Larrauri, J. Carretero, David E. Singh\",\"doi\":\"10.20318/recs.2024.7970\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Introducción: Los modelos epidemiológicos han demostrado ser cruciales para apoyar la toma de decisiones de las autoridades sanitarias durante la pandemia de COVID-19, así como concienciar al público en general de las distintas medidas adoptadas por las autoridades (distanciamiento social, uso de mascarilla, vacunación, etc.). Objetivos: Describir la metodología para integrar diferentes fuentes de datos para generar una única serie temporal que proporciona tasas de incidencia reales de COVID-19 en España. Metodología: Esta serie considera tanto los casos notificados como los no notificados, es decir, aquellos que no han sido registrados por las autoridades sanitarias. Resultados: Este trabajo describe también cómo la información generada en este proyecto ha sido tratada y almacenada, presenta los datos de estimación de la incidencia real obtenidos, así como los organismos y equipos de investigación que la utilizan, además de los distintos canales de comunicación que han sido empleados para difundirla (página web, compartición de resultados con las autoridades sanitarias, y repositorio). Conclusión: Este trabajo integra información proveniente de múltiples fuentes de datos para el análisis y la predicción de la incidencia de la COVID-19. A través de un enfoque multidisciplinar, se ha logrado plantear respuesta a la problemática en la estimación de la incidencia real de casos de COVID-19.\",\"PeriodicalId\":420871,\"journal\":{\"name\":\"REVISTA ESPAÑOLA DE COMUNICACIÓN EN SALUD\",\"volume\":\"5 1\",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2024-01-06\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"REVISTA ESPAÑOLA DE COMUNICACIÓN EN SALUD\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.20318/recs.2024.7970\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"REVISTA ESPAÑOLA DE COMUNICACIÓN EN SALUD","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.20318/recs.2024.7970","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

导言:事实证明,在 COVID-19 大流行期间,流行病学模型对于支持卫生当局的决策以及提高公众对当局所采取的不同措施(社会隔离、使用口罩、接种疫苗等)的认识至关重要。目标:介绍整合不同数据源以生成单一时间序列的方法,从而提供西班牙 COVID-19 的实际发病率。方法:该系列既考虑了已报告病例,也考虑了未报告病例,即未被卫生部门登记的病例。结果:本文还介绍了如何处理和存储该项目所生成的信息,介绍了所获得的真实发病率估算数据,以及使用这些数据的组织和研究团队,并介绍了用于传播这些数据的不同交流渠道(网站、与卫生部门共享结果以及资料库)。结论:这项工作整合了多个数据源的信息,用于分析和预测 COVID-19 的发病率。通过多学科方法,我们得以解决 COVID-19 病例实际发病率的估算问题。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Estimación de la incidencia real de la COVID-19 en España
Introducción: Los modelos epidemiológicos han demostrado ser cruciales para apoyar la toma de decisiones de las autoridades sanitarias durante la pandemia de COVID-19, así como concienciar al público en general de las distintas medidas adoptadas por las autoridades (distanciamiento social, uso de mascarilla, vacunación, etc.). Objetivos: Describir la metodología para integrar diferentes fuentes de datos para generar una única serie temporal que proporciona tasas de incidencia reales de COVID-19 en España. Metodología: Esta serie considera tanto los casos notificados como los no notificados, es decir, aquellos que no han sido registrados por las autoridades sanitarias. Resultados: Este trabajo describe también cómo la información generada en este proyecto ha sido tratada y almacenada, presenta los datos de estimación de la incidencia real obtenidos, así como los organismos y equipos de investigación que la utilizan, además de los distintos canales de comunicación que han sido empleados para difundirla (página web, compartición de resultados con las autoridades sanitarias, y repositorio). Conclusión: Este trabajo integra información proveniente de múltiples fuentes de datos para el análisis y la predicción de la incidencia de la COVID-19. A través de un enfoque multidisciplinar, se ha logrado plantear respuesta a la problemática en la estimación de la incidencia real de casos de COVID-19.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信