Situación COVID Costa Rica
2 Julio 2021
Tomás de-Camino-Beck, Ph.D., Santiago Nuñez-Corrales Ph.D.
Ciudadanos Investigadores Independientes
Introducción
- Este análisis se provee a diario, para dar una posible interpretación de la información para salas de situación.
- En ciencia es normal que existan otras posibles interpretaciones que deban ser discutidas o comprobadas. En ciencias factuales la "verdad" resulta de un proceso progresivo de encontrar evidencia en favor o en contra de alguna hipótesis.
- Nuestras explicaciones representan posibles hipótesis que se fundamentan en el análisis de datos. Estamos abiertos a sugerencias, comentarios o refutaciones
- La saturación de hospitales nos trae consigo un reto importante: determinar si los datos de hospitalización llegan a un límite, debido a saturación, y ya no son efectivos en predecir la dinámica de la enfermedad
Velocidades de Hospitalización
Este análisis se basa principalmente en monitorear la velocidad de hospitalización, que se define como el promedio de pacientes que entran o salen por día del hospital (primera derivada numérica de la ocupación hospitalaria diaria) como se explica en la siguiente figura:
Si el número de nuevas hospitalizaciones es mayor al número de salidas del hospital (recuperación o fallecimiento), la velocidad de hospitalización es positiva. Si por el contrario, el número de hospitalizaciones es menor, la velocidad es negativa.
Gráfico de Hospitalizaciones
Gráfico de velocidad de hospitalización histórico
En el gráfico lo que se observa son las velocidades de hospitalización. Las olas epidémicas, se observan como una persistencia larga (de más de una semana) de velocidades de hospitalización positivas, sin ninguna observación de velocidad negativa. En la figura se observa claramente hacia finales de Junio 2020, y nuevamente a mediados de Marzo 2021 (noten áreas rojas arriba de 0).
Hay una diferencia cuantitativa y cualitativa considerable entre la primera ola que inicia en Junio del 2020, y la que inicia en marzo de 2021 como se observa en la siguiente figura comparativa,
Las velocidades en esta segunda ola epidémica comienzan a mostrar persistencia positiva a partir del 18 de Marzo de 2021, y se han mantenido velocidades positivas de hospitalizacion por dos meses de forma consistente. Las velocidades en la segunda ola crecieron con mayor velocidad que en la primera ola, y se han mantenido positivas por mayor cantidad de tiempo. La máxima velocidad de la primera ola fue de 15 pacientes por día en promedio, mientras que la nueva ola ha llegado a ser superior a 40 pacientes por día.
Gráfico de velocidad de hospitalización últimos 4 meses
Detalle de la velocidad de hospitalización en los últimos 4 meses. Es notorio que la velocidad de hospitalización parece comenzar a disminuir. La razón de la disminución se puede deber a dos factores: 1. Posible efecto de las medidas tomadas el 3 de Mayo. Sin embargo el efecto de saturación es temprano para atribuirlo únicamente a este factor, y 2. Que la saturación hospitalaria tiene como resultado un registro límite en las hospitalizaciones, dando la impresión de estabilización.
Interpretación de Gráficos y Resultados
17 Mayo 2021
- Las velocidades de hospitalización ya no están creciendo de forma acelerada, pero siguen siendo positivas
- La desaceleración puede deberse a efecto de cierre de comercio. Si es este el caso es de esperar que estas vuelvan a subir debido al relajamiento de dichas restricciones (solo se aplicaron una semana)
- Otro efecto de la desaceleración (reducción de la velocidad de hospitalización), puede deberse a la saturación de UCI. A partir del 28 de Abril ya se observó la saturación y en ese momento se observan cambios en la velocidad.
18 Mayo
- Por la forma de la curva de velocidad de hospitalización, es posible que se muestre en general un descenso, pero debido a la saturación hospitalaria. En principio,al saturarse el sistema las velocidades bajan hasta oscilar alrededor de 0.
