Valor epistemológico de los modelos estadísticos ante la tasa de letalidad por COVID-19
Palabras clave:
COVID-19, modelos estadísticos, predicción, prevalencia, tasa de letalidadResumen
Introducción: Los métodos estadísticos permiten predecir la prevalencia de epidemias, aunque son insuficientes cuando las pandemias son aleatorias y, por tanto, es difícil generalizar un resultado. Objetivo: Describir el valor epistemológico de los modelos estadísticos ante la tasa de letalidad por COVID-19. Métodos: Se seleccionó la base de datos Google Académico donde la información se gestionó en inglés, precisión de filtro con la simbología de comillas y los operadores booleanos AND y OR. La ecuación de búsqueda fue: “statistical modeling” and “prediction case fatality rate”, pandemic “COVID-19”, infection prevalence. Mediante la selección no probabilística por conveniencia se analizaron 9 artículos científicos pertenecientes al año 2020, se discriminaron, según el criterio de inclusión, 50 o más citaciones. Conclusiones: Ante la descripción de los casos de contagio y la tasa de letalidad en el año 2021, la predicción de los modelos matemáticos fue imprecisa para el control de la COVID-19.Descargas
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Publicado
08-08-2024
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1.
Argota Pérez G, Miranda Benavente JE, Álvarez Becerra RM, Almeida Galindo JS, Aliaga Guillén NE. Valor epistemológico de los modelos estadísticos ante la tasa de letalidad por COVID-19. Rev Cubana Salud Pública [Internet]. 8 de agosto de 2024 [citado 11 de marzo de 2025];50. Disponible en: https://revsaludpublica.sld.cu/index.php/spu/article/view/15155
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