Entre el 21 de diciembre de 2019 y el 20 de enero de 2020 se produjeron en la provincia china de Hubei 201 casos de neumonía de causa desconocida que semejaban un cuadro clínico de etiología vírica. El 3 de enero el CDC de China describió el genoma del nuevo β coronavirus1.

El director general de la OMS, en la reunión del 30 de enero de 2020 del Comité de Emergencias del Reglamento Sanitario Internacional (aprobado en 2005), declaró el brote de SARS-CoV-2 como una Emergencia de Salud Pública de Importancia Internacional (ESPII)2. En adelante la enfermedad causada por este virus recibió el nombre de COVID-19.

España notificó su primer caso el 31 de enero de 2020 en un turista en la isla de La Gomera3. En Euskadi se diagnosticaron los primeros dos casos el 28 de febrero de 2020. Uno de ellos formó parte de un brote nosocomial, en Vitoria-Gasteiz4.

El 14 de marzo de 2020 se notificó un caso de muerte por enfermedad por COVID-19 y un total de 4.209 casos en España. Además, se emitió un Real Decreto que declara el estado de alarma para la gestión de la situación de crisis de salud causada por la COVID-19. Contenía restricciones de movilidad y establecía el confinamiento5. Faltaban datos sobre el número de casos no testados en España. Para estimar rápidamente el número de casos durante la pandemia de COVID-19, la Fundación Io lanzó, el 19 de marzo, una herramienta web llamada «Covid-19 Trends», a nivel nacional, a través de las redes sociales. El objetivo de este trabajo es presentar el análisis de la herramienta en la comunidad autónoma de Euskadi como estudio piloto durante la primera semana de funcionamiento del cuestionario.

Comenzamos el 18 de marzo de 2020 construyendo un cuestionario usando Genexus®. El formulario incluía preguntas acerca de variables epidemiológicas: persona (edad, género, patologías crónicas), lugar (código postal de residencia) y tiempo (fecha de inicio de los síntomas desde el 1 de febrero de 2020), así como algunas preguntas adicionales sobre el diagnóstico y el uso de recursos: línea telefónica específica para la pandemia, necesidad de baja laboral por enfermedad…). El cuestionario se tradujo a los cuatro idiomas oficiales españoles (castellano, euskera, catalán y gallego).

El cuestionario no incluyó dato de filiación alguno, ni el sistema informático guardó datos vinculados al ordenador (IP) o teléfono desde el que se contestó al cuestionario. La página web de la Fundación iO muestra el cuestionario (https://covid19.fundacionio.com/epidemiologicalquestionnaire.aspx), así como el enlace a los datos en formatos CVS para ser utilizados por las autoridades de salud u otros grupos, como universidades o institutos de investigación, de manera gratuita y a tiempo real.

Se lanzó una campaña en redes sociales utilizando recursos gratuitos insertados en Facebook, Twitter, Instagram, WhatsApp, Linkedin, y en radio y televisión. Se desarrollaron vídeos, a cargo de médicos, actores, actrices, cómicos locales que explicaban la herramienta y solicitaban completar y devolver el cuestionario. Esta vigilancia comenzó el 19 de marzo de 2020.

El periodo de estudio, al preguntar de manera retrospectiva, comprendió casos estimados desde el 1 de febrero de 2020 hasta el 26 de marzo (aunque el cuestionario se lanzó el 19 de marzo y analizamos las respuestas recibidas hasta el 26 de marzo).

Utilizamos la definición de caso clínico utilizada por el Ministerio de Sanidad, Consumo y Bienestar Social (inicio brusco de tos, fiebre o disnea), dejando de lado el vínculo con China o Italia porque ya existía transmisión comunitaria en Euskadi6.

Comparamos el número de casos estimados con los diagnosticados mediante reacción en cadena de la polimerasa de transcriptasa reversa, a tiempo real (RT-PCR).

Asimismo comparamos la incidencia acumulada a 14días con los casos diagnosticados mediante RT-PCR y con los casos estimados por el cuestionario.

Este cuestionario incluyó un filtro para detectar duplicados únicamente introducidos en el mismo instante para evitar error de introducción. Estimamos que errores marginales apenas tienen impacto cuando se trata de Big Data.

