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Estimación de casos de COVID-19 en países de Suramérica empleando modelos ARIMA (Autorregresivo Integrado de Promedio Móvil) / Estimation of COVID-19 cases in South American countries using ARIMA models
Caracas; Observatorio Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación; 15 ago. 2020. 11-25 p. ilus, tab.(Observador del Conocimiento. Revista Especializada en Gestión Social del Conocimiento, 5, 3).
Monografia em Espanhol | LILACS, LIVECS | ID: biblio-1119237
Biblioteca responsável: VE1.1
RESUMEN
El objetivo principal de este trabajo es emplear modelos ARIMA para la estimación de nuevos contagios usando datos públicos disponibles para Venezuela y la región suramericana, actualmente foco principal de un segundo brote de la COVID-19. Se realiza la predicción a 30 días del número de casos de Covid-19 en países suramericanos usando los datos públicos disponibles. Se emplearon modelos ARIMA para estimar el impacto de nuevos contagios en las dinámicas de infección para Suramérica. Desde la aparición del primer caso de la nueva neumonía Covid-19 en China, esta enfermedad se ha convertido en un problema de salud pública global y representa un gran reto el control de la infección para los países de Suramérica. Al 24 de junio de 2020 un total de 1.866.090 casos han sido detectados en la región y en el caso particular de Venezuela un total de 4.365 casos. El rápido incremento en el número de casos y la alta tasa de contagios asociado con el virus han llevado al desarrollo de distintas aproximaciones matemáticas, tales como modelos SIR, SEIR, redes neuronales y regresiones lineales que permitan predecir la probable evolución de la epidemia. Los modelos ARIMA han sido empleados con éxito en otras infecciones como influenza, malaria, SARS, entre otras. Los resultados de las estimaciones realizadas empleando estos modelos muestran que aún en la región hacen falta mayores esfuerzos que conlleven al control de la epidemia(AU)
ABSTRACT
The main objective of this work is to use ARIMA models for the estimation of new contagions using public data available for Venezuela and the South American region, currently the main focus of a second COVID19 outbreak. A 30-day prediction is made for the num-ber of Covid-19 cases in South American countries using available public data. ARIMA models were used to estimate the impact of new contagions on infection dynamics for South America Since the appearance of the first case of the new Covid-19 pneumonia in China, which has become a global public health problem and the great challenge that the infection has represented for the countries of South America to June 24, 2020, a total of 1,866,090 cases have been detected and in the particular case of Venezuela a total of 4,365 cases have been detected for the same date. The rapid increase in the number of cases and the high rate of contagion associated with the virus have led to the development of different mathematical approaches, such as SIR, SEIR models, neural networks and linear regressions that allow predicting the probable evolution of the epidemic. The ARIMA model has been successfully used in other infections such as influenza, malaria, SARS, among others. In the following work, the 30 - day prediction of the number of Covid-19 cases in South American countries is made using public data available. The results of the estimates made using these models show that even in the region, greater efforts are needed to control the epidemic(AU)
Assuntos

Texto completo: Disponível Coleções: Bases de dados internacionais Contexto em Saúde: Doenças Negligenciadas Problema de saúde: Malária Base de dados: LILACS / LIVECS Assunto principal: Modelos Lineares / Infecções por Coronavirus / Síndrome Respiratória Aguda Grave / Pandemias / Previsões Tipo de estudo: Estudo prognóstico Limite: Humanos Idioma: Espanhol Revista: Observador del Conocimiento. Revista Especializada en Gestión Social del Conocimiento Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Monografia
Texto completo: Disponível Coleções: Bases de dados internacionais Contexto em Saúde: Doenças Negligenciadas Problema de saúde: Malária Base de dados: LILACS / LIVECS Assunto principal: Modelos Lineares / Infecções por Coronavirus / Síndrome Respiratória Aguda Grave / Pandemias / Previsões Tipo de estudo: Estudo prognóstico Limite: Humanos Idioma: Espanhol Revista: Observador del Conocimiento. Revista Especializada en Gestión Social del Conocimiento Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Monografia
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