Modelaje de los componentes de tendencia y estacional del SARS-COV2 en la República Bolivariana de Venezuela

Autores/as

Palabras clave:

SARS-CoV-2; estacionalidad; tendencia; estacional; serie de tiempo; Covid-19

Resumen

A más de cuatro meses de la pandemia que azota al planeta, existe la urgente necesidad de proyectar cómo la transmisión del nuevo SARS-CoV-2 se desarrollará en los meses venideros. En el interés de modelar el comportamiento del SARS-CoV-2 en la República Bolivariana de Venezuela, desde el Observatorio Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación (ONCTI), realizamos análisis estadísticos a objeto de pronosticar con base en los valores de las series de tiempo de contagios de la Covid-19 de procedencia comunitaria, la Estimación Promedio de Contagios Comunitarios. Dichos análisis han permitido evidenciar que la inédita dinámica de propagación de esta pandemia dependerá de la estacionalidad, la duración en encontrarse una vacuna de inmunidad y de los otros factores como, por ejemplo, la erradicación de procedencia de los contagios de orígenes transnacionales o importados. De allí que, utilizando datos que reflejan el comportamiento del SARS-CoV-2 durante los primeros 120 días de pandemia en la República Bolivariana de Venezuela, medimos cómo estos factores afectan la transmisión comunitaria. Para ello construimos un modelo matemático que permitió observar el comportamiento de la transmisión de SARS-CoV-2; y proyectamos qué tan recurrentes serán los brotes de SARS-CoV-2 durante las próximas 3 semanas, los cuales probablemente ocurrirán después del brote de la ola pandémica inicial.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

George E. P. Box Gwilym M. Jenkins Gregory C. Reinsel, (2018).Time Series Analysis Forecasting and control Fourth Edition Wiley A John Wiley & Sons, INC., Publication.

Kissler S, Tedijanto C,Goldstein E,Grad Y, Lipsitch M. (2020). Projecting the transmission dynamics of Covid19 through the postpandemic period. Science.

Lauer S, Grantz K, Bi Q, Jones F, Zheng Q, Meredith H, Azman A, Reich N, . Lessler J, (2020): The incubation period of 2019-nCoV from publicly reported confirmed cases: estimation and application. medRxiv.

Neher, R. ; Dyrdak R. ; Druelle, V. ; Hodcroft, E. ; Albert, J. (2020): Impact of seasonal forcing on a potential SARS-CoV-2 pandemic. medRxiv.

Wallinga, J. ; Lipsitch, M. (2007). How generation intervals shape the relationship between growth rates and reproductive numbers. Proc. R. Soc. B Biol. Sci. 274, 599–604

Observatorio Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación, ONCTI. (2020). Recuperado el 19 -07-2020 en:

http://www.oncti.gob.ve/INDICADORES.htm l

Descargas

Publicado

05-05-2023

Cómo citar

Zavarce Castillo, C., & Zavarce Castillo, F. (2023). Modelaje de los componentes de tendencia y estacional del SARS-COV2 en la República Bolivariana de Venezuela. Observador Del Conocimiento, 5(3), 46–56. Recuperado a partir de https://revistaoc.oncti.gob.ve/index.php/odc/article/view/158