20 Mayo
-Las velocidades de hospitalización bajan, lo que en un principio es positivo. Queda la duda si se debe a saturación hospitalaria, o algún otro factor. Las medidas del 3 de mayo indicen, sin embargo debido a que las velocidades de hospitalización comienzan a bajar antes de el tiempo en que las medidas tienen efecto, no permiten determinar con exactitud que se debe a medidas y que a saturación.
24 Mayo
- Se observa una reducción de la velocidad de hospitalización. Esto podría suceder como efecto de medidas del 3 de Mayo. Sin embargo, dado que las velocidades comienzan a bajar mucho antes del tiempo de efecto de la medida, y cerca del umbral de saturación de UCI, es difícil determinar si la reducción de velocidad se debe a las medidas, a saturación o a ambas. Si las velocidades de hospitalización no pasan a valores negativos, esto indicaría que lo que observamos es una saturación del sistema hospitalario y no una recuperación. puesto que las hospitalizaciones en general siguen en aumento (velocidades positivas)
26 Mayo
- La tendencia era a la disminución de la velocidad de hospitalización, sin embargo en los últimos días, se ha visto un contraste el cual se debe monitorear. Para el 24 de mayo por ejemplo salieron más personas del hospital de las que entraron con una velocidad negativa de -10 pacientes por días, sin embargo en los últimos dos días, han habido velocidades positivas superiores de 50 pacientes por día. Habrá que esperar al resto de la semana si es una tendencia, o un fenómeno temporal.
28 Mayo
- La curva de velocidad de hospitalización muestra un patrón similar a inicios de agosto del 2020, es decir, comienza a oscilar alrededor de 0. Esto puede significar que todavía estamos en una situación de saturación del sistema. Una recuperación se notaría con velocidades de hospitalización negativas de manera persistente por al menos una semana.
31 Mayo
- Ya se observan varios días con velocidades negativas. Velocidad negativa implica que están saliendo más personas del hospital de las que están entrando, estas son las primeras señales de una recuperación. Sin embargo, la observaciones anteriores indican que hasta que se observen velocidades negativas por un período mayor a 7 días, es que se puede estar seguro que la tendencia se mantendrá.
25 Junio
- Se ha mantenido las velocidades negativas por 3 semanas, lo que es un indicativo de mejoría. Consideren lo siguiente, las hospitalizaciones definitivamente están experimentando una reducción, esa reducción no ocurre de forma espontánea, sino debe ser originado por cambios en dinámica. Estos cambios pueden ser varios, incluyendo aspectos difíciles de medir como estacionalidad. Sin embargo la reducción de hospitalizaciones posterior a la aplicación de medidas, difícilmente se puede atribuir a una simple coincidencia.
2 Julio
- Las velocidades de hospitalización continuan con tendencia negativa, lo que indica que las hospitalizaciones van en decrecimiento rápido, es decir, hay mucho menos personas que entran. Esto es positivo, pues aunque los nuevos casos parecen no continuar bajando, las hospitalizaciones si. Esto podrñia ser efecto de vacunación.
R efectivo
El R efectivo se calcula utilizando la fórmula del Centro Centroamericano de Población. El R efectivo es una aproximación de lo que se conoce como tasa de contagio, y permite saber, retrospectivamente, cual ha sido el proceso de contagio en la población para llegar a los valores acumulados presentes. Un R efectivo mayor que 1 indica crecimiento, y uno menor que 1, decrecimiento de contagios.
Los puntos en la gráfica representan los valores de R efectivo calculados a partir de la información de casos nuevos diarios. La curva gris clara, es un filtro de media exponencial móvil con alfa = 0.25. La curva roja es un filtro de Gauss a 7 días.
Interpretación de Gráficos y Resultados
14 de Mayo
- R efectivo es poco sensible si los datos de nuevos casos no representan un muestreo poblacional
- La tendencia general de R efectivo ha sido la de subir a partir del inicio de clases y se ha mantenido en promedio por arriba de 1.
