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, se...

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Veröffentlicht in:Revista de salud pública (Bogotá, Colombia) Colombia), 2018-06, Vol.20 (3), p.354-358
Hauptverfasser: Rodríguez Velásquez, Javier Oswaldo, Prieto Bohórquez, Signed Esperanza, Pérez Díaz, Carlos Eduardo, Pardo Oviedo, Juan Mauricio, Correa Herrera, Sandra Catalina, Mendoza, Fernán, Bravo, Juan, Morales Pertuz, Carlos, Rojas Avila, Nydia Alexandra, Flores Cardenas, Milena
Format: Artikel
Sprache:eng ; spa
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Zusammenfassung: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.
ISSN:0124-0064
2539-3596
DOI:10.15446/rsap.v20n3.42701