La planificación, la realización y la presentación de este estudio cumplieron con la Declaración de Helsinki, revisión de 2013. No se incluyó ningún consentimiento informado porque el presente trabajo constituyó parte de un sistema de vigilancia epidemiológica sindrómica (como la gripe estacional) donde los datos de filiación no resultan de utilidad ni son recogidos.

Tanto el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) como la Ley Orgánica 3/2018, de 5 de diciembre, de Protección de Datos Personales y Garantía de los Derechos Digitales (LOPDGDD), contienen previsiones que, junto a lo que establecen otras normas sectoriales, permiten en situaciones excepcionales, como el estado de alarma, el tratamiento de datos de salud incluso sin necesidad de contar con el consentimiento de los afectados7.

El cuestionario «Covid-19 Trends» fue contestado por 128.009 personas entre el 19 y el 26 de marzo de 2020 en Euskadi. Se alcanzó una tasa de respuestas del 5,5% de la población residente en códigos postales correspondientes a dicha comunidad autónoma. De las personas que respondieron al cuestionario, 26.375 fueron consideradas casos compatibles con la definición clínica de COVID-19 del Ministerio de Sanidad, Consumo y Bienestar Social.

La prevalencia de las personas que cumplían la definición de caso entre los que respondieron al cuestionario fue del 20,6%. Este porcentaje varió entre el 27% en la franja de edad de 26 a 40años (32.276 respuestas) hasta el 9,9 en mayores de 80años (1.182 respuestas). El cuestionario fue respondido por un 59% de mujeres.

El 36,5% de los respondedores eran menores de 40años, el 50% tenían entre 41 y 55años, el 19,7% entre 56 y 80 y el 0,9% eran mayores de 80años. La mediana de edad de los encuestados fue de 43años, y de 40años para los casos estimados.

Hasta el 26 de marzo, en Euskadi se habían realizado 11.347 tests de RT-PCR y 4.614 dieron positivo para COVID-198. El cuestionario estimó que había casi seis (5,7) veces más casos sintomáticos de los diagnosticados mediante RT-PCR.

Los resultados del cuestionario «Covid-19 Trends» en Euskadi a 26 de marzo de 2020 se pueden ver en la tabla 1.

La figura 1 muestra la curva epidémica de la comunidad autónoma de Euskadi del 15 de febrero al 26 de marzo. El 1 de febrero había ya 312 casos estimados, cifra que fluctúa hasta el 1 de marzo, en que se registraron 717 casos en el cuestionario. Para la fecha del primer caso diagnosticado por RT-PCR nuestra herramienta había estimado 6.147 casos clínicos en Euskadi, compatibles con la definición del Ministerio de Sanidad, Consumo y Bienestar Social.

Figura 1.

Casos estimados de COVID-19 por fecha de inicio de los síntomas y casos positivos por RT-PCR, por fecha de diagnóstico. Comunidad autónoma de Euskadi, del 1 de febrero al 26 de marzo de 2020.

(0.13MB).

La incidencia acumulada a 14días en Euskadi fue de 139,6 casos por 100.000 habitantes, mientras que la incidencia acumulada con los casos estimados fue de 578,3 casos por 100.000 habitantes.

Las tasas de respuesta por código postal se muestran en la figura 2, en la cual destacan mayores tasas en códigos postales correspondientes a Vitoria-Gasteiz y la provincia de Araba-Álava; la figura 3 muestra la distribución espacial del porcentaje los casos estimados entre las respuestas al cuestionario. Destaca el territorio alavés del valle de Ayala, así como zonas limítrofes con Miranda de Ebro en Burgos y Haro en La Rioja.

Figura 2.

Tasas de respuesta por código postal. Comunidad autónoma de Euskadi, del 19 al 26 de marzo de 2020.

(0.3MB).

Figura 3.

Porcentaje de casos estimados entre la población que ha respondido al cuestionario, distribuidos por código postal. Comunidad autónoma de Euskadi, del 1 de febrero al 26 de marzo de 2020.

(0.36MB).

Conocer el número total de casos de COVID-19 (tanto testados como no testados) es fundamental para comprender el potencial pandémico de esta enfermedad9.

Las personas con infecciones no detectadas a menudo son asintomáticas o experimentan síntomas leves; con frecuencia, un enfermo leve con un cuadro de vías respiratorias altas o febrícula no acude al médico, y esto le convierte en un potencial foco de contagio para su entorno familiar y laboral.

