Mostrar el registro sencillo del ítem
dc.contributor.author | Cublier Martínez, Aymar | |
dc.contributor.author | Gomez-Barroso, Diana | |
dc.contributor.author | Delgado-Sanz, Concepcion | |
dc.contributor.author | Monge Corella, Susana | |
dc.contributor.author | Cascajo, Alberto | |
dc.contributor.author | Marinescu, María Cristina | |
dc.contributor.author | Larrauri, Amparo | |
dc.contributor.author | Carretero, Jesús | |
dc.contributor.author | E. Singh, David | |
dc.date.accessioned | 2024-05-13T13:09:23Z | |
dc.date.available | 2024-05-13T13:09:23Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.identifier.citation | Revista Española de Comunicación en Salud. 2024, Suppl 1:7-14. | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12105/19386 | |
dc.description.abstract | [ES] 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. [EN] Introduction: Epidemiological models have proven to be crucial in supporting the decision-making of health authorities during the COVID-19 pandemic as well as raising awareness among the general public of the different measures adopted by authorities (social distancing, mask usage, vaccination, etc.). Objectives: This work describes the methodology to integrate different data sources to generate a single time series that provides real incidence rates of COVID-19 in Spain. Methodology: This series considers both reported and non-notified cases, that is, those that have not been registered by health authorities. Results: This work also describes how the information generated in this project has been treated and stored, it presents the estimated real incidence data obtained, as well as the organizations and research teams that use it, and the different communication channels that have been used to disseminate it (webpage, sharing results with health authorities, and repository). Conclusion: This work integrates information from multiple data sources for the analysis and prediction of the incidence of COVID-19. Through a multidisciplinary approach, it has been possible to propose a response to the problem of estimating the real incidence of COVID-19 cases.Keywords: COVID-19; nowcasting; epidemiological models. | es_ES |
dc.description.sponsorship | Este trabajo ha sido financiado mediante el Convenio firmado entre la Comunidad de Madrid (Consejería de Educación, Universidades, Ciencia y Portavocía) y la Universidad Carlos III de Madrid para la concesión directa de una ayuda para financiar la realización de actuaciones en materia de investigación sobre el SARS-COV 2 y la enfermedad COVID-19 financiado con los recursos REACT-UE del fondo europeo de desarrollo regional y el proyecto BCV-2022-1-0005 de la Red Española de Supercomputación. | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Universidad Carlos III de Madrid (España) | es_ES |
dc.type.hasVersion | VoR | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ | * |
dc.subject | COVID-19 | es_ES |
dc.subject | Nowcasting | es_ES |
dc.subject | Modelos epidemiológicos | es_ES |
dc.subject | Epidemiological models | es_ES |
dc.title | Estimación de la incidencia real de la COVID-19 en España | es_ES |
dc.title.alternative | Real COVID-19 incidence rate estimate in Spain | es_ES |
dc.type | research article | es_ES |
dc.rights.license | Atribución-NoComercial 4.0 Internacional | * |
dc.format.volume | 2024 | es_ES |
dc.format.number | Suppl 1 | es_ES |
dc.format.page | 7-14 | es_ES |
dc.identifier.doi | 10.20318/recs.2024.7970 | es_ES |
dc.contributor.funder | Comunidad de Madrid (España) | es_ES |
dc.contributor.funder | Carlos III University of Madrid (España) | es_ES |
dc.contributor.funder | Unión Europea. Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER/ERDF) | es_ES |
dc.contributor.funder | Red Española de Supercomputación | es_ES |
dc.description.peerreviewed | Sí | es_ES |
dc.identifier.e-issn | 1989-9882 | es_ES |
dc.relation.publisherversion | https://doi.org/10.20318/recs.2024.7970 | es_ES |
dc.identifier.journal | REVISTA ESPAÑOLA DE COMUNICACIÓN EN SALUD | es_ES |
dc.repisalud.centro | ISCIII::Centro Nacional de Epidemiología | es_ES |
dc.repisalud.institucion | ISCIII | es_ES |
dc.rights.accessRights | open access | es_ES |