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Ciencia & Tecnología

Método estadístico proyectaría alertas tempranas de COVID-19

Por medio de estadística espacio-temporal, un área relativamente nueva que involucra la georreferenciación, se ubica el lugar donde ocurrió el evento y se explica la interacción entre casos cercanos, los que se comportan de manera aleatoria o los que se inhiben mutuamente.

Medellín, 03 de noviembre de 2020Agencia de Noticias UN-

Ubicación de 38.617 casos positivos de COVID-19 en Cali (marzo 15 a septiembre 30 de 2020). Los más oscuros son los eventos más antiguos y los más claros, los más recientes. Fotos y gráficos: Francisco J. Rodríguez.

El estudio estadístico describe el comportamiento espacial y temporal de la pandemia por COVID-19 en Cali. Foto: Concejo de Cali.

Otra representación de la ubicación de los 38.617 casos positivos de COVID-19 en Cali (marzo 15 a septiembre 30 de 2020).

Profesor Peter Diggle, de Lancaster University, U.K., director del Centre for Health Informatics, Computing, and Statistics (Chicas). Foto tomada de: www.lancaster.ac.uk/staff/diggle/

Estimaciones basadas en densidades focales (Kernel) espaciales (izquierda) y temporales (derecha), de las funciones de intensidad normalizadas para datos de COVID-19 en Cali.

Dicha metodología puede ser una herramienta para la vigilancia y el control de nuevos brotes de la enfermedad en las ciudades o el país, pues permite determinar lugares y momentos con alta probabilidad de contagio.

Así lo explica el doctor en Estadística Francisco J. Rodríguez-Cortés, profesor de la Escuela de Estadística de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Medellín, quien presentó el estudio sobre el comportamiento espacial y temporal de la epidemia en Cali, en la conferencia del Día Mundial de la Estadística (Estadística y COVID-19) por invitación de la Sociedad Colombiana de Estadística.

Con este estudio, denominado “Análisis de la COVID-19” se espera generar un sistema de predicción y alerta temprana para el monitoreo de la enfermedad.

El trabajo, adelantado con el Grupo de Estadística Espacial de la UNAL Sede Bogotá, la Pontificia Universidad Javeriana de Cali y la Cooperación Internacional de la Universidad de Jaume I (Castellón de la Plana, España), se realizó con los datos y la información suministrada por la Secretaría de Salud de Cali.

“Nos acostumbraron a los datos mapeados en los reportes de la enfermedad COVID-19: por ejemplo en publicaciones del Ministerio de Salud, se muestran datos en áreas específicas en un tiempo determinado”, señaló el profesor Rodríguez.

“Pero cuando hablamos de estadística espacio-temporal, consideramos que los fenómenos no son estáticos sino que evolucionan en el tiempo; por lo tanto, es importante considerar el espacio y el tiempo cuando se estudia la variación de nuestro fenómeno”, agregó el investigador.

El profesor Rodríguez-Cortés describió el comportamiento espacial y temporal de la pandemia en Cali en un mapa con una submuestra de los más de 39.000 casos positivos de COVID-19 presentados en esa ciudad entre el 15 de marzo y el 30 de septiembre de este año. En escala de colores, los más oscuros son los eventos más antiguos y los más claros los más recientes (ver gráficos).

“El valor agregado de la técnica es analizar el conjunto de casos reportados y su evolución en el tiempo por semanas epidemiológicas, sin necesidad de agregar los datos como lo hacen la mayoría de los modelos, como por ejemplo los presentados por la Organización Mundial de la Salud (OMS), el Ministerio de Salud o las Secretarías de Salud de los entes territoriales (departamentos, municipios y distritos)”, señaló el doctor Rodríguez-Cortés.

“Los datos salvan vidas”, una frase del reconocido científico inglés Peter Diggle, fue mostrada por el académico de la UNAL en su disertación, haciendo alusión a cómo el seguimiento estadístico permite tomar decisiones vitales en la gestión de enfermedades.

El hecho de que todo evento tiene un lugar de ocurrencia, ayudó a generar técnicas que estudien estos nuevos tipos de datos. Por ello se buscan modelos que permitan simular y predecir lugares y momentos de mayor contagio, lo cual representa una herramienta muy importante para tomar decisiones de políticas públicas en la gestión de la pandemia.

“La pandemia es un acelerador de la búsqueda de métodos teóricos y computacionales para tomar decisiones anticipadamente y que se pueden extender al contexto de otras enfermedades”, señaló el investigador.

“Desde el Grupo de Estadística Espacial estamos abiertos a colaboraciones con otros investigadores estadísticos, epidemiólogos o médicos; la estadística es un área transversal e interdisciplinaria, por lo tanto siempre estamos abiertos a colaborar con otros grupos de investigación para buscar soluciones u ofrecer alternativas para el manejo público de la pandemia en las ciudades y en el país”, concluyó el experto.

(Por: fin/OLML/MLA/LOF
)
N.° 169

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