Estimación del IFR (Infection Fatality Ratio) y de la población infectada por Covid-19 en Argentina

Estimación del IFR (Infection Fatality Ratio) y de la población infectada por Covid-19 en Argentina

Esta herramienta, realizada en colaboración por Rodrigo Maidana (UNLP), Rodrigo Quiroga (UNC/CONICET), Roberto Etchenique (INQUIMAE, FCEN_UBA/CONICET) y Guillermo Durán (IC, FCEN-UBA/CONICET), busca estimar el porcentaje real de población infectada en cada distrito utilizando como input los fallecimientos discriminados por rango etario y por sexo, y la letalidad para cada uno de esos rangos. Esto además permite inferir la relación entre infectados y casos confirmados.

Conocer el porcentaje de población infectada en cada distrito es de interés a la hora de tomar decisiones de políticas públicas, como ser políticas de testeo, rastreo, restricciones a la movilidad, etc. 

Estimamos estos valores para el país en su totalidad, para las 24 provincias de la Argentina y para los 135 municipios de la Provincia de Buenos Aires. El hecho de calcularlo con detalle para cada municipio de PBA es de importancia dada nuestra colaboración estrecha con el gobierno provincial y los diferentes municipios de la Provincia.

El análisis partió de un estudio de seroprevalencia de España donde se obtuvo el IFR (infection fatality ratio) por decil etario y por sexo (ver “SARS-CoV-2 infection fatality risk in a nationwide seroepidemiological study”, Pastro Berriuso et. al., agosto 2020). El hecho de usar la prevalencia española proviene de que es el estudio con mayor nivel de detalle que se ha reportado en la literatura. El resumen de dicha letalidad para cada decil etario y cada sexo puede verse en la siguiente tabla.

Estimamos primero lo que llamamos "IFR teórico" que proviene de considerar la prevalencia de la tabla y la distribución etaria y por sexo de la población de la Argentina y de sus diferentes jurisdicciones.

Con estos datos podemos obtener este IFR teórico, que presupone que los contagios en todos los rangos etarios y en ambos sexos se distribuyen de manera homogénea. 

Obtenido este IFR teórico, más la población del distrito en consideración y el número de fallecidos a la fecha, se puede estimar el porcentaje de población realmente contagiada 2 semanas para atrás (asumimos una media de 2 semanas entre el reporte de un caso y la fecha de su posible fallecimiento). Como conocemos el número reportado de casos confirmados, entonces podemos estimar el coeficiente de relación entre los casos reales y los confirmados.

Dado este valor (que llamamos FQ) y los casos confirmados en las últimas 2 semanas, podemos estimar el porcentaje de contagiados al día de la fecha.

A continuación realizamos un ajuste sobre estos cálculos, utilizando como input a los fallecimientos reales, con sus rangos etarios y sexo, para cada jurisdicción, con el objetivo de estimar lo que llamamos el IFR actual. 

Usando estos datos de fallecidos como punto de partida, más la prevalencia por rango etario y sexo española, podemos estimar el número de contagiados reales en cada rango etario y sexo, en cada distrito, dos semanas para atrás del momento en que estamos haciendo la estimación, lo que nos da el porcentaje de población infectada.

Con este porcentaje podemos deducir el IFR actual, y si además usamos el número de casos confirmados, podemos estimar también el FQ ajustado (por edades y sexo de los fallecidos). Asumiendo que el FQ se mantiene para las últimas 2 semanas, podemos estimar ahora el porcentaje real de contagiados al día de la fecha, utilizando nuevamente el dato de los casos confirmados en las últimas 2 semanas.

Una observación adicional: dado que el número de fallecimientos en la franja etaria 0-19 es muy bajo y que la prevalencia tomada en España para esas franjas también fue calculada con muy pocos casos,  es que no hemos usado las prevalencias de las franjas 0-9 y 10-19, y para estimar el número de casos reales en ambas franjas hemos tomado los porcentajes de infectados de la franja 60-69 para la franja 10-19 y de 70-79 para la franja 0-9 (para cada distrito), asumiendo que se puede establecer un paralelo entre el nivel de cuidados de esas respectivas franjas y por consiguiente que el porcentaje de contagios ha sido relativamente pareja.

Se exhiben los datos para el país en su conjunto, la ciudad de Buenos Aires, el conurbano bonaerense, el interior de la Provincia de Buenos Aires, el resto del país. Y luego se muestran los datos para todas las provincias argentinas y para todos los municipios de la Provincia de Buenos Aires.

Como se puede ver en el archivo generado por la herramienta, hasta el momento los valores de los IFR actuales son más altos que los de los IFR teóricos, producto de que los contagios no han sido homogéneos por rango etario y por sexo. Lo que se percibe es algo esperable, la gente mayor se ha cuidado más y en consiguiente en términos proporcionales se ha contagiado menos, bajando los valores del IFR en prácticamente todos los distritos (por ejemplo a nivel nacional el IFR teórico es de 0,61, mientras que el actual es apenas superior a la mitad de ese valor).

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