Your browser doesn't support javascript.
loading
Estudio sobre modelos predictivos para la COVID-19 en Cuba / Study on predictive models for COVID-19 in Cuba
Medina Mendieta, Juan Felipe; Cortés Cortés, Manuel Eduardo; Cortés Iglesias, Manuel; Pérez Fernández, Annia del Carmen; Manzano Cabrera, Marianelis.
  • Medina Mendieta, Juan Felipe; Universidad Carlos Rafael Rodríguez. Cienfuegos. CU
  • Cortés Cortés, Manuel Eduardo; Universidad Carlos Rafael Rodríguez. Cienfuegos. CU
  • Cortés Iglesias, Manuel; Universidad Carlos Rafael Rodríguez. Cienfuegos. CU
  • Pérez Fernández, Annia del Carmen; Universidad Carlos Rafael Rodríguez. Cienfuegos. CU
  • Manzano Cabrera, Marianelis; Poder Popular Provincial. Cienfuegos. CU
Medisur ; 18(3): 431-442, mayo.-jun. 2020. tab, graf
Article in Spanish | LILACS-Express | LILACS | ID: biblio-1125222
RESUMEN
RESUMEN Fundamento: ante la pandemia provocada por el nuevo coronavirus SARS-CoV-2, resulta importante la estimación del crecimiento de casos infestados y decesos de la población cubana. Objetivo: obtener predicciones para el pico de casos confirmados y fallecidos en Cuba por la COVID- 19, haciendo uso de herramientas estadísticas e informáticas. Métodos: el método de los mínimos cuadrados fue utilizado para la obtención de los parámetros utilizando modelos lineales (MCL) y no lineales (MCNL). Los modelos logísticos y exponenciales, como la curva de crecimiento logístico, utilizada para modelar el crecimiento poblacional (modelos de crecimiento de Gompertz), se aplicaron en el pronóstico del crecimiento de casos infectados y/o decesos respectivamente. Resultados: existe una adecuación de los modelos presentados con respecto a los valores pronosticados y los reales lo cual permite una confiabilidad de los mismos para los pronósticos efectuados para Cuba. Conclusiones: los modelos estadísticos de predicciones obtenidos dan resultados muy significativos para el estudio de la pandemia COVID-19 en Cuba.
ABSTRACT
ABSTRACT Foundation: on the pandemic caused by the new SARS-CoV-2 coronavirus, it is important to estimate the growth of infested cases and deaths of the Cuban population. Objective: to obtain predictions for the peak of confirmed and deceased cases in Cuba by COVID-19, using statistical and computer tools. Methods: the least squares method was used to obtain the parameters using linear (MCL) and nonlinear (MCNL) models. Logistic and exponential models, such as the logistic growth curve, used to model population growth (Gompertz growth models), were applied to the growth prediction of infected cases and / or deaths, respectively. Results: there is an adequacy of the presented models with respect to the predicted and the real values which allow their reliability for the predictions made for Cuba. Conclusions: statistical prediction models obtained give very significant results for the COVID-19 pandemic study in Cuba.

Full text: Available Index: LILACS (Americas) Type of study: Prognostic study / Risk factors Country/Region as subject: Cuba Language: Spanish Journal: Medisur Journal subject: Science / Public Health Year: 2020 Type: Article Affiliation country: Cuba Institution/Affiliation country: Poder Popular Provincial/CU / Universidad Carlos Rafael Rodríguez/CU

Similar

MEDLINE

...
LILACS

LIS

Full text: Available Index: LILACS (Americas) Type of study: Prognostic study / Risk factors Country/Region as subject: Cuba Language: Spanish Journal: Medisur Journal subject: Science / Public Health Year: 2020 Type: Article Affiliation country: Cuba Institution/Affiliation country: Poder Popular Provincial/CU / Universidad Carlos Rafael Rodríguez/CU