Análisis de la evolución del COVID-19 en Argentina

Desde Merovingian Data presentamos hoy nuestro panel público de análisis del COVID-19 en Argentina. Este panel (verlo en Power BI) lleva al alcance de cualquiera una potente herramienta de análisis, actualizada diariamente y potenciada con mejora continua. Antes que nada, recomendamos fuertemente visualizar el panel en Computadoras de Escritorio, ya que el mismo no está optimizado para móviles. A continuación, presentamos algunas conclusiones rápidas de cada parte del panel y te invitamos a recorrer nuestro blog y a suscribirte para recibir más artículos como este.

ÚLTIMA ACTUALIZACIÓN 20/5/2021: Sumamos al tablero la hoja de Letalidad sobre Casos Confirmados. Adicionalmente actualizamos la fuente de los testeos por laboratorio. También se introdujeron mejoras generales como la capacidad de bajar a nivel de departamento en todas las hojas.

ACTUALIZACIÓN 11/5/2021: Agregamos al tablero las hojas de vacunación y movilidad a nivel global. Además cambiamos la metodología de presentación de los datos de movilidad para reflejar el último dato en vez del promedio de un período en gráficos sin eje de tiempo.

ACTUALIZACIÓN 25/4/2021: Hemos incluído para los datos de casos y fallecidos de los últimos 7 días, los reportados por los informes nacionales en vez de los registrados en el SISA. Los mismos son preliminares pero reflejan los últimos datos.

Casos

Observamos dos picos. El primero se produjo durante septiembre del 2020, el segundo se está gestando y no podemos asegurar que los casos vayan a descender en el futuro próximo. De hecho, al observar los casos confirmados es importante decir que los mismos son preliminares en la última semana y no están registrados en el SISA, sino que corresponden a los informes nacionales. En el panel de Merovingian Data definimos casos como casos confirmados, sin incluir los sospechosos.

Casos Confirmados en el Tiempo

Por grupo etario, observamos que la proporción de casos aumentó en jóvenes. En cuanto a casos por Millón, CABA y Tierra del Fuego son los lugares más afectados, mientras que la mayoría de las provincias del interior se encuentran por debajo de la media del país.

Fallecidos

Respecto a tal vez el número más importante que mirar para tomar decisiones de política sanitaria, los fallecidos, observamos que existió un primer pico de fallecidos confirmados por COVID-19 en Septiembre del 2020, mientras que hoy se la cantidad de fallecidos se encuentra en un record que ronda los 500 diarios según datos preliminares de reportes díarios. En el gráfico de Casos Confirmados por Grupo Etario podemos ver que la proporción de fallecimientos se concentra particularmente en Mayores de 65 años, la probabilidad de muerte en jóvenes es muy baja.

Fallecidos en el Tiempo

Distribuciones por Edad

En la página de Distribuciones por Edad podemos obtener un insight clave de esta pandemia: la mayoría de los casos se presentan en la población más jóven y la mayoría de fallecidos en la más adulta.

Distribuciones por Edad

De hecho, la función de densidad acumulada permite comprobar que casi el 80% de los fallecidos son mayores de 60 años.

Vacunación

En la última versión de nuestro panel se puede seguir la campaña de vacunación contra el COVID 19 en Argentina. Rápidamente, podemos observar quecerca del 19% de la población ha sido vacunada con una primera dosis, mientras que solo el % ha podido aplicarse una segunda dosis. Por otro lado, podemos tener una clara idea de si la campaña se está acelerando, observando la media movil de 7 días de dosis aplicadas, la misma permite entender que el nivel de vacunas aplicadas por día hasta mayo del 2021 se ha mantenido estancado cerca de las 120 mil. Adicionalmente, el panel nos permite hacer cruces geográficos y por tipo de vacuna.

Vacunación contra el Covid 19 en Argentina según NOMIVAC

Movilidad por Departamento

En el panel de Merovingian incluimos una estadística clave, los datos de movilidad de Google Mobility Reports. Los mismos miden la diferencia porcentual entre la cantidad de gente en un día normal del 2019 contra la actualidad, ajustando para no individualizar a nadie. Es decir, si observamos en un día particular que esta fue -30%, significa que en ese día hay un 30% menos de personas circulando en el lugar respecto al año base (2019). Incluimos en nuestro análisis dos estadísticas: Movilidad en el Trabajo y Movilidad en el Comercio y lugares de Esparcimiento.

Movilidad por Departamento

Esta página permite visualizar rápidamente la relación entre movilidades. Adicionalmente, el tamaño de los círculos representa los muertos por millón. Este gráfico inédito para el análisis de COVID en Argentina nos demuestra que los departamentos turísticos han percibido los efectos económicos más adversos. A su vez, observamos provincias con Resultados menos negativos, como Mendoza.

