Dióxido de cloro y su repercusión en las tendencias de búsquedas en internet durante la pandemia por la COVID-19 / Chlorine dioxide: its impact on internet search trends in times of COVID-19 / Dióxido de cloro e seu impacto nas tendências de pesquisa da Internet durante a pandemia de COVID-19

RESUMEN Introducción: El creciente número de casos de COVID-19 a nivel mundial han dado paso al deterioro de la de salud mental y la investigación de nuevos tratamientos; esto ha dado lugar a una explosión de búsquedas en internet de palabras clave. Objetivo: En esta investigación se ha descrito el uso de Google Trends para medir las búsquedas en internet de términos asociados a la pandemia por COVID-19 en distintas regiones de Perú y su potencial para realizar investigaciones en salud. Método: Se midió la tendencia de búsquedas en internet del término "dioxido de cloro" en el período entre el 3 de junio al 3 de septiembre de 2020. Se utilizaron los datos de Google Trends sobre una fracción de las búsquedas de las palabras clave, y se analizaron los resultados de acuerdo con una ubicación geográfica dada y un período definido. Resultados: Se encontró que los países que presentaron mayor nivel de búsqueda para dicho término fueron Bolivia, Perú, Ecuador, Argentina y México. Se encontró correlación positiva alta entre el nivel de búsqueda en Argentina y el número de casos en este país, a comparación de Perú, Ecuador y México, donde la correlación fue positiva muy baja. En el caso de Bolivia, se presentó una correlación negativa muy baja. Google Trends podría, además, definir potencialmente el momento y la ubicación adecuada para practicar estrategias de comunicación de riesgos a las poblaciones afectadas. Conclusiones: Existe correlación entre en número de casos y las búsquedas de dióxido de cloro como medida médica contra la COVID-19.

ABSTRACT Introduction: The increasing worldwide number of cases of COVID-19 has led to the deterioration of mental health and researches of new treatments; this has resulted in an explosion of keyword searches on Internet. Objective: This research has described the use of Google Trends to measure the search queries in internet for terms associated with the COVID-19 pandemic in different regions of Peru as well as its potential to conduct research on health aspects. Method: It was measured the search trends in internet for the term "chlorine dioxide" in the period from June 3 to September 3, 2020. Google trends data were used on a fraction of the keyword searches, and the outcomes were analyzed according to the geographic location and defined period. Results: It was found a higher tendency of searching related terms in Bolivia, Perú, Ecuador, Argentina, and México. A high positive correlation was found between the level of search in Argentina and the number of COVID-19 cases in this country, unlike Peru, Ecuador and Mexico, where the correlation was very low. Instead, in Bolivia there was a very low negative correlation. Google Trends could also potentially define the appropriate time and location to practice risk communication strategies to affected populations. Conclusions: An appropriate risk communication could help to prevent the excessive information intakes, which often causes concern or panic in different populations.

RESUMO Introdução: O crescente número de casos de COVID-19 em todo o mundo tem dado lugar à deterioração da saúde mental e à investigação de novos tratamentos; Isso levou a uma explosão de pesquisas de palavras-chave na Internet. Objetivo: Esta pesquisa descreveu o uso do Google Trends para medir buscas na internet por termos associados à pandemia COVID-19 em diferentes regiões do Peru e seu potencial para a realização de pesquisas em saúde. Método: A tendência das pesquisas na internet do termo "dióxido de cloro" foi medida no período entre 3 de junho e 3 de setembro de 2020. Os dados do Google Trends foram usados ​​em uma fração das pesquisas pelas palavras-chave, e os resultados foram analisados ​​de acordo com uma determinada localização geográfica e um período definido. Resultados: Constatou-se que os países com maior nível de busca por esse termo foram Bolívia, Peru, Equador, Argentina e México. Foi encontrada uma alta correlação positiva entre o nível de pesquisa na Argentina e o número de casos neste país, em comparação com Peru, Equador e México, onde a correlação foi muito baixa positiva. No caso da Bolívia, houve uma correlação negativa muito baixa. O Google Trends também pode definir o momento e o local certos para praticar estratégias de comunicação de risco para as populações afetadas. Conclusões: Há correlação entre o número de casos e as pesquisas de dióxido de cloro como medida médica contra o COVID-19.

