31:T4b9,html`

Advertencia

El Informe Epidemiológico contiene datos de casos confirmados para todas las comunas de Chile y se publica 2 veces a la semana (generaslmente los mismos días de la semana, pero no siempre es así)

Adicionalmente las autoridades regionales publican datos regulares (en muchos casos diarios) de las casos confirmados a nivel comunal, pero esto no ocurre para la Región Metropolitana.

Para tener uniformidad en el reporte, publicábamos el avance comunal en base al informe epidemiológico para todo el país. Sin embargo, debido a ajustes que se realizan en el informe epidemiológico (ej. reasignar comunas de residencia producto de investigación epidemiológica), el cálculo de nuevos casos confirmados al comparar los datos de distintos informes genera importantes anomalías (ej. casos confirmados acumulados disminuyen en 144 personas entre los informes del 13 y el 30 de Julio).

A partir del Julio, esta página utilizará datos diarios informados por las autoridades regionales en todas las comunas de Chile, excepto por la Región Metropolitana en que se utilizarán datos de los informes epidemiológicos.

`32:T16bd,{ const itemsArica = dataGroupedByLocationSEREMIS.find(d => d.location == ["Arica"])["items"] const last8DaysArica = _.chain(itemsArica) .sortBy(d => d.date) .reverse() .take(8) .value(); const todayArica = _.first(last8DaysArica); //return todayArica return html`

Aspectos metodológicos

Los informes epidemiológicos incluyen datos de "casos activos" por comuna que son estimados en base a los casos confirmados CONOCIDOS que reportaron inicio de síntomas en los últimos 14 días.

Al momento de emitir cada informe existe una cantidad importante de personas que son infectados activos (personas con COVID-19 que están en una etapa contagiante) pero aún no han consultado a un servicio de salud o todavía no se cuenta con el resultado de su test PCR.

Muchos de estos casos activos serán identificados en forma posterior al Informe Epidemiológico por lo que el dato de casos activos está subestimado.

Por ejemplo, en el Informe Epidemiológico del 1 de Julio se reporta 38.649 casos activos para todo Chile, pero algunas semanas después (al 20 de Julio) ya se ha confirmado que al 1 de Julio había al menos 57.753 casos activos (1.5 veces los reportados originalmente).

En este documento hemos adoptado el criterio de estimar los casos activos en base a los nuevos casos confirmados reportados en los días recientes.

Cuando los casos van en aumento, los casos confirmados en los últimos 14 días son mejor estimador que los casos con inicio de síntomas en los últimos 14 días para los casos activos.

Cuando los casos van disminuyendo, el doble de los casos confirmados en los últimos 7 días parece ser una buena aproximación a los casos activos. Usaremos este criterio como un estimador "conservador" de los casos activos (con el riesgo de subestimar los casos activos en aquellas localidades que van en aumento).

En el mismo ejemplo anterior, los casos confirmados en los 7 días previos al 1 de Julio son 28.626 casos. El estimador de casos activos sería (2x casos confirmados en 7 días) 57.252 casos (bastante aproximado a los 57.753 con inicio de síntomas que conocimos casi 3 semanas después).

Esta estimación también equivale a multiplicar x 14 el promedio de casos diarios confirmados la última semana.

Cálculo de casos confirmados en la última semana

La fuente oficial de casos confirmados a nivel comunal para todo el país son los Informes Epidemiológicos, que se publican 2 veces por semana. Estos debiesen ser publicados regularmente los mísmos días cada semana, lo que permite obtener el aumento de casos confirmados en los últimos 7 días.

Sin embargo, recientemente han existido irregularidades en el día de publicación de estos informes, por lo que realizamos aproximaciones. Tomamos los datos de cada 2 informes (ejemplo el informe Nº33 y el Nº35), calculamos el aumento de casos confirmados e identificaremos los días transcurridos. Si los días transcurridos difieren de 7, realizaremos una aproximacióna los nuevos casos semanales en base al promedio diario de casos entre los 2 informes (7 * Nuevos casos / Días transcurridos entre los informes).

Por ejemplo, para el caso de Tierra Amarilla al 28 de Junio, estimamos que hay 19.44 nuevos casos confirmados en 7 días.

Hubo 25 casos en 9 días y un estimado de 7 x 25 / 9 = 19.44 nuevos casos en 7 días

Aumento semanal en regiones de Chile que no son la Región Metropolitana

Fuera de la Región Metropolitna, las autoridades regionales publican los casos confirmados diarios por comuna. De esta manera es posible calcular el aumento semanal de casos para cualquier fecha (no limitándose a las fechas de los informes epidemiológicos como ocurre en la Región Metropolitana)

Por ejemplo para la Comuna de Arica se tienen los siguientes datos: ${ last8DaysArica .map(d => ` `) }

Fecha	Casos confirmados
${moment(d.date).format("DD MMM")}	${d.total_cases}

Los nuevos casos en la última semana serán ${todayArica.deltaLastWeek}(${todayArica.total_cases}-${todayArica.valueLastWeek})

Incidencia por cada 100 mil habitantes

Para estimar la incidencia, necesitamos calcular el equivalente a casos por cada 100.000 habitantes.

