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reduciendo los transportes p&#250;blicos y cerrando comercios y empresas&#44; a excepci&#243;n de aquellos esenciales para abastecer a la poblaci&#243;n &#40;Real Decreto 463&#47;2020&#41;&#46; Sin embargo&#44; esta medida no fue suficiente para cambiar la tendencia creciente de la epidemia&#46; Por esta raz&#243;n&#44; se sugiri&#243; un confinamiento m&#225;s restrictivo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0065"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>&#44; el cual fue decretado el 30 de marzo &#40;Real Decreto-Ley 10&#47;2020&#41;&#46;</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La visualizaci&#243;n de datos resulta relevante para explorar y comunicar resultados en la investigaci&#243;n m&#233;dica&#44; en especial para la vigilancia epidemiol&#243;gica&#46; En el contexto actual es importante ofrecer a la comunidad cient&#237;fica&#44; as&#237; como a los agentes pol&#237;ticos y de salud p&#250;blica&#44; herramientas automatizadas para la monitorizaci&#243;n de la epidemia&#44; pues el an&#225;lisis crudo de los datos tabulados puede esconder aspectos esenciales de la propia tendencia&#46; La aplicaci&#243;n web COVID19-Tracker analiza y produce de manera sistem&#225;tica visualizaciones diarias de los datos de la epidemia de COVID-19 en Espa&#241;a desde el 24 de febrero de 2020&#46;</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0030">M&#233;todo</span><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La aplicaci&#243;n se ha desarrollado mediante RStudio &#40;versi&#243;n 1&#46;2&#46;5033&#41;&#44; utilizando la librer&#237;a Shiny &#40;versi&#243;n 1&#46;4&#46;0&#41;&#44; ya que ofrece la posibilidad de desarrollar interficies gr&#225;ficas para el usuario que pueden ser cargadas localmente o en l&#237;nea de forma interactiva&#46; Esto resulta en particular beneficioso para mostrar resultados actualizados a una audiencia amplia&#46;</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La aplicaci&#243;n analiza y visualiza datos diarios de COVID-19&#44; correspondientes a casos diagnosticados y fallecidos desde el 24 de febrero de 2020&#46; Estos datos se recogen diariamente de forma autom&#225;tica del repositorio de Datadista en GitHub<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0070"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>&#46; En este repositorio se mantienen actualizados en formato adecuado los datos publicados por el Ministerio de Sanidad&#44; Consumo y Bienestar Social&#44; a trav&#233;s del Instituto de Salud Carlos III<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0060"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>&#46;</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los an&#225;lisis implementados consideran el modelo de regresi&#243;n de Poisson<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0075"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>&#44; corregido por sobredispersi&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0080"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>&#44; para estimar la tendencia y obtener proyecciones a 3 d&#237;as&#46; Todos los an&#225;lisis estad&#237;sticos se han implementado mediante el programa R&#44; versi&#243;n 3&#46;6&#46;3&#46;</p><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0035">An&#225;lisis de tendencia y proyecciones</span><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para evaluar la tendencia se utiliza el modelo siguiente&#58;<elsevierMultimedia ident="eq0005"></elsevierMultimedia></p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">donde t<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1&#44; 2&#44; &#8230;&#44; t representa la unidad temporal &#40;desde el primer d&#237;a hasta el &#250;ltimo observado&#44; T d&#237;as consecutivos en total&#41; y c<span class="elsevierStyleInf">t</span> es el n&#250;mero de eventos diarios&#46;</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las proyecciones a 3 d&#237;as&#44; y su intervalo de confianza del 95&#37;&#44; se obtienen a partir de los par&#225;metros estimados por el modelo&#46; Tambi&#233;n se calculan las tendencias y las proyecciones por grupos de edad &#40;0-39&#44; 40-49&#44; 50-59&#44; 60-69&#44; 70-79 y 80 o m&#225;s a&#241;os&#41;&#46;</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En versiones previas de la aplicaci&#243;n tambi&#233;n se consider&#243; un modelo alternativo&#44; incluyendo solo la tendencia lineal&#44; y los modelos se comparaban mediante una prueba de raz&#243;n de similitudes&#46; Con la evoluci&#243;n de la epidemia observamos que el mejor ajuste lo proporcionaba