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¿Cómo identificar si un país ha tenido éxito manejando la pandemia?

Este método analiza la gran cantidad de datos acumulados durante la pandemia de COVID-19 .

Las personas que usan sus teléfonos y tienen distanciamiento social mientras hacen fila durante la pandemia de coronavirus.

El estudio logra identificar el éxito de diferentes países contra la pandemia contra otros que aún están en la cima de la crisis. / Foto: Rawpixel

EurekAlert | American Institute of Physics

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Read in english: Countries group into clusters as COVID-19 outbreak spreads

Los matemáticos con sede en Australia y China han desarrollado un método para analizar la gran cantidad de datos acumulados durante la pandemia de COVID-19 . La técnica, descrita en la revista Chaos, por AIP Publishing, puede identificar países anómalos, aquellos que tienen más éxito de lo esperado para responder a la pandemia y aquellos que no tienen éxito.

Los datos provienen de Our World in Data, un proyecto del Global Change Data Lab, una organización benéfica registrada en Inglaterra y Gales. Esta organización recopiló información del Centro Europeo para la Prevención y el Control de Enfermedades sobre recuentos diarios acumulados de casos y muertes de 208 países durante un período de 122 días desde el 31 de diciembre de 2019 hasta el 30 de abril de 2020. Los investigadores analizaron los datos con una variación de una técnica estadística conocida como análisis de conglomerados.

En este enfoque, los puntos de datos se agrupan según la similitud. Los países forman grupos a medida que los brotes individuales se vuelven más similares.

Durante todo enero, los investigadores encontraron solo dos grupos: China en un grupo y todos los otros 207 países en el otro. A medida que el virus se propagó, otros países saltaron al clúster de China. Italia fue la primera en unirse, seguida de Estados Unidos, España, Francia, Alemania, Irán y el Reino Unido.

A mediados de marzo, los casos cuentan para países de todo el mundo agrupados en 16 grupos. En abril, se observó una agrupación similar en los recuentos de muertes. A mediados de marzo, China salió del peor grupo de muertes, mientras que Estados Unidos, España, Italia, Francia y el Reino Unido entraron en él.

Los investigadores encontraron una ruptura notable en la estructura del clúster para los casos entre el 1 y el 2 de marzo. Esta fecha es significativa, porque numerosos países informaron sus primeros casos de COVID-19 en ese momento, principalmente provenientes de Irán e Italia.

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Otra ruptura en la estructura del grupo ocurre entre el 18 y el 19 de marzo para las muertes, una diferencia de 17 días con respecto a la de los casos. Este desplazamiento sugiere un retraso de 17 días para las muertes detrás de los casos y está de acuerdo con los datos médicos.

Una vez que los investigadores identificaron la compensación de 17 días entre casos y muertes, pudieron comparar los números de casos y muertes de los países en el mismo momento. Esto reveló países con resultados anómalos.

"Las anomalías pueden significar un número desproporcionadamente alto o bajo de muertes en relación con el número de casos", dijo el coautor Nick James.

Irán e Italia tuvieron tasas de mortalidad anormalmente altas al principio de la pandemia, mientras que Singapur fue anormalmente bajo, al igual que Corea del Sur, Qatar y Australia.

"También notamos una especie de efecto de masa crítica en la progresión de los casos a la muerte", dijo el coautor Max Menzies. "El recuento de muertes en España al 28 de marzo superó el doble del recuento de casos solo 16 días antes. Esta es una asombrosa explosión de COVID-19. También se aplica a los EE. UU. masa crítica a principios de marzo ".

 

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