Uso de modelo predictivo para la dinámica de transmisión del COVID-19 en Colombia

Use of predictive modeling for estimating Covid-19 transmission dynamics in Colombia

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Jorge Enrique Díaz Pinzón

Resumen

Introducción: los coronavirus son una amplia familia de virus que logran causar enfermedades tanto en animales como en humanos. En 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. Objetivo: presentar un pronóstico con el uso del modelo lineal de Brown de la dinámica de transmisión del COVID- 19 en Colombia. Materiales y métodos: para desarrollar la investigación se utilizó la base de datos de las personas infectadas con el COVID-19, la información de los datos corresponde al período 6 de marzo 2020 al 10 de mayo de 2020.  Para su análisis de predicción se manejó el método de predicción modelo de BROWN, utilizando el paquete estadístico SPSS v.25. Resultados: se determinó por análisis de predicción que el número total de infectados por el COVID-19 en Colombia a 31 de agosto de 2020 estarán alrededor de 69848, de esta población 41110 corresponde a hombres y 28738 a mujeres Conclusiones: se evidenció una alta población de casos confirmados por  coronavirus en Colombia a 31 de agosto de 2020; esto pone en alerta la red pública hospitalaria del país, además que obliga a las personas y comunidades a mantenerse en cuarentena por la emergencia sanitaria. 

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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, Cundinamarca, Colombia.

orcid.org/0000-0002-8870-7769

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