La vigilancia epidemiológica basada en síntomas, utilizando internet, se usa ampliamente para el estudio de epidemias y en sistemas de alerta temprana10. Estos sistemas se utilizan en la detección y control de brotes de enfermedades infecciosas, como la gripe o el dengue10.

El uso de redes sociales para la vigilancia también se ha evaluado, lo que resulta en una recolección de datos casi instantánea, más económica, además de consumir menos tiempo que la vigilancia tradicional11. Además, la distribución de los casos en el tiempo y el espacio permite comprender mejor la dinámica de las enfermedades infecciosas.

Desde la Fundación iO desarrollamos una herramienta para estimar el número de casos de COVID-19 durante la pandemia. Este instrumento ha estimado el número de casos en Euskadi, territorio afectado tempranamente por un brote nosocomial y donde se produjo transmisión comunitaria. Esta herramienta fue implementada por un equipo multidisciplinar de profesionales sanitarios así como de tecnologías de la información. Este equipo trabajó de forma desinteresada desde diferentes lugares, bajo estado de alarma y en confinamiento, lo que supone un ejemplo más de ciencia ciudadana.

El día después del lanzamiento del cuestionario «Covid-19 Trends» el Sistema Madrileño de Salud lanzó una aplicación (APP) llamada Coronamadrid para el diagnóstico clínico de COVID-19 y el seguimiento de casos con el apoyo y la colaboración de empresas privadas (Google, Ferrovial, Telefónica, Red Goggo)12. Simultáneamente, la Generalitat de Catalunya puso en marcha otra aplicación similar, llamada StopCovid19Cat13.

Con respecto a las respuestas, pudimos alcanzar una tasa acumulativa del 5,5% de la población vasca. Para conseguirlo, en el breve plazo de una semana el autor del estudio (que reside en Vitoria-Gasteiz, formado en dos especialidades en Bizkaia y Araba-Álava) elaboró un vídeo, que fue replicado por compañeros de otras provincias. La tasa de respuestas en Araba-Álava fue del 11% (se observa claramente en la fig. 2) y en España fue del 0,6% (datos no publicados). Esto muestra que la implicación social en ámbitos geográficos reducidos es clave para asegurar una tasa de respuestas elevada. Los datos de vigilancia tienen importancia para dibujar la curva epidémica y para observar el impacto de las medidas de salud pública, como las restricciones de movilidad y el confinamiento. Durante el período de estudio la herramienta encontró casi seis veces más casos que los casos diagnosticados mediante RT-PCR.

En situaciones donde no se dispone de denominador, un indicador de severidad puede ser el porcentaje de casos sobre el total de consultas, o en este caso de respuestas al cuestionario. En este sentido, la figura 3 presentaría un «mapa de calor» de severidad de la pandemia, y no extraña descubrir que los territorios con mayor proporción de casos estimados entre las respuestas recibidas están en Araba-Álava. Esta provincia sufrió un brote nosocomial en Vitoria-Gasteiz y una agrupación de casos ligada a un funeral, que afectó a numerosas personas en localidades limítrofes, como Haro (La Rioja) y Miranda de Ebro (Burgos). Otras zonas con mayor severidad serían las comarcas industrializadas, como el valle de Ayala, al norte de Araba-Álava.

Esta herramienta fue diseñada con responsabilidad social; es un ejemplo del movimiento de ciencia ciudadana, que consistiría en la recopilación y el análisis sistemático de datos, el desarrollo de la tecnología, las pruebas de los fenómenos naturales y la difusión de estas actividades por los investigadores sobre una base principalmente vocacional. La disponibilidad de «Covid 19 Trends» y de los datos recabados fue comunicada desde el principio al Ministerio de Sanidad, Consumo y Bienestar Social, así como a las consejerías de salud de las comunidades autónomas, a la Oficina Europea de la OMS y al Centro Europeo para la Prevención y Control de Enfermedades (ECDC)14. Asimismo, varios actores en salud pública en Euskadi tuvieron acceso a los datos.

