La gripe estacional es una de las infecciones respiratorias con mayor impacto asistencial durante los meses de invierno. La anticipación de su evolución semanal puede facilitar la detección temprana de incrementos epidémicos y apoyar la planificación de recursos sanitarios. Modelizar y predecir la dinámica temporal de la incidencia gripal en la Comunidad Valenciana.

Se analizaron series temporales semanales de conteos de gripe en atención primaria desde 2022–2026, en todas las edades (periodo), procedentes del sistema de vigilancia SiVIRA. Se desarrolló un modelo bayesiano de tiempo discreto con un horizonte de predicción de una semana. El modelo predice los casos de gripe en función de los casos de las dos semanas anteriores, la temperatura media (datos del SIAR) de las dos semanas previas, el número de casos de virus respiratorio sincitial (VRS) de la semana anterior (SiVIRA), el volumen de búsquedas relacionadas con gripe en Google Trends de la semana anterior y una componente estacional modelizada mediante series de senos y cosenos.

Los resultados muestran una marcada estacionalidad y una fuerte dependencia autorregresiva de la incidencia gripal. La temperatura media, la circulación de VRS y las búsquedas en Google Trends aportaron capacidad predictiva adicional. Las predicciones con un horizonte de una semana se aproximaron a los valores observados, captaron el inicio de los incrementos epidémicos y los cambios de tendencia.

El modelo propuesto constituye una herramienta de apoyo a la vigilancia epidemiológica, al proporcionar predicciones actualizables, interpretación de señales externas y planificación anticipada de recursos asistenciales.