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Perspectiva del COVID-19 en Colombia para el año 2021

A perspective on the spread of Covid-19 in Colombia by 2021




Sección
Artículos de investigación

Cómo citar
Díaz Pinzón, J. E. (2020). Perspectiva del COVID-19 en Colombia para el año 2021. Revista Repertorio De Medicina Y Cirugía, 128-133. https://doi.org/10.31260/RepertMedCir.01217372.1136

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Jorge Enrique Díaz Pinzón

    Jorge Enrique Díaz Pinzón,

    Ingeniero. Magister en Gestión de la Tecnología Educativa, Especialista en Administración de la Informática Educativa. Docente de matemáticas e Investigador.


    Introducción: el síndrome respiratorio agudo severo coronavirus 2 (SARS-CoV-2) se ha dispersado velozmente por todo el mundo, incluida la importancia relativa de varias vías de transmisión, el papel de las infecciones asintomáticas y presintomáticas y la susceptibilidad y transmisibilidad de grupos de edad específicos. Objetivo: presentar una perspectiva del contagio de personas recuperadas y fallecidas por el COVID-19 en Colombia para 2021. Metodología: el método utilizado para calcular el pronóstico fue el modelo ARIMA (0,1,0). Resultados: se estimó que para finalizar el mes de diciembre 2021, se tendrá un número de 4’973.547 personas contagiadas, 4’784.987 personas recuperadas, y 110.159 personas fallecidas. Conclusión: la utilización de   modelación   matemática   ha   progresado en grado representativo en las últimas décadas es de gran impulso para ilustrar escenarios eficaces de prevención y control de enfermedades infectocontagiosas, esto con la finalidad de seguir monitoreando el SARS-CoV-2, y poder controlar su velocidad de propagación en Colombia.


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    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):1199-1207. Doi: 10.1056/NEJMoa2001316
    2. Lee CE, Wada N, Grabowski KM, Gurley E, Lessler J. The engines of SARS-CoV-2 spread. Doi: 10.1126/science.abd8755
    3. ISCIII. Informe sobre la situación de COVID-19 en España. 2020 [Internet]. 2020 [citado 2020 noviembre 03]. Recuperado de: https://www.isciii.es/QueHacemos/Servicios/VigilanciaSaludPublicaRENAVE/EnfermedadesTransmisibles/Paginas/InformesCOVID-19.aspx
    4. Díaz Pinzón, JE. Precisión del pronóstico de la propagación del COVID-19 en Colombia. Repert. Med. Cir. 2020;29(Supl.1):27-33. Doi: 10.31260/RepertMedCir.01217372.1045
    5. Manterola, C; Santander, C; Otzen, T. Cómo valorar e interpretar un artículo sobre pronóstico. Rev Chil Cir. 2013;65(1):77-84. Doi: 10.4067/S0718-40262013000100015
    6. Singh RK, Rani M, Bhagavathula AS, Sah R, Rodriguez-Morales AJ, Kalita H, et al. Prediction of the COVID-19 pandemic for the top 15 affected countries: Advanced Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model. JMIR Public Health Surveill. 2020;6(2):e19115. Doi: 10.2196/19115
    7. Kucharski AJ, Russell TW, Diamond C, Liu Y, Edmunds J, Funk S, et al. Early dynamics of transmission and control of COVID-19: a mathematical modelling study. 2020;20(5):553-558. Doi: 10.1016/S1473-3099(20)30144-4
    8. Liu Y, Gayle A, Wilder-Smith A, Rocklöv J. The reproductive number of COVID-19 is higher compared to SARS coronavirus. J Travel Med. 2020;27(2):taaa021. Doi: 10.1093/jtm/taaa021
    9. Pirouz B, Shaffiee Haghshenas S, Piro P. Investigating a Serious Challenge in the Sustainable Development Process: Analysis of Confirmed cases of COVID-19 (New Type of Coronavirus) Through a Binary Classification Using Artificial Intelligence and Regression Analysis. Sustainability. 2020;12(6): 2427. Doi: 10.3390/su12062427
    10. Instituto Nacional de Salud. Coronavirus (COVID-2019) en Colombia [Internet]. Bogotá: Instituto Nacional de Salud; 2020. [citado 2020 noviembre 7]; Recuperado de: https://www.ins.gov.co/Noticias/Paginas/Coronavirus.aspx.
    11. Díaz-Pinzón JE. Simulador Applet Descartes: como didáctica de enseñanza de la función cuadrática. INNOVA Research Jornal. 2017;2(8):69-78. Doi: 10.33890/innova.v2.n8.2017.256
    12. De la fuente S. Modelo ARIMA (p, d, q) [Internet]. 2020 [citado 2020 noviembre 7]; Disponible en: http://www.estadistica.net/ECONOMETRIA/SERIES-TEMPORALES/modelo-arima.pdf
    13. Calvo D. Análisis de series temporales en R. ARIMA. 2018 [Internet]. [citado 2020 noviembre 7]; Disponible en: https://www.diegocalvo.es/analisis-de-series-temporales-en-r-arima/
    14. Maté, C. Modelos ARIMA. 2012 [Internet]. [citado 2020 noviembre 7]; Recuperado de: https://es2.slideshare.net/juan_churqui/modelo-arima-14236175?from_action=save
    15. Quintero Rivera JJ. El Efecto del COVID-19 en la Economía y la Educación: Estrategias para la Educación Virtual de Colombia. Revista Scientific. 2020;5(17):280-291. Doi: 10.29394/Scientific.issn.2542-2987.2020.5.17.15.280-291
    16. Díaz-Pinzón JE. Formación de Docentes en el Uso y Apropiación de las TIC. Innova Research Journal. 2017;2(9): 18-25. Doi: 10.33890/innova.v2.n9.2017.257
    17. Díaz-Pinzón JE. Precisión del pronóstico de la propagación del COVID-19 en Colombia. Repert Med Cir. 2020;29(Núm. Supl.1):27-33. Doi: 10.31260/RepertMedCir.01217372.1045
    18. 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
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