Estrategia de predicción pacientes con casos de coronavirus; reporte de experiencia Pereira, Risaralda, marzo-abril 2020
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Palabras clave

Infecciones por Coronavirus
Colombia
Teorema de Bayes
Teoría de la Probabilidad.
Signos y Síntomas
Enfermedades transmisibles

Cómo citar

Giraldo-Ospina, C. E., & Giraldo-López, K. (2022). Estrategia de predicción pacientes con casos de coronavirus; reporte de experiencia Pereira, Risaralda, marzo-abril 2020. Médicas UIS, 35(1), 57–69. https://doi.org/10.18273/revmed.v35n1-2022006

Resumen

Introducción: la infección por COVID 19 corresponde actualmente al evento infeccioso con mayor impacto en salud púbica a nivel mundial, en Colombia, al 30 de abril de 2020 se registraron 6465 casos acumulados, 360 defunciones y 2186 casos recuperados, dado el aumento en los casos reportados mediante los sistemas de vigilancia epidemiológica se precisa de herramientas que faciliten el diagnóstico oportuno y la predicción en el comportamiento de los casos a nivel nacional. Objetivos: proponer un modelo estadístico que permita predecir la probabilidad de cursar con diagnóstico de COVID-19 en la población atendida por sospecha de infección por el mismo en una institución de tercer nivel del municipio de Pereira- Risaralda entre marzo y abril de 2020. Materiales y métodos: se presenta un estudio descriptivo de corte trasversal en el cual se analizaron 82 casos, se realizó un modelo predictivo basado en compuertas lógicas AND y OR, y análisis por estadística descriptiva e inferencial. Resultados: de los 82 registros analizados se encontró una relación hombre: mujer de 1:2; el 6% de los pacientes tuvo alta probabilidad para diagnóstico de COVID 19, el 20% tuvo probabilidad intermedia y el 72% registró baja probabilidad para COVID19, la concordancia del modelo con los resultados de las pruebas fue inferior a 0,5. Conclusiones: el modelo estadístico planteado fue insuficiente para lograr la predicción de la totalidad de los casos de COVID-19 basados en el perfil de riego de la población, se precisan nuevas investigaciones con tamaños de muestra superiores, diseños y análisis distintos. MÉD.UIS.2022;35(1): 57-69.

https://doi.org/10.18273/revmed.v35n1-2022006
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