El número de Nuevos Infectados y los exámenes masivos. 23-11-20

Ante la inminencia de la realización de exámenes masivos y de una explosión en el número de nuevos infectados, es importante considerar que cada fase de la pandemia tiene sus indicadores convenientes. Es así que cobra mucha vigencia la Tasa de Infección diaria; es decir al Número de Nuevos Casos dividido por el Número de Nuevos Examinados.

Al llegar la segunda ola y debido al aumento sostenido del número de exámenes, el cual pasó de aproximadamente tres mil diarios al principio a unos 30 mil diarios al día de hoy, ya el número de nuevos casos dejó de ser relevante para indicar la severidad del proceso, ya que hay muchos nuevos casos debido a la combinación de la Tasa de Infección diaria con el aumento del número de exámenes.

Por ejemplo, considerando el día 01 de Junio, con 5 Nuevos Infectados y Tasa de Infección diaria de Últimos 7 días de 0.4 % (el número de infectados más bajo de la pandemia) al día de hoy con 4,104 Nuevos Infectados y TIDU7d = 20%, mientras los Nuevos Infectados se multiplicaron por 821, la TIDU7d se multiplicó por 50. 

Considerando los días con máximos números de Nuevos Infectados de la primera y segunda ola, se tiene;

27 Mar: Nuevos Infectados = 1,001.  TIDU7d = 20.9 %

11 Nov: Nuevos Infectados = 9,905.  TIDU7d = 24.4 %

Relación de número de Nuevos Infectados = 9.9. Variación = + 890 %

Relación de Tasas de Infección U7d = 1.17.  Variación = + 17 %

En otras palabras, desde el punto más bajo de la Tasa de Infección hasta su máximo en la segunda ola el aumento fue por un factor de 50, mientras que los Nuevos Infectados se multiplicaron por 821.

En forma similar desde el máximo de la primera ola al máximo de la segunda ola, mientras que la Tasa de Infección solo se multiplicó por 1.17, los Nuevos Infectados se multiplicaron por casi 10.

Esto implica que el Indicador Nuevos Infectados proporciona una señal distorsionadamente alta de la pandemia.

Esto no quiere decir que el número de Nuevos Infectados no es de suma importancia, ya que define los recursos hospitalarios y médicos que tienen que ser utilizados en el futuro inmediato.

Una manera de comparar los nuevos infectados de hoy con los nuevos infectados de hace meses es si se hubiese realizado el mismo número de exámenes cada día, cosa que no se ha hecho y que no hubiese sido recomendable.  Un simple cálculo matemático lleva a la definición de un Número de Nuevos Infectados equivalente, el cual resulta ser la Tasa de Infección diaria multiplicada por una constante. 

Ver: https://juandepetare.blogspot.com/2020/09/numero-de-infectados-equivalente-nieq.html

Sin embargo, por otra parte ha sido discutido y demostrado en otro estudio que el aumento del número de nuevos exámenes ha tenido una influencia cada vez menor en el aumento de los nuevos casos. La mayoría de los nuevos infectados se debe más al aumento de la Tasa de Infección diaria.  Se podría ser más preciso al escribir que la mayoría de los Nuevos Casos se debe al producto de multiplicar el número de Nuevos Examinados por la Tasa de Infección diaria.

https://juandepetare.blogspot.com/2020/10/el-aumento-del-numero-de-examenes-y-el.html

La Tasa de Infección diaria ha aumentado considerablemente en las últimas semanas desde un valor de un 3 % el día 08-09-20 hasta 20 % el día de ayer 23-11-20, habiendo alcanzado un máximo hace nueve días. 

La Organización Mundial de la Salud recomienda no eliminar las restricciones de confinamiento y distanciamiento social mientras este indicador no se mantenga por debajo de 5 %, durante 15 días consecutivos.

Este valor es calculado diariamente, pero tomando los valores de los últimos siete días; es decir: Número de Infectados de los últimos 7 días entre el Número de Examinados en los últimos 7 días.  La razón de hacerlo así es la de tratar de minimizar errores debido a retrasos burocráticos en la transmisión de datos, ya que los casos positivos son reportados de inmediato, mientras que el número de exámenes es reportado con cierto retraso.

 

Todo lo anterior se enfoca a evitar el aumento del indicador más importante en mi criterio:  el número de personas lamentablemente fallecidas.