el modelo cuadr&#225;tico&#44; descrito anteriormente&#44; por lo que es el modelo que se utiliza en la versi&#243;n actual&#46; En cualquier caso&#44; la bondad de ajuste de los modelos se eval&#250;a regularmente en caso de ser necesaria una reformulaci&#243;n que pudiese proporcionar un mejor ajuste de los datos durante el transcurso de la epidemia&#46;</p></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0040">An&#225;lisis de la letalidad</span><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La tasa de letalidad se define como el cociente entre los fallecidos y los casos diagnosticados<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0085"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>&#46; Para evaluar la tendencia se introduce en el modelo de regresi&#243;n un t&#233;rmino <span class="elsevierStyleItalic">offset</span> con los casos diagnosticados&#58;<elsevierMultimedia ident="eq0010"></elsevierMultimedia></p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">donde m<span class="elsevierStyleInf">t</span> representa el n&#250;mero diario de pacientes fallecidos y c<span class="elsevierStyleInf">t</span> los casos diagnosticados&#46; Tambi&#233;n se calculan las tasas de letalidad para los mismos grupos de edad&#46;</p><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la actualidad no es posible realizar un estimaci&#243;n precisa de la tasa de letalidad debido al grado de subregistro de los casos diagnosticados en las estad&#237;sticas oficiales<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0090"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#44; si bien es de inter&#233;s su estimaci&#243;n y seguimiento considerando dicha limitaci&#243;n&#46;</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0045">An&#225;lisis de intervenci&#243;n</span><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para evaluar el efecto del estado de alarma sobre la tendencia de datos incidentes utilizamos un dise&#241;o de series temporales interrumpidas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0095"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>&#44; usando un modelo de interacci&#243;n para estimar los cambios de tendencia&#58;<elsevierMultimedia ident="eq0015"></elsevierMultimedia></p><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">donde <span class="elsevierStyleItalic">alarma</span> identifica los periodos antes y durante los estados de alarma &#40;0<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>antes de 16 marzo&#44; 1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>16-29 marzo y 2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>despu&#233;s de 30 marzo&#41;&#46;</p><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para facilitar la interpretaci&#243;n en funci&#243;n del incremento diario porcentual de casos incidentes&#44; y su intervalo de confianza del 95&#37;&#44; se asume una tendencia lineal en cada periodo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0100"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>&#46;</p></span></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0050">Resultados</span><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La aplicaci&#243;n presenta una estructura amigable e intuitiva que&#44; mediante men&#250;s&#44; produce visualizaciones de los datos &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig&#46; 1</a>&#41;&#46; La aplicaci&#243;n contempla un proceso automatizado por el cual los datos se actualizan cada vez que un usuario se conecta a trav&#233;s de la direcci&#243;n web&#58; <a href="https://ubidi.shinyapps.io/covid19/">https&#58;&#47;&#47;ubidi&#46;shinyapps&#46;io&#47;covid19&#47;</a></p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los men&#250;s <span class="elsevierStyleItalic">Proyecciones</span> y <span class="elsevierStyleItalic">Proyecciones por edad</span> producen la visualizaci&#243;n de la tendencia de los datos y su proyecci&#243;n a 3 d&#237;as &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig&#46; 2</a> a y b&#44; respectivamente&#41; en el &#225;mbito estatal y por comunidades aut&#243;nomas&#46; Los men&#250;s <span class="elsevierStyleItalic">Letalidad</span> y <span class="elsevierStyleItalic">Letalidad por edad</span> permiten visualizar la tendencia en la tasa de letalidad &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig&#46; 2</a> c&#41; estatal y por comunidades aut&#243;nomas&#44; aunque por grupos de edad solo en el &#225;mbito estatal&#46; Finalmente&#44; el men&#250; <span class="elsevierStyleItalic">Intervenci&#243;n</span> eval&#250;a el efecto de los estados de alarma en datos incidentes nacionales &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig&#46; 2</a> d&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los gr&#225;ficos producidos por la aplicaci&#243;n permiten&#44; cuando el usuario se&#241;ala un punto concreto con el rat&#243;n&#44; mostrar el valor observado y el estimado por el modelo&#46; Asimismo&#44; al seleccionar el gr&#225;fico permite la opci&#243;n de descargarlo en formato imagen &#40;<span class="elsevierStyleItalic">portable network graphic</span>&#44; &#42;&#46;png&#41;&#46; Todos los men&#250;s est&#225;n disponibles en castellano&#44; catal&#225;n e ingl&#233;s&#46; El men&#250; <span class="elsevierStyleItalic">Otras aplicaciones</span> recoge una colecci&#243;n de aplicaciones Shiny desarrodadas por otros usuarios&#44; tambi&#233;n de utilidad para seguir la evoluci&#243;n de la epidemia de COVID-19 en Espa&#241;a y globalmente&#46;</p></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0055">Discusi&#243;n</span><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La aplicaci&#243;n COVID19-Tracker ofrece un conjunto de herramientas para el an&#225;lisis actualizado y la visualizaci&#243;n gr&#225;fica que pueden ser de gran utilidad para un mejor conocimiento de la evoluci&#243;n de la epidemia de COVID-19 en Espa&#241;a y su vigilancia epidemiol&#243;gica&#46;</p><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Como limitaciones&#44; hay que indicar que la aplicaci&#243;n no tiene en cuenta los cambios en la definici&#243;n de caso diagnosticado por COVID-19 ni en los fallecimientos&#44; por lo que se modeliza directamente el n&#250;mero de eventos en lugar de la tasa de incidencia&#44; asumiendo que toda la poblaci&#243;n est&#225; en riesgo&#44; a excepci&#243;n de la tasa de letalidad&#46; Por otro lado&#44; los an&#225;lisis no est&#225;n libres de los sesgos vinculados a la fuente de los datos&#44; proporcionados diariamente por el Ministerio de Sanidad&#44; Consumo y Bienestar Social<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0060"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a> y obtenidos a trav&#233;s del GitHub de Datadista<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0070"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>&#44; donde se pueden consultar detalles sobre los criterios de definici&#243;n en los datos seg&#250;n las notas publicadas por el Ministerio&#46;</p><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Seguimos planeando mejoras de la aplicaci&#243;n para que incluya nuevos an&#225;lisis y visualizaciones&#46; Adem&#225;s&#44; la aplicaci&#243;n podr&#237;a ser extensible para su uso en otros pa&#237;ses o &#225;reas geogr&#225;ficas&#46; En resumen&#44; esta aplicaci&#243;n&#44; de uso sencillo&#44; viene a ocupar un espacio en este escenario particular para la visualizaci&#243;n y la exploraci&#243;n epidemiol&#243;gica de los datos de la epidemia de COVID-19 en Espa&#241;a&#46;</p></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0060">Editor responsable del art&#237;culo</span><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Carlos &#193;lvarez Dardet&#46;</p></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0065">Contribuciones de autor&#237;a</span><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Todos los autores han contribuido en la concepci&#243;n de la herramienta&#44; la obtenci&#243;n de los datos&#44; la propuesta de modelizaci&#243;n estad&#237;stica y su implementaci&#243;n inform&#225;tica&#46; La versi&#243;n final del manuscrito ha sido aprobada por todos los autores&#44; con una contribuci&#243;n igual en su elaboraci&#243;n&#46;</p></span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">Agradecimientos</span><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se agradece a la plataforma Datadista su dedicaci&#243;n por poner a disposici&#243;n de forma abierta y estructurada los datos diarios acumulados de la epidemia por SARS-CoV-2 en Espa&#241;a&#46;</p></span><span id="sec0060" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Financiaci&#243;n</span><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Ninguna&#46;</p></span><span id="sec0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">Conflictos de intereses</span><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Ninguno&#46;</p></span></span>"
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Nota metodológica
COVID19-Tracker: una aplicación Shiny para analizar datos de la epidemia de SARS-CoV-2 en España
COVID19-Tracker: a shiny app to analise data on SARS-CoV-2 epidemic in Spain
Joan Vallsa, Aurelio Tobíasb,
Autor para correspondencia
aurelio.tobias@idaea.csic.es

Autor para correspondencia.
