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00925njm 22002777a 4500 dc Cublier Martínez, Aymar author Gomez-Barroso, Diana author Delgado-Sanz, Concepcion author Monge Corella, Susana author Cascajo, Alberto author Marinescu, Maria-Cristina author Larrauri, Amparo author Carretero, Jesus author E. Singh, David author 2024 [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. Revista Española de Comunicación en Salud. 2024, Suppl 1:7-14. 10.20318/recs.2024.7970 1989-9882 REVISTA ESPAÑOLA DE COMUNICACIÓN EN SALUD http://hdl.handle.net/20.500.12105/19386 COVID-19 Nowcasting Modelos epidemiológicos Epidemiological models Estimación de la incidencia real de la COVID-19 en España