REPERT MED CIR. 2020;29(Núm. Supl.1):131-137
de Medicina y Cirugía
Vol. 29
(Núm. Supl.1)
2020
Jorge Enrique Díaz-Pinzón
a
a
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, Cundinamarca.
Introducción: el síndrome respiratorio agudo severo coronavirus 2 (SARS-CoV-2), el virus que origina la enfermedad por
coronavirus 2019 (COVID-19), se ha difundido con rapidez por todo el mundo desde que surgió en Wuhan, China a nes de
2019. Objetivo: presentar una predicción del contagio de personas y personas fallecidas por el COVID-19 a nivel mundial para
el año 2021. Metodología: el método utilizado para calcular el pronóstico fue el modelo de HOLT, procesando la información
con el paquete estadístico SPSS, versión 25.0. Resultados: de acuerdo con la proyección del COVID-19 para el año 2021 a nivel
mundial, se estimó que al nalizar el mes de enero de 2021 se proyecta un número de 96’878.746 personas contagiadas por
COVID-19 hasta llegar a nalizar el mes de diciembre con 283’662.031 contagios. Conclusión: el modelo de HOLT nos ilustra
un escenario posible de la enfermedad en cuanto a personas contagiadas y fallecidas a nivel mundial para el año 2021, lo cual
a la luz de los resultados no es nada halagador para el mundo, por lo tanto se hace necesario continuar con las medidas de
aislamiento para que se genere una estabilización de la enfermedad.
Palabras clave: COVID-19, predicción, SARS-CoV-2, pandemia.
© 2020 Fundación Universitaria de Ciencias de la Salud - FUCS.
Este es un artículo Open Access bajo la licencia CC BY-NC-ND (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).
R E S U M E N
INFORMACIÓN DEL ARTÍCULO
Historia del artículo:
Fecha recibido: noviembre 17 de 2020
Fecha aceptado: diciembre 18 de 2020
Autor para correspondencia.
Jorge Enrique Díaz Pinzón
jediazp@unal.edu.co
DOI
10.31260/RepertMedCir.01217372.1143
Predicción del COVID-19 a nivel
mundial para el año 2021
COVID-19 worldwide forecasts for the year 2021
Artículo de investigación
131
ISSN: 0121-7372 • ISSN electrónico: 2462-991X
REPERT MED CIR. 2020;29(Núm. Supl.1):131-137
ABSTRACT
Introduction: Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), the virus that causes coronavirus disease
2019 (COVID-19), has spread rapidly around the world since it emerged in Wuhan, China in late 2019. Objective: to describe
COVID-19 worldwide forecasts of infections and deaths over the year 2021. Methodology: the method used to calculate the
prediction was the Holt model. Data was analyzed with the SPSS version 25.0 statistical package. Results: according to the
COVID-19 global projection for the year 2021, there will be an estimated 96’878.746 cases by the end of January 2021 and
283’662.031 by the end of December 2021. Conclusion: the HOLT model illustrates a possible scenario of the disease in terms
of people infected and killed in year 2021, which in light of the results is not at all attering for the world, so isolation
measures need to continue in order to achieve stabilization of the disease.
Key words: COVID-19, prediction, SARS-CoV-2, pandemic
© 2020 Fundación Universitaria de Ciencias de la Salud - FUCS.
This is an open access article under the CC BY-NC-ND license (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).
El síndrome respiratorio agudo severo coronavirus (SARS-
CoV-2), el virus que origina la enfermedad por coronavirus
2019 (COVID-19), se ha dilatado rápidamente por todo el
mundo desde que surgió en Wuhan, China a nes de 2019.
1
La comprensión actual de COVID-19 procede en gran parte de
la vigilancia de enfermedades y los estudios epidemiológicos
elaborados en las primeras fases de la pandemia en China
1-3
y los países de altos ingresos de Europa
4,5
y América del
Norte.
6-8
La Organización Mundial de la Salud ha señalado
la rápida propagación de COVID-19 en todo el mundo como
una emergencia de salud pública mundial. Es bien sabido
que la propagación de la enfermedad está inuenciada por
la gente, la voluntad de adoptar conductas preventivas de
salud pública que a menudo se asocian con la percepción
pública del riesgo.
9
De acuerdo con Chung y col. citado
por Díaz
10
, no concurre una solución única para todos. Sin
embargo, algunos ejercicios frecuentes de distanciamiento
social y encierro ciertamente alcanzan aplanar la curva del
aumento de los casos conrmados y las tasas de mortalidad,
son las especicidades locales de muchos otros tipos,
como las organizaciones económicas, los paradigmas de
gobernanza y las distinciones culturales, las que establecen
el éxito de la enfermedad lidiando contra los esfuerzos.