, Pau Satorrac, Cristian Tebéc
a Departmento de Matemáticas, Universitat Autònoma de Barcelona, Bellaterra, Barcelona, España
b Instituto de Diagnóstico Ambiental y Estudios del Agua, Consejo Superior de Investigaciones Científicas, Barcelona, España
c Unidad de Bioestadística, Institut d’Investigació Biomèdica de Bellvitge, Barcelona, España
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reduciendo los transportes p&#250;blicos y cerrando comercios y empresas&#44; a excepci&#243;n de aquellos esenciales para abastecer a la poblaci&#243;n &#40;Real Decreto 463&#47;2020&#41;&#46; Sin embargo&#44; esta medida no fue suficiente para cambiar la tendencia creciente de la epidemia&#46; Por esta raz&#243;n&#44; se sugiri&#243; un confinamiento m&#225;s restrictivo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0065"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>&#44; el cual fue decretado el 30 de marzo &#40;Real Decreto-Ley 10&#47;2020&#41;&#46;</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La visualizaci&#243;n de datos resulta relevante para explorar y comunicar resultados en la investigaci&#243;n m&#233;dica&#44; en especial para la vigilancia epidemiol&#243;gica&#46; En el contexto actual es importante ofrecer a la comunidad cient&#237;fica&#44; as&#237; como a los agentes pol&#237;ticos y de salud p&#250;blica&#44; herramientas automatizadas para la monitorizaci&#243;n de la epidemia&#44; pues el an&#225;lisis crudo de los datos tabulados puede esconder aspectos esenciales de la propia tendencia&#46; La aplicaci&#243;n web COVID19-Tracker analiza y produce de manera sistem&#225;tica visualizaciones diarias de los datos de la epidemia de COVID-19 en Espa&#241;a desde el 24 de febrero de 2020&#46;</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0030">M&#233;todo</span><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La aplicaci&#243;n se ha desarrollado mediante RStudio &#40;versi&#243;n 1&#46;2&#46;5033&#41;&#44; utilizando la librer&#237;a Shiny &#40;versi&#243;n 1&#46;4&#46;0&#41;&#44; ya que ofrece la posibilidad de desarrollar interficies gr&#225;ficas para el usuario que pueden ser cargadas localmente o en l&#237;nea de forma interactiva&#46; Esto resulta en particular beneficioso para mostrar resultados actualizados a una audiencia amplia&#46;</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La aplicaci&#243;n analiza y visualiza datos diarios de COVID-19&#44; correspondientes a casos diagnosticados y fallecidos desde el 24 de febrero de 2020&#46; Estos datos se recogen diariamente de forma autom&#225;tica del repositorio de Datadista en GitHub<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0070"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>&#46; En este repositorio se mantienen actualizados en formato adecuado los datos publicados por el Ministerio de Sanidad&#44; Consumo y Bienestar Social&#44; a trav&#233;s del Instituto de Salud Carlos III<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0060"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>&#46;</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los an&#225;lisis implementados consideran el modelo de regresi&#243;n de Poisson<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0075"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>&#44; corregido por sobredispersi&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0080"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>&#44; para estimar la tendencia y obtener proyecciones a 3 d&#237;as&#46; Todos los an&#225;lisis estad&#237;sticos se han implementado mediante el programa R&#44; versi&#243;n 3&#46;6&#46;3&#46;</p><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0035">An&#225;lisis de tendencia y proyecciones</span><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para evaluar la tendencia se utiliza el modelo siguiente&#58;<elsevierMultimedia ident="eq0005"></elsevierMultimedia></p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">donde t<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1&#44; 2&#44; &#8230;&#44; t representa la unidad temporal &#40;desde el primer d&#237;a hasta el &#250;ltimo observado&#44; T d&#237;as consecutivos en total&#41; y c<span class="elsevierStyleInf">t</span> es el n&#250;mero de eventos diarios&#46;</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las proyecciones a 3 d&#237;as&#44; y su intervalo de confianza del 95&#37;&#44; se obtienen a partir de los par&#225;metros estimados por el modelo&#46; Tambi&#233;n se calculan las tendencias y las proyecciones por grupos de edad &#40;0-39&#44; 40-49&#44; 50-59&#44; 60-69&#44; 70-79 y 80 o m&#225;s a&#241;os&#41;&#46;</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En versiones