Modelación matemática de los casos autóctonos de Covid-19. Municipio Bayamo. Febrero- Agosto 2021

El municipio Bayamo acumuló, 8162 casos positivos autóctonos de febrero a agosto en el año 2021, es el centro de la epidemia en la provincia de COVID-19 provocada por el SARS -CoV-2 determinado por el test de Proteína C Reactiva, representa el53,2 % del total de los casos en ese periodo en Granma, muy diferente a lo ocurrido en el año 2020 en el cual la provincia acumuló solamente 185personas contagiadas en nueve meses, con una tasa de 22.6 la más baja de Cuba. La provincia Granma acumuló 119 fallecidos en agosto/2021 que representa el 62,9 % de todos los muertos desde que comenzó la pandemia hasta agosto, lo que indica la alta incidencia de la epidemia que hay en estos momentos. Para la modelación matemática y el análisis de los casos positivos autóctonos de todos los ocurridos durante los meses de febrero a agosto en el año 2021 en Bayamo se obtuvieron polinomios de grado tres y cuatro que modelan el comportamiento de la epidemia durante los siete meses analizados, así como el de los fallecidos durante el mes de agosto en Granma con un carácter predictivo mayor al 98 % en todos los modelos.

The Bayamo municipality accumulated 8162 autochthonous positive cases from February to August in 2021, it is the center of the epidemic in the province of COVID-19 caused by SARS-CoV-2 determined by the C-Reactive Protein test, represents the 53.2% of the total cases in that period in Granma, very different from what happened in 2020 in which the province accumulated only 185 infected people in nine months, with a rate of 22.6, the lowest in Cuba. Granma province accumulated 119 deaths in August / 2021, which represents 62.9% of all deaths since the pandemic began until August, which indicates the high incidence of the epidemic that exists at the moment. For the mathematical modeling and analysis of the autochthonous positive cases of all those that occurred during the months of February to August in 2021 in Bayamo, polynomials of degree three and four were obtained that model the behavior of the epidemic during the seven months analyzed. as well as that of the deceased during the month of August in Granma with a predictive character greater than 98% in all models.

O município de Bayamo acumulou 8.162 casos autóctones positivos de fevereiro a agosto de 2021, é o centro da epidemia na província de COVID-19 causada pelo SARS-CoV-2 determinado pelo teste da Proteína C Reativa, representa 53,2% de o total de casos nesse período no Granma, muito diferente do que aconteceu em 2020 em que a província acumulou apenas 185 pessoas infectadas em nove meses, com uma taxa de 22,6, a mais baixa de Cuba. A província do Granma acumulou 119 mortes em agosto / 2021, o que representa 62,9% de todas as mortes desde o início da pandemia até agosto, o que indica a alta incidência da epidemia que existe no momento. Para a modelagem matemática e análise dos casos positivos autóctones de todos os ocorridos durante os meses de fevereiro a agosto de 2021 em Bayamo, foram obtidos polinômios de grau três e quatro que modelam o comportamento da epidemia durante os sete meses analisados. bem como o dos falecidos durante o mês de agosto no Granma com caráter preditivo superior a 98% em todos os modelos.

Factores asociados a estancia prolongada en una población de pacientes con exacerbación de Enfermedad Pulmonar Obstructiva Crónica en un hospital de referencia del Nororiente Colombiano / Factors Associated with a Prolonged Hospital Length of Stay in a Population of Patients with Exacerbation of Chronic Obstructive Pulmonary Disease in a Reference Hospital in Northeastern Colombia

