Predicción espacio-temporal probabilista de la epidemia de dengue total y grave en Colombia / Probabilistic spatial-temporal prediction of total and severe epidemic of dengue in Colombia / Previsão probabilística espaço-temporal da epidemia de dengue total e grave na Colômbia

RESUMEN 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.(AU)

ABSTRACT 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.(AU)

RESUMO Objetivo Estabelecer uma nova metodologia preditiva para a proporção de dengue grave em relação ao dengue total anual infectado por departamento com base na teoria da probabilidade. Métodos Com base nos dados anuais do número de infectados por departamentos no período 2005-2010, a proporção entre os casos de dengue grave em relação ao total foi calculada para cada ano, e foram construídos espaços de probabilidade que avaliam esses eventos em intervalos de 0, 5 e 0,3. Conjuntos de intervalos foram determinados e a probabilidade, o desvio médio quadrático e a diferença entre eles foram calculados. A previsão da faixa de infectados para 2011 foi feita com a média aritmética dos valores dos últimos dois anos. Resultados A faixa na qual a proporção do número de infectados por dengue grave sobre o total está incluída em cada departamento foi corretamente prevista com uma eficácia de 93,3% para a faixa de 0,5 e 86,7% para aquela de 0,3. Conclusão Evidenciou-se uma auto-organização matemática espaço-temporal na proporção de dengue grave em relação ao total, o que permite estabelecer previsões úteis para a tomada de decisões em saúde pública.(AU)

Sistemas dinámicos cardiacos en neonatos normales: Ley caótica cardiaca neonatal / Cardiac dynamic systems in normal neonates: Neonate chaotic cardiac law

Objetivo: Caracterizar matemáticamente la dinámica cardiaca neonatal normal en cuatro estados: Dormido quieto, Dormido activo, Despierto quieto y Despierto activo, para desarrollar una generalización determinando todos los posibles atractores normales. Materiales y métodos: Con base en la teoría de los sistemas dinámicos se tomaron los intervalos RR mínimos y máximos de un neonato en cuatro estados comportamentales. Se realizó una simulación de la frecuencia de la dinámica cardiaca para cada estado construyendo atractores caóticos. Posteriormente se cuantificaron los espacios de ocupación y las dimensiones fractales de los atractores en el espacio generalizado de Box Counting, buscando igualdades y diferencias entre estos estados dinámicos. Finalmente se calcularon todos los posibles atractores normales, con base en una ley exponencial desarrollada previamente para la dinámica cardiaca de adultos. Resultados: Se encontraron diferencias entre los cuatro estados comportamentales al comparar medidas de ocupación espacial, las cuales presentaron valores de 199 para S1, 131 para S2, 61 para S3 y 175 para S4 en la rejilla Kp. Asimismo, se encontraron valores de dimensión fractal diferenciadores para cada uno de los estados. El número de atractores normales totales fue de 4602. Conclusión: Se desarrolló una nueva metodología fisicomatemática causal de la dinámica cardiaca neonatal que permite la diferenciación de diferentes estados comportamentales y el establecimiento de la totalidad de dinámicas normales.

Objective: To characterize mathematically normal cardiac dynamic on neonate in four states: Quiet asleep, Active asleep, Quiet awake, and Active awake, to develop a generalization determining all possible normal attractors. Materials and methods: Based on dynamic system theory, there were taken minimal and maximal RR intervals on a neonate in four behavioral states. Were made a simulation of cardiac dynamic frequency for each state building chaotic attractors. Later were quantified occupation spaces and fractal dimensions of the attractors on Box Counting general space, searching similarities and differences between these dynamic states. Finally there were calculated all possible normal attractors, based on an exponential law previously developed for adults cardiac dynamic. Results: There were found differences in every four behavioral states, comparing space occupation measures, which had values of 199 for S1, 131 for S2, 61 for S3 and 175 for S4 on Kp grille. Also there were found fractal dimension values distinguished for every state. Normal attractor's total number was 4602. Conclusion: There were developed a new a causal physical-mathematical methodology of neonate cardiac dynamic, which allow distinguish different behavioral states and establishment of all normal dynamics.