Proyección de la propagación del COVID-19 en Colombia

Resumen

Los coronavirus son una amplia familia de virus que logran causar enfermedades tanto en animales como en humanos. En los humanos, se sabe que varios coronavirus ocasionan infecciones respiratorias que consiguen ir desde el resfriado común hasta enfermedades más complicadas como el síndrome respiratorio de Oriente Medio (MERS) y el síndrome respiratorio agudo severo (SRAS). El coronavirus que se ha manifestado más recientemente causa la enfermedad por coronavirus COVID-19. El objetivo del presente artículo es presentar una proyección, con el uso del modelo lineal de Brown, de la dinámica de transmisión del covid-19 en Colombia, relacionado con casos confirmados, activos, recuperados y fallecidos. Para desarrollar la investigación se utilizó la base de datos de las personas infectadas con el COVID-19 y la información de los datos corresponde al período del 6 de marzo de 2020 al 5 de mayo de 2020. Para su análisis de predicción se manejó el método de predicción de modelo de Brown, utilizando el paquete estadístico SPSS v.25. Se determinó por análisis de predicción que el número total de infectados por el COVID-19 en Colombia al 31 de agosto de 2020 serán alrededor de 65.835, 46.175 casos activos, 16.543 recuperados y 2.577 fallecidos. Se evidenció una alta población de casos confirmados por coronavirus en Colombia al 31 de agosto de 2020; esto pone en alerta la red pública hospitalaria del país, además de que obliga a las personas y comunidades a mantenerse en cuarentena por la emergencia sanitaria.

Biografía del autor/a

Jorge Enrique Díaz Pinzón, Secretaría de Educación de Soacha

Ingeniero, Magister en Gestión de la Tecnología Educativa, Especialista en Administración de la Informática Educativa. Docente de Matemáticas e Investigador, Secretaría de Educación de Soacha. Soacha, Colombia.

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Biografía del autor/a

Jorge Enrique Díaz Pinzón, Secretaría de Educación de Soacha

Ingeniero, Magister en Gestión de la Tecnología Educativa, Especialista en Administración de la Informática Educativa. Docente de Matemáticas e Investigador, Secretaría de Educación de Soacha. Soacha, Colombia.

Referencias Bibliográficas

Organización Mundial de la Salud, oms. Preguntas y respuestas sobre la enfermedad por coronavirus (covid-19) [Internet]. 2020. Disponible en: https://www.who.int/es/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/advice-for-public/q-a-coronaviruses

Ministerio de Salud y protección Social. Orientaciones para el tamizaje de viajeros procedentes de zonas con circulación del nuevo coronavirus (covid-19) [Internet]. 2020. Disponible en: https://www.minsalud.gov.co/sites/rid/Lists/BibliotecaDigital/RIDE/VS/asif04-guia-tamizaje-poblacional-puntos-entrada-coronavirus.pdf

isciii. Informe sobre la situación de covid-19 en España. 2020 [Internet]. 2020. Disponible en: https://www.isciii.es/QueHacemos/Servicios/VigilanciaSaludPublicaRENAVE/EnfermedadesTransmisibles/Paginas/InformesCOVID-19.aspx

Sanche S, Lin YT, Xu C, Romero-Severson E, Hengartner N, Ke R. Alta contagiosidad y rápida propagación del coronavirus agudo grave del síndrome respiratorio 2. Emerg Infect Dis. 2020;26(7):s.p. doi: https://doi.org/10.3201/eid2607.200282

ibm. Modelos personalizados de suavizado exponencial [Internet]. 2010. Disponible en: https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/es/SSLVMB_sub/statistics_mainhelp_ddita/spss/trends/idh_idd_exp_smooth_crit.html

Anónimo. Suavización Exponencial Doble Método de Brown Ajuste a la Tendencia. [Internet]. 2020. Disponible en: http://modelosdepronosticos.info/metodo_de_suavizacion_exponencial_doble_metodo_de_brown.html

Coutin MG. Pronósticos de mortalidad por enfermedades no transmisibles seleccionadas. Rev. Cubana Higiene Epidemiológica. 2008;46(3):1-14.

Ramos D, Bacca A. Importancia de la planeación de la demanda en una empresa del sector industrial [Internet]. 2014. Disponible en: https://core.ac.uk/download/pdf/143448212.pdf

Villareal F. Introducción a los Modelos de Pronósticos [Internet]. 2016. Disponible en: https://www.matematica.uns.edu.ar/uma2016/material/Introduccion_a_los_Modelos_de_Pronosticos.pdf

Díaz-Pinzón J.E. Simulador applet descartes: como didáctica de enseñanza de la función cuadrática. innova Research Journal. 2017;2(8):69-78. doi: https://doi.org/10.33890/innova.v2.n8.2017.256

Díaz-Pinzón JE. Aprendizaje de las matemáticas con el uso de simulación [Internet]. Sophia. 14;(1):22-30. doi: https://doi.org/10.18634/sophiaj.14v.1i.519

Hernández R, Fernández C, Baptista M. Metodología de la Investigación. México, D. F.: McGraw-Hill; 2010. 656p.

Potts C. Modelo computarizado del coronavirus: “Los asintomáticos son el gran riesgo” [Internet]. 2020. Disponible en: https://www.dw.com/es/modelo-computarizado-del-coronavirus-los-asintom%C3%A1ticos-son-el-gran-riesgo/a-52798332

Díaz-Pinzón JE. Precisión del pronóstico de la propagación del covid-19 en Colombia [Internet]. Revista Repertorio de Medicina y Cirugía. 2020;29(Núm. Supl. 1):27-33. doi: https://doi.org/10.31260/Repert-MedCir.01217372.1045

bmj. Modelos de predicción para el diagnóstico y pronóstico de la infección por covid-19: revisión sistemática y valoración crítica [Internet]. bmj. 2020;369. doi: https://doi.org/10.1136/bmj.m1328

Van Calster B, McLernon DJ, Van Smeden M, Wynants L, Steyerberg EW, Grupo temático ‘Evaluación de pruebas de diagnóstico y modelos de predicción’ de la iniciativa stratos. Calibración: el talón de Aquiles de la analítica predictiva [Internet]. bmc Med. 2019;17(230):1-7. doi: https://doi.org/10.1186/s12916-019-1466-7

Steyerberg EW. Modelos de predicción clínica: un enfoque práctico para el desarrollo, validación y actualización [Internet]. Nueva York: Springer US; 2009.

Riley RD, Ensor J, Snell KI, et al. Validación externa de modelos de predicción clínica utilizando grandes conjuntos de datos de registros de salud electrónica o metaanálisis de dpi: oportunidades y desafíos [Internet]. bmj 2016;353(i3140):s.p. doi: https://doi.org/10.1136/bmj. i3140.

Galindo-Uribarri S, Rodríguez-Meza M, Cervantes-Cota J. Las matemáticas de las epidemias: caso México 2009 y otros. ciencia ergo-sum.2014;20(3):238-246.

Navarro-Robles E, Martínez-Matsushita L, López-Molina R, Fritz-Hernández F, Flores-Aldana B, Mendoza-Pérez J. Modelo para estimación del comportamiento epidémico de la influenza A (H1N1) en México [Internet]. Revista Panamericana de Salud Pública. 2011;4:269-274. Disponible en: https://scielosp.org/article/rpsp/2012.v31n4/269-274/

Cómo citar
Díaz Pinzón, J. E. (2020). Proyección de la propagación del COVID-19 en Colombia. Revista Med, 28(1), 11-20. https://doi.org/10.18359/rmed.4702
Publicado
2020-09-11
Sección
Artículos