COVID-19

La comunitat estadística col·labora en la lluita contra la COVID-19

En aquests moments ens enfrontem, probablement, al major repte de la nostra generació. La crisi sanitària, social i econòmica generada per la pandèmia COVID-19 no només tindrà efectes directes sobre la salut i la vida de milers de persones. Els tindrà també d’una altra naturalesa, més difusos però de més llarg abast.

Però a l’hora que ens enfrontem a amenaces molt serioses, també hi ha dades per a l’optimisme. L’esforç que s’està fent a nivell científic per conèixer el virus i la forma de combatre’l no té precedent. Mai s’havia compartit tanta informació entre equips de diferents països. Probablement no s’havia fet abans un esforç col·lectiu de tal magnitud. Aquesta és una bona notícia per a la humanitat perquè la solució a llarg termini només pot venir de el coneixement. Per primer cop per a moltes generacions, es percep una amenaça real que posa en perill la nostra qualitat de vida. I això està a ajudant a que tothom entengui la importància de la ciència i el coneixement.

Aquesta situació ha impactat també en el món de l’estadística. Hem assistit a un increment de l’interès mediàtic per les matemàtiques, l’estadística, i altres disciplines relacionades amb el seguiment de la pandèmia. Especialment en tot allò que té a veure amb l’epidemiologia, la visualització de dades, la modelització i la predicció. A l’hora s’estan produint diverses iniciatives i crides a la participació d’investigador de diverses àrees per col·labora en la lluita contra la pandèmia. I ja son varis els membres de la SoCE que hi estan col·laborant.

Des d’aquí volem agrair l’esforç que està fent la comunitat científica i animar a tothom a col·laborar en aquestes iniciatives.

El següent llistat recull diferents iniciatives i projectes de l’àmbit de l’Estadística i de les Matemàtiques que estan aportant models / previsions / dades relacionades amb l’evolució de la pandèmia. Us animem a fer-nos arribar totes aquelles iniciatives i col·laboracions de les que vulgueu fer-ne difusió.

http://matematicas.uclm.es/cemat/covid19/
https://epiforecasts.io/covid/posts/global/
https://biocomsc.upc.edu/en/covid-19
http://www.informecovid.org/
https://blog.stata.com/2020/03/24/import-covid-19-data-from-johns-hopkins-university/
https://covid19tracking.narrativa.com/
https://cmmid.github.io/topics/covid19/severity/global_cfr_estimates.html
https://www.tableau.com/covid-19-coronavirus-data-resources
https://github.com/datadista/datasets/tree/master/COVID%2019
http://modestya.securized.net/covid19prediction/
https://canadasreche.shinyapps.io/dashboard_cvirus/
https://momo.isciii.es/public/momo/dashboard/momo_dashboard.html
https://zzdatalabs.com/coronavirus-es/
http://covid19.webs.upv.es/
https://systems.jhu.edu/research/public-health/ncov-model-2/
https://ubidi.shinyapps.io/covid19/