Situación Hospitalaria Covid Austria 20-11-20

 

Informe semanal Covid-19. Austria. 21-11-2020

 

Crecimiento exponencial del gráfico de Infectados totales.

La segunda ola de nuevos casos es casi 10 veces mayor que la primera.

Efecto del primer confinamiento.

El "semáforo" alemán establece que este indicador debe estar por debajo de 50 para que no haya restricciones.  Seis de los nueve estados federales austriacos están por sobre 400.

En el gráfico anterior se aprecia que la Prevalencia máxima es aproximadamente del 8 %, si se considera que se ha examinado personas con síntomas, contactos o de profesiones de riesgo.  Cuando se examine a toda la población este porcentaje debería bajar.

La Prevalencia mínima es del 2.6 % aproximadamente, resultante de dividir el Número actual de infectados entre el número total de habitantes de Austria:

Prevalencia Mínima = 237,627 / 9,026,432 = 2.6 %

Como el número de habitantes no va a variar casi y el número de infectados va a aumentar, esta cifra debe aumentar. 

La OMS recomienda liberar las restricciones de confinamiento y distanciamiento social solo cuando la Tasa de Infección diaria esté por debajo del 5 % durante al menos 15 días consecutivos.  

La segunda ola de la Tasa de Infección es un 15 % mayor que la primera.

En Austria ha habido 220 fallecidos diarios en promedio durante los últimos años. En los últimos días ha habido dos veces más de 100 fallecidos solo debido a Covid-19.

El promedio semanal de personas fallecidas en Austria debido a gripe en los últimos años ha sido 28.  En los últimos 7 días ha habido casi 600 debido a Covid-19. 

Se han realizado un número de exámenes equivalente al 30 % de la población, pero unos cuantos han sido examinados más de una vez.  Es difícil estimar cual es el porcentaje real de la población examinada.

Cálculo de Falsos Positivos para exámenes de Antígenos en toda la población de Austria. 18-011-20.

Datos del 17-11-20 a las 8.00 am. Ministerio de Salud. https://www.sozialministerium.at/Informationen-zum-Coronavirus/Neuartiges-Coronavirus-(2019-nCov).html

Población: 9,000,000 habitantes

Número de Infectados (NI) = 213,972

Número de Examinados (NE) = 2,649,112

Número de Infectados/Número de Examinados  = 213,972/2,649,112 = 7.94 %

Número de Infectados/Población = 213,972/9,000,000 = 2.38 %

Sensibilidad aproximada del examen = 85 %

La Sensibilidad es la capacidad del examen de detectar la enfermedad en personas enfermas, o sea de detectar correctamente a los Verdaderos Positivos.

Especificidad del examen = 98 % (según la FDA de los EEUU)

La Especificidad es la capacidad del examen de detectar la ausencia de la enfermedad en personas sanas, o sea de detectar correctamente a los Verdaderos Negativos.

Prevalencia estimada = 5 % (conjetura entre los valores de NI/Población = 2.38 y NI/NE = 7.94 %)

Ver archivo Falsos Positivos Bayes-6.xlsx

Verdaderos positivos (VP) = Prevalencia x Población = 5/100 x 9,000,000 = 450,000

Verdaderos Positivos Detectados (VPD) = Sensibilidad x Verdaderos Positivos =

VPD = 0.85 x 450,000 = 382,500

Falsos Negativos (FN) = Verdaderos Positivos (VP) - Verdaderos Positivos Detectados (VPD)

FN = 450,000 - 382,500 = 67,500

Verdaderos Negativos (VN) = Población - Verdaderos Positivos (VP) =

VN = 9,000,000 - 450,000 = 8,550,000

Verdaderos Negativos Detectados (VND) = Especificidad x Verdaderos Negativos (VN) =

VND = 0.98 x 8,550,000 = 8,379,000

Falsos Positivos (FP) =  Verdaderos Negativos (VN) - Verdaderos Negativos Detectados (VND)

FP = 8,550,000 - 8,379,000 = 171,000

Valor Predictivo de Casos Positivos (VPP) =  Verdaderos Positivos Detectados (VPD) / [Verdaderos Positivos Detectados (VPD)+Falsos Positivos (FP)]

(VPP) =  VPD / (VPD+FP) =  382,500 / (382,500 + 171,000) = 0.69 = 69 %

Esto implica que si una persona resulta positiva, la probabilidad de estar enferma es del 69 %.