Movilidad en ciudades de Perú durante la pandemia de COVID-19 / Mobility in cities of Peru during the COVID-19 pandemic / Mobilidade em cidades do Peru durante a pandemia COVID-19

RESUMEN Introducción: Los datos de movilidad en tiempo real de Wuhan, China, y datos de casos detallados, incluido el historial de viajes, para determinar el impacto de las medidas de control, fue de vital importancia para el control de la COVID-19. Objetivo: Analizar los casos reportados en los cinco regiones más afectadas de Perú por la COVID-19 y la correlacion con los datos de movilidad. Método: Se incluyeron los datos de los casos confirmados de COVID-19 que fueron obtenidos del Centro Nacional de Epidemiologia, Prevención y Control de Enfermedades de Perú (https://www.dge.gob.pe/), en el periodo desde 6 de emarzo hasta el 17 de agosto de 2020, y se seleccionaron las regiones con mayor cantidad de casos (CDC-Peru) (Arequipa, Callao, Lima, Lambayeque y Piura). Los datos de movilidad fueron obtenidos de los Informes de Movilidad Local (Community Mobility Reports-Google Mobility Reports) (https://www.google.com/covid19/mobility/) del Perú y se descargaron en un archivo CSV. Las categorias incluidas de los reportes de movilidad fueron: tiendas minoristas y ocio, estaciones de transporte público, lugares de trabajo y zonas residenciales. Resultados: Se analizaron 165 datos encontrados en Google Mobility Reports, estos tenían una frecuencia diaria de datos, la misma cantidad de datos fue obtenida del CDC-Perú. Se observó una caída de todos los lugares estudiados menos de las zonas residenciales a nivel país. En cuanto a las asociaciones se encontró una correlacion negativa solo en las zonas residenciales. Conclusión: Hubo una reducción de movilidad dada por la cuarentena y un factor protector para evitar contagios es el permanecer en casa.

ABSTRACT Introduction: Real-time mobility data from Wuhan, China, and detailed case data, including travel history, was of vital importance for the control of COVID-19, in order to determine the impact of control measures. Objective: To analyze the cases reported in the five most affected regions by COVID-19 in Peru, and its correlation with mobility data. Method: Data of the confirmed cases of COVID-19 obtained from the Centro Nacional de Epidemiologia, Prevención y Control de Enfermedades de Perú (National Center for Epidemiology, Prevention and Control of Diseases of Peru) (https://www.dge.gob.pe/) in the period from 6 From March until August 17, 2020 were included; and the regions with the highest number of cases (CDC-Peru) (Arequipa, Callao, Lima, Lambayeque and Piura) were selected. The mobility data was obtained from the Local Mobility Reports (Community Mobility Reports-Google Mobility Reports) (https://www.google.com/covid19/mobility/) of Peru and downloaded in a CSV file. The categories included in the mobility reports were: retail stores and leisure, public transport stations, workplaces and residential areas. Results: 165 data found in Google Mobility Reports were analyzed; these having a daily data frequency. The same amount of data was obtained from the CDC-Peru. A drop was observed in all places studied except for residential areas in the country. Regarding associations, a negative correlation was found only in residential areas. Conclusion: There was a reduction in mobility due to quarantine, and staying at home is a factor to avoid infections.

RESUMO Introdução: Dados de mobilidade em tempo real de Wuhan, China, e dados detalhados de casos, incluindo histórico de viagens, para determinar o impacto das medidas de controle, foram de vital importância para o controle do COVID-19. Objetivo: Analisar os casos notificados nas cinco regiões mais afetadas pelo COVID-19 no Peru e a correlação com os dados de mobilidade. Método: Foram incluídos os dados dos casos confirmados de COVID-19 obtidos do Centro Nacional de Epidemiologia, Prevención y Control de Enfermedades de Perú (https://www.dge.gob.pe/), no período desde 6 de março até 17 de agosto de 2020, sendo selecionadas as regiões com maior número de casos (CDC-Peru) (Arequipa, Callao, Lima, Lambayeque e Piura). Os dados de mobilidade foram obtidos dos Relatórios de Mobilidade Local (Community Mobility Reports-Google Mobility Reports) (https://www.google.com/covid19/mobility/) do Peru e baixado em um arquivo CSV. As categorias incluídas nos relatórios de mobilidade foram: lojas de varejo e lazer, estações de transporte público, locais de trabalho e áreas residenciais. Resultados: Foram analisados 165 dados encontrados no Google Mobility Reports, estes tinham uma frequência de dados diária, a mesma quantidade de dados foi obtida do CDC-Peru. Uma queda foi observada em todos os locais estudados, exceto para áreas residenciais em nível de país. Em relação às associações, foi encontrada correlação negativa apenas nas áreas residenciais. Conclusões: Houve redução da mobilidade devido à quarentena e um fator de proteção para evitar o contágio é a permanência em casa.