¿Cuál es la curva que mejor explica el crecimiento de los casos confirmados de COVID-19 en Chile?
DOI:
https://doi.org/10.1590/1518-8345.4493.3346Palabras clave:
COVID-19, Coronavirus, 2019-nCoV, Infecciones por Coronavirus, Pandemias, EpidemiologíaResumen
Objetivo explorar el mejor tipo de curva o modelo de tendencia que podría explicar el comportamiento epidemiológico del contagio por COVID-19 y derivar las posibles causas que contribuyan a explicar el modelo correspondiente y las implicaciones sanitarias que se pueden inferir. Método los datos fueron recogidos desde los informes COVID-19 del Departamento de Epidemiología, Ministerio de Salud, Chile. Los datos fueron sometidos a estudios de ajustes de curva en cuatro modelos diferentes: cuadrático, exponencial, exponencial suavizado simple y exponencial suavizado doble. El nivel de significación empleado fue de α≤0,05. Resultados la curva que más se ajusta a la evolución de los casos confirmados acumulados del COVID-19 en Chile es la curva doble exponencial suave. Conclusión el número de contagiados seguirá en aumento. Chile debe permanecer atento y ajustar las estrategias en torno a las medidas de prevención y control. El comportamiento poblacional juega un rol fundamental. Sugerimos no relajar las restricciones y seguir mejorando la vigilancia epidemiológica. Se deben hacer preparativos de emergencia y sumar más elementos de resorte al actual soporte sanitario. Esta predicción es tentativa y depende de que se mantengan todas las variables intervinientes constantes. Cualquier alteración modificará la predicción.
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