Precisión del pronóstico de la propagación del COVID-19 en Colombia
Introducción: el nuevo Coronavirus (COVID-19) ha sido clasificado por la Organización Mundial de la Salud como una emergencia en salud pública de importancia internacional (ESPII). Se han reconocido casos en todos los continentes. El 6 de marzo de 2020 se confirmó el primer caso en Colombia. Objetivo: presentar la precisión de un pronóstico de la dinámica de transmisión del COVID-19 en Colombia. Metodología: para desarrollar la investigación se utilizó la base de datos de las personas infectadas con el Covid-19, esta información corresponde al período 6 de marzo al 14 de abril de 2020.  Para su análisis de predicción se manejó el método modelo de Brown, utilizando el paquete estadístico SPSS v.25. Resultados: se apreció que el... Ver más
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Disponible en: https://www.isglobal.org/healthisglobal/-/custom-blog-portlet/covid-19-cinco-respuestas-de-salud-publica-diferentes-ante-la-epidemia/2877257/0 Montesinos, O. Hernández, C. Modelos matemáticos para enfermedades infecciosas [Internet]. 2020 [citado 2020 mar 26]. Recuperado de: https://www.scielosp.org/pdf/spm/2007.v49n3/218-226 Manterola, C; Santander, C; Otzen, T. Cómo valorar e interpretar un artículo sobre pronóstico. Rev Chil Cir. 2013;65(1):77-84. doi: http://dx.doi.org/10.4067/S0718-40262013000100015 IBM. Modelos personalizados de suavizado exponencial [Internet]. 2010 [citado 2020 marzo 26]. Recuperado de: https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/es/SSLVMB_sub/statistics_mainhelp_ddita/spss/trends/idh_idd_exp_smooth_crit.html Modelos de pronóstico. Suavización Exponencial Doble Método de Brown Ajuste a la Tendencia [Internet]. 2020 [citado 2020 abril 04]. Recuperado de: http://modelosdepronosticos.info/metodo_de_suavizacion_exponencial_doble_metodo_de_brown.html Coutin, M, Gisele. Pronósticos de mortalidad por enfermedades no transmisibles seleccionadas. Rev Cubana Hig Epidemiol. 2008;46(3):1-14 Ramos, D. Bacca, A. Importancia de la planeación de la demanda en una empresa del sector industrial [Internet]. 2014 [citado 2020 abril 7]. Recuperado de: https://core.ac.uk/download/pdf/143448212.pdf Villareal, F. Introducción a los Modelos de Pronósticos [Internet]. 2016 [citado 2020 abril 7]. Recuperado de: https://www.matematica.uns.edu.ar/uma2016/material/Introduccion_a_los_Modelos_de_Pronosticos.pdf Betancourt, D. F. Medición del error en pronósticos de demanda [Internet]. 2016 [citado 2020 abril 13]. Recuperado de: https://ingenioempresa.com/medicion-error-pronostico/ Navarro-Robles, E. Martínez-Matsushita, L; López-Molina, R; Fritz-Hernández, F; Flores-Aldana, B; Mendoza-Pérez, J. 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Recuperado de: https://www.who.int/es/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/advice-for-public/q-a-coronaviruses Español text/html Introducción: el nuevo Coronavirus (COVID-19) ha sido clasificado por la Organización Mundial de la Salud como una emergencia en salud pública de importancia internacional (ESPII). Se han reconocido casos en todos los continentes. El 6 de marzo de 2020 se confirmó el primer caso en Colombia. Objetivo: presentar la precisión de un pronóstico de la dinámica de transmisión del COVID-19 en Colombia. Metodología: para desarrollar la investigación se utilizó la base de datos de las personas infectadas con el Covid-19, esta información corresponde al período 6 de marzo al 14 de abril de 2020.  Para su análisis de predicción se manejó el método modelo de Brown, utilizando el paquete estadístico SPSS v.25. Resultados: se apreció que el error de pronóstico fue muy bajo y correspondió al MAPE (error porcentual medio absoluto), con un 0,03%, seguido del MAD (desviación media absoluta), con un valor de 0,95, es decir que en ambos casos la predicción obtuvieron un alto grado de confiabilidad. Conclusiones: el uso de modelación matemática se ha desarrollado en grado representativo en las últimas décadas y son de gran impulso para ilustrar escenarios eficaces de prevención y control de enfermedades infectocontagiosas. Díaz Pinzón, Jorge Enrique Covid-19 pronóstico Transmisión de enfermedad infecciosa Infección por Coronavirus : EDICIÓN ESPECIAL application/pdf Artículo de revista application/epub+zip Sociedad de Cirugía de Bogotá, Hospital de San José y Fundación Universitaria de Ciencias de la Salud