México
Una de las principales razones del esparcimiento del COVID-19 es que muchas de las personas infectadas son asintomáticas. Así entonces, al continuar con su vida diaria estas personas contagiadas son susceptibles a contagiar el virus a otras personas sin siquiera imaginarlo. Actualmente el diagnostico de COVID-19 se lleva a cabo usando técnicas de PCR en tiempo real. Sin embargo, la disponibilidad de dichas pruebas puede ser limitada en algunos países o ciudades. En este sentido determinar un criterio que permita definir a cuáles casos sospechosos deben de ser aplicada la prueba resulta un reto importante. En este artículo se presenta un método que permite evaluar el riesgo de exposición de una persona al COVID-19 que está basado en el uso de los datos locación. El método propuesto puede ser rápida y fácilmente implementada utilizando herramientas de código abierto existentes actualmente. El método propuesto fue probado utilizando datos de cuatro personas simulando a uno de ellos como portador del virus. Los resultados muestran la factibilidad del método propuesto para evaluar el riesgo de exposición. Además, los datos que se obtienen pueden ser potencialmente utilizados para un mejor entendimiento de los patrones de dispersión del virus.
One of the main reasons for the widespread dissemination of COVID-19 is that many infected people are asymptomatic. Consequently, they likely spread the virus to other people as they continue their everyday life. This emphasizes the importance for targeting high-risk groups for the diagnosis of COVID-19 (with real-time PCR techniques). However, the availability of the necessary technology and resources may be limited in certain towns, cities or countries. Thus, the challenge is to determine a criterion in order to prioritize the suspected cases most in need of testing. The aim of the present study was to develop a method for evaluating the risk of exposure to COVID-19 infection based on geolocation data. The risk is expressed as a score that will be instrumental in optimally applying the COVID-19 test to suspected cases representing the highest probability of exposure. It can be easily and quickly implemented with easily accessible open source tools. A simulation was herein conducted with data from four people, assigning infection to one of them. The results show the feasibility of assessing the risk of exposure with the new methodology. Additionally, the data obtained might provide insights into the sometimes complicated patterns of virus propagation.
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