Modelado estadístico para la gestión de los primeros tres meses de la COVID-19 en Costa Rica

Palabras clave: coronavirus, COVID-19, logístico, exponencial, reproducibilidad

Resumen

El papel del modelado estadístico en la gestión de emergencias es fundamental para perfilar o apoyar las decisiones en torno a la atención de los eventos. En 2020 con el surgimiento de la pandemia por coronavirus, los países rápidamente se prepararon para la atención del comportamiento de contagio y el impacto que tendría en la salud pública. En Costa Rica, un equipo de especialistas preparó estudios sobre el comportamiento de la curva de contagio y su efecto en la ocupación de camas hospitalarias durante los primeros tres meses de la presencia de la epidemia. Los estudios se basaron en la estimación de modelos estadísticos de crecimiento exponencial y logístico, los cuales proporcionaron los pronósticos del número de casos diarios y acumulados. La predicción de casos permitió alimentar un modelo de simulación para la proyección de demanda de camas hospitalarias por pacientes de la COVID-19. Los análisis se basaron en los datos aportados por el Ministerio de Salud en torno a los casos confirmados por coronavirus desde la aparición del primer caso en Costa Rica. Se estimaron cuatro modelos: logístico, Richards, Gompertz y exponencial, los cuales generaron la predicción de casos diarios. También se estimó el número de reproducibilidad mediante estadística bayesiana para cuantificar la transmisibilidad del virus. Los resultados permitieron anticipar el comportamiento inicial del virus en Costa Rica y el potencial efecto de las medidas de contención que se adopta-ron a partir de la declaratoria de emergencia nacional.

JEL: C15 Métodos de simulación estadística

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Publicado
2021-07-05
Cómo citar
Rojas, G., Romero, R., Pacheco, R., Villalobos, C., & Gómez, A. (2021). Modelado estadístico para la gestión de los primeros tres meses de la COVID-19 en Costa Rica. Estudios De La Gestión: Revista Internacional De administración, (10), 55-74. https://doi.org/10.32719/25506641.2021.10.3