https://revistas.fucsalud.edu.co/index.php/repertorio/article/view/1045 Revista Repertorio de Medicina y Cirugía text/xml Publication audio/mpeg Journal article Covid-19 Introduction: the new Coronavirus (COVID-19) has been declared by the World Health Organization as a public health emergency of international concern (PHEIC). Cases have been reported on all continents. The first case was confirmed in Colombia on March 6 2020. Objective: to present the accuracy of a forecast of the dynamics of COVID-19 in Colombia. Methodology: the database including people infected with Covid-19 was used to develop the research. This information corresponds to the period between March 6 and April 14 2020.  The Brown´s model method was used for the predictive analysis in the SPSS v.25 statistical package. Results: it was observed that the prediction error value was very low and corresponds to a mean absolute percentage error (MAPE) of 0.03%, followed by a mean absolute deviation (MAE) of 0.95, hence, in both cases the quality of prediction had a high degree of reliability. Conclusions: in the last decades, the use of mathematical models has been developed at a representative degree, providing a major impetus for illustrating effective scenarios of infectious disease prevention and control. Accuracy of COVID-19 propagation forecast in Colombia prognosis Coronavirus infection infectious disease transmission https://revistas.fucsalud.edu.co/index.php/repertorio/article/download/1045/1222 2020-04-06T00:00:00Z https://revistas.fucsalud.edu.co/index.php/repertorio/article/download/1045/1231 https://revistas.fucsalud.edu.co/index.php/repertorio/article/download/1045/1224 https://doi.org/10.31260/RepertMedCir.01217372.1045 https://revistas.fucsalud.edu.co/index.php/repertorio/article/download/1045/1220 2020-04-06 0121-7372 2462-991X 2020-04-06T00:00:00Z 10.31260/RepertMedCir.01217372.1045 https://revistas.fucsalud.edu.co/index.php/repertorio/article/download/1045/1221 |
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Introducción: el nuevo Coronavirus (COVID-19) ha sido clasificado por la Organización Mundial de la Salud como una emergencia en salud pública de importancia internacional (ESPII). Se han reconocido casos en todos los continentes. El 6 de marzo de 2020 se confirmó el primer caso en Colombia. Objetivo: presentar la precisión de un pronóstico de la dinámica de transmisión del COVID-19 en Colombia. Metodología: para desarrollar la investigación se utilizó la base de datos de las personas infectadas con el Covid-19, esta información corresponde al período 6 de marzo al 14 de abril de 2020.  Para su análisis de predicción se manejó el método modelo de Brown, utilizando el paquete estadístico SPSS v.25. Resultados: se apreció que el error de pronóstico fue muy bajo y correspondió al MAPE (error porcentual medio absoluto), con un 0,03%, seguido del MAD (desviación media absoluta), con un valor de 0,95, es decir que en ambos casos la predicción obtuvieron un alto grado de confiabilidad. Conclusiones: el uso de modelación matemática se ha desarrollado en grado representativo en las últimas décadas y son de gran impulso para ilustrar escenarios eficaces de prevención y control de enfermedades infectocontagiosas.
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Introduction: the new Coronavirus (COVID-19) has been declared by the World Health Organization as a public health emergency of international concern (PHEIC). Cases have been reported on all continents. The first case was confirmed in Colombia on March 6 2020. Objective: to present the accuracy of a forecast of the dynamics of COVID-19 in Colombia. Methodology: the database including people infected with Covid-19 was used to develop the research. This information corresponds to the period between March 6 and April 14 2020.  The Brown´s model method was used for the predictive analysis in the SPSS v.25 statistical package. Results: it was observed that the prediction error value was very low and corresponds to a mean absolute percentage error (MAPE) of 0.03%, followed by a mean absolute deviation (MAE) of 0.95, hence, in both cases the quality of prediction had a high degree of reliability. Conclusions: in the last decades, the use of mathematical models has been developed at a representative degree, providing a major impetus for illustrating effective scenarios of infectious disease prevention and control.
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