Valor epistemológico de los modelos estadísticos ante la tasa de letalidad por COVID-19

Autores/as

  • George Argota Pérez Centro de Investigaciones Avanzadas y Formación Superior en Educación, Salud y Medio Ambiente "AMTAWI". Puno, Perú https://orcid.org/0000-0003-2560-6749
  • Jaime Edgar Miranda Benavente
  • Rina María Álvarez Becerra
  • José Santiago Almeida Galindo
  • Narciso Eusebio Aliaga Guillén

Palabras clave:

COVID-19, modelos estadísticos, predicción, prevalencia, tasa de letalidad

Resumen

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.

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Publicado

08-08-2024

Cómo citar

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

Número

Sección

Artículo especial