La estancia hospitalaria prolongada durante un episodio de exacerbación en Enfermedad Pulmonar Obstructiva Crónica representa una condición que aumenta el riesgo de complicaciones médicas asociadas. Objetivo: El objetivo de este estudio fue determinar los factores asociados a una estancia hospitalaria prolongada en exacerbaciones de Enfermedad Pulmonar Obstructiva Crónica, a través de un modelo de predicción. Materiales y métodos: En un estudio de tipo corte transversal recopilamos los datos de los registros médicos en un hospital localizado en la región oriente de Colombia, entre los años 2012-2014. Se realizó análisis descriptivo, bivariado y multivariado Resultados: Un total de 212 pacientes fueron incluidos en este estudio, 61.32% presentaron estancia hospitalaria prolongada. Encontramos asociación estadística significativa entre estancia hospitalaria prolongada y las variables independientes producto del análisis bivariado: disnea (OR: 2.87 p = 0.04), fiebre (OR: 2; p = 0.02), oxígeno hospitalario (OR: 2.34, p = 0.003), anticolinérgicos hospitalarios (OR: 2.91, p = 0.002), antibiótico hospitalario (OR: 2.25, p = 0.004), segmentados (OR: 1.02, p= 0.01) y linfocitos (OR: 0.95, p = 0.003). El modelo predictivo tenía un valor de p de 0.4950 en el análisis de bondad (prueba de Pearson) y un valor de p de 0.2689 en el test de bondad de ajuste (prueba de Hosmer-Lemeshow) indicando adecuado ajuste. Además, el modelo presentó un área bajo la curva de 0.6588. Conclusiones: Nuestro modelo de predicción incluyo las variables: edad, anticolinérgicos y segmentados, por su asociación significativa. Tiene adecuado ajuste y con un buen patrón de predicción.

Use of a predictive model for food insecurity estimates in Brazil / Uso de un modelo estadístico predictivo para inseguridad alimentaria grave en Brasil

In 2004 the National Household Survey (Pesquisa Nacional por Amostras de Domicílios - PNAD) estimated the prevalence of food and nutrition insecurity in Brazil. However, PNAD data cannot be disaggregated at the municipal level. The objective of this study was to build a statistical model to predict severe food insecurity for Brazilian municipalities based on the PNAD dataset. Exclusion criteria were: incomplete food security data (19.30%); informants younger than 18 years old (0.07%); collective households (0.05%); households headed by indigenous persons (0.19%). The modeling was carried out in three stages, beginning with the selection of variables related to food insecurity using univariate logistic regression. The variables chosen to construct the municipal estimates were selected from those included in PNAD as well as the 2000 Census. Multivariate logistic regression was then initiated, removing the non-significant variables with odds ratios adjusted by multiple logistic regression. The Wald Test was applied to check the significance of the coefficients in the logistic equation. The final model included the variables: per capita income; years of schooling; race and gender of the household head; urban or rural residence; access to public water supply; presence of children; total number of household inhabitants and state of residence. The adequacy of the model was tested using the Hosmer-Lemeshow test (p=0.561) and ROC curve (area=0.823). Tests indicated that the model has strong predictive power and can be used to determine household food insecurity in Brazilian municipalities, suggesting that similar predictive models may be useful tools in other Latin American countries.

La Investigación Nacional por Muestreo de Domicilios de 2004 (PNAD), generó estimativas de la prevalencia de inseguridad alimentaria y nutricional en Brasil. Todavía las informaciones de PNAD no pueden ser desagregadas para las municipalidades. El objetivo de este estudio fue construir un modelo estadístico predictivo para inseguridad alimentaria grave en las municipalidades empleando la base de datos PNAD. Los criterios de exclusión fueran: hogares con datos incompletos (19.30%), informantes menores de 18 anos (0.07%), hogares colectivos (0.05%) y hogar con jefe indígena (0.19%). El modelaje fue realizado en 3 etapas, la primera fue la selección de las variables relacionadas con inseguridad alimentar grave mediante regresión logística única. Fueron escogidas variables presentes en PNAD y en el Censo Demográfico de 2000. Por último se realizó regresión logística múltiple, siendo retiradas las variables no significativas según el Odds Ratio ajustado. Fue usado el test de Wald para evaluar la significancia estadística de los coeficientes en la ecuación logística. El modelo final incluye las variables: renta domiciliar per cápita, años de escolaridad, raza y sexo del jefe de familia, localización urbana o rural del domicilio, disponibilidad de red de agua potable, presencia de niños, total de miembros en la familia y provincia de residencia. Se verificó la adecuación del modelo usando el test de Hosmer-Lemeshow (p=0,56) y la Curva de ROC (área=0,823). Los testes indican que el modelo tiene gran poder predictivo para estimar la inseguridad alimentaria grave en municipalidades brasileñas, sugiriendo que modelos predictivos similares puedan ser herramientas útiles en otros países Latinoamericanos.