La formula sería:

Incidencia (casos x 100 mil habitantes) = casos * 100.000 / población

Para el caso de Tierra Amarilla en el ejemplo anterior (población de 14.312 habitantes), la incidencia de nuevos casos confirmados en 7 días sería:

Incidencia = 19.44 x 100.000 / 14.312 = 136 nuevos casos x 100 mil habitantes en 7 días (al 28 de Junio)

Promedio diario de casos en últimos 7 días x 100 mil habitantes

Una vez que tenemos la cantidad de casos en los últimos 7 días x 100 mil habitantes, basta dividir x 7 para calcular el promedio diario en últimos 7 dñias

Para el ejemplo de Tierra Amarilla al 28 de Junio:

136 / 7 = 19.4 casos diarios x 100 mil habitantes

Estimación de casos activos x 100 mil habitantes

Tal como lo explicamos más arriba, estimaremos los casos activos multiplicando x 2 los nuevos casos confirmados x 100 mil habitantes en los últimos 7 días.

Para el ejemplo de Tierra Amarilla al 28 de Junio, los casos activos serán:

136 x 2 = 272 Casos activos x 100 mil habitantes

` }33:T44e,{ const color = d3.scaleLinear().range(colorRange).domain(colorDomainPorPoblacion); const values = [0,1,5,10,50,100,200] const out = html`

Código de colores

${ values.map(d => ` `).join("") }

${d3.format("d")(d)}

Nota: El Consejo Asesor COVID-19 del Ministerio de Salud define los siguientes umbrales para el promedio diario de casos en últimos 7 dias:

10 casos diarios x 100 mil habitantes umbral sobre el cuál pasar a cuarentena (bajo el umbral se podría pasar a trasición o apretura)
5 casos diarios x 100 mil habitantes umbral bajo el cual pasar a apertura incial
1 casos activos x 100 mil habitantes umbral bajo el cual pasar a apertura avanzada

` return out }34:Ta8a,{ const color = d3.scaleLinear().range(colorRange).domain(colorDomainPorPoblacion); const data = _.chain(dataGroupedByLocation).map(d => { const lastWeek = _.last(epiDates); const lastItem = _.find(d.items, e=> e.date == lastWeek) return ({ location:d.location, region: d.region, poblacion: d.poblacion, maxCases: _.max(d.items.map(e => e.totalCases_today)), lastWeekCases: lastItem && (lastItem.totalCases_today-lastItem.totalCases_1weeksAgo), items: d.items.filter(e => epiDates.includes(e.date)).map(d => ({ date: d.date, lastWeekCases: 10000*(d.totalCases_today - d.totalCases_1weeksAgo)/d.poblacion })) }) }) .filter(d => regionSeleccionada ? d.region == regionSeleccionada : true) .filter(d => d.maxCases >=0) .sortBy(d => -d.lastWeekCases/d.poblacion) .value() const out = html` ${data.map((d,i) => ` ${ i % 20 == 0 ? ` ${ epiDates.map(e => ` `).join("") } `: ``} ${ epiDates.map(e => ` `).join("") } `).join("")}

Comuna (población)	${moment(e).format("ddd DD MMM")}
${d.location} (${d3.format(".2s")(d.poblacion)})	${ _.find(d.items, f=> f.date == e) ? d3.format(".1f")(_.find(d.items, f=> f.date == e).lastWeekCases) : `` }	${[null].map(d => { const inlineVis = html`HOLA`; return inlineVis.innerHtml; }) }