El objetivo de este trabajo de investigación es presentar
una perspectiva del contagio de personas recuperadas y
fallecidas por el COVID-19 en Colombia para 2021; el método
utilizado para calcular el pronóstico fue el modelo ARIMA
(0,1,0), teniendo en cuenta el registro de la información
por parte del Instituto Nacional de Salud
10
, hasta el 6 de
noviembre 2020 punto de vista económico, social y de salud.
INTRODUCCIÓN
METODOLOGÍA
Según Hurtado y Toro (1998) citado por Díaz
11
, el trabajo de
investigación se realizó mediante un enfoque cuantitativo;
132
MODELO DE HOLT
Este modelo añade al de suavizamiento exponencial un
mecanismo por la tendencia que logre tener la variable
pronosticada, razón por la cual suele entenderse como
suavizamiento exponencial doble.
12-14
Contiene además de la constante de suavizamiento α, una
de tendencia, denominada δ o β, que en este texto usaremos
β. La variable pronosticada para el periodo de tiempo t, se
deduce con la ecuación siguiente
12
: (Y
t
) =L
t
+pT
t
(1), (Y
t
) =L
t
+pT
t
(1), donde d(Y
t
) = Valor pronosticado para el
periodo t L = Valor estimado para el periodo t T
t
= Valor
de la tendencia en el periodo t p = Periodos a pronosticar
en el futuro.
Ahora, el valor estimado de la variable en el periodo t
se consigue con la ecuación: L
t
=αY
t-1
+(1-α)(L
t-1
+Tt-1) (2),
siendo α la constante de suavizado, cuyo valor se ubica
entre cero y la unidad y Y
t-1
el valor de la variable en el
periodo t-1.
La tendencia T
t
en cualquier periodo se logra: T_
t
=β(L
t
-L
t-1
)+(1-β)T
t-1
(3), siendo β la segunda constante de
suavizamiento por modicación de la tendencia, cuyo valor
también se sitúa entre cero y la unidad.
De hecho, para las dos constantes se propone manejar
valores entre 0.05 y 0.50.
Los valores idóneos serán aquellos que mengüen la
sumatoria del cuadrado de los errores, siendo cada error la
diferencia entre el valor real de la variable pronosticada y su
valor pronosticado.
12
la investigación cuantitativa es aquella en la que se
almacenan y exploran datos cuantitativos sobre variables y
estudia las propiedades y fenómenos cuantitativos.
REPERT MED CIR. 2020;29(Núm. Supl.1):131-137
133
POBLACIÓN
Esta investigación se centró en la población de contagiados,
y personas fallecidas por COVID-19 a nivel mundial con la
información proveniente del tablero COVID-19 por el Centro
de Ciencia e Ingeniería de Sistemas (CSSE) de la Universidad
Figura 1. Casos diários por COVID-19 a nível mundial.
Fuente: Universidad Johns Hopkins
Johns Hopkins (JHU)
15
, en el periodo acumulado hasta el 16
de noviembre de 2020. Se utilizó el paquete estadístico SPSS
v.25, para realizar el pronóstico (guras 1 y 2).
Figura 2. Fallecidos diários por COVID-19 a nível mundial.
Fuente: Universidad Johns Hopkins
REPERT MED CIR. 2020;29(Núm. Supl.1):131-137
134
Tabla 1. Descripción del modelo ARIMA
RESULTADOS
En la tabla 1 se observa la descripción del modelo de
Holt para los datos acumulados para personas contagiadas
y fallecidas por COVID-19 a nivel mundial. El R2 coeciente
de determinación nos indica en qué medida los datos
se ajustan al modelo seleccionado, modelo de HOLT,
en este caso el R2 = 0,996, y si se convierto a porcentaje se
En la gura 2 apreciamos la tendencia de personas
fallecidas a nivel mundial por día, comenzando desde el 25-
01-2020, con 14 personas fallecidas, alcanzando su pico más
alto el 11-11-2020 con 11.624 personas fallecidas día y el 16-
11-2020 se presentó una población de fallecidos de 425.920.
El dato acumulado de fallecidos a esta fecha es de 1’318.613
ID de modelo
ID de modelo
Contagiados-Acu
Recuperados-Acu
Modelo_1
Modelo_1
HOLT
HOLT
R2
0,996
0,995
MAPE
0,272
0,173
va obtener 99.6%; esto signica que los datos se ajustan
en 99,6% al modelo seleccionado para la proyección de
personas contagiadas a nivel mundial para el año 2021, y un
R
2
= 0,995, esto signica que los datos se ajustan en 99,5%
para la proyección de personas fallecidas a nivel mundial.
