1/ Hace dos días se dieron a conocer los estudios de seroprevalencia ENECOVID19. Mostramos aquí mapa de prevalencia del Ministerio con nuestra predicción usando el método descrito aquí medrxiv.org/content/10.110… (en revisión) gracias a @infografia_cat. @SaludISCIII @sanidadgob 
2/ Hoy, hilo estructurado y desarrollado por @kilocurie @pino_in_bcn sobre la comparación entre datos experimentales y nuestra estimación (casi predicción dados los números ) @SaludPublicaEs @salutcat @salutpublicabcn @JoanCayla @sespas @seepidemiologia @SEIMC_
3/El resultado del estudio #ENECOVID19 en España es de 2.3 millones, exactamente el mismo que nuestra estimación, siendo el valor real de prevalencia el predicho 5% @SaludISCIII @sanidadgob
4/ Para conseguir este nivel de precisión no es suficiente con estimar correctamente la letalidad promedio del país a partir de la letalidad real por edades y la penetración de la enfermedad en la sociedad
5/ También es necesario conocer el retraso diagnóstico de . Es decir, el tiempo que pasa entre los casos declarados, su diagnóstico y, encaso de mala prognosis, la muerte.
6/ Nuestra estimación de letalidad #Covid_19 (aplicable a otros países europeos) era del 1%. El retraso diagnóstico de 12-14 días, evaluado usando correlaciones entre series de datos. (medrxiv.org/content/10.110… o upcommons.upc.edu/handle/2117/11…) .
7/ Siendo errores en la estimación de la letalidad del 30%. Por tanto, para España esperábamos entre 4 y 7% de prevalencia, como muestran los datos publicados por @SaludISCIII.
8/ A partir de aquí, podemos usar la misma letalidad #Covid_19 del 1% para cada Comunidad Autónoma, aunque sabemos que este valor no es correcto para todo España, y reproducir el análisis.
9/ La letalidad es más baja en zonas con poca penetración de la epidemia. Y por el contrario, será mayor donde la epidemia haya afectado a la población mayor de 60 años, especialmente si los contagios se han producido en residencias.
10/ En este sentido Andalucía y Murcia son puntos muy interesantes. Vemos que la prevalencia observada es mayor de la que se obtiene asumiendo una letalidad del 1%.
11/ Esto indica, como esperábamos, que la mortalidad de hecho puedo bajar incluso por debajo del 0.7% en casos con muy poca penetración de la epidemia
12/ El único caso que no podemos explicar es La Rioja. Hay una prevalencia mucho menor de la predicha por nuestro modelo. @NewsReputation también menciona estos datos aquí
13/ Una posible explicación es que el muestreo del estudio de seroprevalencia haya dado, debido a la demografía, más peso a Logroño que a zonas mas afectadas por la epidemia en esta CA.
14/ Probablemente, @SaludISCIII debería realizar más pruebas en las zonas más afectadas y después corregir por población. @sanidadgob
15/ Creemos que este estudio puede ser interesante para @datadista @kikollarena @aberron que han analizado/trabajado mucho el mismo.
16/ Trabajo de @CatalaMarti @pino_in_bcn @miquel_ma @palacios99pablo @TomasUrdiales @pjcardona14 @SergioAlonsoMun @CodinaLopez @prats_clara @kilocurie. Con @prats_clara coordinando equipo @BIOCOMSC1 @la_UPC y CMCiB @GTRecerca