` /* ${[null].map(d => { const out = html` `; debugger; const visEl = d3.select(out).select("td svg"); const visObj = new InlineVis(visEl.node()); visObj.height(20).width(100).render([10,50,30]); return out.innerHtml; })}*/ //return out return html`` }35:T13dd,{ const fechas = (fuenteDatos == "epi" || regionSeleccionada == "Metropolitana") ? fechasMetropolitana : fechasRegiones; //const fechas = fechasMetropolitana; const color = d3.scaleLinear().range(colorRange).domain(colorDomainPorPoblacion); function getCellContent(items, date) { const metric = _.find(items, f=> f.date == date) && _.find(items, f=> f.date == date).dailyAverage return metric >= 0 && (metric > 11 ? d3.format(".0f")(metric) : d3.format(".1f")(metric)) || `` } function growing(record) { const sortedItems = _.chain(record.items).sortBy(f=> f.date == date).reverse().value(); const lastItem = sortedItems[0]; const beforeLastItem = sortedItems[1]; return lastItem.dailyAverage > beforeLastItem.dailyAverage } function warning(record) { const sortedItems = _.chain(record.items).sortBy(f=> f.date == date).reverse().value(); const lastItem = sortedItems[0]; return lastItem.dailyAverage > 10; } function softwarning(record) { const sortedItems = _.chain(record.items).sortBy(f=> f.date == date).reverse().value(); const lastItem = sortedItems[0]; return lastItem.dailyAverage >= 5; } const groupedData = fuenteDatos == "regionales" ? dataGroupedByLocationSEREMIS : dataGroupedByLocation; const data = _.chain(groupedData).map(d => { //const data = _.chain(dataGroupedByLocation).map(d => { const lastWeek = _.last(fechas); const lastItem = _.find(d.items, e=> e.date == lastWeek) return ({ location:d.location, region: d.region, poblacion: d.poblacion, maxCases: _.max(d.items.map(e => e.totalCases_today)), lastWeekCases: lastItem && (lastItem.weeklyNewCasesEstimate), dailyAverage: lastItem && (lastItem.weeklyNewCasesEstimate)/7, dailyAveragePoblacion: lastItem && 100000*(lastItem.weeklyNewCasesEstimate)/d.poblacion/7, activeCases: lastItem && (lastItem.weeklyNewCasesEstimate)*2, items: d.items.filter(e => fechas.includes(e.date)).map(d => ({ date: d.date, //lastWeekCases: 10000*(d.totalCases_today - d.totalCases_1weeksAgo)/d.poblacion lastWeekCases: 100000*(d.weeklyNewCasesEstimate)/d.poblacion, dailyAverage: 100000*(d.weeklyNewCasesEstimate)/d.poblacion/7, activeCases: 2*100000*(d.weeklyNewCasesEstimate)/d.poblacion })) }) }) .filter(d => regionSeleccionada ? d.region == regionSeleccionada : true) //.filter(d => d.dailyAveragePoblacion >=10) .sortBy(d => -d.activeCases/d.poblacion) //.slice(1,30) .value() const numItems = data.length; const windowSize = numItems < 40 ? (numItems <= 15 ? numItems : Math.ceil(numItems / 2)) : Math.ceil(numItems / 6); //return dataGroupedByLocation const out = html` ${data.map((d,i) => html` ${ i % windowSize == 0 ? ` ${ fechas.map(e => ` `).join("") } ` : ``} ${ fechas.map(e => ` `).join("") } ${[null].map(x => { const out = html` `; debugger; const visEl = d3.select(out).select("td svg"); const visObj = new InlineVis(visEl.node()); visObj.height(20).width(80).render(d.items && d.items.filter(d => !omitDates.includes(d.date)).map(e => e.dailyAverage)); return out; })} `)}

Comuna (población)	${moment(e).format("ddd DD MMM")}
${d.location} (${d3.format(".2s")(d.poblacion)})	${ getCellContent(d.items, e) }		${softwarning(d) ? `` : ""}	${growing(d) ? `` : ""}

` /* */ return out }36:T754,{ const fechas = (fuenteDatos == "epi" || regionSeleccionada == "Metropolitana") ? fechasMetropolitana : fechasRegiones; //const fechas = regionSeleccionada == "Metropolitana" ? fechasMetropolitana : fechasRegiones; //const fechas = fechasMetropolitana ; const color = d3.scaleLinear().range(colorRange).domain(colorDomain); const groupedData = fuenteDatos == "regionales" ? dataGroupedByLocationSEREMIS : dataGroupedByLocation; const data = _.chain(groupedData).map(d => ({ location:d.location, region: d.region, recentCases: _.last(d.items).weeklyNewCasesEstimate, items: d.items.filter(e => fechas.includes(e.date)).map(d => ({ date: d.date, lastWeekCases: d.weeklyNewCasesEstimate })) })) .filter(d => regionSeleccionada ? d.region == regionSeleccionada : true) .sortBy(d => -d.recentCases) .value() const out = html` ${data.map((d,i) => ` ${ i % 20 == 0 ? ` ${ fechas.map(e => ` `).join("") } `: ``} ${ fechas.map(e => ` `).join("") } `).join("")}

	${moment(e).format("ddd DD MMM")}
${d.location}	${ _.find(d.items, f=> f.date == e) ? d3.format(".1f")(_.find(d.items, f=> f.date == e).lastWeekCases) : `` }

` return out }37:T584,/*html`

IMPORTANTE

Hasta el 19 de Junio los informes epidemiológicos eran publicados consistentemente los días Lunes y Viernes. Esto permitía conocer el número exacto de nuevos casos confirmados que habían sido reportados cada semana.

