Proyección del tiempo para alcanzar la inmunidad de rebaño para COVID-19 en Bogotá

Tiime projection to reach herd immunity for COVID-19 in Bogotá

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Jorge Enrique Díaz Pinzón

Resumen

Introducción: El 17 de febrero de 2021 comenzó el proceso de inmunización en el país basados en el Plan Nacional de Vacunación estructurado por el Gobierno Nacional, el cual establece dos fases y cinco etapas. Las vacunas que se aplicarán en Colombia son: Pfizer, AstraZeneca, Janssen, Moderna y Sinovac. Objetivo: calcular el tiempo para alcanzar la inmunidad de rebaño para COVID-19 en Bogotá. Metodología. La información de vacunación diarios se obtuvo de la Secretaría Distrital de Salud. Se tomó el período completo (21 de febrero de 2021 al 11 de julio de 2021) correspondiente a 140 días del inicio de la vacunación en Bogotá. Resultados:  se determinó que, para el 6 de diciembre del año 2021, se logrará obtener la inmunidad de rebaño, para esta fecha se habrán aplicado 11’041.306 dosis para inmunizar a la población en Bogotá. Conclusión: De esta investigación se infiere el significativo papel que adquieren los modelos matemáticos a la hora de simular los procesos de vacunación y, de esta manera, se esbozan a futuro vías de investigación en la modelización matemática para lograr la inmunidad de rebaño para cualquier proceso infeccioso.


Palabras clave: SARS-CoV-2, vacunas, inmunidad, modelos matemáticos.

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Detalles del artículo

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.

https://matematicasjorgediaz.webnode.com.co/

Referencias

Organización Mundial de la Salud. Cronología de la respuesta de la OMS a la COVID-19 [Internet]. 2020 [citado 2021 abril 10]; Disponible en: https://www.who.int/es/news-room/detail/29- 06-2020-covidtimeline

Organización Mundial de la Salud. Coronavirus disease (COVID-19) [Internet]. 2021 [citado 2021 abril 10]. Disponible en: https://covid19.who.int/ Salasituacion PBA

Silva A, Aguirre M, Ballejo C, Marro M, Gamarnik A, Vargas G, et al. Seroprevalencia de Infección por SARS-COV-2 en PS de la Región Sanitaria VIII, Provincia de Buenos Aires, Argentina. Rev Argent Salud Pública. 2020;12(Suplemento Covid-19):1-9.

Creech CB, Walker SC, Samuels RJ. SARS-CoV-2 vaccines. JAMA. 2021;325(13):1318-1320. doi: 10.1001/jama.2021.3199

Boland B. ¿Qué es la inmunidad de rebaño? [Internet]. Banner Health; 2020 [citado abril 10 de 2021]. Disponible en: https://www.bannerhealthcom/es/healthcareblog/teach-me/what-is-herd-immunity

Cochrane Iberoamérica. Inmunidad de grupo (inmunidad de rebaño) y COVID-19 [Internet]. Colombia: DANE; 2020 [citado 2021 abril 10]; Disponible en: https://es.cochrane.org/es/inmunidad-degrupo-inmunidad-de-reba%C3%B1o-y-covid-19

Gómez-Lucía E, Ruiz-Santa-Quiteria J. ¿Qué es la inmunidad de rebaño y por qué Reino Unido creía que podía funcionar? [Internet]. Unidad de Cultura Científica y de Divulgación - Universidad Complutense de Madrid; 2020 [citado abril 10 de 2021]. Disponible en: https://www.ucm.es/otri/noticias-quees-la-inmunidad-de-rebano-y-por-que-reino-unido-cree-que-puede-funcionar

Ministerio de Salud y Protección Social. Vacunación contra el COVID-19 [Internet]. Ministerio de Salud y Protección Social; 2021 [citado abril 19 de 2021]; Disponible en: https://www.minsalud.gov. co/salud/publica/Vacunacion/Paginas/Vacunacion-covid-19.aspx

Secretaría Distrital de Salud. Vacunación contra el COVID-19 [Internet]. 2021 [citado abril 19 de 2021]; Disponible en: http:// www.saludcapital.gov.co/Paginas2/Inicio.aspx 10. De la fuente S. Modelo ARIMA (p, d, q). Madrid: Universidad Autónoma de Madrid; 2020. p. 53. 11. Calvo D. Análisis de series temporales en R. ARIMA [Internet]. 2018 [citado 2020 noviembre 7]; Disponible en: https://www. diegocalvo.es/analisis-de-series-temporales-en-r-arima/

De la fuente S. Modelo ARIMA (p, d, q). Madrid: Universidad Autónoma de Madrid; 2020. p. 53.

Calvo D. Análisis de series temporales en R. ARIMA [Internet]. 2018 [citado 2020 noviembre 7]; Disponible en: https://www.diegocalvo.es/analisis-de-series-temporales-en-r-arima/

Maté C. Modelos ARIMA [Internet]. 2012 [citado 2020 noviembre 7]; Disponible en: https://es2.slideshare.net/juan_churqui/ modelo-arima-14236175?from_action=save

Villareal, F. Introducción a los Modelos de Pronósticos [Internet]. 2016 [citado abril 19 de 2021]; Disponible en: https://www.matematica.uns.edu.ar/uma2016/material/Introduccion_a_los_ Modelos_de_Pronosticos.pdf

Díaz Pinzón JE. Medidas de frecuencia por COVID-19 en Bogotá DC. Repert Med Cir. 2020;29(Núm. Supl.1):94-98. https://doi. org/10.31260/RepertMedCir.01217372.1110

Díaz Pinzón JE. Estimación de las tasas de mortalidad y letalidad por COVID-19 en Colombia. Repert Med Cir. 2020;29(Núm. Supl.1):89- 93. https://doi.org/10.31260/RepertMedCir.01217372.1103

Díaz Pinzón JE. Análisis de los resultados del contagio del COVID-19 respecto a su distribución geográfica en Colombia. Repert Med Cir. 2020;29(Núm. Supl.1):60-64. https://doi.org/10.31260/ RepertMedCir.01217372.1082

Luzuriaga J, Mársico F, García E, González V, Kreplak N, Pífano M, González S. Impacto de la aplicación de vacunas contra COVID-19 sobre la incidencia de nuevas infecciones por SARSCOV-2 en PS de la Provincia de Buenos Aires. [Internet]. Scielo; 2021 [citado 18 abr 2021]. Disponible en https://doi.org/10.1590/ SciELOPreprints.2068

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