Asociación entre el comportamiento de la pandemia de COVID-19 y las tendencias de búsqueda en Internet en Cuba

• Carlos Enrique Salgado-Fuentes ^[3] ; Emmanuel Zayas Fundora ^[1] ; Eglis Hernández Rodríguez ^[4] ; Rolando Torrecilla-Venegas ^[2] ; Amanda Quintero-Morgado ^[3]
  1. [1] Universidad de Ciencias Médicas de la Habana

     Universidad de Ciencias Médicas de la Habana

     Cuba

     
  2. [2] Universidad de Ciencias Médicas de Sancti Spíritus

     Universidad de Ciencias Médicas de Sancti Spíritus

     Cuba

     
  3. [3] Universidad de Ciencias Médicas de Guantánamo, Hospital General Docente “Octavio de la Concepción y de la Pedraja”. Guantánamo, Cuba
  4. [4] Mount Sinai General Hospital. Guayaquil, Ecuador

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• Localización: Revista Cubana de Información en Ciencias de la Salud, ISSN-e 2307-2113, ISSN 1024-9435, Vol. 33, Nº. 1 (Publicación continua), 2022
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Association between COVID-19 pandemic behavior and Internet search trends in Cuba
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    El uso de herramientas tecnológicas ha adquirido gran popularidad globalmente en los últimos años. En este contexto se ha abordado la capacidad de Internet como fuente de información, en cuanto a la epidemiología de las enfermedades. La sociedad cubana tiene cada vez más acceso al Internet; por lo que se hace más frecuente la búsqueda de información a través de estos medios. Se realizó un estudio observacional, correlacional y retrospectivo utilizando la herramienta informática de Google Trends, con el objetivo de analizar la relación entre las búsquedas del tema COVID-19 en Internet y el comportamiento de la enfermedad en Cuba. Se utilizó la estadística descriptiva e inferencial. Se observaron coincidencias temporales entre los picos de casos diagnosticados y los días con mayores volúmenes relativos de búsquedas, con la identificación de un retraso promedio de dos días. El coeficiente de correlación de Pearson entre ambas variables fue de 0,546. Los términos más buscados en este período con relación a la pandemia fueron los concernientes a los síntomas. El tema más consultado fue el de las vacunas contra la enfermedad, con cifras muy superiores al resto. El coeficiente de correlación de Pearson entre el volumen relativo de búsquedas diario y los pacientes fallecidos fue de 0,175; lo que demuestra la existencia de una correlación débil entre ambas variables. Se concluyó que los volúmenes relativos de búsquedas diarios sobre el tema COVID-19 tiene una correlación positiva fuerte con la cantidad de casos diarios diagnosticados y puede, incluso, utilizarse en la elaboración de modelos predictivos a corto plazo.

  • English

    The use of technological tools has gained great popularity globally in recent years. In this context, the capacity of the Internet as a source of information, in terms of disease epidemiology, has been addressed. Cuban society has more and more access to the Internet; therefore, the search for information through these media is becoming more frequent. An observational, correlational and retrospective study was carried out using the Google Trends computer tool, with the objective of analyzing the relationship between the searches of the COVID-19 topic in Internet and the behavior of the disease in Cuba. Descriptive and inferential statistics were used. Temporal coincidences were observed between the peaks of diagnosed cases and the days with higher relative volumes of searches, with the identification of an average delay of two days. The Pearson correlation coefficient between both variables was 0.546. The most searched terms in this period in relation to the pandemic were those concerning symptoms. The most searched topic was vaccines against the disease, with figures much higher than the rest. The Pearson correlation coefficient between the relative volume of daily searches and deceased patients was 0.175, showing the existence of a weak correlation between the two variables. It was concluded that the relative volumes of daily COVID-19 searches have a strong positive correlation with the number of daily cases diagnosed and can even be used in short-term predictive modeling.