Objetivo
explorar el mejor tipo de curva o modelo de tendencia que podría explicar el comportamiento epidemiológico del contagio por COVID-19 y derivar las posibles causas que contribuyan a explicar el modelo correspondiente y las implicaciones sanitarias que se pueden inferir.
Método
los datos fueron recogidos desde los informes COVID-19 del Departamento de Epidemiología, Ministerio de Salud, Chile. Los datos fueron sometidos a estudios de ajustes de curva en cuatro modelos diferentes: cuadrático, exponencial, exponencial suavizado simple y exponencial suavizado doble. El nivel de significación empleado fue de α≤0,05.
Resultados
la curva que más se ajusta a la evolución de los casos confirmados acumulados del COVID-19 en Chile es la curva doble exponencial suave.
Conclusión
el número de contagiados seguirá en aumento. Chile debe permanecer atento y ajustar las estrategias en torno a las medidas de prevención y control. El comportamiento poblacional juega un rol fundamental. Sugerimos no relajar las restricciones y seguir mejorando la vigilancia epidemiológica. Se deben hacer preparativos de emergencia y sumar más elementos de resorte al actual soporte sanitario. Esta predicción es tentativa y depende de que se mantengan todas las variables intervinientes constantes. Cualquier alteración modificará la predicción.
COVID-19; Coronavirus; 2019-nCoV; Infecciones por Coronavirus; Pandemias; Epidemiología
