Además, estimamos el número de reproducción básico instantáneo (Rt), que es el número promedio de casos secundarios que cada sujeto infectado puede llegar a infectar en una etapa de tiempo (t). Lo hacemos con el paquete estadístico: R EpiEstim (Anne Cori (2019). EpiEstim: Estimate Time Varying Reproduction Numbers from Epidemic Curves. R package version 2.2-1. https://CRAN.R-project.org/package=EpiEstim) La estimación del número de reproducción básico instantáneo se hace con un modelo de Poisson, usando un marco bayesiano para la construcción de los intervalos de confianza (“credible interval”), según métodos propuestos por los autores del paquete (Cori A, Ferguson NM, Fraser C, Cauchemez S. A New Framework and Software to Estimate Time-Varying Reproduction Numbers During Epidemics. Am J Epidemiol 2013;178(9):1505-1512). Si las etapas de tiempo en las que se quiere calcular el Rt (o Ri) son muy pequeñas, las estimaciones pueden tener mucha variabilidad, por lo que se suelen calcular sobre ventanas de tiempo de más larga duración. Nosotros lo calculamos (de momento) en ventanas de siete días, pero podemos cambiar para ajustar la precisión de la estimación ajustando el tamaño de la ventana. Sobre el inicio y fin del periodo de análisis del Rt:

El análisis de la epidemia se inicia cuando se alcanza una incidencia acumulada de 5 casos COVID-19/100.000 habitantes en cada CCAA y se asigna ese día de inicio de análisis a todas las provincias de la CCAA respectiva.

Con objeto de evitar inconsistencias en las estimaciones de Rt, en las ventanas de siete días en las que hay una mayoría de “0 casos” se finaliza el análisis en el punto del último caso + 7 días o en el final de la semana epidemiológica de análisis (el que sea más temprano en el tiempo).