Pronostico de la covid-19 por medio de la metodología de regresión objetiva regresiva en Villa Clara y Cuba

• Oses-Rodríguez, Ricardo ^[2] ; Osés-Llanes, Claudia ^[3] ; Fimia-Duarte, Rigoberto ^[4] ; González-Meneses, Alfredo ^[5] ; Iannacone, José ^[1]
  1. [1] Universidad Nacional Federico Villarreal

     Universidad Nacional Federico Villarreal

     Perú

     
  2. [2] Centro Meteorológico Provincial de Villa Clara, Cuba.
  3. [3] Departamento de Enfermedades Transmisibles, Unidad Municipal de Higiene y Epidemiología de Santa Clara, Villa Clara, Cuba.
  4. [4] Facultad de Tecnología de la Salud y Enfermería (FTSE). Universidad de Ciencias Médicas de Villa Clara (UCM-VC), Cuba.
  5. [5] Empresa Construtora de la Industria Eléctrica de Villa Clara (ECIE)

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• Localización: The Biologist, ISSN-e 1994-9073, ISSN 1816-0719, Vol. 18, Nº. 2, 2020 (Ejemplar dedicado a: The Biologist (Lima)), págs. 171-184
• Idioma: español
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• Resumen

  • La pandemia del COVID-19 que afecta al planeta tierra ha tenido un desarrollo peculiar en Cuba. El objetivo de la investigación consistió en modelar mediante la metodología de la Regresión Objetiva Regresiva (ROR) un conjunto de parámetros (casos confirmados, graves, críticos y fallecidos) inherentes a la pandemia SARS CoV-2 (COVID-19), en lo que va del año 2020 en Cuba. Los parámetros analizados fueron: casos fallecidos, los graves y los críticos, así como los casos confirmados del municipio Santa Clara, provincia Villa Clara, Cuba. Se obtuvieron modelos matemáticos mediante la metodología ROR que explican el comportamiento de los mismos, dependiendo estos de 6, 4,10 y 14 días de antelación en dependencia de la variable a estudiar, lo cual posibilitó realizar pronósticos a largo plazo, permitiendo tomar medidas en los servicios clínicos, y así evitar y disminuir el número de fallecidos y complicaciones en los enfermos. Se concluye que la COVID-19 pese a ser una enfermedad nueva en el mundo puede ser seguida mediante la modelación matemática ROR, esto permite disminuir la cantidad de pacientes fallecidos, graves y críticos para un mejor manejo de la pandemia.