El cuestionario no incorporó síntomas que se han revelado como característicos, como pueden ser la ageusia y/o anosmia. Si el objetivo fue estimar una incidencia acumulada al final de un período, entendemos que el número de casos estimados sería una especie de suelo, una infraestimación de la verdadera incidencia. Los hallazgos deberían expresarse en los siguientes términos: «Como mínimo, el número total de casos sintomáticos son los estimados con la herramienta», que en nuestro caso, en Euskadi, obtuvieron un 5,5% de tasa de respuesta, quedando un 94,5% de la población sin responder. Esto da una idea del mínimo de casos, pero deja abierto el máximo estimado.

El uso de este tipo de datos para alimentar modelos matemáticos de predicción sería de un valor enorme de cara a predecir los diferentes momentos de la epidemia así como para contribuir a calcular otros parámetros como el porcentaje de la población probablemente inmunizada o el porcentaje de susceptibles restantes.

Esta información será sin duda completada por el uso racional de los test de diagnóstico molecular.

El cuestionario «Covid-19 Trends» estimó más de 6.000 casos compatibles con la definición clínica del Ministerio de Sanidad, Consumo y Bienestar Social en Euskadi durante el mes anterior al primer diagnóstico de COVID-19 mediante RT-PCR; esto indica que este tipo de herramienta podría ser útil como sistema de vigilancia temprana.

Como puntos débiles cabe señalar que la herramienta precisa de una estrategia de respuesta periódica por parte de la población. Durante la primera semana casi la totalidad de respuestas se obtuvieron en los primeros días (datos no publicados), y esto, junto con el hecho de que la gente que debuta con la enfermedad es menos probable que conteste ese mismo día, provoca un descenso de respuestas que se plasma en descenso de casos estimados en la curva epidémica. Para solucionarlo proponemos, al igual que hacen las aplicaciones diseñadas para el seguimiento, que se conteste de manera semanal al cuestionario.

Otro punto de discusión es la representatividad de los respondedores relacionada con el acceso a internet. En este sentido los autores no diseñaron el estudio para buscar representatividad, ya que no se pretendía extrapolar ningún resultado a la población general. No olvidemos que el objetivo es estimar casos sintomáticos para calcular la incidencia acumulada. Asumimos que no obtendríamos respuestas de todos los casos (y que escasearían, especialmente en la franja de edad más elevada), pero, como ya hemos expresado, más bien pretendíamos calcular un mínimo número de casos.

Asimismo cabe preguntarse si los casos estimados podrían haberse confundido con casos de gripe. En este sentido, Coma et al.15 han enviado a publicar un estudio que pone de manifiesto que la vigilancia de la gripe detectó en 2020 en Cataluña una morfología atípica, con un descenso de la curva tras el pico de máxima incidencia, anormalmente prolongado, sobre todo en los casos sindrómicos, no detectados mediante PCR específica para virus influenza argumentando que es muy probable que se tratase de casos de COVID-19 no detectados. En este sentido, Díez-Fuertes et al.16 han encontrado, en un estudio molecular, que los especímenes detectados en clusters en España, S-Spain y G-Spain, estima que ocurrieron alrededor del 14 y 18 de febrero de 2020, respectivamente; este hallazgo descarta la existencia de un paciente cero y pone de manifiesto que el virus SARS-CoV-2 fue introducido en España en oleadas y la fecha en que ocurrió es compatible con nuestros hallazgos.

Es factible crear e implementar un sistema de vigilancia sindrómica de COVID-19 barato, rápido y aplicable en cualquier ámbito geográfico utilizando internet y las redes sociales. Esta estrategia podría ser utilizada a modo de sistema de vigilancia temprana tanto en nuestro ámbito como en países de ingresos medios y países de ingresos medios-bajos donde la disponibilidad de pruebas diagnósticas pudiese no estar garantizada.

No hemos recibido financiación.

Todos los autores participaron de manera activa en alguna fase del proyecto.

Todos los autores leyeron críticamente el manuscrito y contribuyeron a su mejora. Todos leyeron la última versión y dieron su visto bueno para su publicación.

Los autores declaran no tener conflicto de intereses. El proyecto «Covid-19 Trends» ha sido desarrollado sin que ningún participante cobre de nadie y los apoyos de empresas tecnológicas han sido sin coste alguno y sin que ello haya supuesto ningún condicionamiento a la hora de diseñar el cuestionario, almacenar o analizar los datos.