-Las oscilaciones de R efectivo, se deben a el efecto de “fines de semana” donde un numero menor de personas espera a un día de semana para ir a un centro médico, si tiene sospechas de estar contagiado.
17 de Mayo
- Si se revisa el valor de R usando el filtro de Gauss se observan valores de R efectivo menores que 1. Este efecto es normal a inicios de semana y se debe a reducciones en fin de semana de casos nuevos. Hay que esperar más días (pasado miércoles) para interpretar el valor de R
20 Mayo
- El mejor momento para dar una mirada a R es jueves o viernes, que reducen el efecto de reducción de casos en fines de semana. Como se puede observar en la gráfica, se mantiene en promedio por encima de 1, con fuertes oscilaciones. Ha disminuido desde su omento más alto, y la reducción instantánea de R puede deberse a factores de método de testeo, como a efectos de las medidas del 3 de Mayo.
21 Mayo
- Como lo habíamos indicado, R tiende a ser muy sensible al reporte de casos nuevos, y por eso oscila entre valores mayores y menores que una de forma constante (ver puntos grises en figura).
- Para interpretar R se debe ver más allá de unos días, y se utiliza alguna función que suaviza y promedia de forma ponderada por varios días. Al 21 de mayo, se observa que R en realidad, en promedio, nunca ha estado por debajo de 1 desde inicio de Marzo (curva roja)
- La curva gris nos muestra los variable que es R, por efectos de feriados y fines de semana. Los fines de semana de sub-reporta, y luego se sobre reporta, lo cual genera grandes variaciones en R.
28 Mayo
- R tiende a 1 cuando se mantienen similar el número de casos nuevos por día. No se ha observado un cambio en el número de tests que se aplican, cuando esto suceda, se debería observar un cambio notorio en R.
31 Mayo
- Hay que tener cautela cuando se revisa R los lunes, pues es cuando se reportan el menor número de casos. La interpretación de R es mejor hacerla un jueves o viernes.
25 Junio
- El R efectivo refleja lo que sucede a nivel de nuevos casos, estos vienen en disminución desde mediados de mayo (ver gráfica de nuevos casos). El R efectivo tendería a 1.0 cuando el número de nuevos casos reportados cada día sea similar. En los últimos días, hacia finales de semana muestra un valor mayor a 1. Los nuevos casos al final de semana son similares a la semana pasada.
2 Julio
- Mouesta la tendencia a oscilar alrededor de 1. Si los nuevos casos comienzan a aparecer diariamente manteniendose, este valor estará siempre cercano a 1. Es importante considerar el nñúmero de test aplicados y la positividad para interpretar esta métrica
Gráficos Descriptivos
Los siguientes son gráficos de los datos primarios tal y como se obtienen de la base de datos del ministerio de salud. No representan ningún cálculo espacial más que para describir la situación actual.
Nuevos Casos
La curva roja es la media exponencial móvil con alfa = 0.25. El siguiente gráfico muestra los últimos 3 meses. Las líneas rojas marcan domingo y lunes que son los días que se reportan menos casos en la semana, y el número indica el número total de tests reportados el lunes. Al ser una estrategia reactiva, muestra como el número de test se asocia directamente al número de positivos (aproximadamente un 30%)
Positividad
La positividad es la proporción de casos positivos con COVID, con respecto al total de pruebas realizadas. En Costa Rica, las pruebas reportadas diarias, no representan directamente los casos “del día”, sino que pueden acumular las pruebas realizadas en varios días.
La curva roja es la media exponencial móvil con alfa = 0.25. Es incierta la razón de porque a finales de febrero hacia finales de aril, hay un período de menor positividad, para luego regresar a los altos niveles de positividad (promedio 30%)
Fallecimientos Diarios
La curva roja es la media exponencial móvil con alfa = 0.25
20 Mayo
-Los fallecimiento siguen la tendencia de mantenerse altos. Puede deberse a que nuevos casos aparecen con síntomas más severos, o por la situación de saturación de UCI, que complica el tratamiento, aumentando las fatalidades.
