Predicción espacio-temporal probabilista de la epidemia de dengue total y grave en Colombia

Objetivo Establecer una nueva metodología predictiva de la proporción de dengue grave respecto al total anual de infectados de dengue por departamento con base en la teoría de la probabilidad. Métodos Con base en los datos anuales de número de infectados por departamentos en el periodo 2005 -2010, s...

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Autores:
Rodríguez-Velásquez, Javier O.
Prieto-Bohórquez, Signed E.
Pérez-Díaz, Carlos Eduardo
Pardo-Oviedo, Juan Mauricio
Correa-Herrera, Sandra C.
Mendoza-Beltrán, Fernán del Cristo
Bravo-Ojeda, Juan Sebastián
Morales-Pertuz, Carlos A.
Rojas-Ávila, Nydia A.
Flórez-Cárdenas, Milena
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2018
Institución:
Universidad El Bosque
Repositorio:
Repositorio U. El Bosque
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unbosque.edu.co:20.500.12495/1846
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12495/1846
https://doi.org/10.15446/rsap.v20n3.42701
Palabra clave:
Probabilidad
Epidemias
Dengue
Dengue grave
Estadística como asunto
Brotes de enfermedades
Infecciones por flavivirus
Probabililty
Epidemics
Dengue
Severe Dengue
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description Objetivo Establecer una nueva metodología predictiva de la proporción de dengue grave respecto al total anual de infectados de dengue por departamento con base en la teoría de la probabilidad. Métodos Con base en los datos anuales de número de infectados por departamentos en el periodo 2005 -2010, se calculó la proporción entre casos de dengue grave respecto al total para cada año, y se construyeron espacios de probabilidad que evalúan estos eventos en rangos de 0,5 y 0,3. Se determinaron conjuntos de rangos y se calculó probabilidad, desviación media cuadrática y la diferencia entre ellas. Se realizó una predicción del rango de infectados para el 2011 con el promedio aritmético de los valores de los últimos dos años. Resultados Se predijo correctamente el rango en el que se encuentra incluida la proporción de número de infectados de dengue grave sobre el total en cada departamento con una efectividad del 93,3% para el rango de 0,5 y de 86,7% para el de 0,3. Conclusión Se evidenció una autoorganización matemática espacio temporal en la proporción de dengue grave respecto al total que permite establecer predicciones de utilidad para la toma de decisiones de salud pública.
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Métodos Con base en los datos anuales de número de infectados por departamentos en el periodo 2005 -2010, se calculó la proporción entre casos de dengue grave respecto al total para cada año, y se construyeron espacios de probabilidad que evalúan estos eventos en rangos de 0,5 y 0,3. Se determinaron conjuntos de rangos y se calculó probabilidad, desviación media cuadrática y la diferencia entre ellas. Se realizó una predicción del rango de infectados para el 2011 con el promedio aritmético de los valores de los últimos dos años. Resultados Se predijo correctamente el rango en el que se encuentra incluida la proporción de número de infectados de dengue grave sobre el total en cada departamento con una efectividad del 93,3% para el rango de 0,5 y de 86,7% para el de 0,3. Conclusión Se evidenció una autoorganización matemática espacio temporal en la proporción de dengue grave respecto al total que permite establecer predicciones de utilidad para la toma de decisiones de salud pública.Objective To establish a new predictive methodology to determine the proportion of severe dengue with respect to the annual total of dengue infections per department based on the probability theory. Materials and Methods Based on annual data on the number of infected persons by department in the period 2005-2010, the proportion of cases of severe dengue was calculated with respect to the total for each year. Probability spaces were constructed to evaluate these events in the ranges 0.5 and 0.3. Sets of ranges were determined and probability, mean square deviation and the difference between them were estimated. A prediction of the range of infected people for 2011 was made using the arithmetic average of the values of the last two years. Results The range in which the proportion of the number of people infected with severe dengue is included with respect to the total amount in each department was correctly predicted, with an effectiveness of 93.3% for the 0.5 range and 86.7% for the 0.3 range. Conclusion A mathematical spatial-temporal self-organization was found in the proportion of severe dengue with respect to the total, which allows establishing useful predictions for decision-making in public health.application/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaRevista de Salud PúblicaRev. salud pública, Volumen 20, Número 3, p. 354-358, 2018. ISSN electrónico 2539-3596. ISSN impreso 0124-0064.https://revistas.unal.edu.co/index.php/revsaludpublica/article/view/42701/68581Attribution 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Acceso abiertohttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2992018http://purl.org/coar/access_right/c_abf2ProbabilidadEpidemiasDengueDengue graveEstadística como asuntoBrotes de enfermedadesInfecciones por flavivirusProbabililtyEpidemicsDengueSevere DenguePredicción espacio-temporal probabilista de la epidemia de dengue total y grave en ColombiaProbabilistic spatial-temporal prediction of total and severe epidemic of dengue in Colombiaarticleartículohttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/resource_type/c_6501ORIGINALRodríguez-Velásquez J.O., Prieto-Bohórquez S.E., Pérez-Díaz C.E., Pardo-Oviedo J.M., Correa-Herrera S.C._2018.pdfRodríguez-Velásquez J.O., Prieto-Bohórquez S.E., Pérez-Díaz C.E., Pardo-Oviedo J.M., Correa-Herrera S.C._2018.pdfapplication/pdf393077https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/868230e1-5331-43b8-b2e0-abc011bf9ac8/downloada021e4c448bf9eedd4809ae32b1db603MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8908https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/92c99dd9-f05c-4049-849c-70bd8e85f6aa/download0175ea4a2d4caec4bbcc37e300941108MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/f3e16627-c48c-4491-badb-f0c49cbdf859/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53THUMBNAILRodríguez-Velásquez J.O., Prieto-Bohórquez S.E., Pérez-Díaz C.E., Pardo-Oviedo J.M., Correa-Herrera S.C._2018.pdf.jpgRodríguez-Velásquez J.O., Prieto-Bohórquez S.E., Pérez-Díaz C.E., Pardo-Oviedo J.M., Correa-Herrera S.C._2018.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg9033https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/b28c1cd1-b2e0-4e15-88c0-05c0e0505ae1/download731d7838c98d19bac5973de8421dd8e9MD54TEXTRodríguez-Velásquez J.O., Prieto-Bohórquez S.E., Pérez-Díaz C.E., Pardo-Oviedo J.M., Correa-Herrera S.C._2018.pdf.txtRodríguez-Velásquez J.O., Prieto-Bohórquez S.E., Pérez-Díaz C.E., Pardo-Oviedo J.M., Correa-Herrera S.C._2018.pdf.txtExtracted texttext/plain30693https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/841052c3-f886-4c98-a641-22134feaf71d/download8c0aaca079af0f3dd1cd2b75b954965cMD5520.500.12495/1846oai:repositorio.unbosque.edu.co:20.500.12495/18462024-02-07 02:55:24.325http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Attribution 4.0 Internationalopen.accesshttps://repositorio.unbosque.edu.coRepositorio Institucional Universidad El Bosquebibliotecas@biteca.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