En otras palabras, de los Casos Positivos Reportados (553,500) el 69 % son Verdaderos Positivos (382,500) y el 31 % son Falsos Positivos (171,000).

El 6.1 % de la Población (9 millones) serían los Casos Positivos Reportados (553,500) y el 1.9 % (171,000) serían Falsos Positivos.

Valor Predictivo de Casos Negativos (VPN) =  Verdaderos Negativos Detectados (VND) / [Verdaderos Negativos Detectados (VND)+Falsos Negativos (FN)]

(VPN) =  VND / (VND+FN) =  8,379,000 / (8,379,000 + 67,500) = 0.992 = 99,2 %

Esto quiere decir que si una persona resulta negativa en el examen, la probabilidad de no estar enferma es de 99.2 %. 

En otras palabras: de los Casos Negativos Reportados (8,446,500) el 99.2 % son Verdaderos Negativos (8,379,000) y el 0.8 % (67,500) son Falsos Negativos.  

Los Casos Negativos Reportados serían el 93.9 % de la Población y el 0.75 % serían Falsos Negativos.

Población = Casos Positivos Reportados + Casos Negativos Reportados

Población = 553,500 + 8,446,500 = 9,000,000

 

Importante: si una persona resulta negativa en un examen con estas características de sensibilidad, especificidad y prevalencia, la probabilidad de que sea realmente negativa (no esté enferma) es del 99.2 %.  Pero si la persona presenta síntomas, debe ser examinado clínicamente, estudiar su historia y eventualmente ser sometido a nuevos exámenes, de otro tipo (PCR por ejemplo), en otro laboratorio preferiblemente.

Por otra parte, si resulta positiva, la probabilidad de que esté realmente enferma es solo del 69 %.  Se necesitan otro u otros exámenes de otro tipo (PCR por ejemplo), en otro laboratorio preferiblemente, más la realización de exámenes clínicos y estudio de la historia del paciente para descartar que sea un falso positivo.

Esto está reportado en diversas fuentes reconocidas en Internet.

 

 

La estrategia del gobierno austriaco de realizar exámenes a toda la población y el problema de los Falsos Positivos. 17-11-20.

El gobierno ha anunciado planes para examinar a toda la población del país con tests de antígenos.

De acuerdo a la FDA de los EEUU se debe tomar en serio el asunto de la Prevalencia al considerar el Valor Predictivo de los exámenes, sean estos de antígenos o PCR.  

El número de Falsos Positivos es una estimación que se evalúa aplicando el teorema de Bayes.  Tiene el defecto de que está basado en la prevalencia del virus en la población total de Austria, para el caso que nos ocupa; es decir en el número de infectados (verdaderos positivos) en todo el país. 

Es algo absurdo, pero es así.  Para estimar el número de Falsos Positivos, primero tenemos que examinar a toda la población.  Y aún así, es solo una estimación.  No es una certeza.  Es una entelequia.  

En el momento actual tenemos 213,972 infectados en 2,694,112 examinados, o sea un 8 %.  Si dividimos los 213,972 infectados entre los 9 millones de la población total de Austria, nos da 2.4 %.

La prevalencia "actual" es este 2.4 %, pero va a aumentar porque debemos suponer que el número de infectados va a aumentar. 

Por otra parte, considerando que los examinados son los sospechosos porque presentaron síntomas o tuvieron contacto con infectados o trabajan en profesiones de riesgo (criterios de la estrategia del gobierno para hacer los exámenes), es razonable suponer que la prevalencia final va a ser menor al 8 % (conjetura), porque no todos los habitantes de Austria están en esos tres grupos.  Entonces tenemos acotada la prevalencia entre 2.4 y 8 %.  Es lo mejor que podemos estimar por el momento, en mi opinión.

Para un valor de 98 % de Especificidad (dato de la FDA de los EEUU).  Ver https://www.fda.gov/medical-devices/letters-health-care-providers/potential-false-positive-results-antigen-tests-rapid-detection-sars-cov-2-letter-clinical-laboratory#:~:text=The%20U.S.%20Food%20and%20Drug,of%20SARS%2DCoV%2D2.

Si la prevalencia es el 2.4 %, el Valor Predictivo según Bayes es 51 %, o sea que la estimación de Falsos Positivos es 49 %. Calculado en Excel, con resultados cotejados con diversas fuentes en Internet, entre ellas la misma de la FDA citada mas arriba.

