Valor epistemológico de los modelos estadísticos ante la tasa de letalidad por COVID-19 - Argota Pérez, George; Miranda Benavente, Jaime Edgar; Álvarez Becerra, Rina María; Almeida Galindo, José Santiago; Aliaga Guillén, Narciso Eusebio (Revista Cubana de Salud Pública, 2024)
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.