Se aprecia que el error de pronóstico fue muy bajo y
correspondió al MAPE (error porcentual medio absoluto)
con un 0,27% para la predicción de personas contagiadas,
ahora, para el caso de personas fallecidas con un 0,17% es
decir que en ambos casos la predicción tiene un alto grado
de conabilidad.
Figura 3 Número de contagiados a nivel mundial por COVID-19 para el año 2021.
En la gura 3 se aprecia la proyección de personas
contagiadas a nivel mundial para el año 2021. Al nalizar
el mes de enero 2021 se proyecta un número de 96’878.746
contagiadas por COVID-19 hasta llegar a nalizar el mes de
diciembre con 283’662.031.
En la gura 4 se evidencia la proyección de personas
fallecidas a nivel mundial para el año 2021. Al nalizar el
mes de enero de 2021 se proyecta un número de 1´957.088
fallecidas por COVID-19 hasta llegar a nalizar el mes de
diciembre con 4´759.045.
En la gura 5 se observa la proyección de los 10 países
con mayor número de personas contagiadas a nivel mundial
para el año 2021.
Encabeza la lista Estados Unidos que al nalizar el año
2021, tendrá una población de contagiados de 57’470.801,
India con 46’520.017, Brasil con 30’526.103, Rusia con
10’626.630, Francia con 9’974130, España con 7’594.131,
Reino Unido con 7’147.899, Argentina con 6’823.051,
Colombia con 6’241.252, e Italia con 6’135.993.
Fuente: el autor
REPERT MED CIR. 2020;29(Núm. Supl.1):131-137
135
Fuente: el autor
Figura 4 Número de fallecidos a nivel mundial por COVID-19 para el año 2021
Fuente: el autor
Figura 5 Número de contagiados por países por COVID-19 para el año 2021.
En la gura 6 se observa la proyección de los 10 países
con mayor número de personas fallecidas a nivel mundial
para el año 2021. Encabeza la lista Estados Unidos que al
nalizar el año 2021 tendrá una población de fallecidos
de 888.654, Brasil con 598.386, India con 469.439, Reino
Unido con 187.768, Italia con 163.237, Francia con 153.752,
España con 147.140, Argentina con 127.893, Colombia con
122.822, y Rusia con 119.765.
REPERT MED CIR. 2020;29(Núm. Supl.1):131-137
136
Fuente: el autor
Figura 6 Número de personas fallecidas por países por COVID-19 para el año 2021.
CONCLUSIONES
El modelo de HOLT nos ilustra un escenario posible de la
enfermedad en cuanto a personas contagiadas y fallecidas
a nivel mundial para el año 2021, lo cual a la luz de los
resultados no es nada halagador para el mundo, por lo tanto
se hace necesario continuar con las medidas de aislamiento
para que se genere una estabilización de la enfermedad. Esta
predicción puede cambiar si todos los países a nivel mundial
son responsables seguir con las medidas de prevención de
contagio para el SARS-CoV-2.
Además, según Coutin citado por Díaz
16
la utilización de
modelos de predicción de fácil construcción comparativa
como los obtenidos con alisamientos exponenciales en este
estudio, logran resultar muy útiles para la vigilancia de
eventos de salud diversos ya que admiten a las autoridades
sanitarias el conocimiento previo que facilita en gran
medida la toma de decisiones oportunas.Se apreció que el
error de pronóstico fue muy bajo, y correspondió al MAPE
(error porcentual medio absoluto) con un 0,27%, para la
predicción de personas contagiadas. Para el caso de personas
fallecidas con un 0,17% es decir que en ambos casos la
predicción tiene un alto grado de conabilidad.
De acuerdo con la proyección del COVID-19 para el año
2021 a nivel mundial por el modelo de HOLT, se estimó que
al nalizar el mes de enero de 2021 se proyecta un número de
96’878.746 personas contagiadas por COVID-19 hasta llegar
a nalizar el mes de diciembre con 283’662.031 contagios.
También se evidenció la proyección de personas fallecidas
a nivel mundial para el año 2021. Al nalizar el mes de
enero de 2021 se proyecta un número de 1´957.088 personas
fallecidas por COVID-19 hasta llegar a nalizar el mes de
diciembre con 4´759.045 fallecimientos. La utilización
de modelación matemática ha prosperado en grado
representativo en las últimas décadas y es de gran empuje
para ilustrar escenarios capaces de prevención y control
de enfermedades infectocontagiosas, con la nalidad de
seguir haciendo un monitoreo del SARS-CoV-2 y poder
contrarrestar su velocidad de propagación a nivel mundial.
17
REFERENCIAS
1. Li Q, Guan X, Wu P, Wang X, Zhou L, Tong Y, et al. Early Transmission
Dynamics in Wuhan, China, of Novel Coronavirus-Infected Pneumonia.
