Thread by @leosbastos

Thread sobre a modelagem do atraso de notificação.

O atraso de notificação é um problema comum de quem trabalha com sistemas de alerta de epidemias. O atraso é definido pelo tempo entre a data da notificação (ou de primeiros sintomas) e a data que o dado entra no sistema.

Não confundir atraso de notificação com subnotificação. No atraso o caso ocorreu, foi reportado mas ainda não está nas bases de dados. Na subnotificação o caso ocorreu mas não e nem vai ser reportado.

O atraso de notificação, também chamado de perda de oportunidade, acontece por vários motivos. Problemas de logística, infra estrutura, etc. Por enquanto, estamos só falando do atraso na entrada do dado no sistema. Isos se aplica para qualquer doença de notificação obrigatória.

Mas em casos que a testagem é necessária, como o Covid, também temos atraso de coleta, de envio para o laboratório, de testagem, de digitação do resultado, atualização do caso com o resultado do teste,...

Para "rodar" modelo é necessário ter as data associados ao atraso de interesse, usualmente usamos a data de primeiros sintomas e a data da digitação do caso. Essa diferença dá o atraso. E usando um banco com as observacoes individuais conseguimos contruir o triangulo do atraso

Com o triângulo montado, usamos um modelo de dados de contagens (com efeitos aleatórios e se possível covariáveis) para estimar/prever cada célula do triângulo. Essa ideia vem da atuária na década de 1990.

O nosso modelo tem verossimilhança binomial negativa e efeitos aleatórios de tempo, de atraso, da interação tempo-atraso, além de permitir a inclusão de covariáveis e outros efeitos como estrutura espacial, interacao espaco-tempo, espaco-atraso, etc.

Inferência:
Nosso modelo tinha como objetivo principal ser rápido para fazer parte de dois sistemas de alerta (Infogripe e infodengue), portanto um MCMC não nos servia. Optamos pelo uso do R-INLA. E o triangulo é gerado com um passo de Monte Carlo.

Detalhes:

O artigo foi publicado no Statistics in Medicine ano passado, e foi fruto de uma parceria PROCC/Fiocruz, EMAp/FGV e University of Exeter.

onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.10…

Extensoes:

Uma tese de doutorado em Warwick usou nosso modelo incorporando dados de twitter e buscas no google

datasciencelab.co.uk/people/giovann…

Extensoes:

Esse ano foi publicado na Plos Computational Biology uma versão ligeiramente diferente (mais limitado na minha opiniao, e baseado em MCMC) e com um pacote no R (ponto muito positivo)

journals.plos.org/ploscompbiol/a…

Extensões:

Esse ano foi publicado no International Journal of Health Geographics um estudo que usa uma janela móvel para o nowcasting (achei bastante esperto)

ij-healthgeographics.biomedcentral.com/articles/10.11…

Aplicando o nosso modelo para os casos de SRAG no estado do Rio com dados de abril. A linha preta foi o observado na época, e o vermelho mostra o que 1 mês depois.

Grupo MAVE: covid-19.procc.fiocruz.br

Autores do trabalho no twiiter: @marfcg , @O_G_Cruz , @fccoelho , @DrDanielVillela @claudiatcodeco