previas de la aplicaci&#243;n tambi&#233;n se consider&#243; un modelo alternativo&#44; incluyendo solo la tendencia lineal&#44; y los modelos se comparaban mediante una prueba de raz&#243;n de similitudes&#46; Con la evoluci&#243;n de la epidemia observamos que el mejor ajuste lo proporcionaba el modelo cuadr&#225;tico&#44; descrito anteriormente&#44; por lo que es el modelo que se utiliza en la versi&#243;n actual&#46; En cualquier caso&#44; la bondad de ajuste de los modelos se eval&#250;a regularmente en caso de ser necesaria una reformulaci&#243;n que pudiese proporcionar un mejor ajuste de los datos durante el transcurso de la epidemia&#46;</p></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0040">An&#225;lisis de la letalidad</span><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La tasa de letalidad se define como el cociente entre los fallecidos y los casos diagnosticados<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0085"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>&#46; Para evaluar la tendencia se introduce en el modelo de regresi&#243;n un t&#233;rmino <span class="elsevierStyleItalic">offset</span> con los casos diagnosticados&#58;<elsevierMultimedia ident="eq0010"></elsevierMultimedia></p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">donde m<span class="elsevierStyleInf">t</span> representa el n&#250;mero diario de pacientes fallecidos y c<span class="elsevierStyleInf">t</span> los casos diagnosticados&#46; Tambi&#233;n se calculan las tasas de letalidad para los mismos grupos de edad&#46;</p><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la actualidad no es posible realizar un estimaci&#243;n precisa de la tasa de letalidad debido al grado de subregistro de los casos diagnosticados en las estad&#237;sticas oficiales<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0090"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#44; si bien es de inter&#233;s su estimaci&#243;n y seguimiento considerando dicha limitaci&#243;n&#46;</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0045">An&#225;lisis de intervenci&#243;n</span><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para evaluar el efecto del estado de alarma sobre la tendencia de datos incidentes utilizamos un dise&#241;o de series temporales interrumpidas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0095"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>&#44; usando un modelo de interacci&#243;n para estimar los cambios de tendencia&#58;<elsevierMultimedia ident="eq0015"></elsevierMultimedia></p><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">donde <span class="elsevierStyleItalic">alarma</span> identifica los periodos antes y durante los estados de alarma &#40;0<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>antes de 16 marzo&#44; 1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>16-29 marzo y 2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>despu&#233;s de 30 marzo&#41;&#46;</p><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para facilitar la interpretaci&#243;n en funci&#243;n del incremento diario porcentual de casos incidentes&#44; y su intervalo de confianza del 95&#37;&#44; se asume una tendencia lineal en cada periodo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0100"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>&#46;</p></span></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0050">Resultados</span><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La aplicaci&#243;n presenta una estructura amigable e intuitiva que&#44; mediante men&#250;s&#44; produce visualizaciones de los datos &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig&#46; 1</a>&#41;&#46; La aplicaci&#243;n contempla un proceso automatizado por el cual los datos se actualizan cada vez que un usuario se conecta a trav&#233;s de la direcci&#243;n web&#58; <a href="https://ubidi.shinyapps.io/covid19/">https&#58;&#47;&#47;ubidi&#46;shinyapps&#46;io&#47;covid19&#47;</a></p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los men&#250;s <span class="elsevierStyleItalic">Proyecciones</span> y <span class="elsevierStyleItalic">Proyecciones por edad</span> producen la visualizaci&#243;n de la tendencia de los datos y su proyecci&#243;n a 3 d&#237;as &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig&#46; 2</a> a y b&#44; respectivamente&#41; en el &#225;mbito estatal y por comunidades aut&#243;nomas&#46; Los men&#250;s <span class="elsevierStyleItalic">Letalidad</span> y <span class="elsevierStyleItalic">Letalidad por edad</span> permiten visualizar la tendencia en la tasa de letalidad &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig&#46; 2</a> c&#41; estatal y por comunidades aut&#243;nomas&#44; aunque