N. Engl. J. Med.. 2020;382(13):1199-207. doi: 10.1056 / NEJMoa2001316
2. Zhou F, Yu T, Du R, Fan G, Liu Y, Liu Z, et al. Clinical course and risk
factors for mortality of adult inpatients with COVID-19 in Wuhan, China:
a retrospective cohort study. Lancet. 2020;395(10229):1054-62. doi:
10.1016/S0140-6736(20)30566-3
REPERT MED CIR. 2020;29(Núm. Supl.1):131-137
137
3. Homann M, Kleine-Weber H, Schroeder S, Kruger N, Herrler T, Erichsen
S, et al. SARS-CoV-2 Cell Entry Depends on ACE2 and TMPRSS2 and Is
Blocked by a Clinically Proven Protease Inhibitor. Cell. 2020;181(2):271-
80 e8. doi: https://doi.org/10.1016/j.cell.2020.02.052
4. Grasselli G, Zangrillo A, Zanella A, Antonelli M, Cabrini L, Castelli A, et
al. Baseline Characteristics and Outcomes of 1591 Patients Infected With
SARS-CoV-2 Admitted to ICUs of the Lombardy Region, Italy. Jama.
2020;323(16):1574-81. doi: 10.1001 / jama.2020.5394
5. Docherty AB, Harrison EM, Green CA, Hardwick HE, Pius R, Norman
L, et al. Features of 20 133 UK patients in hospital with covid-19 using
the ISARIC WHO Clinical Characterisation Protocol: prospective
observational cohort study. BMJ. 2020;369:m1985. doi: 10.1136/bmj.
m1985
6. Richardson S, Hirsch JS, Narasimhan M, Crawford JM, McGinn T,
Davidson KW, et al. Presenting Characteristics, Comorbidities, and
Outcomes Among 5700 Patients Hospitalized With COVID-19 in the New
York City Area. Jama. 2020;323(20):2052-9. Epub 2020/04/23.
7. Petrilli CM, Jones SA, Yang J, Rajagopalan H, O'Donnell L, Chernyak Y, et
al. Factors associated with hospital admission and critical illness among
5279 people with coronavirus disease 2019 in New York City: prospective
cohort study. BMJ. 2020;369:m1966.
8. Lewnard JA, Liu VX, Jackson ML, Schmidt MA, Jewell BL, Flores JP,
et al. Incidence, clinical outcomes, and transmission dynamics of severe
coronavirus disease 2019 in California and Washington: prospective
cohort study. BMJ. 2020;369:m1923.
9. Dryhurst S, Schneider CR, Kerr J, Freeman ALJ, Recchia G, van der Bles
AM, et al. Risk perceptions of COVID-19 around the world. Journal of
Risk Research. 2020;23(7-8):994-1006.
10. Díaz-Pinzón, J.E. (2020). Estudio de los resultados del contagio por
COVID-19 a nivel mundial. Repert Med Cir. 2020;29(Supl. Núm.
1):65-71. DOI: 10.31260/RepertMedCir.01217372.1089
11. Díaz-Pinzón, J.E. Correlación y regresión lineal de la evaluación tiempo
y puntaje con recurso interactivo ash. INNOVA Research Journal.
2017;2(10):1-8. doi: https://doi.org/10.33890/innova.v2.n10.2017
12.Betancourt D. La tendencia en el suavizamiento exponencial doble
o modelo de Holt [Internet]. Ingenio Empresa; 2020 [cited 2020
noviembre 13]; Available from: https://ingenioempresa.com/
suavizacion-exponencial-doble/.
13. Izar JM. Método de Holt [Internet]. ResearchGate; 2019 [cited
2020 noviembre 3]; Available from: https://www.researchgate.net/
publication/331844153_Metodo_de_Holt.
14. Camacho A. Método Holt [Internet]. slideshare; 2011 [cited 2020
noviembre 16]; Available from: https://es.slideshare.net/adzarael/
mtodo-holt.
15. Universidad Johns Hopkins. COVID-19 Dashboard by the
Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns
Hopkins University (JHU) [Internet]. Universidad Johns
Hopkins; 2020 [cited 2020 noviembre 16]; Available from:
https://www.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/
bda7594740fd40299423467b48e9ecf6.
16. Díaz-Pinzón JE. Uso de modelo predictivo para la dinámica de
transmisión del COVID-19 en Colombia. Repert Med Cir. 2020;29(Núm.
Supl.1):34-44. doi: 10.31260/RepertMedCir.01217372.1056
17. Díaz-Pinzón JE. Proyección de la propagación del COVID-19
en Colombia. Rev. Med. 2020;28(1):11-20. doi: 10.18359/
rmed.4702