21 Mayo
- Las cifras diarias de fallecidos sigue manteniéndose por sobre los valores de fallecimientos de la ola del 2021.
28 Mayo
- Lo fallecimiento en promedio se han reducido, pero siguen superiores a lo más alto de la ola del 2020. Los casos nuevos parecen disminuir o mantenerse. No hay disminuciones considerables todavía. En cuanto a positividad, no se observa todavía cambios en los números ni se observa un aumento en la aplicación de testeos.
31 Mayo
- Hay una baja general de fallecimientos, y la tendencia parece ser que continuará bajando. Todavía estamos en promedio por encima del punto más alto del año pasado.
25 Junio
- Los nuevos fallecimientos vienen bajando de forma lineal desde la última semana de mayo, y ya están a cifras similares a la del valor más alto el año pasado, es decir, todavía son altas, pero con tendencia a disminuir.
- En cuando a los nuevos casos, se observan valores hacia el final de esta semana, similares a los de la semana pasada. Aunque es muy temprano para asegurarlo, podría indicar que la reducción de nuevos casos ya no es tan rápida como la experimentada desde mediados de mayo. Aunque los nuevos casos han venido en reducción, siempre hay que tener presente que siguen siendo mayores a las experimentadas en el pico de la ola del año pasado.
- La positividad se ha ido reduciendo de manera importante. Ha bajado de un 30% en promedio a un 15%. Dado que el número de tests aplicados no ha aumentado, esa reducción se puede deber a una reducción de probabilidad de encontrar personas infectadas (reducción de contagios), o a una ampliación de la estrategia de testeo hacia casos con menos síntomas.
2 Julio
- Los nuevos casos siguen bajando sin embargo a un rimo menor. Generalmente estas curvas epidémicas tienden a ser descendientes de segundo grado, es decir inicialmente, cuando se ha llegado a un punto alto, hay decrecimienbtos mayores, y luego no son tan pronunciados y parecen quedarse constantes.
Evidencia de Efecto de Año Lectivo
Utilizando análisis multiresolución de ondeletas (metodología explicada acá), encontramos evidencia estadística de que el inicio de la ola epidémica, se asocia al inicio del período escolar. Ver el siguiente gráfico,
Como se observa en el gráfico, con un 90% de confianza encontramos una “zona” donde se esperarían encontrar los factores que se relacionan con el inicio de la ola de Marzo 2021 (una aceleración de velocidades de hospitlaización). Aunque no se puede concluir que es el único factor, pues existen otros factores como estacionalidad, variantes de COVID, etc. tampoco se puede descartar, y debe considerarse como un posible factor que influyó en la ola de marzo 2021.
Hay dos posibles mecanismos por los cuales las escuelas y colegios contribuyen al aumento de casos (hospitalizaciones), 1. contagio asintomático, y 2. Aumento de actividad y movilidad y mezcla asociada a actividad escolar
Contagio asintomático
El contagio asintomático consiste en que estudiantes, que tienen una alta probabilidad de no manifestar síntomas, pueden transmitir a otros estudiantes y a docentes de forma “silenciosa” el virus, esta transmisión termina en último caso en una infección en el hogar, en el cual no se puede determinar de donde se origina,
Incluso un nivel bajo de infección en estudiantes es suficiente para poder propagar el virus de forma silenciosa. Al decir silenciosa, nos referimos a que no es rastreable el origen de la infección en el hogar, es decir, aparece alguien infectado en el hogar y el origen no se puede determinar, si fue el adulto quién se contagió primero y trajo el virus a casa, o si fue el estudiante (personas menores sin síntomas no son testeados en Costa Rica).