Y si la Prevalencia es el 8 %, el Valor Predictivo es 79 %, con 21 % de Falsos Positivos.

La FDA además recomienda " Consider positive results in combination with clinical observations, patient history, and epidemiological information."

Es decir: "Considere los resultados positivos en combinación con observaciones clínicas, historia del paciente e información epidemiologica".

En otra parte leí que los casos positivos van a ser sometidos a exámenes PCR para verificar que son Verdaderos Positivos.

Con otras conjeturas, consideremos que la Prevalencia es 5 % y la Sensibilidad del 85 %.  Entonces el Valor Predictivo es 69 % y el porcentaje estimado de Falsos Positivos es de 31 %. 

El 5 % serían Verdaderos Positivos (450,000), pero solo serían detectados 382,500 (el 85 % de los Verdaderos, de acuerdo a la sensibilidad) y habría 67,500 "Falsos Negativos". Los Falsos Positivos serían 171,000 o el 1.9 % de toda la población.

Es complicado.

En resumen, al examinar a los 9 millones de habitantes se detectarían 382,500 Verdaderos Positivos + 171,000 Falsos Positivos = 553,500 Positivos Reportados.  

Los demás serían 67,500 Falsos Negativos + 8,379,000 Verdaderos Negativos = 8,446,500 Negativos Reportados

Verdaderos Positivos + Falsos Positivos + Falsos Negativos +  Verdaderos Negativos = 9 millones

382,500 + 171,000 + 67,500 + 67,500 + 8,550,000 = 9 millones

Positivos Reportados = 553,500.

Negativos Reportados = 8,446,500.

Los Positivos Reportados deberán ser re-examinados para descartar a los Falsos Positivos o sea que el primer examen es digámoslo así un despistaje.

Un asunto más complicado está relacionado con los falsos negativos.  Estos serían el 0.8 % de la Población.  Se podría pensar en volver a examinar a los Negativos Reportados, pero son muchos (más de 8 millones).

A este respecto la FDA recomienda "Negative results from an antigen test should be considered in the context of clinical observations, patient history and epidemiological information." o sea "Los resultados negativos de un test de antígenos deberían ser considerados en el contexto de observaciones clínicas, historia del paciente e información epidemiológica".

En resumen:

Suponiendo una Prevalencia del 5 % (% de infectados de toda la población de Austria), 98 % de especificidad (dato para el test de antígenos de la FDA de los EEUU) y 85 % de sensibilidad (dato de un estudio previo), tendríamos:

Positivos Reportados = 553,500.

Negativos Reportados = 8,446,500.

Total = 9,000,000

Falsos Positivos = 171,000

Falsos Negativos = 67,500

Los Positivos Reportados serían el 6.1 % (553,500) de la Población y deberán ser re-examinados con exámenes PCR para descartar a los Falsos Positivos o sea que el primer examen es digámoslo así un despistaje.  Esto ya ha sido anunciado por el gobierno.

Un asunto más complicado está relacionado con los falsos negativos.  Estos serían el 0.8 % de la Población.  Se podría pensar en volver a examinar a los Negativos Reportados, pero son muchos (más de 8 millones).

A este respecto la FDA de los EEUU recomienda "Los resultados negativos de un test de antígenos deberían ser considerados en el contexto de observaciones clínicas, historia del paciente e información epidemiológica".

Ver: https://www.fda.gov/medical-devices/letters-health-care-providers/potential-false-positive-results-antigen-tests-rapid-detection-sars-cov-2-letter-clinical-laboratory#:~:text=The%20U.S.%20Food%20and%20Drug,of%20SARS%2DCoV%2D2.

En mi opinión es una estrategia que vale la pena: 9 millones de pruebas de antígenos más 553,500 de pruebas PCR. Solo los positivos confirmados con la prueba PCR serían puestos en cuarentena.

Importante: si una persona resulta negativa en un examen con estas características de sensibilidad, especificidad y prevalencia, la probabilidad de que sea realmente negativa (no esté enferma) es del 99.2 %.  Pero si la persona presenta síntomas, debe ser examinado clínicamente, estudiar su historia y eventualmente ser sometido a nuevos exámenes, de otro tipo (PCR por ejemplo), en otro laboratorio preferiblemente.