A partir del Martes 23 de Junio, ya no se mantiene la regularidad de publicación en días Lunes y Viernes, por lo que ahora trabajo con estimaciones de casos confirmados en la semana utilizando los datos de un informe y los de 2 informes previos (que ahora no tienen 7 días de diferencia). Para estimar el aumento semanal se calcula el incremento proporcional para 7 días.

Por ejemplo, para la ciudad de Calama:

Informe epidemiológico del Domingo 28 de Junio reporta: 3.847 casos confirmados

Informe epidemiológico del Viernes 19 de Junio reporta: 2.375 casos confirmados

El incremento fue de 1.472 casos confirmados en 9 días

Esto equivale a un promedio de 1.144,9 casos confirmados en 7 días (1.472*7/9)

La ciudad de Calama tiene una población de 190.336 habitantes, por lo que este incremento corresponde a
60.2 casos confirmados por 10 mil habilantes (1.144,9 * 10.000/190.336)

`*/38:T643,html``39:T8dd,class InlineVis { constructor(el, metric) { this._data = []; this._margin = {left: 2, right:2, top:2, bottom: 2}; this._totalWidth = width; this._totalHeight = 800 < screen.height ? 800 : screen.height; this.svgContainer = d3.select(el); this.startup(); } startup() { this._width = this._totalWidth - this._margin.left - this._margin.right; this._height = this._totalHeight - this._margin.top - this._margin.bottom; this.xScale = d3.scaleLinear() .range([0,this._width]) //this.yScale = d3.scaleLog() this.yScale = d3.scaleLinear() .range([this._height,0]) this.yAxis = d3.axisLeft(this.yScale) .ticks(10) .tickFormat(d3.format(",")); this.xAxis = d3.axisBottom(this.xScale) //.ticks(4); this.svgContainer .attr("width",this._width+this._margin.left+this._margin.right) .attr("height",this._height+this._margin.top+this._margin.bottom) this.svgContainer.selectAll("g").remove(); this.container = this.svgContainer.selectAll("g.container") .data([1]) .join("g") .attr("class", "container inlineVis") .attr("transform", `translate(${this._margin.left},${this._margin.top})`) this.line = d3.line() .x((d, i) => this.xScale(i)) // set the x values for the line generator .y((d) => this.yScale(d)) // set the y values for the line generator .curve(d3.curveMonotoneX) // apply smoothing to the line } render(data) { debugger; 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// Datos Informe Epidemiológico //const data = dataComunasRaw1; // Datos de fuentes regionales const sortedDates = _.chain(data).map(d => d.date).uniq().sortBy().reverse().value(); const prevDateDict = {}; sortedDates.forEach((d,i) => { prevDateDict[d] = sortedDates[i+1] || null; }) debugger; const comunaDateDict = {}; data.forEach(d => { comunaDateDict[d.location] = comunaDateDict[d.location] || {}; comunaDateDict[d.location][d.date] = d; }) data.forEach(d => { d.dateLastWeek = moment(d.date).subtract(7, "days").format("YYYY-MM-DD"); const recordLastWeek = comunaDateDict[d.location][d.dateLastWeek]; d.valueLastWeek = recordLastWeek && recordLastWeek.total_cases d.deltaLastWeek = recordLastWeek && (+d.total_cases - recordLastWeek.total_cases) d.dailyAverage = d.deltaLastWeek / 7; d.weekAgoRecord=recordLastWeek; d.growthFactor = recordLastWeek && (+d.total_cases / +recordLastWeek.total_cases) }) //return data; function getCasesWeekAgo(item,n) { if (n == 0) { return item && item.total_cases || null } else { return item && getCasesWeekAgo(item.weekAgoRecord, n-1) || null } } function getCasesDatePointsAgo(item,n) { if (n == 0) { return item && item.total_cases || null } else { return item && getCasesDatePointsAgo(comunaDateDict[item.location][prevDateDict[item.date]], n-1) || null } } function getCasesDaysPointsAgo(item,n) { if (n == 0) { return 0 } else { const prevDate = item && prevDateDict[item.date] || null; 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${regionSeleccionada ? `Comunas en región: ${regionSeleccionada}`: `Todas las comunas de Chile con casos confirmados`}

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Código de colores

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Autor

Ernesto Laval (@elaval)

\n\n

Fuente de datos

\nDatos de casos confirmados por comunas en Informes epidemiológicos del Ministerio de Salud de Chile, publicados por el Ministerio de Ciencia en: https://github.com/MinCiencia/Datos-COVID19/blob/master/output/producto1/Covid-19_std.csv\n

\nDatos confirmados diarios por comunas (excepto en la Región Metropolitana en la que no están disponibles) publicados por las respectivas SEREMI de Salud y/o Gobiernos Regionales y condolidados por Iván González en: https://github.com/ivanMSC/COVID19_Chile \n

\n\n

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