Movilidad y mezcla asociada
En el año 2020, la movilidad se redujo considerablemente debido al cierre de escuelas y colegios (ver figura en sección Movilidad Según Google Mobility). A días de suspender el ciclo escolar la movilidad se redujo en un 50%. Adicionalmente, la movilidad debida a actividad escolar genera mezcla entre diferentes comunidades, debido a los desplazamientos de los y las ciudadanas para llevar a sus hijos e hijas a las escuelas y colegios.
Aunque no hay nada garantizado, estimamos que una suspensión temporal puede contribuir a una reducción de entre el 10 y 15%, el cual, en casos de alta velocidad de hospitalización, puede ser importante para controlar la propagación del virus.
Proyección Hospitalización Usando MCMC
Proyección
Para determinar el posible efecto de medidas y vacunación a futuro, realizamos una proyección utilizando metodologías Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Como se ve en la figura, si la aparición de nuevos hospitalizados se reduce al doble de lo observado a inicios de año, tendríamos 500 hospitalizaciones para mediados de agosto. Si la reducción es igual a inicios de 2021, llegaríamos a 500 en octubre.
debido a medidas y sobre todo al aumento de esfuerzos de vacunación, la expectativa es que la curva de hospitalizados se comporte cercana a a la zona inferior de la banda gris (y ojalá incluso menor).
25 Junio
- La reducción de hospitalizaciones se encuentra dentro del rango proyectado el 11 de junio, con una tendencia a la zona inferior (del rango gris), lo que indica una reducción más acelerada de la que se observó a finales de la ola pasada. La reducción puede deberse principalmente a medidas, y la reducción más acelerada, a posible efecto de vacunación (para asegurarlo se requieren datos detallados diarios de vacuncación, que no se encuentran disponibles)
2 Julio
- Importante notar que el comportameinto de las hospitalizaciones parece acercarse al lñimite inferior de la proyeccción y con una pendiente mayor. Es decir, la recuperación es mayor a dos veces lo observado a finales de la ola del año pasado. Las hospitalizaciones bajando es una efecto combinado de medidas, y el hecho que sea más rápido, parece indicar que la vacunación está comenzando a tener efecto.
Metodología
Esta metodología permite estadísticamente simular posibles escenarios, basados en probabilidades observadas. Para la proyección, utilizamos simulación de Markov Chain Monte Carlo (MCMC), a partir del ajuste de lo observado de reducción de hospitalización de finales del 2020, a febrero 2021. La siguiente gráfica muestra el ajuste,
Con ese ajuste realizamos simulaciones de nuevos hospitalizados (distribución normal con pendiente obtenida en el ajuste), que se muestra en la siguiente gráfica (máximo y mínimo de las simulaciones),
Con la simulación de nuevas hospitalizaciones, se realizaron un millón de simulaciones MCMC, proyectando la recuperación de hospitalizaciones de entre 10 a 12 días, esto es lo que ajusta basado en lo ya observado (antes de la línea punteada) la reducción sería el efecto de medidas y de vacunación. Si la vacunación alcanza a cubrir un porcentaje alto de la población rápido (mayor al 50 o 60%), se podría esperar para octubre una reducción considerable de hospitalizados
Es importante aclarar que esta es una proyección, y que como tal su objetivo no es predecir, sino la de mostrar posibles escenarios. Esta además se basa en la dinámica observada y utilizando métodos probabilísticos.
Las proyecciones se utilizan para estimar posibles escenarios, y no son un instrumento de "predicción" como tal. Al realizar una proyección, por lo general se asume que las condiciones a futuro son las mismas que ya se han observan en el presente, y en un pasado no muy distante. Si alguna condición de estas cambia, la proyección probablemente pierda validez. También hay que tener presente que la medida que se proyecta más adelante en el futuro, mayor la incertidumbre de la proyección
Movilidad Según Google Mobility
Este gráfico se actualiza a medida que Google Mobility publique los datos (cada semana aproximadamente). El gráfico muestra los datos para Costa Rica, de movilidad basada en la utilización de servicios de google en teléfonos. Los datos Google los publica a nivel nacional y no de cantón o distrito.