Por otra parte, si resulta positiva, la probabilidad de que esté realmente enferma es solo del 69 %.  Se necesitan otro u otros exámenes de otro tipo (PCR por ejemplo), en otro laboratorio preferiblemente, más la realización de exámenes clínicos y estudio de la historia del paciente para descartar que sea un falso positivo.

Esto está reportado en diversas fuentes reconocidas en Internet.

Informe Covid-19. Austria. Ocupación de Unidades de Terapia Intensiva. 12-11-20

Tiempo de Duplicación:

15/08/20 - 21 pacientes en Terapia Intensiva

12/09/20 - 42 pacientes en TI. Período transcurrido  28 días

27/09/20 - 84 pacientes en TI. Período transcurrido  15 días

24/10/20 -168 pacientes en TI. Período transcurrido  27 días

03/11/20 - 336 pacientes en TI. Período transcurrido 10 días

La segunda duplicación (15 días) fue más rápida que la tercera (27 días), cuando el proceso se desaceleró.  Luego volvió a tomar impulso.  Desde mediados de Octubre, la curva muestra características exponenciales.  Esto se aprecia mejor en el gráfico semi-logarítmico a partir de esa fecha cuando se torna recto, lo cual es característico de crecimiento exponencial.

La desaceleración ocurrió en los primeros días de Octubre, unos días después de la "meseta" detectada por el Prof. Erich Neuwirths durante los últimos días de Septiembre en el gráfico de nuevos casos.  Ver https://juandepetare.blogspot.com/2020/10/por-que-la-funcion-exponencial-y-el.html

Tiene lógica pues el eventual ingreso en Terapia Intensiva se produce por lo general unos días después de la infección. 

 

Como es de esperarse, el mismo comportamiento se observa en los gráficos del porcentaje de  ocupación de unidades de Terapia Intensiva. 

Lo importante de los dos últimos gráficos es que representan gráficamente el margen que nos queda antes de una eventual emergencia hospitalaria. 

Actualmente estamos en  el 50 %, aunque ya hay estados federados en esa situación, cuyos pacientes tienen que ser trasladados a otros estados.

 

 

 

Informe Covid-19. Austria. 12-11-20.

Hay una situación curiosa con el suministro de cifras.  Desde hace días estoy llevando la cuenta de cuatro organismos: AGES 00.00 am, Ministerio de Salud 8 am, Ministerio del Interior 9.30 am y Ministerio de Salud 3 pm.

El promedio de nuevos casos para hoy fue 9,444; un 5 % más que ayer.

Las variaciones son las siguientes respecto de ayer: AGES + 8 %, Ministerio Salud 8 am + 3 %, Ministerio Interior + 23 %, Ministerio Salud 3 pm - 10 %.

Me pregunto: ¿cómo puede tomar el gobierno decisiones frente a esta extraña situación en la información?

En primer lugar, creo que hay que prestar más atención a la tendencia a mediano plazo y no concentrarse en las variaciones diarias.

En segundo término, creo que el gobierno debería centralizar la información y suministrar un solo conjunto de cifras.

Ante la confusión, me permito aportar una contribución basada en los informes publicados por el Ministerio de Salud a las 3 pm de cada día, desde el 15 de marzo (día cuando comencé a llevar el registro).

Hoy hubo 8,936 casos.  Bajó el 10 % respecto de ayer. Un pequeño respiro.

La Tasa de Infección diaria bajó desde el 31 % al 23 %.  Una reducción del 25 %. Buena señal.

Sobre todo por ser Jueves, mitad de semana.

Pero el contexto semanal: el promedio de esa Tasa en los últimos siete días es de 24 %.  Muy alto. La OMS recomienda no eliminar restricciones sino cuando este valor se mantenga por debajo del 5 % en 15 días consecutivos.

El número de fallecidos en los últimos siete días fue de 340.  Tómese en cuenta que el promedio de la gripe es 28 por semana.

En el largo plazo, desde el 20 de agosto, cuando el número total de infectados era 12,200 aproximadamente, esta cifra se duplicó así: 137, 47, 25 y 15 días; para alcanzar los casi 186 mil de hoy.

Puesto de otra manera: desde 12,200 a 24,400 casos totales se duplicó en 137 días, de 24,400 a 48,800 se duplicó en 47 días y así para el resto.

Los casos activos, pacientes hospitalizados y en terapia intensiva tienen una relación con estos casos totales, pero debe haber un registro detallado de aquellos en el tiempo.

