Publication: El estudio ENE-COVID revela que el 30% de infecciones por SARS-CoV-2 en la primera ola fueron asintomáticas y genera un modelo para detectar casos
| dc.contributor.author | Instituto de Salud Carlos III. Gabinete de prensa | |
| dc.date.accessioned | 2021-06-29T10:47:55Z | |
| dc.date.available | 2021-06-29T10:47:55Z | |
| dc.date.issued | 2021-06-29 | |
| dc.description | Noticia publicada en la web del ISCIII el 29/06/2021 | es_ES |
| dc.description.abstract | Una investigación publicada en la revista Journal of Clinical Epidemiology por científicos del ISCIII muestra las combinaciones de síntomas más frecuentes en las personas que se infectaron por SARS-CoV-2 en la primera onda epidémica en España, y analiza qué características tenían quienes pasaron la infección de forma asintomática. Además, los autores han desarrollado un modelo predictivo del riesgo de infección por SARS-CoV-2 basado en síntomas, que puede facilitar la detección de casos en población general en momentos y zonas con circulación activa del virus. Este trabajo se basa en la información del estudio nacional de seroprevalencia ENE-COVID que coordinó el año pasado el ISCIII, y que contó con la participación de más de 61.000 personas. | es_ES |
| dc.description.peerreviewed | No | es_ES |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12105/13212 | |
| dc.language.iso | spa | es_ES |
| dc.repisalud.centro | ISCIII::Servicios Centrales | es_ES |
| dc.repisalud.institucion | ISCIII | es_ES |
| dc.rights.accessRights | open access | es_ES |
| dc.rights.license | Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | * |
| dc.subject | SARS-CoV-2 | es_ES |
| dc.subject | Seroprevalencia | es_ES |
| dc.subject | ENE-COVID | es_ES |
| dc.subject | COVID-19 | es_ES |
| dc.subject.mesh | Coronavirus Infections::C01.925.782.600.550.200::500 | es_ES |
| dc.title | El estudio ENE-COVID revela que el 30% de infecciones por SARS-CoV-2 en la primera ola fueron asintomáticas y genera un modelo para detectar casos | es_ES |
| dc.type | press release | es_ES |
| dc.type.hasVersion | VoR | es_ES |
| dspace.entity.type | Publication |
Files
Original bundle
1 - 1 of 1
Loading...
- Name:
- ElEstudioENE-COVIDRevela_21.pdf
- Size:
- 456.39 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:


