RESUMEN
Introducción: Varios modelos han intentado pronosticar y evaluar el estado actual de la pandemia que ha generado el coronavirus SARVS-CoV2, siendo la evaluación la base fundamental para la toma de decisiones. Por ello, la importancia de identificar el estado de la COVID-19 en un lapso seleccionado es un proceso de gestión de información muy importante, el cual puede realizarse a través de métodos estadísticos y matemáticos con el fin de tomar decisiones para controlar la epidemia. Objetivo: Proponer un método estadístico matemático para identificar el estado de la COVID-19 con relación al pico epidémico en lapsos escogidos. Método: Se utilizaron métodos teóricos entre los que destacan el análisis, la síntesis y la abstracción, y otros de carácter puramente matemáticos. Resultados: Como resultado de la aplicación práctica del método se generan gráficos que ofrecen información válida y confiable para un eficaz proceso de toma de decisiones. Conclusiones: Esta propuesta muestra robustez teórica y eficacia práctica que, aunque se elabora teniendo en cuenta los datos de Cuba, es extrapolable a cualquier otro país, e incluso a provincias y municipios(AU)
Introduction: Several models have tried to predict and evaluate the current status of the pandemic that the new coronavirus, labeled SARVS-CoV2, has caused. This evaluation would be the basis for decision making. Therefore, the importance of monitoring the COVID-19 status in a selected period of time is very important for the process of information management, which can be done through statistical and mathematical methods in order to make big decisions to control the epidemic. Objective: To propose a mathematical and statistical method to monitor COVID-19 status in contrast to the peak of the epidemic in a selected period of time. Method: Several theoretical methods were used, specially: analysis, synthesis, abstract; and other purely mathematical methods. Results: As a result of the practical application of the methods used, valid and reliable information was generated in charts, supporting an effective process of decision making. Conclusions: This proposal shows the robustness of its theoretical aspects and a practical effectiveness that, even if elaborated to submit Cuban-generated national data, it could be used in other countries, and even in a provincial or municipal level(AU)
Asunto(s)
Humanos , Estadística como Asunto , Infecciones por Coronavirus , Uso de la Información Científica en la Toma de Decisiones en Salud , Análisis de DatosRESUMEN
RESUMEN Introducción: Varios modelos han intentado pronosticar y evaluar el estado actual de la pandemia que ha generado el coronavirus SARVS-CoV2, siendo la evaluación la base fundamental para la toma de decisiones. Por ello, la importancia de identificar el estado de la COVID-19 en un lapso seleccionado es un proceso de gestión de información muy importante, el cual puede realizarse a través de métodos estadísticos y matemáticos con el fin de tomar decisiones para controlar la epidemia. Objetivo: Proponer un método estadístico matemático para identificar el estado de la COVID-19 con relación al pico epidémico en lapsos escogidos. Método: Se utilizaron métodos teóricos entre los que destacan el análisis, la síntesis y la abstracción, y otros de carácter puramente matemáticos. Resultados: Como resultado de la aplicación práctica del método se generan gráficos que ofrecen información válida y confiable para un eficaz proceso de toma de decisiones. Conclusiones: Esta propuesta muestra robustez teórica y eficacia práctica que, aunque se elabora teniendo en cuenta los datos de Cuba, es extrapolable a cualquier otro país, e incluso a provincias y municipios.
ABSTRACT Introduction: Several models have tried to predict and evaluate the current status of the pandemic that the new coronavirus, labeled SARVS-CoV2, has caused. This evaluation would be the basis for decision making. Therefore, the importance of monitoring the COVID-19 status in a selected period of time is very important for the process of information management, which can be done through statistical and mathematical methods in order to make big decisions to control the epidemic. Objective: To propose a mathematical and statistical method to monitor COVID-19 status in contrast to the peak of the epidemic in a selected period of time. Method: Several theoretical methods were used, specially: analysis, synthesis, abstract; and other purely mathematical methods. Results: As a result of the practical application of the methods used, valid and reliable information was generated in charts, supporting an effective process of decision making. Conclusions: This proposal shows the robustness of its theoretical aspects and a practical effectiveness that, even if elaborated to submit Cuban-generated national data, it could be used in other countries, and even in a provincial or municipal level.
Asunto(s)
Humanos , Pico , Estadística como Asunto , Interpretación Estadística de Datos , Uso de la Información Científica en la Toma de Decisiones en Salud , COVID-19/epidemiología , Matemática , PandemiasRESUMEN
Introducción: En la unidad de terapia intensiva del Hospital Dr. Agostinho Neto, Guantánamo, Cuba, no hay disponible un instrumento para valorar el riesgo de muerte del paciente con neumonía asociada a la ventilación mecánica. Objetivo: Diseñar un instrumento para la predicción del riesgo de muerte por neumonía asociada a la ventilación mecánica. Método: Estudio observacional, prospectivo y longitudinal de 144 pacientes, de los que se consideró la edad, sexo, diagnóstico, estadía, tipo y etiología de la neumonía, tiempo y duración de la ventilación, y complicaciones. Se elaboró y validó un modelo predictivo de la muerte por esta neumonía. Resultados: La aplicación del modelo mostró su nivel de precisión, pues sobre todo fue muy específico para predecir este riesgo. Conclusiones: Se diseñó un modelo de probabilidad de muerte del paciente con neumonía asociada a la ventilación mecánica, que contribuyó a la valoración más objetiva de su pronóstico(AU)
Introduction: In the intensive care unit of the Hospital Dr. Agostinho Neto, Guantanamo, Cuba, there is no instrument available to assess the risk of death of patients with pneumonia associated with mechanical ventilation. Objective: Design an instrument for predicting the risk of death from pneumonia associated with mechanical ventilation. Method: Observational, prospective and longitudinal study of 144 patients. Age, sex, diagnosis, stay, type and etiology of pneumonia, time and duration of ventilation, as well as complications were considered. A predictive model of death from this pneumonia was developed and validated. Results: The application of the model showed its level of precision, since above all it was very specific to predict this risk. Conclusions: A model of the probability of death of the patient with pneumonia associated with mechanical ventilation was designed, which contributed to the more objective assessment of the prognosis(AU)