por grupos de edad solo en el &#225;mbito estatal&#46; Finalmente&#44; el men&#250; <span class="elsevierStyleItalic">Intervenci&#243;n</span> eval&#250;a el efecto de los estados de alarma en datos incidentes nacionales &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig&#46; 2</a> d&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los gr&#225;ficos producidos por la aplicaci&#243;n permiten&#44; cuando el usuario se&#241;ala un punto concreto con el rat&#243;n&#44; mostrar el valor observado y el estimado por el modelo&#46; Asimismo&#44; al seleccionar el gr&#225;fico permite la opci&#243;n de descargarlo en formato imagen &#40;<span class="elsevierStyleItalic">portable network graphic</span>&#44; &#42;&#46;png&#41;&#46; Todos los men&#250;s est&#225;n disponibles en castellano&#44; catal&#225;n e ingl&#233;s&#46; El men&#250; <span class="elsevierStyleItalic">Otras aplicaciones</span> recoge una colecci&#243;n de aplicaciones Shiny desarrodadas por otros usuarios&#44; tambi&#233;n de utilidad para seguir la evoluci&#243;n de la epidemia de COVID-19 en Espa&#241;a y globalmente&#46;</p></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0055">Discusi&#243;n</span><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La aplicaci&#243;n COVID19-Tracker ofrece un conjunto de herramientas para el an&#225;lisis actualizado y la visualizaci&#243;n gr&#225;fica que pueden ser de gran utilidad para un mejor conocimiento de la evoluci&#243;n de la epidemia de COVID-19 en Espa&#241;a y su vigilancia epidemiol&#243;gica&#46;</p><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Como limitaciones&#44; hay que indicar que la aplicaci&#243;n no tiene en cuenta los cambios en la definici&#243;n de caso diagnosticado por COVID-19 ni en los fallecimientos&#44; por lo que se modeliza directamente el n&#250;mero de eventos en lugar de la tasa de incidencia&#44; asumiendo que toda la poblaci&#243;n est&#225; en riesgo&#44; a excepci&#243;n de la tasa de letalidad&#46; Por otro lado&#44; los an&#225;lisis no est&#225;n libres de los sesgos vinculados a la fuente de los datos&#44; proporcionados diariamente por el Ministerio de Sanidad&#44; Consumo y Bienestar Social<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0060"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a> y obtenidos a trav&#233;s del GitHub de Datadista<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0070"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>&#44; donde se pueden consultar detalles sobre los criterios de definici&#243;n en los datos seg&#250;n las notas publicadas por el Ministerio&#46;</p><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Seguimos planeando mejoras de la aplicaci&#243;n para que incluya nuevos an&#225;lisis y visualizaciones&#46; Adem&#225;s&#44; la aplicaci&#243;n podr&#237;a ser extensible para su uso en otros pa&#237;ses o &#225;reas geogr&#225;ficas&#46; En resumen&#44; esta aplicaci&#243;n&#44; de uso sencillo&#44; viene a ocupar un espacio en este escenario particular para la visualizaci&#243;n y la exploraci&#243;n epidemiol&#243;gica de los datos de la epidemia de COVID-19 en Espa&#241;a&#46;</p></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0060">Editor responsable del art&#237;culo</span><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Carlos &#193;lvarez Dardet&#46;</p></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0065">Contribuciones de autor&#237;a</span><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Todos los autores han contribuido en la concepci&#243;n de la herramienta&#44; la obtenci&#243;n de los datos&#44; la propuesta de modelizaci&#243;n estad&#237;stica y su implementaci&#243;n inform&#225;tica&#46; La versi&#243;n final del manuscrito ha sido aprobada por todos los autores&#44; con una contribuci&#243;n igual en su elaboraci&#243;n&#46;</p></span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">Agradecimientos</span><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se agradece a la plataforma Datadista su dedicaci&#243;n por poner a disposici&#243;n de forma abierta y estructurada los datos diarios acumulados de la epidemia por SARS-CoV-2 en Espa&#241;a&#46;</p></span><span id="sec0060" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Financiaci&#243;n</span><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Ninguna&#46;</p></span><span id="sec0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">Conflictos de intereses</span><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Ninguno&#46;</p></span></span>"
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Información del artículo
ISSN: 02139111
Idioma original: Español
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