Por ejemplo, la ocupación de Terapia Intensiva subió de 32 % a 40 % en los últimos siete días.  Tengo entendido que en algunos estados la situación es muy preocupante e inclusive en Alta Austria creo que tuvieron que habilitar unas 50 unidades extra.  Desconozco como lo hicieron.

Esto es my importante a los efectos de la planificación y asignación de los recursos hospitalarios.

En la tabla anexa el número de nuevos casos por cada cien mil habitantes en los últimos siete días para los estados federados.  El de todo el país está en 578.

Tengan en cuenta que el criterio para imponer restricciones establecido en 50, quedó superado hace tiempo.  Ya estamos en más de 10 veces ese valor.

Informe semanal Covid-19. Austria 09-11-20

Infectados: 5,549 nuevos casos en el día de ayer; 2,124 menos que el sábado. Aunque en fines de semana las cifras siempre bajan, representa una disminución significativa del 28 %.  Esperemos que sea efecto de las nuevas medidas que entraron en vigor el martes 03-11.

43,256 nuevos infectados en los últimos siete días, equivalente a 486 nuevos infectados por cada 100 mil habitantes.  El dia 01-11 este indicador estaba en 321.

 

Las curvas de infectados totales, nuevos infectados y de casos activos muestran un crecimiento exponencial.

 

Todos los estados federados superaron desde hace días el límite de 50 infectados por cada 100 mil habs. en los últimos siete días.

 

 

Fallecidos: 34 nuevos decesos el día de ayer. Tres menos que el día precedente.  281 fallecidos en los últimos siete días.   El promedio desde el comienzo de la pandemia es de 41 fallecidos por semana.  La gripe común ocasiona en Austria un promedio de 28 a la semana.

Las curvas de fallecidos y de nuevos fallecidos también muestran un crecimiento exponencial.

El número de total de Fallecidos entre Infectados es menor que el 1 % de los examinados y es el 0.015 % de la población al día de hoy. 

El número de Fallecidos totales es aproximadamente el 0.5 % de los Examinados. 

Se observa un salto brusco el día 01-04, el cual es debido a una corrección de datos del número de examinados.

Fallecidos / Examinados = Fallecidos / Infectados x Infectados / Examinados

 

 

 

Tasa de Infección diaria:

La Tasa de Infección diaria está alrededor del 20 %. La OMS recomienda levantar restricciones solo cuando esta Tasa esté por debajo del 5 % durante 15 días consecutivos.

Indicadores Hospitalarios:

Contribución del Número de Exámenes y de la Tasa de Infección diaria en el número de Nuevos Infectados:

Gráfico que mide el porcentaje de los nuevos infectados causado por el aumento de nuevos exámenes y el porcentaje debido al aumento de la tasa de infección diaria  (el número de nuevos infectados por cada 100 examinados).

Mucha gente dice que hay muchos casos positivos porque hacen muchos exámenes.  Pero, se puede apreciar, que cada día que pasa la influencia del aumento del número de exámenes es menor y actualmente (26-10-20) está por debajo del 5 %.

 

Este gráfico fue elaborado a partir del 02-06-20, tomando como base a la tasa de infección diaria del 01-06-20, cuando fue de 0.15, con un número de nuevos casos de 5.

Desde el día 03-10 hasta el 21-10 la contribución del número de nuevos exámenes ha estado por debajo del 3 %.

Los valores negativos de los días 15-06 y 21-06 se deben a que esos días hubo un número de nuevos exámenes menor que el del día 01-06 (base del cálculo), por lo tanto el número esperado de infectados para esos días resultó ser menor que el número de infectados reales. Un resultado absurdo.

El día 17-06 se presentó el máximo de la contribución de los nuevos examinados con 69 % debido a un valor muy bajo de la Tasa de Infección diaria de 0.19.

El día 20-07 la contribución del número de nuevos examinados fue del 73 % (línea color ocre, que no se aprecia en el gráfico ya que el valor de la línea azul de 27 % lo tapa), pero es un resultado dudoso, ya que ese día fueron reportados un número inusualmente alto de nuevos exámenes (49,767), probablemente debido a una corrección de datos.

 

Datos tomados de:

 

https://www.sozialministerium.at/Informationen-zum-Coronavirus/Neuartiges-Coronavirus-(2019-nCov).html