Modelación de las funciones de crecimiento aplicadas a la producción animal / Modelação das funções do crescimento aplicadas a lá produção animal / Modeling of growth functions applied to animal production

El crecimiento animal es uno de los aspectos más importantes al momento de evaluar la productividad en las explotaciones dedicadas a la producción de carne y en algunos casos es usado como criterio de selección, sin embargo, debe tenerse en cuenta que el crecimiento no se debe exclusivamente a factores genéticos sino también, a efectos ambientales. Para medir el crecimiento animal se han usado diferentes modelos matemáticos lineales e no lineales, eligiéndolos por su bondad de ajuste y la facilidad de interpretación biológica de sus parámetros. Recientemente se han usado modelos mixtos en los que sus parámetros están compuestos de efectos fijos y efectos aleatorios, representando los valores esperados y la varianza de los primeros, respectivamente, lo que permite evaluar la variabilidad de las diferentes curvas entre los individuos de una población, así como la covarianza entre los parámetros. Los criterios más usados para elegir la curva que mejor ajusta a los datos son: el coeficiente de determinación, el porcentaje de curvas significativas y atípicas encontradas para cada función; además se pueden aplicar criterios como el criterio de información Akaike y el criterio de información Bayesiano. El objetivo del presente trabajo es indicarle al lector una aplicación de los modelos no lineales y no lineales mixtos en el análisis del crecimiento animal.

Animal growth is one of the most important aspect for evaluating animal productivity in beef cattle enterprises and in some cases it is used as a criterion of selection, nevertheless, the fact that animal growth is not exclusively due to genetic factors but also, to environmental effects must be keep in mind. Measurement of animal growth have been performed by lineal and no-lineal mathematical models, choosing they for their fitness of adjustment and the feasibility for biological interpretation of their parameters. Recently the mixed models have been used in which their parameters are composed of fixed and random effects representing the expected values and variance of the fixed ones, respectively, which permits to evaluate the variability of different curves between individuals of a population, as well as the covariance between parameters. The most used criteria for selection of the curve that best fit data are: determination coefficient and the percent of significant and atypical curves found for each function. In addition, other models as the Akaike information criteria and Bayesian information criteria can also be applied. The objective of the present review is to provide the criteria for application of linear and non linear models in analyzing animal growth.

O crescimento animal é um dos aspectos mais importantes no momento de avaliar a produtividade nos sistemas de produção dedicados á produção de carne. Em alguns dos casos é usado como critério de seleção, mais é necessário ter em conta que depende de fatores ambientais e genéticos. Para medir o crescimento animal tem-se utilizado diferentes modelos matemáticos lineares e não lineares, entre outros, os quais a escolha do melhor modelo é realizada pela qualidade do ajuste e da interpretação biológica de seus parâmetros. Recentemente, tem-se utilizado modelos mistos nos quais os parâmetros estão compostos por efeitos fixos e aleatórios, representando os valores esperados e a variância dos primeiros, respectivamente, o que permite avaliar a variabilidade das diferentes curvas entre os indivíduos de uma população, assim como a covariância entre os parâmetros. Os critérios mais utilizados para escolher a curva que melhor ajuste os dados são: o coeficiente de determinação, a porcentagem de curvas significativas e atípicas encontradas para cada função; alem do mais, podem-se aplicar critérios como o critério de informação de Akaike e o critério de informação Bayesiano. O objetivo do presente trabalho foi indicar-lhe ao leitor uma aplicação dos modelos não lineares e não lineares mistos na análise do crescimento animal.