Movilidad en el trabajo

Respecto a la movilidad en el trabajo, podemos observar fuertes caídas a partir de la cuarentena del año pasado con una recuperación progresiva. Comparando entre algunas provincias, podemos observar que Mendoza tuvo una recuperación mucho más rápida que, por ejemplo, Ciudad de Buenos Aires. Esto podría estar relacionado con medidas de aislamiento mucho más laxas. Aun así, Mendoza tiene niveles de muertos por millón significativamente más bajos que Ciudad de Buenos Aires, este dato pone en duda la efectividad de las medidas de aislamiento estricto impuestas en algunos lugares del resto del país.

Movilidad en el Trabajo

Movilidad en el Comercio

En este apartado las conclusiones son similares al apartado anterior, aunque podemos observar que no se ha recuperado y que la caída ha sido muy superior a la movilidad en el trabajo. Se visualiza un pico de movilidad para las fiestas de fin de año.

Movilidad en el Comercio y Esparcimiento

Movilidad vs Recaudación en Mendoza

Otro análisis interesante realizado por Merovingian Data es la relación entre la recaudación de Ingresos Brutos de la provincia y el cambio en la movilidad en el trabajo. En este caso observamos una fuerte correlación entre las variables. En Marzo del 2021 los niveles de recaudación se habían recuperado a niveles del 2019. Resultará interesante actualizar estos datos para analizar el impacto de las nuevas restricciones en la Provincia.

Movilidad vs Recaudación de IIBB de Mendoza

Positividad

Una métrica clave para entender la evolución de casos es la positividad de los testeos. Una alta positividad nos habla de prevalencias ascendentes de COVID. Como podemos observar, el nivel de positividad aumentó a pesar de haber aumentado la cantidad de tests, lo cuál nos habla de casos ascendentes, sin esta comprobación es difícil diferenciar si realmente los casos están aumentando o existe un efecto estadístico relacionado con mayor testeo.

Positividad de Tests

Casos vs Tests

Siempre que observamos la evolución de casos es importante entender si la capacidad de testeo ha aumentado, porque en ese caso podemos realizar conclusiones erróneas del tipo “los casos están aumentando” cuando no sabemos si esto es así porque antes no se testeaban y ahora sí. En este caso observamos cómo casos y tests realizados están fuertemente correlacionados positivamente. Aunque no podemos hablar de causalidad, si podemos decir que los mismos se relacionan significativamente.

Casos Confirmados vs Test Realizados

Letalidad Sobre Casos Confirmados

La hoja de Letalidad Sobre Casos Confirmados de COVID-19 nos permite revisar tendencias de mortalidad del virus. Siempre tenemos que tener en cuenta que estos datos de Mortalidad son solo una aproximación a los reales, ya que la Letalidad sobre Casos Totales incluye a las personas no testeadas.

Letalidad Sobre Casos Confirmados

Movilidad en el Trabajo a nivel Global

En esta parte del tablero podemos revelar insights sobre el nivel de restricciones de cada país en relación al COVID-19. Lo que visualizamos es, por país cuánto han caído los índices de movilidad según Google. Rápidamente podemos observar cómo los países (aunque no podemos visualizar a todos ya que algunos restringen la recolección de datos o no tienen suficientes celulares) más afectados se encuentran en Rojo, por ejemplo, India . Por otro lado, la curva de evolución en el tiempo nos permite entender que tan lejos está el mundo de volver a sus niveles de 2019. Adicionalmente, es posible bajar de nivel en el tablero haciendo dril-down sobre algún país (Para ello clickear la flechita hacia abajo del mapa y luego un clickear un país).

Movilidad en el Trabajo según Google Mobility Reports.

Movilidad en el Comercio y Esparcimientos a Nivel Global

Este tablero, al igual que el anterior, permite visualizar los índices de movilidad en Comercios y Esparcimiento según Google. En este caso podemos ver cómo las tendencias pueden diferir por países, por ejemplo: Argentina presenta menores niveles que USA, tendencia que se revierte para el caso de lugares de trabajo. También observamos la misma tendencia en los epicentros actuales de la Pandemia: el sudeste asiático e India.

Movilidad en el Comercio según Google Mobility Reports

Finalmente, invitamos a instituciones e individuos a compartir (mediante el botón de la esquina inferior derecha para verlo en Power BI) o utilizar nuestro panel a discreción, pueden revisar las fuentes de los datos en la hoja FUENTES, los mismos se actualizarán diariamente. Adicionalmente, todo feedback es bienvenido.